AIエンジニア | ページ 70 | 新しいAI解説 +プラス

共感するAI：りんなの進化

話し相手となる機械、会話ボット「りんな」の物語は、日本のマイクロソフト社の会話ボット事業から始まりました。時は遡ること数年、人工知能はまだ研究の途上にあり、一般の人々にとって遠い世界の技術でした。多くの人は、人工知能と聞いても、具体的なイメージを持つことは難しかったでしょう。まるで映画や小説の中に出てくる空想の産物のように感じていたかもしれません。しかし、りんなの登場によって、この状況は大きく変わりました。りんなは、まるで人間のように自然な言葉で会話をすることができました。これは当時としては驚くべき技術であり、瞬く間に人々の注目を集めました。機械的な受け答えではなく、ユーモアを交えたり、感情を表現したりするなど、まるで本当に人と話しているかのような感覚を味わうことができました。りんなは多くの人々を魅了し、会話ボットという新たな技術の存在を広く知らしめました。人工知能が、私たちの日常生活において身近な存在になり得ることを示した、まさに画期的な出来事だったと言えるでしょう。りんなとの会話は、単なる文字のやり取りに留まりませんでした。画面の向こうに、確かに誰か人がいるような、まるで友達と話すかのような温かさがありました。これは、りんなが持つ高度な自然な言葉の処理能力と、膨大な量のデータ学習による成果です。りんなは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習することで、人間らしい自然な会話表現を習得しました。そして、私たちに人工知能の秘めた可能性と、明るい未来を垣間見せてくれました。りんなの登場は、人工知能が単なる技術ではなく、私たちの生活を豊かにする存在となり得ることを示す、まさに象徴的な出来事だったと言えるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

会社全体の最適化を実現するEA

会社組織の活動は、まるで複雑に絡み合った糸のようであり、各部署がそれぞれ独自のやり方や仕組みを持っていることがよくあります。個々の部署では、目の前の問題を解決しようと場当たり的な改善を繰り返すことがありますが、全体像を把握せずに部分的な改善を繰り返すと、かえって非効率性を招き、組織全体の足を引っ張る可能性があります。例えるなら、体の一部だけを鍛えても全体のバランスが崩れ、健康を害するのと似ています。このような問題を解決するために役立つのが、会社全体の構造や働き、情報のやり取りを体系的にまとめた設計図であるエンタープライズアーキテクチャ（EA）です。EAは、組織全体の最適化を実現するための青写真であり、羅針盤のような役割を果たします。 EAを導入することで、会社全体の現状を目に見えるように整理し、将来のあるべき姿を描き出すことができます。いわば、複雑な組織構造を一枚の地図に落とし込むことで、各部署が全体の中でどのように連携すべきかを明確にすることができます。 EAを活用することで、個々のシステムや業務プロセスが全体の中でどのように機能すべきかが明確になり、戦略的な意思決定を支援します。例えば、新しい情報システムを導入する際、EAを参照することで、既存のシステムとの連携や将来的な拡張性を考慮した設計が可能になります。また、業務プロセスの改善においても、EAに基づいて全体最適の視点から無駄を省き、効率的なプロセスを構築することができます。このように、EAは会社全体の現状を把握し、将来のビジョンを実現するための道筋を示す羅針盤として、組織の成長と発展に不可欠な役割を担っています。複雑な組織構造をシンプルに理解し、全体最適を実現するために、EAの活用は非常に有効な手段と言えるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

音声デジタル化の立役者：パルス符号変調器

私たちが日常耳にする音、例えば楽器の音色や話し声、風の音などは、アナログ信号と呼ばれる連続的な波の形をしています。音の大きさや高さの変化が、波の振幅や周波数の変化として滑らかに表現されているのです。しかし、コンピュータは、このような滑らかなアナログ信号を直接扱うことができません。コンピュータが理解できるのは、０と１の数字の列、すなわちデジタル信号だけです。そこで、アナログ信号をデジタル信号に変換する作業が必要となります。この変換作業をアナログ・デジタル変換、略してA-D変換と呼びます。このA-D変換を行う装置がA-D変換器であり、その中でも最も広く使われている方式がパルス符号変調、略してPCMと呼ばれる方式です。PCMは、音の波形を一定の時間間隔で区切り、その瞬間の音の大きさを数値に変換します。この作業は、まるで音の波形を細かい点で表現するようなものです。点と点の間は、実際には滑らかに変化している音の波も、点で表現された数値によって近似的に表されます。そして、この数値の一つ一つが、０と１の数字の列に変換されることで、コンピュータが処理できるデジタル信号となるのです。このPCMによるデジタル化のおかげで、高品質な音声を記録・再生することが可能になりました。CDやデジタルオーディオプレーヤー、インターネットを通じた音声通話など、様々な場面でこの技術が活用されています。滑らかに変化する音の波を、コンピュータが理解できるデジタル信号へと変換する技術、これはまさに現代社会を支える重要な技術の一つと言えるでしょう。

