「c」 | ページ 2 | 新しいAI解説 +プラス

対話型ＡＩ：ChatGPT入門

「対話型ＡＩ」とは、人と会話するように情報のやり取りができる人工知能のことです。まるで人間同士が話しているかのような自然な言葉で、質問への回答だけでなく、文章の作成や様々な作業をこなすことができます。２０２２年１１月に公開された「ChatGPT」は、この対話型ＡＩの代表例であり、世界中で大きな話題となりました。「ChatGPT」のような対話型ＡＩは、「大規模言語モデル（ＬＬＭ）」と呼ばれる技術を基礎としています。この技術は、インターネット上にある膨大な量の文章データを学習することで、人間のように言葉を理解し、文章を作り出す能力を身につけます。そのため、まるで人と話しているかのような自然な会話が可能です。従来の人工知能では、人間が特定の指示や命令を入力する必要がありました。しかし、対話型ＡＩは、人間の言葉で質問や依頼をするだけで、まるで秘書やアシスタントのように様々な仕事をこなしてくれます。例えば、文章の要約、翻訳、表計算ソフトの関数作成、プログラミング、小説や脚本、詩や歌詞の作成まで、多岐にわたる作業を支援することができます。「ChatGPT」の登場は、人工知能と人間の関わり方に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。従来、人工知能は専門家だけが扱う難しい技術というイメージがありました。しかし、対話型ＡＩは、特別な知識がなくても誰でも簡単に利用できます。そのため、多くの人々が人工知能を身近に感じ、日常生活や仕事で活用する機会が増えると考えられます。今後、様々な分野で対話型ＡＩが活用されることで、私たちの生活はより便利で豊かになることが期待されます。また、ビジネスの場面でも、新しいサービスや製品の開発、業務効率の向上など、様々な場面で革新的な変化が起きる可能性があります。まさに、人工知能と人間がより密接に関わり合う、新しい時代の幕開けと言えるでしょう。

2024.11.25

テキスト生成

ChatGPTプラス：進化した対話型AI

対話型人工知能は近年目覚ましい発展を遂げ、私たちの生活に様々な変化をもたらしています。中でも、オープンエーアイ社が提供するチャットジーピーティーは、革新的な技術で大きな注目を集めました。そして今、その有料版であるチャットジーピーティープラスが登場し、さらに進化した対話体験を提供しています。チャットジーピーティーは無料で利用できる画期的な技術として話題になりましたが、チャットジーピーティープラスは、その性能をさらに向上させています。無料版と比べて応答速度が速く、最新の情報を反映した回答を得られる点が大きな特徴です。また、利用者が集中する時間帯でもアクセスが制限されることなく、常に快適に利用できます。チャットジーピーティープラスは、まるで人と話しているかのような自然な会話を実現しています。複雑な質問に対しても、的確で分かりやすい回答を生成します。例えば、専門的な知識を必要とする質問や、複数の情報を組み合わせて分析する必要がある質問にも対応可能です。これは、高度な言語処理能力と膨大なデータに基づく学習によって実現されています。さらに、チャットジーピーティープラスは、様々な創作活動を支援する能力も備えています。物語の創作、詩や歌詞の作成、翻訳、プログラミングコードの生成など、多岐にわたる分野で活用できます。これは私たちの創造性を大きく刺激し、新たな表現の可能性を切り開く力となります。チャットジーピーティープラスは単なる情報提供ツールではありません。私たちのコミュニケーションをより豊かにし、情報収集をより効率的にし、そして創造性をさらに高める可能性を秘めています。まさに次世代の対話型人工知能と言えるでしょう。

