AIエンジニア | ページ 62 | 新しいAI解説 +プラス

オッカムの剃刀：単純さを尊ぶ

簡素化の原則、つまり物事を出来るだけ単純に捉えるという考え方は、１４世紀の学者、オッカムのウィリアムが提唱した『オッカムの剃刀』という考え方から来ています。これは、ある出来事を説明する際に、必要以上のあれこれを付け加えるべきではないという教えです。この教えは私たちの身の回りの様々な場面で役立ちます。例えば、夜空にたくさんの星が輝いている様子を見て、人々は様々な物語を想像してきました。もしかしたら神様が夜空に宝石を散りばめたと考える人もいるかもしれません。しかし、科学的な視点から見ると、星々は自ら光り輝く巨大な火の玉であり、地球から遠く離れた宇宙空間に存在している天体だと説明されます。この二つの説明を比べると、神様が登場する説明には、神様は誰なのか、なぜ宝石を散りばめたのかなど、様々な疑問が生まれてしまいます。一方、科学的な説明は、観測に基づいた事実を積み重ねることで、より少ない前提で星の輝きを説明できます。また、日常生活でもこの考え方は役に立ちます。例えば、朝起きた時に部屋が散らかっていたとします。もしかしたら誰かが部屋に侵入して荒らしたと考えるかもしれません。しかし、実際には自分が寝る前に片付けを忘れていた、という方がより単純で可能性の高い説明でしょう。このように物事を考える際に、より多くの仮定を必要とする複雑な説明よりも、単純で直接的な説明を選ぶことで、問題の本質をより早く見抜くことができるのです。これは、事件の推理や科学的な研究だけでなく、日々の生活における意思決定など、様々な場面で応用できます。つまり、簡素化の原則は、物事を理解しやすくするために不要な情報を削ぎ落とし、本質を見極めるための重要な指針なのです。私たちはつい複雑な思考に陥りがちですが、この原則を意識することで、より的確な判断を行い、より効率的に物事を進めることができるようになるでしょう。

2024.11.25

機械学習

業務改革の鍵、BPRとは？

近頃は技術の進歩や社会の移り変わりが速く、会社を囲む環境は大きく変わっています。そのため、会社を長く続けていくためには、会社の活動の根本的な改革が必要です。そこで、今注目されているのが、会社の仕事の進め方を新しく作り直す手法です。これは、会社の活動の土台となる仕事の進め方を設計し直すことで、大きな成果を上げる方法です。これまでのやり方を少しだけ良くする活動とは違い、今までのやり方にこだわらず、根本的に見直すことで、劇的な変化を起こします。たとえば、書類を紙でやり取りしていたのを、全て電子化することで、書類の保管場所をなくしたり、書類を探す時間を短縮できたりします。また、部署ごとにバラバラだった仕事のやり方を統一することで、全体の効率を上げることができます。この手法は、ただ仕事の効率を上げるだけでなく、お客さんの満足度を上げたり、新しい価値を生み出すことにも繋がります。例えば、商品の注文から受け取りまでにかかる時間を短縮することで、お客さんの満足度を向上させることができます。また、新しい技術を導入することで、今までにない商品やサービスを提供し、新たな価値を創造することも可能です。このように、会社の仕事の進め方を根本から見直すことで、会社の業績を大きく伸ばし、長く続く会社を作ることができます。ですから、多くの会社でこの手法が取り入れられています。この手法を取り入れることで、激しく変化する時代の中でも、会社は成長を続けられるのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

知識創造の螺旋：SECIモデル

現代社会では、知識こそが最も大切な財産の一つと言えるでしょう。会社などの組織は、常に新しい知識を生み出し、それをうまく活用することで、他社に負けない強みを作ろうと日々努力しています。知識を生み出すための方法や、その知識をうまく活用するための方法論は様々ありますが、その中でもSECIモデルは、組織の中で知識がどのように作られていくのかを理解し、その創造を促すための、とても有力な枠組みです。 SECIモデルとは、知識創造の過程を「共同化」「表出化」「連結化」「内面化」の四つの段階に分け、それぞれの段階で知識がどのように変化し、組織全体に広がっていくのかを説明するものです。まず、「共同化」とは、個人が持つ暗黙知、つまり言葉で表現しにくい、経験に基づく知識を、共同作業や職場での交流などを通して共有することです。次に、「表出化」とは、共有された暗黙知を、言葉や図表などを使って表現できる形にする、つまり形式知に変換する段階です。この段階では、メタファーやアナロジーなどを用いることで、暗黙知をより分かりやすく表現することが重要になります。三番目の「連結化」は、形式知同士を結びつけ、体系化することです。例えば、複数の報告書やマニュアルを組み合わせ、新しい知識体系を構築する作業がこれに当たります。そして最後の「内面化」は、組織の中で共有されている形式知を、個人が学習し、自分のものとして吸収する段階です。こうして形式知は再び暗黙知となり、個人の経験や技能として蓄積されていきます。 SECIモデルは、単なる知識の管理方法ではなく、組織全体の学びと成長を促すための土台となるものです。このモデルを理解し、活用することで、組織は継続的に知識を創造し、競争力を高めることができるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