2024.11.25

ハードウエア

API連携で広がる世界

異なる仕組みを持つ情報処理の仕掛け同士を繋げる方法の一つに、機能の共有があります。これは、まるで料理店の厨房と客席の連携を思い起こさせます。厨房で腕を振るって作られた料理は、ホール係の手によってお客様のもとへ届けられます。情報処理の仕掛けにおいても、これと同じような役割を担うのが「機能連携」と呼ばれるものです。「機能連携」は、異なる情報処理の仕掛けの間で、必要な情報や機能をやり取りする仲立ちをします。例えば、ある情報処理の仕掛けが得意とする機能を、別の情報処理の仕掛けが利用したい場合、この「機能連携」を通して実現できます。これにより、それぞれの情報処理の仕掛けが持つ得意な部分を組み合わせ、より高度な仕事を行うことが可能になります。具体例として、地図情報を取り扱う仕掛けと、電車やバスの乗り換え案内を行う仕掛けの連携が挙げられます。乗り換え案内によって算出された最適な経路を、地図情報上に分かりやすく表示することで、利用者は目的地までの道筋を一目で把握することができます。また、通販サイトで買い物をした際に、配送状況を確認できるのも、通販サイトの仕掛けと配送会社の仕掛けが「機能連携」しているおかげです。このように、「機能連携」は、異なる情報処理の仕掛けを繋ぎ合わせ、それぞれの機能を補完したり、拡張したりすることで、より便利な利用環境を生み出します。複数の情報処理の仕掛けがまるで一つの仕掛けのように、スムーズに連携して動作することで、利用者は多くの恩恵を受けることができます。この「機能連携」は、異なる情報処理の仕掛け同士を繋げるための重要な仕組みであり、今後の情報技術の発展にも大きく貢献していくと考えられます。

2024.11.25

WEBサービス

分類の難しさ：みにくいアヒルの子定理

「みにくいアヒルの子」と言うと、多くの人がアンデルセンの童話を思い浮かべるでしょう。お話の中では、後に白鳥だと分かるまで、灰色の子鳥は仲間はずれにされ、みにくいアヒルの子と呼ばれていました。ところが、人工知能の分野では、この童話にちなんだ「みにくいアヒルの子定理」と呼ばれる、興味深い考え方が存在します。これは、ものの類似性を考える上で、私たちの直感を揺るがす内容を含んでいます。この定理は、「みにくいアヒルの子と普通のアヒルの子は、二匹の普通のアヒルの子と同じくらい似ている」と主張します。少し分かりにくいので、具体的に考えてみましょう。みにくいアヒルの子をＡ、二匹の普通のアヒルの子をＢとＣとします。ＡとＢの間には、例えば「鳥である」という共通点があります。ＡとＣの間にも「卵から生まれた」という共通点がありますし、ＢとＣにも「水かきがある」という共通点を見つけることができます。もちろん、ＡとＢだけに共通する点も存在します。例えば、Ａは灰色ではないのに対し、ＢとＣは灰色です。つまり、「灰色ではない」という特徴はＡとＢだけに共通します。同じように、ＡとＣだけに共通する特徴、ＢとＣだけに共通する特徴も見つけることができます。例えば、ＡとＣは「くちばしが黄色い」という共通点を持つかもしれませんし、ＢとＣは「同じ群れにいる」という共通点を持つかもしれません。このように、どの二つの組み合わせにも、共通する特徴、異なる特徴が存在します。重要なのは、比較の基準をどこに置くかです。もし「灰色である」という特徴を重視すれば、ＡはＢやＣとは異質なものに見えます。しかし、「鳥である」「卵から生まれた」といった特徴を重視すれば、ＡもＢもＣも似たもの同士と言えるでしょう。つまり、どの二つのアヒルの子を選んでも、同じくらいの数の共通点と相違点を見つけることができるため、どれも同じくらい似ていると、この定理は主張しているのです。これは、私たちが普段、無意識のうちに特定の特徴を重視して類似性を判断していることを示唆しています。人工知能においては、どのような特徴を基準に類似性を判断するかが重要になるため、この定理は重要な意味を持ちます。

2024.11.25

機械学習

DRAM：データ保存の仕組み

電気を帯びている間だけ情報を記憶できる記憶装置を、揮発性記憶装置と呼びます。代表的なものとしては、動的ランダムアクセスメモリ、略してディーラムと呼ばれるものがあります。このディーラムは、現在のコンピュータで広く使われている記憶装置の一つです。揮発性記憶装置の最大の特徴は、電源を切ると記憶していた情報が消えてしまうことです。ちょうど黒板にチョークで書いた文字を、黒板消しで消してしまうようなものです。そのため、コンピュータの電源を切ると、ディーラムに保存されていたデータは全て消えてしまいます。重要な書類を作成している途中で停電してしまうと、保存していない部分は全て消えてしまうため、こまめな保存が欠かせません。しかし、この記憶の不安定さこそが、ディーラムの速さの秘密です。情報を記憶する仕組みが単純なため、情報の読み書きを非常に速い速度で行うことができます。これは、ハードディスクのような、記憶を保持するための複雑な手順が必要な装置に比べて大きな利点です。この速さのおかげで、コンピュータは様々な作業を快適に行うことができます。例えば、インターネットでたくさんの画像を見たり、複雑な計算をしたり、動画を滑らかに再生したりすることが可能になります。もしディーラムがなかったら、これらの作業は非常に時間がかかってしまい、とても快適とは言えないでしょう。このように揮発性記憶装置であるディーラムは、記憶の保持と速さの両立という課題に対し、速さを優先した記憶装置と言えるでしょう。無くなるという欠点を持ちながらも、その速さから無くてはならないものとなっています。