2024.11.25

WEBサービス

顧客体験（CX）で顧客満足度を高める

顧客体験とは、商品やサービスを手に入れる前から、使い続ける中で得られる、企業とのあらゆる接点を通じて生まれる気持ちや印象のすべてを指します。お店で商品を手に取る瞬間、店員の笑顔、包装の美しさ、購入した商品を使う喜び、困った時の対応、その後の繋がりなど、あらゆる場面での出来事が顧客体験を作り上げます。顧客体験は、商品そのものの良し悪しだけでなく、ウェブサイトが見やすいか、お店に入りやすいか、店員の対応が親切か、電話での問い合わせに丁寧に対応してくれるかなど、様々な要素が複雑に絡み合って形作られます。初めてお店を訪れた時の第一印象や、商品を使った時の使い心地、困った時に受けたサポートの質など、あらゆる体験が顧客の心に残ります。これらの記憶が積み重なって、その企業に対する全体的な印象が決まります。顧客体験を良くすることは、企業にとって大変重要です。良い体験をした顧客は、またその企業の商品やサービスを選び、周りの人にも勧めてくれます。逆に、悪い体験をしてしまうと、顧客は二度とその企業を利用しなくなり、悪い評判を広めてしまうかもしれません。そのため、企業は顧客の立場に立って、何を求めているのか、どんな体験を望んでいるのかを常に考え、期待を超えるサービスを提供する必要があります。ウェブサイトをより使いやすくしたり、お店を居心地の良い空間にしたり、店員の接客を向上させたりと、様々な工夫が必要です。顧客が心から満足する体験を提供することで、顧客は企業のファンになり、長く付き合ってくれます。そして、顧客の満足は、企業の評判を高め、ひいては成長に繋がるのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

コンバージョン率でサイト改善

ホームページに来た人たちが、お店の人が望む行動をしてくれた割合のことを、コンバージョン率といいます。この割合は、ホームページ全体の成果をはかる大切な目安となります。たとえば、お店では商品を買ってもらう、会員になってもらう、資料を送ってもらう、問い合わせをもらったりすることが、望む行動にあたります。ホームページの目的によって、望む行動はいろいろと変わってきます。例えば、1000人がホームページを訪れ、50人が商品を買ったとします。この場合、コンバージョン率は5%になります。計算方法は簡単で、望む行動をしてくれた人の数をホームページに来た人の数で割って、100をかければ求めることができます。コンバージョン率が高いほど、ホームページがうまく成果を上げているといえます。例えば、ネット販売のサイトでは買い物を完了してもらうこと、情報サイトでは会員になってもらうこと、会社のサイトでは資料請求をしてもらうことなど、ホームページの目的によって、コンバージョンを設定することができます。コンバージョン率を見ることで、ホームページのどの部分が良く、どの部分を直せば良いかが分かります。例えば、あるページから商品を買ったり、会員になったりする人が少ない場合、そのページの見栄えや内容に問題があるかもしれません。コンバージョン率は、ホームページに来た人の数と、望む行動をしてくれた人の数の割合なので、分かりやすく、目標を立てやすいという利点があります。コンバージョン率を分析することで、ホームページの問題点を見つけ、より効果的な宣伝活動を行うための手助けとなります。そのため、コンバージョン率は、ホームページを良くしていく上で、欠かせない大切な指標だといえるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

対話型で操作！ＣＵＩ入門

対話型操作とは、人と計算機が、まるで話し合いをするように情報をやり取りする操作方法のことです。これまでの計算機操作といえば、画面に表示された小さな絵印を動かす道具を使ったり、ずらりと並んだ項目から選んだりといった方法が主流でした。しかし、対話型操作では、文字を入力したり、声を発したりすることで、計算機とやり取りを行います。まるで人と人が会話をするように、指示を出したり、情報を求めることができるのです。この対話型操作の大きな特徴は、その使いやすさです。従来の操作方法では、目的の操作を行うために、いくつもの手順を踏まなければいけない場合もありました。しかし、対話型操作では、例えば「明日の予定を教えて」と声を発するだけで、計算機はすぐに予定を表示してくれます。まるで秘書に指示を出すかのような、手軽で直感的な操作が可能です。既に、この対話型操作は、私たちの身の回りで広く使われています。例えば、円筒形の装置に「音楽をかけて」と話しかければ、好きな音楽を流してくれますし、画面上で自動的に文字をやり取りする仕組みを使って、お店の問い合わせをすることもできます。また、近年では、言葉だけでなく、表情や体の動きを読み取って操作する技術も開発されており、今後ますます様々な場面で活用されることが期待されています。対話型操作は、計算機をより身近で使いやすいものにする技術です。誰でも簡単に扱えるため、高齢者や子供、あるいは計算機操作に慣れていない人でも、容易に情報にアクセスしたり、様々なサービスを利用したりすることが可能になります。今後、この技術がさらに発展していくことで、私たちの生活はより便利で豊かなものになるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