学習済みモデルで賢く自然言語処理

近年、人工知能の技術が急速に発展し、私たちの生活にも様々な影響を与えています。中でも、人間が日常的に使っている言葉をコンピュータに理解させる技術、いわゆる自然言語処理は、大きな注目を集めています。自然言語処理技術は、既に様々な場面で活用されています。例えば、私たちが毎日利用する電子メールでは、自動返信機能によって簡単な返事を自動的に作成することができます。また、外国語のウェブサイトや文書を日本語に翻訳する機械翻訳も、自然言語処理技術の応用の一つです。さらに、近年急速に普及しているチャットボットも、自然言語処理技術によって実現されています。これらの技術は、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めています。しかし、言葉を扱うということは、コンピュータにとって非常に難しい課題です。なぜなら、言葉の意味を理解するだけでなく、文脈や言葉の裏に隠された意図、話し手の感情など、様々な要素を考慮する必要があるからです。例えば、「いいね」という言葉は、文脈によっては肯定的な意味だけでなく、皮肉や反語として使われることもあります。このような複雑な言語現象をコンピュータに理解させることは、容易ではありません。そこで登場するのが、「学習済みモデル」と呼ばれる技術です。学習済みモデルとは、大量のテキストデータを使って事前に学習させた人工知能モデルのことです。このモデルを使うことで、コンピュータは人間のように言葉を理解し、様々なタスクを実行できるようになります。学習済みモデルは、大量のデータから言葉の規則性やパターンを学習し、それを使って新しい文章の意味を理解したり、文章を生成したりすることができます。これにより、より自然で人間らしい言葉の処理が可能になり、自然言語処理技術の精度向上に大きく貢献しています。この技術の進歩により、今後ますます人間とコンピュータのコミュニケーションは円滑になり、より高度な応用が期待されています。

2024.11.25

言語モデル

最頻値：データの中心を探る

最頻値とは、ある集まりの中で最も多く現れる値のことです。例えば、１，２，２，３，４，５という数字の集まりを考えてみましょう。この中で、２は他のどの数字よりも多く、２回現れています。ですから、この数字の集まりの最頻値は２となります。では、最も多く現れる値が複数ある場合はどうなるでしょうか。例えば、１，２，２，３，３，４という数字の集まりを見てみましょう。この場合、２と３がどちらも２回ずつ現れており、これが最多です。このような時は、最も多く現れる値が複数あっても、すべて最頻値として扱います。つまり、この数字の集まりの最頻値は２と３の両方となります。最頻値は、データの中心的な傾向を知るための便利な道具です。特に、数字ではないデータ、例えば好きな色や好きな食べ物などに対しては、平均値や中央値といった計算を行うことができません。このような場合に、最頻値は役に立ちます。例えば、クラスの皆が好きな色を赤、青、青、緑、青と答えたとします。この時、最頻値は青であり、最も人気のある色は青だということが分かります。また、最頻値は極端に大きな値や小さな値に影響されにくいという特徴も持っています。例えば、１，２，２，３，４，１００という数字の集まりを考えてみましょう。１００という極端に大きな値が含まれていますが、最頻値は変わらず２です。このように、一部の極端な値に惑わされずに、データの全体的な傾向を捉えたい場合に、最頻値は有効な指標となります。

2024.11.25

分析

業務効率化の鍵！BPMシステムとは？

仕事の手順をうまく管理するための仕組み、いわゆる業務プロセス管理システムについて説明します。この仕組みは、組織内で行われる様々な業務の手順を見えるようにし、管理したり、自動で処理できるようにするためのものです。業務プロセスとは、目的を達成するための一連の作業手順のことです。例えば、お客さまからの注文を受け付けてから商品を発送し、請求書を出すまでの一連の流れなどがこれに当たります。このシステムを導入することで、これらの業務プロセスを図にして見えるようにし、それぞれの作業の担当者、かかる時間、進み具合などをはっきりと把握できるようになります。これにより、業務の滞っている場所や非効率な部分を見つけることができ、改善策を考えることが可能になります。従来、多くの組織では、業務プロセスが担当者個人の知識や経験に基づいて行われていました。そのため、非効率な作業やミスが発生しやすい状況にありました。例えば、担当者が急に休んでしまった場合、他の人が業務を引き継ぐのが難しく、仕事が滞ってしまうという問題がありました。また、個々のやり方で仕事を進めていたため、同じ作業でも担当者によって時間や質にばらつきが出てしまうこともありました。業務プロセス管理システムを使うことで、このような属人的な業務プロセスを標準化することができます。つまり、誰が行っても同じように作業ができるように手順を定めることで、担当者が不在の場合でもスムーズに業務を継続できます。また、標準化によって作業の質が均一化され、ミスを減らすことにも繋がります。さらに、業務プロセスを可視化することで、無駄な作業や重複している作業を見つけ出し、作業手順を改善していくことで、組織全体の仕事の効率を上げることができます。