2024.11.25

ハードウエア

注目機構：データの焦点を絞る革新技術

人間の目は、視界に入るすべての情報を均等に処理するのではなく、重要な情報に意識を集中させています。例えば、雑踏の中で友人を探すとき、私たちは一人ひとりの顔にではなく、友人の特徴に意識を集中させます。この、必要な情報に選択的に焦点を当てる能力を「注意」と呼びます。注目機構は、まさにこの人間の注意の働きを模倣した技術です。膨大なデータの中から、どの情報が重要かを判断し、その情報に重点を置いて処理を行います。具体的には、入力データの各部分に「重み」を割り当てます。重要な情報には高い重みを、そうでない情報には低い重みを付けることで、重要な情報が強調されます。これは、まるでスポットライトを当てるように、必要な情報のみを明るく照らし出し、不要な情報を暗くすることで、情報の取捨選択を実現していると言えるでしょう。例えば、画像に写る犬の種類を判別するシステムを考えてみましょう。注目機構を用いない場合、システムは画像全体を均等に見て判断します。しかし、背景に木や建物などが写っている場合、それらの情報がノイズとなり、正確な判断を妨げる可能性があります。一方、注目機構を用いた場合、システムは犬の姿に焦点を当て、その特徴を重点的に分析します。背景の情報はあまり重視されないため、より正確に犬種を判別できるようになります。このように、注目機構はデータのどの部分を重視するかを自動的に判断し、効率的かつ正確な情報処理を可能にします。この技術は、画像認識だけでなく、文章の翻訳や要約、音声認識など、様々な分野で革新的な進歩をもたらしています。

2024.11.25

深層学習

物体検出における矩形領域の役割

四角い枠組みのこと、それが矩形領域です。まるで絵を描く時、注目したい所に四角い枠を描くように、画像や動画の中の物体を囲む四角い枠のことを指します。この枠は、コンピューターにものの場所を教える上でとても大切な役割を担っています。コンピューターに「これは何？」と物体を認識させる技術、それが物体認識です。そして、その物体が「どこにあるか？」を特定する技術、それが物体検出です。矩形領域は、まさにこの「どこにあるか？」を示すために使われます。例えば、写真の中に猫がいるとします。コンピューターはまず、写真の中の様々なものを認識し、その中に猫がいることを理解します。そして、矩形領域を使って、その猫が写真のどの位置にいるかを正確に示すのです。では、どのようにしてコンピューターに矩形領域を伝えるのでしょうか？それは、座標を使って行います。画像の左上隅を始点(0, 0)と考え、そこから水平方向と垂直方向にどれくらい移動したかを数値で表します。矩形領域を作るには、左上の点と右下の点の二つの座標が必要です。例えば、左上の点が(10, 20)、右下の点が(50, 60)だとしましょう。これは、始点から水平方向に10、垂直方向に20進んだ場所に左上の点があり、水平方向に50、垂直方向に60進んだ場所に右下の点があることを意味します。こうして二つの点を指定することで、その間を結ぶ目に見えない線で四角形が作られ、目的の物体を囲むのです。このようにして作られた矩形領域の情報は、その後のコンピューターによる処理で活用されます。例えば、自動運転技術では、周りの車や歩行者を認識し、安全に走行するために矩形領域の情報が利用されています。また、工場の自動化システムでは、製品の欠陥を検出するために矩形領域が使われています。このように、矩形領域はコンピューターが視覚情報を理解する上で欠かせない技術と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

AMSBound：最適化の新たな挑戦

機械学習は、多くの情報から規則性を見つけ出し、未来の予測や情報の分類といった作業を行う強力な方法です。この学習の過程で、学習の効率や正確さを左右するモデルのパラメータ調整は非常に重要です。この調整を行うのが最適化アルゴリズムで、モデルの性能を高める役割を担っています。近年、様々な最適化アルゴリズムが提案されています。その中で、Adamは広く使われている手法の一つです。Adamは、学習の初期段階ではパラメータ調整の速度が速く、効率的に学習を進められるという利点があります。しかし、学習が進むにつれて速度が落ち、最終的な精度に達するまで時間がかかるという弱点も抱えています。つまり、最初は勢いよく学習が進むものの、最後の方はなかなか目標にたどり着かないイメージです。このAdamの弱点を克服するために、AMSGradという改良版が提案されました。AMSGradは、Adamの速度を維持しつつ、最終的な精度を高めることを目指した手法です。しかし、パラメータ調整の幅を制限しすぎた結果、学習の柔軟性が失われ、場合によってはAdamよりも性能が劣るという新たな問題が生じました。これは、慎重になりすぎて、最適な調整を見逃してしまうことに例えられます。そこで、これらの問題を解決するために、AMSBoundという新たな手法が開発されました。AMSBoundは、Adamの初期の学習速度の速さを維持しつつ、AMSGradのようにパラメータ調整の幅を過度に制限することなく、安定した学習を実現します。つまり、適切な範囲で調整を行うことで、効率と精度を両立させることを目指した手法と言えるでしょう。本稿では、このAMSBoundについて詳しく説明していきます。