CTI：顧客対応を進化させる技術

お客様対応を円滑にする技術「電話と計算機の連携」とは一体どのようなものなのでしょうか。電話と計算機を繋ぐことで様々なことができるようになります。具体的には、電話機や構内交換機、ファックスなどを計算機と繋ぎ、まとめて管理することで、多くの便利な機能が使えるようになります。例えば、お客様から電話がかかってくると、計算機の画面にお客様の情報が自動的に表示されます。これにより、電話に出る前に担当者はお客様の状況を把握できるので、スムーズで質の高い対応が可能になります。電話対応の内容を記録したり、お客様情報を情報管理用のしくみに登録したりすることも簡単になります。従来のように、電話を受けながら紙の資料を探したり、手書きでメモを取ったりする必要がなくなり、仕事の効率が大幅に改善されます。この技術は、電話対応窓口など、お客様対応の現場で広く使われており、お客様満足度の向上に大きく貢献しています。電話と計算機を連携させることで、お客様一人ひとりに合わせた丁寧な対応ができるようになります。例えば、過去のお問い合わせ内容や購入履歴などをすぐに確認できるので、より的確な案内や提案をすることが可能になります。また、対応履歴を記録することで、担当者が変わっても一貫性のあるサービスを提供することができます。近年では、場所に縛られない情報処理の技術を活用した電話と計算機の連携も登場し、導入費用や運用負担の軽減も実現しています。従来の電話と計算機の連携システムは、専用の機器を導入する必要があり、費用も高額になりがちでした。しかし、場所に縛られない情報処理の技術を活用することで、必要な機能だけを選んで利用することができ、導入費用を抑えることができます。また、システムの管理や更新も簡単になり、運用負担も軽減されます。まさに、お客様対応を進化させる画期的な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

音声認識の立役者：CTC

人が話す言葉を機械が理解できるように変換する技術、音声認識は、私たちの暮らしに様々な変化をもたらしています。声で検索したり、文字を入力したり、話しかけるだけで家電を操作したりと、音声認識を使った便利な機器や役務は既に広く使われています。しかし、この音声認識を完璧なものにするには、まだいくつかの壁を越えなければなりません。音声認識の難しさの一つに、入力される音声の情報量と、出力される音の単位の数の差が挙げられます。人の声は、音の波形を短い時間で区切って記録したデータとして扱われます。このデータは、例えば一秒間に何万回も記録されるため、非常に多くの情報量を含んでいます。一方、言葉の基本となる音の単位は、音声データに比べてずっと数が少ないです。例えば、「こんにちは」という言葉は複数の音から成り立っていますが、その基本単位となる音の数は限られています。この入力と出力の数の大きな差が、音声認識を複雑にしているのです。機械に人の声を理解させるためには、膨大な音声データの中から、意味を持つ音の単位を正確に抽出する必要があります。この作業は、まるで砂浜から小さな貝殻を一つ一つ拾い集めるような、大変な作業です。さらに、周囲の雑音や、話す人の口調、滑舌、方言なども、音声認識の精度を下げる要因となります。静かな場所でハッキリと話された言葉は認識しやすいですが、騒がしい場所で小声で話された言葉や、訛りの強い言葉は、機械にとって理解するのが難しいのです。これらの課題を解決するために、様々な技術開発が進められています。音声データから雑音を取り除く技術や、大量のデータから機械が自動的に学習する技術などがその例です。こうした技術革新によって、音声認識の精度は日々向上しており、近い将来、より自然でスムーズな音声認識が実現すると期待されています。