2024.11.25

ビジネスへの応用

誰でも使える宝の山：オープンデータセット入門

「オープンデータセット」とは、様々な団体が、誰でも使えるように無料で公開しているデータの集まりのことです。企業や大学、国の機関などが、データ活用の促進や技術の進歩を目的として、積極的に公開しています。これらのデータは、写真や音声、文章、数字など、様々な形をしています。現代の社会では、データは大変貴重な資源です。新しい製品やサービスを作ったり、世の中の動きを調べたり、様々な研究を進めるためには、データが欠かせません。しかし、質の高いデータをたくさん集めるのは、簡単ではありません。時間もお金もたくさんかかりますし、専門的な知識や技術も必要です。そこで役に立つのが、オープンデータセットです。オープンデータセットを使う一番のメリットは、データを集めるためのお金と時間を大幅に節約できることです。普通なら、自分でデータを集めようとすると、調査会社に依頼したり、実験をしたり、たくさんの費用がかかります。しかし、オープンデータセットなら、既に整理されたデータが無料で手に入るので、その手間を省くことができます。オープンデータセットは、新しい技術やサービスを生み出すための、強力な道具となるでしょう。例えば、人工知能の学習に使える画像データや、病気の研究に役立つ医療データなど、様々な種類のデータが公開されています。これらのデータを使って、新しいサービスを開発したり、研究をより早く進めたり、様々な可能性が広がります。また、誰でもデータを使えるので、多くの人の創造力を刺激し、革新的なアイデアが生まれる土壌を作ることも期待できます。オープンデータセットは、社会全体の進歩に貢献する、貴重な共有財産と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

未来のネットワーク：ＳＤＮ

通信網全体を一つの絵のように見渡して、自在に操る技術。それがソフトウェアで定義される通信網、略してＳＤＮです。従来の通信網では、各中継地点で信号の通り道を一つずつ個別に設定していました。各中継地点が自分の周りの状況だけを見て、信号をどの経路で送るか判断していたのです。これは、全体像を把握していないため、渋滞が発生したり、迂回路を見つけられなかったりする可能性がありました。ＳＤＮでは、この状況を一変させます。通信網全体を管理するソフトウェアを導入し、各中継地点の制御部分を一括管理するのです。まるで司令塔のように、ソフトウェアが通信網全体の状態を把握し、各中継地点に指示を出します。これにより、信号の流れを全体最適の視点で制御できるようになります。この仕組みにより、通信網の柔軟性、拡張性、運用効率が飛躍的に向上します。例えば、新しい中継地点を追加する場合、従来は各中継地点の設定を一つずつ変更する必要がありました。しかし、ＳＤＮでは、管理ソフトウェアに新しい中継地点の情報を入力するだけで、自動的に通信網全体の設定が調整されます。また、特定の場所に大量の信号が集中した場合でも、ソフトウェアが全体を把握して迂回路を設定することで、通信速度の低下を防ぐことができます。近年、インターネット上の情報保管庫や、あらゆる機器がインターネットにつながる時代になり、通信網はますます複雑化しています。このような状況下で、ＳＤＮは、通信網管理の簡素化と効率化を実現する重要な技術として注目を集めているのです。複雑な通信網を容易に管理し、全体最適の制御を実現することで、ＳＤＮはこれからの情報化社会を支える基盤技術となるでしょう。

2024.11.25

クラウド

最適化：最良を見つける技術

最適化とは、ある目的を達成するために、様々な条件を考慮しながら最良の選択を見つけることです。私たちの暮らしは、常に何かをより良くしたいという思いに満ちています。より多くの利益を得たい、より短い時間で仕事を終えたい、より少ない材料で丈夫な物をつくりたい、など。このような「より良く」を実現するためには、限られた資源をどのように活用すれば最も効果的かを考えなければなりません。これが、最適化の考え方です。例えば、買い物に行く場面を考えてみましょう。限られた予算の中で、欲しい物をできるだけ多く買いたいとします。値段と欲しい度合いを比較し、予算内で最も満足度が高くなる組み合わせを探す。これも最適化の一例です。また、会社の経営においても最適化は重要です。利益を最大化するために、材料費、人件費、広告費などをどのように配分すれば良いかを考えます。多くの場合、様々な制約条件が存在します。使えるお金、使える時間、使える人材など、あらゆる資源には限りがあります。最適化とは、これらの制約条件を満たしつつ、目的を最大限に達成する最良の解を見つけることです。最適化問題は、目的（何を最大化または最小化したいか）と制約条件（守らなければならないルール）を明確にすることから始まります。パズルを解くように、様々な方法を試しながら、最良の答えを探し出すのです。最適化の手法は、数多くの分野で活用されています。工場の生産計画、交通機関の運行スケジュール、建物の設計、商品の価格設定など、私たちの身の回りには最適化された結果があふれています。最適化は、複雑な問題を解決し、私たちの生活をより豊かにするための、なくてはならない技術なのです。