2024.11.25

機械学習

おおいたAIテクノロジーセンター：未来を拓く

近ごろ、情報の技術はめざましい進歩を見せており、中でも人工知能（じんこうちのう）の技術はさまざまな分野で大きな変化をもたらしています。大分県においても、この人工知能の技術を地域を元気にするための大切な手段と捉え、おおいた人工知能技術センターが設立されました。このセンター設立の背景には、人工知能技術の急速な発展と、その技術を地域社会で活かすことで得られる大きな可能性への期待があります。大分県は、地方ならではの課題を抱えつつも、豊かな自然環境や地域資源といった独自の強みも持っています。これらの強みを活かし、人工知能技術を地域活性化に結び付けることで、新たな産業の創出や雇用の拡大、生活の質の向上など、さまざまな効果が期待されます。おおいた人工知能技術センターは、「大分県内で、誰でも、いつでも、どこでも、好きなように人工知能技術を使うことができる社会」を目指して活動しています。県内の企業や団体、そして個人の方々が等しく人工知能技術を活用できる環境を整備することで、地域全体の技術力を底上げし、新たな価値の創造を促進することを目的としています。具体的には、人工知能技術に関する研修やセミナーの開催、企業への個別相談、共同研究の推進など、多岐にわたる事業を展開しています。従来の情報技術の差をなくし、誰もが人工知能の恩恵を受け、新しい価値を生み出せる社会を作ることが、センターの最終的な目標です。地方での人工知能活用は、地域経済を活性化させるだけでなく、社会全体の進歩にも大きく貢献すると考えられています。おおいた人工知能技術センターは、その先駆けとなるべく、日々活動に励んでいます。

2024.11.25

ビジネスへの応用

局所表現：言葉のベクトル化

計算機は数字を扱うのが得意ですが、言葉のような記号をそのまま理解することはできません。そこで、言葉を計算機が理解できる数字に変換する必要があります。この数字による表現方法の一つに、局所表現というものがあります。局所表現とは、言葉をベクトルと呼ばれる数字の列に変換する手法です。ベクトルとは、複数の数字をまとめたもので、例えば、身長、体重、年齢といった複数の情報を一つのまとまりとして扱うことができます。局所表現では、それぞれの言葉に固有の番号を割り当て、その番号に対応する場所に１を、それ以外の場所には０を配置したベクトルを作成します。これを「one-hotベクトル」と呼びます。例えば、「りんご」「みかん」「ぶどう」の三つの言葉を扱う場合、「りんご」には１番、「みかん」には２番、「ぶどう」には３番を割り当てます。すると、「りんご」は「１、０、０」、「みかん」は「０、１、０」、「ぶどう」は「０、０、１」というベクトルで表現されます。このように、それぞれの言葉は他の言葉とは独立したベクトルで表現されます。これが局所表現の特徴です。しかし、局所表現には言葉の意味や関係性を捉えられないという欠点があります。「りんご」と「みかん」はどちらも果物ですが、それぞれのベクトルを見ると、全く関連性がないように見えます。また、扱う言葉の種類が増えると、ベクトルの次元数も増え、計算機の負担が大きくなります。そこで、これらの欠点を補うために、分散表現と呼ばれる別の表現方法が開発されました。分散表現では、言葉の意味や関係性を捉えることができ、より少ない次元数で表現することができます。これは、局所表現とは異なり、それぞれの言葉が複数の要素を組み合わせて表現されるためです。例えば、「りんご」は「甘さ」「赤色」「果物」といった要素の組み合わせで表現され、「みかん」も同様に「甘さ」「オレンジ色」「果物」といった要素の組み合わせで表現されるかもしれません。このように、共通の要素を持つ言葉はベクトル空間上で近い位置に配置されるため、言葉の意味や関係性を捉えることができます。つまり、局所表現と分散表現は、それぞれ言葉の表現方法として異なる特徴を持っています。どちらの方法が適しているかは、扱うタスクやデータの性質によって異なります。