2024.11.25

深層学習

顧客中心の経営戦略：CRMとは

顧客関係管理、つまり顧客との良好な繋がりを築き育てる取り組みは、企業活動において大変重要です。顧客一人ひとりの満足度を高め、長くお付き合いいただけるようにすることで、売上増加と利益向上を目指します。これは、単に商品を売るだけでなく、顧客との信頼関係を何よりも大切にするという考え方です。具体的には、顧客一人ひとりの好みや過去の買い物履歴、問い合わせ内容といった様々な情報を丁寧に集め、分析します。これらの情報を活用することで、それぞれの顧客に合った特別なサービスや商品提案、きめ細やかな対応ができるようになります。例えば、顧客の誕生日には特別な割引クーポンを送ったり、過去の購入履歴に基づいて新商品をお勧めしたりすることで、顧客の心を掴み、特別な存在だと感じてもらうことができます。顧客中心の経営は、競争が激しくなった現代の市場において、企業が生き残るための必須条件とも言えます。新しい顧客を獲得するには多くの費用がかかりますが、既存の顧客との関係を良好に保つことで、その費用を抑えることができます。また、良好な関係を築けている顧客は、口コミで良い評判を広めてくれる可能性も高く、新規顧客獲得にも間接的に貢献してくれます。これは、安定した収益基盤を作る上で大きな力となります。さらに、顧客から寄せられる意見や感想は、商品やサービスをより良くするための貴重な情報源となります。顧客の声に耳を傾け、真摯に対応することで、新商品の開発や既存商品の改良に役立ち、企業の競争力を高めることができます。顧客との良好な関係は、企業の成長にとって、なくてはならないものなのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

データマイニングの成功指標：CRISP-DM

近年の情報化社会では、様々な活動を通して日々膨大な量のデータが生み出されています。買い物履歴や位置情報、インターネット上の閲覧履歴など、これらのデータは宝の山と言えるでしょう。しかし、これらのデータをただ集めるだけでは価値を生み出すことはできません。データの中に埋もれた価値ある知見を見つけ出し、活用することが、企業の成長にとって極めて重要になっています。そこで注目されているのがデータマイニングという手法です。データマイニングとは、大量のデータの中から隠れた規則性やパターン、関係性などを発見する技術のことです。まるで鉱山から貴重な鉱石を掘り出すように、データの山から価値ある情報を抽出します。例えば、顧客の購買履歴を分析することで、顧客の好みやニーズを把握し、効果的な販売戦略を立てることができます。また、機械の稼働データを分析することで、故障の予兆を捉え、未然にトラブルを防ぐことも可能です。しかし、データマイニングは複雑なプロセスであり、適切な手順を踏まなければ思うような成果を得ることは難しいでしょう。そこで登場するのがCRISP-DM（クロス・インダストリー・スタンダード・プロセス・フォー・データ・マイニング）です。これは、異なる業種の企業でも活用できる、データマイニングの標準的な手順を定めたものです。CRISP-DMは、ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、展開という６つの段階から成り立っています。それぞれの段階を順序立てて進めることで、データマイニングプロジェクトを成功に導く確率を高めることができます。まるで地図を頼りに目的地を目指すように、CRISP-DMはデータマイニングの成功への道筋を示してくれるのです。

2024.11.25

分析

コンピューターの頭脳：CPU

電子計算機は、現代の暮らしには欠かせない道具となっています。まるで人間の体のように様々な部品が組み合わさり、複雑な作業をこなしています。その中で、人間の脳に例えられるほど重要な部品が中央処理装置、略してＣＰＵです。ＣＰＵは、電子計算機全体の司令塔のような役割を担っています。キーボードやマウスから入力された指示、画面への出力、情報の保存や読み込みなど、電子計算機で行われる全ての動作は、このＣＰＵによって制御されています。ＣＰＵの性能が高いほど、電子計算機は速く、多くの作業をこなすことができます。例えば、複雑な計算や美しい映像の表示、たくさんの情報の処理などをスムーズに行うためには、高性能のＣＰＵが必要となります。ＣＰＵは、様々な指示を理解し、順番に実行していくことで、電子計算機全体の動作を管理しています。例えるなら、料理を作る際に、レシピを見て材料を準備し、手順通りに調理していくようなものです。ＣＰＵは、様々なプログラムという名のレシピに従って、電子計算機内の様々な部品に指示を出し、目的の動作を実現しています。もしＣＰＵがなければ、電子計算機はただの箱に過ぎません。電気は通るかもしれませんが、指示を出す脳がないため、何の役にも立ちません。ＣＰＵこそが電子計算機を「計算機」たらしめている、まさに心臓部と言えるでしょう。現代社会において、電子計算機はなくてはならない存在であり、その中心で活躍するＣＰＵの役割は非常に大きいと言えるでしょう。ＣＰＵの進化は、電子計算機の進化に直結し、私たちの生活をより豊かにしていく原動力となっています。