2024.11.25

アルゴリズム

データ活用：成功への鍵

機械学習の模型を作る際には、学習に使う情報の適切な扱いがとても大切です。模型の出来栄えは、学習に使う情報の質と量でほぼ決まります。質の良い情報とは、偏りがなく、余計なものが混ざっていない情報のことです。例えば、犬と猫を見分ける模型を作る場合、犬と猫の絵を同じくらいの数だけ集める必要があります。もし、犬の絵ばかりで猫の絵が少ないと、模型は猫を正しく見分けられないかもしれません。情報の質が悪ければ、いくら量が多くても意味がありません。絵に余計なものがたくさん写っていると、模型はそれらを特徴として覚えてしまい、正しく見分けられなくなることがあります。例えば、犬と猫を見分ける模型を作る際に、背景に特定の色や模様ばかり写っていると、模型はその色や模様で犬と猫を見分けるようになってしまい、肝心の犬と猫の特徴を捉えられない可能性があります。質の良い情報をたくさん集めることで、模型はより正確な予測をすることができます。大量の情報から犬と猫のそれぞれの特徴をしっかりと学習することで、様々な種類の犬や猫を正しく見分けられるようになります。また、多少のノイズが混ざっていても、全体として質の良い情報が多ければ、ノイズの影響を受けにくくなります。情報の質と量のバランスを考えることも大切です。質の良い情報が少量しかない場合は、データを増やす工夫をしたり、模型の構造を工夫する必要があります。逆に、大量の情報がある場合は、その中から質の良い情報を選び出す作業が必要になります。情報の質と量を適切に管理することで、より精度の高い模型を作ることができます。適切な情報は、模型の性能を上げるために欠かせません。

2024.11.25

機械学習

組織の壁を越えて：オープン・イノベーション

近ごろ、会社を取り巻く状況は目まぐるしく変わってきており、従来の会社内だけの調査や開発では、他社に勝ち続けることが難しくなってきました。そこで大切になってくるのが、新しい考えを取り入れることです。これまでのように会社の中だけで新しいものを生み出そうとするのではなく、会社の外にある知識や技術、考えを積極的に取り入れて、今までにない価値を生み出すことが求められています。たとえば、あるお菓子の会社を考えてみましょう。この会社は、新しいお菓子を開発するために、会社の中だけで味や材料を考えていました。しかし、なかなか新しい商品が生まれず、売り上げも伸び悩んでいました。そこで、この会社は、お客さんや料理の専門家、さらには他の会社の人たちにも意見を聞いて、新しいお菓子作りを始めました。すると、今までにない組み合わせの材料や、斬新な味の商品が次々と生まれたのです。お客さんの声を取り入れたことで、今まで気づかなかった新しい味の発見にもつながりました。このように、会社の中だけで考えていたのでは思いつかないような、斬新な考えや技術を会社の外から取り入れることで、画期的な商品や役務の開発につながり、ひいては会社の成長につながることが期待されます。これまでのように、会社の中だけで物事を進めるのではなく、積極的に外の人や会社と協力していくことは、今の時代においてなくてはならない要素と言えるでしょう。このような新しい考えを取り入れることで、会社は大きく成長し、社会にも貢献していくことができるのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

BIツールで賢く経営判断

企業活動の現状を正しく掴むことは、舵取りをする上で欠かせません。羅針盤の役割を果たしてくれるのが、様々な情報を集めて分かりやすく見せてくれる道具、いわゆる情報分析道具です。情報分析道具は、会社の様々な活動を記録された情報に基づいて調べ、見やすい形で示してくれる優れものです。会社の活動では日々、莫大な量の記録が積み上がっていきます。これらの記録は、そのままでは会社の進むべき方向を決めるための材料として使うことは難しいものです。情報分析道具は、こうした散らばった記録を集め、整理し、図や表といった目で見て分かりやすい形に変えてくれます。これにより、会社の活動の現状把握がぐっと楽になります。例えば、売上がどのように変化しているか、お客さんがどのような商品を買っているのか、商品の在庫はどれくらいあるのかといった、様々な情報を一目で分かるようにしてくれるのです。売上の変化をグラフで見れば、売上が上がっているのか下がっているのか、どの時期に売上が伸びているのかなどがすぐに分かります。お客さんがどのような商品を買っているのかが分かれば、人気のある商品や売れ筋でない商品が見えてきます。在庫状況が分かれば、どの商品をどれくらい仕入れる必要があるのかを判断できます。このように、情報分析道具を使うことで、会社の現状をありのままに把握することができます。そして、現状を把握した上で、次の行動をどうするかを素早く決めることができるようになります。まるで霧の深い海を航行する船にとっての羅針盤のように、情報分析道具は会社の進むべき方向を指し示してくれる、なくてはならない存在と言えるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