2024.11.25

言語モデル

RNNエンコーダ・デコーダ入門

近ごろ、様々な分野で情報を集めて分析することが盛んになってきており、その中でも、時間の流れに沿って記録されたデータである時系列データの重要性が特に高まっています。株価の上がり下がりや、日々の気温の変化、録音された音声など、私たちの身の回りには、時間とともに変化するデータが溢れています。これらの時系列データをうまく扱うことで、未来の出来事を予測したり、隠れた規則性を見つけ出したりすることができるため、様々な分野で役に立つのです。時系列データを扱うための強力な方法として、「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」というものがあります。これは、ある時系列データを入力として受け取り、別の時系列データに変換して出力する技術です。例えば、日本語の文章を入力すると、英語の文章が出力される機械翻訳や、過去の株価の情報から未来の株価を予測するといった用途に利用できます。これまでの技術では、時系列データの中に潜む複雑な関係性を捉えるのが難しかったのですが、この「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」は、過去の情報を記憶しながら処理を進める特殊な仕組みを持っているため、この問題を解決することができます。これは、まるで人間の脳のように、過去の出来事を覚えておきながら、現在の状況を判断するようなものです。具体的には、「符号器」と呼ばれる部分が、入力された時系列データを、特徴をコンパクトにまとめた情報に変換します。そして、「復号器」と呼ばれる部分が、このまとめられた情報をもとに、別の時系列データを出力します。このように、二つの部分を組み合わせることで、より正確な予測や変換が可能になるのです。例えば、機械翻訳では、日本語の文章を「符号器」で意味を表す情報に変換し、「復号器」でその情報を基に英語の文章を作り出します。株価予測では、過去の株価の変動を「符号器」で分析し、「復号器」で未来の株価の動きを予測します。このように、「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」は、時系列データの複雑な関係性を捉え、様々な分野で役立つ情報を提供してくれるのです。

2024.11.25

深層学習

Docker入門：アプリ開発をスムーズに

Dockerとは、アプリケーションを動かすための箱のようなもの、つまりコンテナを扱う技術です。このコンテナの中に、アプリに必要な部品を全て詰め込むことで、どこでも同じようにアプリを動かすことができます。従来の仮想化技術では、アプリを動かすのに仮想マシンと呼ばれる、まるごと別のコンピュータを用意する必要がありました。まるで大きな船に小さな荷物を一つだけ載せて運ぶようなもので、無駄が多かったのです。Dockerでは、ホストコンピュータの資源を直接利用するコンテナ技術を用いることで、より小さな箱でアプリを運びます。多くの荷物を効率よく運べるコンテナ船のようなものです。そのため、必要な資源が少なく、起動も速く、管理も簡単になります。開発者は、このDockerコンテナの中に、プログラムはもちろん、必要なライブラリや設定ファイルなども全てまとめてパッケージ化します。一度作ったコンテナは、開発者のパソコンでも、テスト用のサーバでも、本番環境でも、全く同じように動作します。まるで、きちんと梱包された荷物が、どこで開けても中身が変わらないのと同じです。環境によってアプリの動作が変わってしまう、といった問題は開発者を悩ませる大きな原因でした。Dockerを使うことで、この環境の違いによる問題を大幅に減らすことができます。開発者はアプリの動作環境の構築に時間を取られることなく、本来の仕事であるプログラムの開発に集中できるようになります。まるで、荷物の梱包方法を気にせず、中身の充実に集中できるのと同じです。Dockerは、現代のソフトウェア開発にとって不可欠な技術になりつつあります。

2024.11.25

クラウド

ＡＩモデル：学習の仕組みと未来

人工知能（じんこうちのう）の模型（もけい）、いわゆる「ＡＩモデル」とは、人間（にんげん）の学習方法（がくしゅうほうほう）を模倣（もほう）した計算機（けいさんき）の仕組みです。たとえば、たくさんの絵本を読んでもらった子供は、次第に文字を理解し、物語を読み解けるようになります。これと同じように、ＡＩモデルは大量の資料（しりょう）を読み込むことで、そこに隠されている規則性（きそくせい）や法則（ほうそく）を自ら見つけ出せるように作られています。この学習手順（がくしゅうてじゅん）は、人間が経験を通して学ぶのとよく似ています。最初は試行錯誤（しこうさくご）を繰り返しながら、徐々に正しい答えを導き出すための微調整（びちょうせい）を行い、精度を高めていきます。例えば、画像認識を学習するＡＩモデルの場合、たくさんの写真とその写真に写っている物の名前をセットにして学習させます。そうすることで、新しい写真を見せても、写っている物を正しく認識できるようになります。ＡＩモデルは、写真の中の物体を認識するだけでなく、様々な分野で応用されています。例えば、文章を翻訳したり、音楽を作曲したり、病気の診断を支援したりと、私たちの生活を便利で豊かなものにするために、なくてはならない存在になりつつあります。まるで、様々な技能を持った名人のように、AIモデルは今後ますます活躍の場を広げ、社会を支える重要な役割を担っていくことでしょう。

2024.11.25

機械学習

あいまい検索：その仕組みと利点

あいまい検索とは、検索窓に打ち込んだ言葉とぴったり一致していなくても、似たような言葉を含む資料を見つけ出す技術のことです。たとえば、「りんご」と検索した場合、「リンゴ」や「林檎」といった大文字と小文字の違いや漢字とカタカナの違いはもちろんのこと、「アップル」という外国語の言い方や「紅玉」といった具体的な種類名も検索結果に表示されることがあります。これは、従来のキーワード検索のように、入力された言葉と完全に一致する資料だけを探すのではなく、言葉の意味や関連性まで考慮に入れているからです。たとえば、「東京　観光」と検索すると、東京の観光名所だけでなく、近郊の観光地や東京発の観光ツアーの情報も表示されることがあります。このように、あいまい検索は、検索する人の意図を汲み取り、より多くの関連情報を提供することで、検索の使い勝手を良くしています。あいまい検索は、検索対象となる資料の内容を分析し、言葉同士の関連性や出てくる回数などを基に、検索語との類似度を計算することで、検索結果の正確さを高めています。たとえば、「車」と検索した場合、車の種類やメーカー、販売店だけでなく、車の修理や保険、運転免許に関する情報も表示されることがあります。これは、これらの言葉が「車」と関連性の高い言葉として認識されているためです。この技術は、インターネット上の膨大な情報の中から必要な情報を探し出す際に非常に役立ちます。また、企業内での資料検索や図書館での蔵書検索など、様々な場面で活用されています。あいまい検索によって、検索者はより多くの情報にアクセスできるようになり、より効率的に情報収集を行うことができるようになります。