2024.11.25

ハードウエア

CPUとGPUの違いを学ぶ

計算機の中核部品、中央処理装置、略してCPUについて解説します。CPUは、人間で言うならば脳の役割を担う、計算機の頭脳です。思考や判断を行うだけでなく、計算機全体の制御も行います。 CPUは、様々なプログラムからの指示を理解し、命令を一つずつ順番に実行していきます。例えば、文章を作成したり、絵を描いたり、計算を行ったり、といった作業はすべてCPUの指示によって行われています。計算機の様々な作業は、プログラムという指示書に基づいて行われますが、CPUはこの指示書を読み解き、実行する役割を担っているのです。 CPUの役割は計算だけではありません。データの保管場所を管理したり、画面やキーボード、マウスなどの周辺機器と連携したりすることも、CPUの重要な仕事です。例えば、キーボードで入力した文字を画面に表示する、といった処理もCPUが仲介しています。CPUは、計算機全体の動作を指揮する司令塔のような役割を果たしていると言えるでしょう。 CPUの性能は、計算機の処理速度に直結します。CPUの性能が高いほど、多くの作業を速く処理できます。近年では、処理速度の向上だけでなく、消費電力の削減も重要な課題となっています。より少ない電力で、より多くの処理をこなせるように、様々な技術革新が続けられています。省エネルギーで高性能なCPUの開発は、今後の計算機技術の発展に欠かせない要素と言えるでしょう。

2024.11.25

ハードウエア

電子計算機出力マイクロフィルム入門

電子計算機出力マイクロフィルム（略称ＣＯＭ）とは、計算機の出力情報をフィルムに直接記録する技術です。この技術を使うと、たくさんの書類を小さくまとめて保管できるので、保管場所の縮小や書類管理の効率化につながります。従来は、計算機の出力情報は紙に印刷されていましたが、紙はかさばる上に、時間の経過とともに傷んだり、なくなったりする心配もありました。ＣＯＭはこれらの問題を解決する有効な方法として、多くの会社や役所で使われてきました。最近は、情報のデジタル化が進み、電子データでの保管が主流になりつつありますが、長期保管の信頼性や法律上の効力といった点から、ＣＯＭは今でも重要な役割を果たしています。特に、情報の書き換えを防いだり、証拠を保全したりする目的で使われることも少なくありません。ＣＯＭは、記録する方法によって大きく三つの種類に分けられます。ＣＯＭの歴史を振り返ると、最初はブラウン管に表示された文字や絵をフィルムに写す方法が主流でした。その後、レーザー光を使って直接フィルムに書き込む方法が登場し、よりきれいな画質で、速く出力できるようになりました。さらに、電子写真を使う方法も開発され、様々なニーズに応えられるようになりました。このように、ＣＯＭは時代に合わせて進化を続け、大量の情報を効率よく保管・管理する技術として、社会に役立ってきました。紙に印刷して保管するのと比べて、ＣＯＭは場所を取らないだけでなく、探しやすさも向上します。これは、フィルムに記録する時に、の情報も一緒に記録できるからです。必要な書類をすぐに見つけ出すことができ、仕事の効率アップにもつながります。今後、技術の進歩によって、ＣＯＭはさらに新しい可能性を広げていくでしょう。