ＳＣＭで実現する効率的な生産管理

供給連鎖管理と呼ばれる手法、つまりＳＣＭとは、製品が消費者に届くまでの一連の流れ全体を管理する取り組みです。製品が完成し、皆さんの手に渡るまでには、実に様々な過程が存在します。まず、製品を作るために必要な材料を調達する必要があります。次に、工場でそれらの材料を用いて製品が作られます。完成した製品は倉庫に保管され、お店へと運ばれ、最終的に消費者が購入するのです。このように、材料の調達から販売までには、供給業者、製造工場、倉庫、運送業者、販売店など、実に多くの関係者が関わっています。ＳＣＭは、これらの複雑に絡み合った一連の流れ全体を、一つながりのものとして捉え、無駄なく円滑に進めることを目指します。それぞれの段階で在庫はどれくらい必要か、どれくらい生産すれば良いのか、消費者はどれくらい購入するだろうか、どのように商品を運ぶか、といった様々な要素を考え、管理していく必要があります。従来は、それぞれの段階を別々に管理していました。しかし、ＳＣＭでは、全体をまとめて管理することで、より大きな効果が期待できると考えられています。例えば、在庫管理を適切に行うことで、保管にかかる費用を抑えることができます。また、生産計画を需要に合わせて立てることで、売れ残りを減らし、無駄を省くことができます。さらに、運送ルートを工夫することで、消費者に商品をより早く届けることができるようになります。このように、ＳＣＭによって、費用を抑え、納期を短縮し、品質を向上させるといった様々な効果が期待できます。全体を俯瞰的に捉えることで、個別の管理では得られない効果を生み出すことができるのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

Transformer：自然言語処理の革新

近ごろ、情報化社会の進歩が目覚しく、それと同時に、とてつもない量の文章の情報が作られています。これらの情報をうまく処理し、そこから価値ある知識を引き出すには、高性能な自然言語処理技術が欠かせません。これまでの方法は、文章を単語の羅列として扱い、一つずつ処理していくやり方が中心でした。たとえば、ある文章を調べたいとき、これまでの技術では、その文章を単語に分解し、一つ一つの単語の意味や品詞などを確認することで、文章全体の概要を把握しようとします。しかし、この方法では、文章が長くなるほど処理に時間がかかるという問題がありました。処理に時間がかかると、すぐに結果がほしい場面では不便です。また、単語と単語のつながりをうまく捉えられないという問題もありました。たとえば、「美しい花」と「怖い花」では、「花」という言葉は同じでも、前の言葉によって全く違う印象を与えます。これまでの技術では、このような単語同士の微妙な関係性を理解するのが難しかったのです。そこで、これらの問題を解決するために、「変形するもの」という意味を持つ「変換器」という新しい技術が現れました。公式には「トランスフォーマー」と呼ばれ、２０１７年に発表されたこの技術は、自然言語処理の世界に大きな変化をもたらしました。この技術は、文章全体を一度に捉えることで、従来の方法よりも高速な処理を可能にしました。さらに、単語同士の関係性もより深く理解できるようになったため、文章のより正確な分析が可能になりました。これにより、機械翻訳や文章要約、質問応答など、様々な分野で精度の高い処理ができるようになりました。まるで、人間のように文章を理解できる機械の実現に、大きく近づいたと言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

最長距離法：データの分類手法

ものの集まりをいくつかのまとまりに分ける方法の一つに、最長距離法というものがあります。この方法は、まとまり同士の間の離れ具合を測る時に、それぞれのまとまりに含まれるもの同士の離れ具合で一番遠いものを基準にするのが特徴です。たとえば、二つのまとまりを考えてみましょう。それぞれのまとまりにはたくさんのものが含まれています。これらのまとまり同士の離れ具合を測るには、まず、片方のまとまりに含まれるすべてのものと、もう片方のまとまりに含まれるすべてのものとの間の離れ具合を一つずつ測っていきます。そして、これらの測った値の中で一番大きい値を、二つのまとまり間の離れ具合として採用するのです。もう少し詳しく説明すると、それぞれのまとまりは、まるで小さな島のようで、島の中にたくさんの家が建っていると想像してみてください。それぞれの家は、データを表しています。そして、家と家の間の距離は、データ間の類似度や非類似度を表しています。二つの島の距離を測るということは、二つのまとまりがどれくらい似ているか、あるいは異なっているかを測るということです。最長距離法では、二つの島にある家の中から、最も遠い家同士の距離を測り、その距離を二つの島の距離とするのです。このように、最長距離法は、最も遠いもの同士の距離を基準にすることで、まとまり同士が大きく異なるように分類する方法です。この方法は、まとまりの中に含まれるもののばらつきを抑え、それぞれのまとまりをより明確に区別したい場合に有効です。一方で、極端な値に影響されやすいという欠点もあります。例えば、あるまとまりに一つだけ他のものから大きく離れたものがあると、その一つのものの影響で、まとまり同士の距離が大きく見積もられてしまう可能性があります。