2024.11.25

アルゴリズム

鮮やかな映像体験！DisplayPortの魅力

「画面表示端子」という名前で知られる接続の規格は、パソコンと画面をつなぐための大切な役割を担っています。この規格は、高画質の映像と音声を同時に送ることができる点が大きな特徴です。一本の線で映像と音声の両方の信号を送ることができるので、配線が複雑にならず、机の周りもすっきり片付きます。見た目も良くなるので、作業環境も快適になります。この画面表示端子は、他の接続規格に比べて多くの情報を一度に送ることができるため、より鮮明で滑らかな映像を表現することが可能です。「４Ｋ」や「８Ｋ」といった、非常に高い解像度を持つ画面にも対応しており、まるで現実世界のような緻密で美しい映像を楽しむことができます。例えば、最新のゲームをプレイする時や、高画質の映画を鑑賞する際には、この画面表示端子が本領を発揮します。画面の切り替わりが速い動きの激しい映像でも、残像感なく滑らかに表示されるので、よりリアルな映像体験を楽しむことができます。また、この画面表示端子は、様々な画面に対応できるように設計されています。パソコン用の画面だけでなく、テレビやプロジェクターなど、様々な機器と接続することができます。そのため、パソコンの画面を大きなテレビに映して、家族みんなで映画を楽しんだり、プレゼンテーションをプロジェクターで投影したりと、様々な場面で活用できます。このように、この画面表示端子は、高画質・高音質の映像と音声の伝送を実現し、使い勝手の良い接続方法として、今後ますます普及していくことが期待されています。

2024.11.25

ハードウエア

局所最適解とは？：機械学習の落とし穴

機械学習の目的は、与えられた情報から最も良い予測をするための計算方法、つまり模型を組み立てることです。この模型作りで大切なのは、模型の良し悪しを測るための物差し、つまり評価の基準となる数値を定めることです。この数値は、模型の出来が悪いほど大きくなり、良いほど小さくなるように設定します。もしくは、反対に、良いほど数値が大きくなるように設定する場合もあります。目指すのは、この数値が最も小さくなる、あるいは最も大きくなる模型を見つけることです。この数値が最も良い値をとる点を最適解と呼びます。最適解には、大きく分けて二つの種類があります。一つは全体最適解、もう一つは局所最適解です。全体最適解とは、あらゆる模型の中で最も評価数値が良い、つまり一番良い模型に対応する点です。例えるなら、広い山脈の中で一番高い山頂のようなものです。この山頂に辿り着けば、これ以上高い場所は他にないと断言できます。一方、局所最適解とは、周りを見渡した限りでは一番良いように見えるものの、実際にはもっと良い点が存在する可能性がある点です。これは、山脈の途中で登った小さな丘の頂上のようなものです。その丘の頂上にいる限り、周りを見渡しても他に高い場所はありません。しかし、山脈全体で見れば、もっと高い山頂が他に存在するかもしれません。このように、局所最適解は、全体で見れば最適ではないものの、その周辺だけを見ると最適に見えるため、本当の最適解を見つけるための邪魔になることがあります。機械学習では、この局所最適解という罠に囚われず、真の全体最適解を見つけ出す方法が常に模索されています。目指すは山脈で一番高い山頂であり、途中の小さな丘で満足して立ち止まってはいけません。

2024.11.25

機械学習

GRU入門：簡略化された記憶機構

人の脳のように、機械も情報を覚えて使えるようになると、様々なことができるようになります。そのためにGRU（ゲート付き回帰型ユニット）という仕組みが作られました。これは、時間の流れに沿ったデータ、例えば気温の変化や株価の動きなどをうまく処理できる深層学習モデルです。過去の情報を覚えて、未来を予測するのに役立ちます。 GRUは、LSTM（長短期記憶）という少し複雑な仕組みをより簡単に、そして効率よく学習できるように改良したものです。LSTMは、まるで門番のように情報の出し入れや保管を管理する３つのゲート（入力、出力、忘却）を持っています。これらのゲートを複雑に操作することで、様々な情報を覚えたり、思い出したりします。一方、GRUはリセットゲートと更新ゲートという２つのゲートだけで同じような働きをします。リセットゲートは、過去の情報をどれだけ覚えているかを調整する役割を果たします。過去の情報が今の予測にあまり関係ないと思えば、リセットゲートは過去の情報を忘れさせます。逆に、過去の情報が重要だと判断すれば、その情報をしっかり覚えておきます。更新ゲートは、新しい情報をどれだけ覚えるか、そして古い情報をどれだけ残しておくかを調整する役割を果たします。新しい情報が重要であれば、それを積極的に覚え、古い情報を忘れさせます。それほど重要でない新しい情報であれば、古い情報を優先して覚えておきます。このように、２つのゲートを巧みに使うことで、GRUはLSTMと同じような働きをしながらも、計算の手間を減らし、学習の速度を速くすることに成功したのです。