2024.11.25

ハードウエア

画像認識の立役者：CNN

畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、人の脳の視覚に関する働きをまねて作られた、深層学習という種類の計算手法の一つです。特に、写真や動画といった視覚的な情報から、その特徴を掴むことに優れています。これまでの写真の認識手法では、例えば「耳の形」や「目の位置」といった特徴を人が一つ一つ決めて、計算機に教える必要がありました。しかし、ＣＮＮは大量の写真データを読み込むことで、写真の特徴を自分で学習できるのです。例えば、たくさんの猫の写真を読み込ませることで、ＣＮＮは猫の特徴を自然と理解し、猫を認識できるようになります。これは、まるで人が多くの猫を見て、猫の特徴を覚える過程に似ています。ＣＮＮは「畳み込み層」と呼ばれる特別な層を持っています。この層では、小さなフィルターを写真全体にスライドさせながら、フィルターに引っかかる特徴を探します。このフィルターは、初期状態ではランダムな値を持っていますが、学習が進むにつれて、猫の耳や目といった特徴を捉える値へと変化していきます。まるで、職人が様々な道具を試しながら、最適な道具を見つけるように、ＣＮＮも最適なフィルターを探し出すのです。ＣＮＮの学習には、大量のデータと、それを処理するための高い計算能力が必要です。近年、計算機の性能が飛躍的に向上したことで、ＣＮＮの性能も大きく進歩しました。現在では、写真の分類、写真の中の物体の位置特定、新しい写真の作成など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。ＣＮＮは、自動運転技術や医療画像診断など、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

ＣＮＮの発展形：高精度化への道

絵を理解する人工知能の仕組みである畳み込みニューラルネットワーク（畳み込み網）は、目覚ましい発展を遂げてきました。今では、写真に写っているものを見分けるだけでなく、車の自動運転や医療画像の診断など、様々な分野で活躍しています。初期の畳み込み網は、比較的単純な構造をしていました。これは人間の視覚野の仕組みを参考に、絵の特徴を捉える層を何層にも重ねたものです。層を重ねるほど、より複雑な特徴を捉えることができるようになり、絵をより深く理解できるようになります。例えば、最初の層では単純な線や角を認識し、次の層ではそれらを組み合わせて円や四角を認識する、といった具合です。層を深くした畳み込み網として、ＶＧＧやグーグルネットなどが登場しました。これらの網は、数十層もの層を持つことで、従来よりも多くの情報を捉え、認識精度を飛躍的に向上させました。しかし、層を深くするほど、学習に必要な計算量も増大するという課題がありました。近年の畳み込み網は、層を深くするだけでなく、様々な工夫が凝らされています。例えば、層同士の繋ぎ方を変えることで、情報の伝達効率を高める手法や、学習方法を改善することで、より効率的に学習を進める手法などが開発されています。また、コンピュータの性能向上も、畳み込み網の進化を支える大きな要因となっています。大量の計算を高速に処理できるようになったことで、より複雑で大規模な畳み込み網の学習が可能になりました。このように、畳み込み網は、構造の工夫、学習方法の改善、計算機の進化といった複数の要素が絡み合いながら、進化を続けています。今後も、更なる技術革新により、私たちの生活をより豊かにする様々な応用が期待されています。