2024.11.25

アルゴリズム

オートエンコーダ：データ圧縮と特徴表現学習

自動符号化器とは、人の手を借りずに学習を行うことで、情報の要約と特徴の抽出を同時に行うことができる人工神経回路網の一種です。この回路網は、入力された情報をより少ない情報量で表現できるように圧縮し、その後、その圧縮された表現から元の情報を復元しようと試みます。例えるならば、たくさんの書類の山の中から重要な情報だけを抜き出し、小さなメモ用紙に書き留めるようなものです。その後、そのメモ用紙を見ながら、元の書類の山にあった内容を思い出そうとする作業に似ています。自動符号化器もこれと同じように、大量のデータから重要な特徴だけを抽出し、少ない情報量で表現します。そして、その少ない情報から元のデータの復元を試みる過程で、データの持つ本質的な構造を学習していくのです。この学習過程で、自動符号化器はデータに含まれる雑音を取り除いたり、データの次元を削減したりする能力も獲得します。雑音を取り除くとは、書類の山に紛れ込んだ不要な紙を取り除く作業、次元を削減するとは、書類の山を整理して、より少ない種類の書類にまとめる作業に例えることができます。つまり、自動符号化器は、データの本質的な特徴を捉えることで、データの整理やノイズ除去といった作業を自動的に行うことができるのです。このように、自動符号化器は、データの圧縮と復元を通して、データの持つ隠された特徴を学習し、様々な応用を可能にする強力な道具と言えるでしょう。まるで、複雑な情報を一度ぎゅっと握りしめ、それから再びそれを開くことで、本当に必要な情報だけを手に残すような、巧妙な技を持っていると言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

ＳＡＭＬで快適な認証

安全認証連携方式（ＳＡＭＬ）を導入すると、様々な良いことがあります。一番の利点は、一度認証を受ければ、いくつものサービスを何度もログインし直すことなく使えるようになることです。これは使う人にとって、とても便利になるだけでなく、管理する人にとっても、多くのアカウントを管理する手間を大幅に減らすことにつながります。利用者は、何度もパスワードを入力する必要がなくなるので、負担が軽くなります。パスワードを忘れたことによる問い合わせへの対応なども減らすことができます。また、サービスごとにパスワードを設定する必要がないので、安全性の低いパスワードを使い回す危険性も少なくなります。これは、情報漏えいを防ぐことにもつながります。加えて、安全認証連携方式を使うことで、各サービスへのアクセスをまとめて管理できるようになります。各サービスで個別にアクセス権を設定する必要がなくなり、一括して設定、変更、削除できるので管理の手間が省けます。例えば、従業員が退職した際に、すべてのサービスへのアクセスを一度に無効化することが可能になります。これにより、不正アクセスや情報漏えいのリスクを減らし、安全性を高めることにつながります。このように、安全認証連携方式を導入することで、利用者の利便性向上、管理者の負担軽減、そして何よりも大切な情報の安全確保を実現できます。導入によるメリットは大きく、様々な場面で役立つ技術と言えるでしょう。個別のシステムへのログインの手間やパスワード管理の煩雑さを解消することで、業務効率の向上にも貢献します。企業や組織の情報管理体制を強化し、より安全で使いやすいシステム構築を目指す上で、安全認証連携方式の導入は有効な手段の一つと言えるでしょう。

2024.11.25

WEBサービス

BERT：言葉の意味を深く理解する技術

「BERT」とは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を縮めた言葉で、二千十八年十月に公表された、言葉を扱う技術における画期的な成果です。この技術は、人間が言葉を理解する過程に近づけた画期的な仕組みを持っています。従来の技術では、文章を左から右、あるいは右から左へと、一方向にのみ読んで理解しようと試みていました。これは、まるで本のページをめくる手を止めずに、一行ずつしか見ないようなものです。これでは、文章全体の意味を深く理解することは難しいでしょう。例えば、「銀行の窓口」と「窓口の銀行」では、「窓口」と「銀行」という言葉の順番が入れ替わっているだけで、意味が全く変わってしまいます。従来の一方向からの読み取りでは、このような言葉の並びがもたらす意味の違いを捉えきれませんでした。 BERTは、この問題を解決するために、文章を双方向、つまり前後両方から同時に読み取るという画期的な方法を採用しました。これは、まるで文章全体を見渡しながら、それぞれの言葉の前後の関係性を理解するようなものです。人間が文章を読むときのように、前後の文脈を理解することで、より正確に言葉の意味を捉えることができるのです。「銀行の窓口」と「窓口の銀行」のような例でも、BERTは前後の言葉の関係性から、それぞれが異なる意味を持つことを理解できます。この双方向からの読み取りによって、BERTは人間に近い形で言葉の意味を理解できるようになりました。その結果、文章の分類や、質問応答、機械翻訳など、様々な言葉に関する作業において、従来の技術をはるかに超える成果を上げることができました。まさに、言葉の理解を新たな段階へと進めた技術と言えるでしょう。