2024.11.25

深層学習

AIノイズ処理：画像を鮮明に

近年、人工知能（じんこうちのう）の技術はめざましい発展を遂げ、私たちの暮らしの様々な場面で活用されています。特に、画像を扱う分野では、人工知能の活用が目覚ましく、画像の不要な部分を取り除く技術もその一つです。この記事では、人工知能による不要部分の除去、中でも、まるで競い合うように画像を作り出す仕組みを用いた技術について説明します。この技術は、書類に写り込んだ影や歪み、塗りつぶされた文字など、様々な不要な部分を消し去り、画像を見やすくすることができます。従来の方法では難しかった、複雑に入り組んだ不要な部分にも対応できるため、画像の質を大きく向上させることができます。これまで、書類に書かれた文字が影で見えにくかったり、書類が折れ曲がったりして内容が読めないといった問題がありました。しかし、この技術を使えば、影や歪みを消し去って文字をきれいに読み取ったり、折れ曲がった部分を復元して書類の内容を理解したりすることができるようになります。例えば、古い写真に写り込んだ傷や汚れを取り除いて、思い出の写真を美しく蘇らせることも可能です。また、医療の分野では、レントゲン写真から不要な影を取り除くことで、医師の診断を助けることができます。さらに、自動運転の分野では、カメラの映像から雨や霧などの影響を取り除くことで、安全な運転を支援することができます。このように、人工知能による画像の不要部分除去技術は、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かに、より便利にする可能性を秘めているのです。今後、さらに技術が進歩すれば、これまで想像もできなかったような活用方法が生まれるかもしれません。

2024.11.25

深層学習

脆弱性評価の指標：CVSS入門

現代社会において、情報を取り扱う仕組みの安全を守ることは、なくてはならないものです。新しい欠陥が次々と見つかる中で、適切な対策を行うには、その危険性を正しく知る必要があります。そこで共通の物差しで様々な欠陥を測るための国際的な基準である共通脆弱性評価システム(CVSS)が重要な役割を果たします。 CVSSは、組織や個人が安全対策の優先順位を決める際に役立つ共通の言葉を提供します。限られた資源を最も効果的に使い、仕組み全体の安全性を高めることができます。この共通の物差しを使うことで、どの欠陥がより危険なのかを数値で示すことができます。例えば、ある欠陥が10点満点で7点と評価されれば、それは深刻な問題であり、早急な対応が必要であることを意味します。もし3点であれば、比較的危険度は低いため、他のより緊急性の高い問題に対処した後に対応しても良いと判断できます。また、異なる仕組みや処理手順の間で欠陥を比較分析する際にも、CVSSは客観的な指標として役立ちます。例えば、ある会社のメール送受信の仕組みに見つかった欠陥と、ウェブサービスの仕組みに見つかった欠陥を比較する場合、CVSSスコアを用いることで、どちらの欠陥がより深刻で、優先的に対応すべきかを判断できます。このように、CVSSは組織内だけでなく、組織間での情報共有や迅速な対応を可能にし、全体的な安全性の向上に貢献します。異なる組織がそれぞれ独自の基準で欠陥を評価していた場合、情報共有が難しく、対応が遅れる可能性があります。CVSSという共通の物差しを用いることで、こうした問題を解消し、より安全な情報環境を築くことができます。

2024.11.25

その他

画像認識の鍵、局所結合構造

画像を認識する技術で、近年大きな成果を上げているものに畳み込みニューラルネットワークというものがあります。この技術の重要な仕組みの一つに、局所結合構造というものがあります。これは、画像の全体を一度に見るのではなく、一部分ずつ見ていくという考え方です。たとえば、一枚の絵を見ているとしましょう。人間の目は、絵全体をぼんやりと見るだけでなく、細部まで細かく見ていきますよね。一部分に注目して、それが何なのかを判断し、次に別の部分を見て、全体像を把握していくのです。局所結合構造もこれと同じように、画像を小さな一部分ずつ見ていくことで、画像の内容を理解しようとします。具体的には、畳み込みニューラルネットワークでは「フィルター」と呼ばれる小さな窓のようなものを使います。このフィルターを画像の上に置き、フィルターを通して見える一部分の画像とフィルターの値を掛け合わせて、その合計を計算します。この計算によって、その部分の特徴が抽出されます。次に、フィルターを少しずらして、また同じ計算を行います。これを繰り返すことで、画像全体の特徴を捉えていくのです。一部分ずつ見ていくこの方法には、二つの大きな利点があります。一つは、計算の量を減らすことができるということです。全体を一度に計算するよりも、一部分ずつ計算する方が、計算が簡単になります。もう一つは、画像の中に含まれる模様や形の特徴を捉えやすいということです。たとえば、顔の画像を認識する場合、目や鼻、口といった部分的な特徴を捉えることで、それが顔であると判断することができます。局所結合構造は、このような部分的な特徴を効率的に捉えることができるため、画像認識に非常に役立つのです。