2024.11.25

深層学習

ＣＬＩＰ：画像と文章の革新的な関係

ＣＬＩＰ（対照的な言葉と絵の事前学習）は、二〇二一年にオープンエーアイが発表した、これまでのやり方とは大きく異なる新しい神経回路網です。これは、たくさんの絵とそれに合う言葉を学習することで、絵と言葉の関係を理解する能力を身につけます。これまでの絵を認識する仕組みは、特定のものを識別するために、あらかじめ名前付けされた学習データが必要でした。しかし、ＣＬＩＰはインターネット上にある様々なデータを学習に使うため、より柔軟で色々な用途に使える仕組みとなっています。具体的には、ＣＬＩＰは絵と言葉の組み合わせを入力として受け取り、それらがどのくらい関係しているかを予測します。この学習を通して、ＣＬＩＰは見たものと文字情報を共通の潜在空間に配置することを学び、絵と言葉の意味的な繋がりを捉えられるようになります。たとえば、「猫がソファに座っている」という文章と、猫がソファに座っている写真がセットで入力されると、ＣＬＩＰはこれらの関連性が高いと判断します。逆に、「犬がボールで遊んでいる」という文章と、猫がソファに座っている写真が入力された場合は、関連性が低いと判断します。この学習方法は、絵と言葉の意味を結びつけるだけでなく、言葉で表現されていない絵の特徴も捉えることができます。例えば、「ふわふわの猫」といった言葉がなくても、猫の毛並みの特徴を視覚的に捉え、他のふわふわした物体と関連付けることができます。このように、ＣＬＩＰは大量のデータから知識を獲得し、言葉で表現しにくい微妙なニュアンスや概念を理解することが可能です。この革新的な取り組みは、絵の検索、絵の作成、絵の分類など、様々な分野で大きな可能性を秘めています。例えば、言葉で欲しい絵を説明するだけで、ＣＬＩＰがそれに近い絵を探し出したり、新たに作り出したりすることができるようになります。また、ＣＬＩＰは絵の内容を理解することで、より高度な分類作業も可能になります。ＣＬＩＰの登場は、人工知能が人間の認識能力に近づくための大きな一歩と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

ＣＥＣ：長期記憶の立役者

記憶とは、過去の出来事や経験を覚えている能力のことです。私たち人間にとって、記憶は日常生活を送る上で欠かせないものです。物を覚える、言葉を話す、道を歩くといった行動は、すべて記憶に基づいています。そして、人工知能（じんこうちのう）の分野でも、記憶の仕組みを模倣（もほう）することで、より高度な機能を実現しようとする研究が進められています。その中で重要な役割を担っているのが、「定誤差回転木」と呼ばれるしくみです。このしくみは、英語のConstant Error Carouselの頭文字をとってＣＥＣと呼ばれ、長期・短期記憶（LSTM）ネットワークという技術の中核をなす重要な要素です。LSTMは、深層学習（しんそうがくしゅう）と呼ばれる技術の一種であり、特に時間とともに変化するデータの解析に優れた能力を発揮します。例えば、音声認識や自然言語処理といった分野では、LSTMが重要な役割を担っています。では、CECはLSTMの中でどのような働きをしているのでしょうか。CECは、まるで遊園地にある回転木のように情報を一定の状態で循環させることで、過去の情報を未来へと伝える役割を担っています。情報を一定に保つことで、重要な情報が時間とともに薄れてしまうのを防ぎ、長期的な記憶を可能にしているのです。回転木に乗っている子供たちが、回転する間もずっと木馬に乗っていられるように、CECは情報を失うことなく保持し続けます。このおかげで、LSTMは過去の情報を基に未来を予測したり、適切な判断を下したりすることができるのです。 CECは、LSTMという複雑なシステムの中で、まるで縁の下の力持ちのように重要な役割を担っています。LSTMの活躍によって、人工知能はますます高度な処理をこなせるようになり、私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されています。まるで、過去の出来事を覚えていることで、私たちはより良い未来を築くことができるように。CECという小さな回転木が、人工知能の大きな進歩を支えているのです。

2024.11.25

深層学習

顧客理解の鍵、CDPとは？

近頃、情報技術の進歩により、会社は様々な方法で顧客の情報を集めています。ホームページや携帯電話の利用記録、実際の店舗での買い物情報など、多くの経路を通じて情報が集まってきます。しかし、これらの情報はそれぞれの場所に散らばっているため、全体を把握するのが難しいという問題がありました。顧客データ基盤（CDP）は、これらのバラバラになった情報を一つにまとめることで、顧客一人ひとりの全体像を理解することを可能にします。名前や住所、これまでの買い物履歴といった基本的な情報のまとめはもちろんのこと、ホームページでどんな商品を見たか、送ったお知らせを読んだか、携帯の利用記録はどうかなど、インターネット上と現実世界を問わず、あらゆる顧客との接点の情報を余すことなくまとめて管理できます。これまで顧客のほんの一部しか見えていなかったものが、CDPによって顧客の全体像を把握できるようになるのです。例えば、ある洋服店でお客様がホームページでよくワンピースを見ていたとします。しかし、実際のお店ではスカートを買って帰りました。もしホームページの情報と店頭での購入履歴がバラバラに管理されていたら、このお客様がワンピースに興味を持っていることに気づけません。CDPを使えば、これらの情報をまとめて把握できるため、お客様の本当のニーズを理解できます。そして、そのお客様に合ったワンピースの新作情報をお知らせしたり、好みに合いそうなアクセサリーを薦めたりと、より的確な提案をすることが可能になります。このように、CDPを使うことで、顧客一人ひとりに合わせた丁寧な接客を実現し、顧客満足度を高めることに繋がります。