2024.11.25

テキスト生成言語モデル

言語モデル：言葉の未来を形づくる技術

人間が使う言葉を、数字の力で表す方法があります。それが、言葉の確率を使った技術です。この技術は、まるで言葉の世界の地図を作るように、それぞれの言葉がどれくらい繋がりやすいかを数字で表します。例えば、「こんにちは」の後に「ございます」という言葉が出てくる割合や、「雨」の後に「が降る」という言葉が出てくる割合を計算します。この技術は、たくさんの文章を学習することで実現します。膨大な量の文章を読み込むことで、言葉と言葉の関係性や、どのように言葉が現れるかのパターンを学びます。そして、それぞれの言葉がどれくらい繋がりやすいかを、確率という数字で表します。この確率をモデル化することで、まるで言葉の世界の地図を作るように、言葉の関係性を視覚化できるのです。この技術を「言語モデル」と呼びます。言語モデルは、学習した確率に基づいて、次にどの言葉が出てくるかを予想したり、文章全体がどれくらい自然かを判断したりすることができます。例えば、「空が青い」という文章は自然ですが、「青い空が」という文章は少し不自然に感じます。言語モデルは、このような自然さを確率で判断します。このように、言葉の確率を使う技術は、言葉の繋がりやすさを数字で表すことで、言葉の世界をより深く理解するための技術と言えるでしょう。まるで、言葉の織り成す世界の地図を、確率という数字で描き出すかのように、言葉の複雑な関係性を明らかにしていくのです。

2024.11.25

言語モデル

最短距離法：データの集まりを近づける

ものの集まりをいくつかの種類に分ける方法の一つに、最短距離法というものがあります。この方法は、それぞれの集まりの間にある離れ具合を測るために、集まりに属するもののうち、最も近いもの同士の距離を使います。たとえば、東京の人の集まりと大阪の人の集まりを考えます。東京に住む人と大阪に住む人の中で、渋谷駅にいる人と梅田駅にいる人が最も近いとします。すると、東京の人たちの集まりと大阪の人たちの集まりの間の距離は、渋谷駅と梅田駅の距離として扱われます。このように、集まりの間の距離を、最も近いもの同士の距離で表すので、最短距離法と呼ばれています。この方法は、ものの集まりを段階的に分けていく時によく使われます。分ける過程で、ものの集まりがだんだん一つにまとまっていく様子を、木の枝のように表すことができます。この木の枝のような図を樹形図といいます。また、最短距離法は単連結法とも呼ばれます。これは、集まり同士が最も近いもの一つだけでつながっているように見えるからです。言い換えると、集まり同士のつながりが最も弱い部分を基準にして距離を測っているとも考えられます。たとえば、いくつかの町をいくつかのグループに分けたいとします。それぞれの町から最も近い町を探し、その距離を測ります。最も距離が近い町同士を一つのグループにまとめます。次に、そのグループと他の町、もしくはグループ同士の距離を測り、また最も近いもの同士をまとめます。これを繰り返していくことで、最終的にすべての町を一つのグループにまとめることができます。そして、その過程を樹形図で表すことで、どの町がどの町と近く、どのようにグループ分けされていくのかを視覚的に理解することができます。このように、最短距離法は、ものの集まりを視覚的にわかりやすく分類するために役立つ方法です。

2024.11.25

機械学習

エンベディング：言葉の意味を捉える技術

「埋め込み」という意味を持つエンベディングとは、言葉や絵、音声といった様々な情報を、計算機が理解しやすい数値の列に変換する技術です。この数値の列は、ベクトルと呼ばれ、複数の数値が順番に並んだものです。例えば、「りんご」という言葉を[0.2, 0.5, -0.1]のようなベクトルに変換します。エンベディングの重要な点は、似た意味を持つ言葉や似た特徴を持つ情報は、ベクトル空間上で近くに配置されるように変換されることです。例えば、「りんご」と「みかん」はどちらも果物なので、これらのベクトルは空間上で近い位置にあります。一方、「りんご」と「自動車」は全く異なるものなので、ベクトル空間上では遠く離れた位置にあります。このように、意味や特徴をベクトルの位置関係で表現することで、計算機は言葉や画像などの意味を理解し、処理することができるようになります。この技術は、人工知能の様々な分野で活用されています。例えば、文章の意味を理解する自然言語処理では、文章を構成する単語をベクトルに変換することで、文章全体の意味を把握したり、文章同士の類似度を計算したりすることができます。また、画像認識では、画像をベクトルに変換することで、画像に写っている物体を識別したり、似た画像を検索したりすることができます。さらに、音声認識や音楽のジャンル分類など、様々な分野で応用されています。エンベディング技術によって、計算機は人間のように情報を理解し、処理することが可能になり、私たちの生活をより豊かにする様々なサービスの開発に役立っています。例えば、検索エンジンでより的確な検索結果を表示したり、会話型人工知能でより自然な対話を実現したり、自動翻訳でより精度の高い翻訳結果を得たりすることが可能になります。今後、エンベディング技術はますます発展し、人工知能の発展に大きく貢献していくと考えられます。