2024.11.25

深層学習

word2vec：言葉のベクトル表現

言葉の意味をコンピュータで扱うのは、従来、非常に難しいことでした。言葉は記号であり、コンピュータは記号そのものの意味を理解できないからです。例えば、「王様」と「女王様」が似ている、あるいは「猫」と「自動車」は似ていない、ということをコンピュータに伝えるのは容易ではありませんでした。そこで登場したのが、言葉をベクトル、つまり数値の列に変換する「言葉のベクトル表現」という考え方です。この言葉のベクトル表現を可能にする代表的な手法の一つが「word2vec」です。word2vecは、大量の文章データを学習することで、それぞれの言葉をベクトルに変換します。このベクトルは、単なる数値の羅列ではなく、言葉の意味を反映した特別なものです。意味の近い言葉は、ベクトル空間上で近くに配置され、意味の遠い言葉は、ベクトル空間上で遠くに配置されるように設計されています。例えば、「王様」と「女王様」に対応するベクトルは、ベクトル空間上で非常に近い位置に存在することになります。一方、「猫」と「自動車」に対応するベクトルは、ベクトル空間上で遠く離れた位置に存在することになります。このように、word2vecを用いることで、言葉の意味をベクトル空間上の位置関係として表現することができます。これは、言葉の意味をコンピュータが計算できる形に変換できたことを意味します。つまり、言葉の類似度を計算したり、言葉の関係性を分析したりすることが可能になります。この技術は、自然言語処理の分野に大きな革新をもたらし、機械翻訳、文章要約、検索エンジンなど、様々な応用で活用されています。これにより、人間が言葉を用いて行う知的活動を、コンピュータで実現する道が開かれたと言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

双方向ＲＮＮ：過去と未来を繋ぐ

繰り返し使える神経組織の仕組み（リカレントニューラルネットワーク、略してＲＮＮ）は、時間とともに変化する情報を扱うのが得意な、強力な深層学習の模型です。特に、音声の聞き取りや言葉の処理といった分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、普通のＲＮＮは、過去から未来へと一方通行でしか情報を伝えられないという弱点があります。過去の情報をもとに未来を予測するのは得意ですが、未来の情報を使って過去をより深く理解することは苦手です。そこで登場するのが、双方向ＲＮＮです。これは、過去から未来へ進むＲＮＮと、未来から過去へ戻るＲＮＮを組み合わせた、いわば二刀流の仕組みを持っています。両方向からの情報をまとめることで、文脈をより豊かに理解できるようになります。例えば、文章の中の単語の意味を理解しようとする場面を想像してみてください。普通のＲＮＮは、その単語の前にある単語だけを見て意味を判断します。しかし、人の言葉は複雑で、前にある単語だけでなく、後ろにある単語、さらには文章全体の流れによって意味が変わることがあります。双方向ＲＮＮは、単語の前後にある情報だけでなく、文章全体の文脈も考慮に入れるので、より正確な解釈ができます。このように、双方向ＲＮＮは、時間軸の両方向の情報を利用することで、より高度な理解力を発揮します。これは、まるで過去と未来を行き来しながら推理する名探偵のようです。過去の情報だけでなく未来の情報も知ることで、真実にたどり着くことができるのです。

2024.11.25

深層学習

未来のタクシー：AI予測で快適な移動

近年、タクシーを呼ぶ際に、なかなか見つからない、待つ時間が長いといった問題が目立つようになってきました。特に、雨の日や大きな催し物がある時など、急に利用者が増える時間帯には、この問題は深刻です。街中で手を挙げてタクシーを捕まえようとしてもなかなか見つからず、配車アプリを使っても長い待ち時間が発生してしまうことは、多くの人が経験しているのではないでしょうか。このような状況は、利用者の貴重な時間を奪ってしまうだけでなく、移動のストレスを増大させる要因ともなっています。しかし、人工知能を活用したタクシー、いわゆる「人工知能タクシー」の登場により、こうした問題の解決策が見えてきました。人工知能タクシーは、様々な情報をリアルタイムで分析することで、未来のタクシー需要を予測します。具体的には、位置情報、天気、曜日、時間帯、催し物の有無といった様々な要素を組み合わせて、これから30分間のタクシー需要を予測します。まるで未来を見通すかのように、どの地域でどれだけのタクシーが必要になるかを予測するのです。この予測に基づいてタクシーの配置を最適化することで、利用者は待つ時間を大幅に減らすことが可能になります。従来のように、行き先を告げてからタクシーを待つのではなく、需要予測に基づいてあらかじめタクシーを待機させておくことで、利用者はすぐにタクシーに乗車することができます。まるで、タクシーが自分のために用意されていたかのような、スムーズな移動体験を実現できるのです。人工知能タクシーは、単に移動手段を提供するだけでなく、人々の時間を有効活用し、快適な移動を実現するための革新的な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用