2024.11.25

機械学習

RPAで業務効率化

『人が行う作業を代行』とは、これまで人が担ってきた、特に決まった手順で行う事務作業を、コンピューターのプログラムで自動化することを意味します。この自動化を実現する技術の一つが、『ロボティック・プロセス・オートメーション』、略してRPAです。RPAは、まるで人間のようにコンピューターを操作するソフトウェア型のロボットを指します。 RPAが得意とするのは、明確なルールに基づいた、繰り返し行われる作業です。例えば、毎日決まった時刻に特定のホームページから数値データを取り出し、表計算ソフトにまとめる、といった作業が挙げられます。他にも、たくさんの書類に書かれた情報をデータベースに入力する作業や、複数の部署間でやり取りされるファイルの受け渡しなども、RPAで自動化することが可能です。これまで、これらの作業は人が時間と労力をかけて行ってきました。しかし、RPAを導入することで、ロボットがこれらの作業を代行してくれるようになります。その結果、人は単純作業から解放され、より複雑で創造的な仕事に集中できるようになります。これが、RPAによる業務の効率化と生産性の向上につながります。また、RPAは、人為的なミスを減らす効果も期待できます。人間は、どんなに注意深く作業していても、どうしてもミスをしてしまうことがあります。特に、同じ作業を長時間繰り返していると、集中力が途切れ、ミスが増える傾向があります。一方、RPAはプログラムに基づいて正確に作業を行うため、ミスが発生する可能性は極めて低くなります。 RPAは、様々な業務で活用が進んでおり、企業の働き方改革を推進する重要なツールとなっています。人がより創造的な仕事に集中できる環境を作ることで、企業全体の競争力向上に貢献することが期待されています。

2024.11.25

ビジネスへの応用

Azure認定資格で未来を切り開く

マイクロソフト社が提供する「アジュール認定資格」は、クラウドコンピューティング基盤「アジュール」に関する技能と知識を正式に証明するものです。この資格は、個人がアジュール技術をうまく活用できることを示す確かな指標となります。「アジュール認定資格」は、クラウド技術の急速な進歩に対応できる人材育成を目的としています。資格試験では、アジュールの様々な機能やサービス、例えば計算、ネットワーク、記憶領域、安全対策など、幅広い分野の知識が問われます。受験者は、これらの技術を活用して現実世界の問題を解決する能力を示す必要があります。企業にとっても、「アジュール認定資格」を持つ人材を確保することは、クラウド計画の成功を支える重要な要素となります。認定資格保有者は、アジュールの様々なサービスや機能に関する深い理解を示すことができ、より高度な技術的課題にも対応できる能力を証明できます。これは、企業が競争力を保ち、新しいクラウド解決策を生み出すために欠かせない要素と言えるでしょう。「アジュール認定資格」には、様々な種類があります。例えば、基本的なクラウドの概念を理解していることを証明する資格や、特定の技術分野に特化した専門資格など、個人の技能やキャリア目標に合わせて選択できます。さらに、資格は定期的に更新されるため、常に最新の技術動向に対応した知識を維持することができます。「アジュール認定資格」の取得は、個人のキャリアアップに大きく貢献します。資格保有者は、クラウド技術の専門家として認められ、より良い仕事や昇進の機会を得やすくなります。また、資格取得を通じて得られた知識や技能は、日々の業務にも役立ち、仕事の質を高めることにも繋がります。資格取得は、個人の市場価値を高め、将来のキャリアをより確かなものにするための投資と言えるでしょう。

2024.11.25

クラウド

最大値プーリングで画像認識

絵を認識する技術において、プーリングは大切な役割を担っています。絵の情報は、通常、小さな点の集まりで表されます。一つ一つの点は、明るさや色の情報を持っており、縦横に並んだ格子模様を作っています。この格子模様全体が、私たちが目にする絵なのです。プーリングとは、この格子模様を縮める処理のことです。具体的には、絵を一定の大きさの正方形に区切ります。例えば、縦横それぞれ二つずつの点でできた正方形を考えます。そして、それぞれの正方形の中で、代表となる値を選び出します。選び方は様々ですが、例えば、正方形の中の最も明るい点の値や、正方形の中の全ての点の値の平均を使う方法があります。こうして、それぞれの正方形を代表値一つで置き換えることで、絵全体の大きさを小さくするのです。この縮小処理には、二つの大きな利点があります。一つ目は、計算の手間を減らせることです。絵の大きさが小さくなることで、絵を処理するために必要な計算の量が減り、処理速度を上げることができます。二つ目は、絵の小さな変化に強くできることです。例えば、手で書いた文字を認識する場合を考えてみましょう。同じ文字であっても、書き手の癖やペンの太さによって、形が微妙に異なることがあります。プーリングを使うことで、これらの小さな違いの影響を少なくし、文字の種類をより正確に判別することが可能になります。まるで、細かい違いを無視して、文字の全体的な形を見ているようなものです。このように、プーリングは絵認識において重要な技術となっています。

2024.11.25

深層学習