2024.11.25

ビジネスへの応用

シーボウ：文脈から単語を予測

言葉の意味をコンピュータに理解させることは、長年の課題でした。人間は言葉の周りの文脈から意味を読み取ることができますが、コンピュータはそれが苦手です。そこで登場するのが分散仮説です。これは、ある言葉の意味は、その言葉と一緒に使われる他の言葉によって決まるという考え方です。例えば、「地球」という言葉について考えてみましょう。「地球」は「宇宙」「太陽」「月」「惑星」といった言葉と一緒に使われることが多いでしょう。これらの言葉は全て宇宙に関連する言葉です。つまり、「地球」と一緒に使われる言葉から、「地球」が宇宙に関連する言葉であることが分かります。同様に、「猫」は「ペット」「しっぽ」「肉球」「ニャー」といった言葉と、「犬」は「ペット」「散歩」「骨」「ワンワン」といった言葉と一緒に使われることが多いです。これらの言葉の出現傾向から、コンピュータは「猫」と「犬」がどちらも動物であり、ペットとして飼われることが多い生き物であることを理解できるようになります。このように、分散仮説は、言葉の意味を周りの言葉との関係性から捉えるという、人間の直感的な言語理解に近い考え方に基づいています。大量の文章をコンピュータに読み込ませることで、どの言葉がどの言葉と一緒に使われることが多いのかというパターンを学習することができます。そして、このパターンを数値化することで、言葉の意味をコンピュータが処理できる形に変換できるようになります。この技術は、自然言語処理と呼ばれる分野で広く活用されています。例えば、文章の類似度を調べたり、文章を分類したり、文章の意味を理解するのに役立ちます。また、機械翻訳や自動要約、会話ロボットなど、様々な応用が期待されています。つまり、分散仮説は、コンピュータに人間の言葉を理解させるための重要な一歩と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

対話型AI「ChatGPT」の可能性と課題

対話できる人工知能は、近年目覚ましい発展を遂げていますが、その中でも「ChatGPT」は革新的な技術として注目を集めています。この人工知能は、アメリカの「OpenAI」という会社によって開発され、二〇二二年十一月に一般公開されて以来、瞬く間に世界中で話題となりました。インターネットが登場して以来の大きな発明だと称賛する声も上がっています。従来の自動会話プログラムとは異なり、「ChatGPT」は高度な言葉の理解力と表現力を備えています。まるで人と話しているかのように自然で滑らかな言葉のやり取りができるため、様々な用途で活用できます。例えば、知りたい情報を的確に探し出すだけでなく、文章の作成や翻訳、更には複雑な computer の命令作成といった作業もこなすことができます。これは、私たちの日常生活や仕事の進め方に大きな変化をもたらす可能性を秘めていると言えるでしょう。「ChatGPT」の優れた能力の秘密は、膨大な量の言葉データを使って学習している点にあります。この学習を通して、言葉の意味や文脈、言葉同士の繋がりなどを理解し、人間のように言葉を操ることができるようになりました。また、「ChatGPT」は常に学習を続けているため、その能力は日々向上しています。「ChatGPT」の登場は、人工知能技術の進化における一つの大きな成果と言えるでしょう。今後、更なる技術革新によって、その驚異的な能力はますます発展し、社会の様々な場面で活躍していくと期待されています。例えば、教育の場では生徒一人ひとりに合わせた個別指導、医療の場では患者の症状に合わせた適切な診断支援、企業活動では顧客対応の自動化など、様々な分野での活用が期待されます。人工知能がより身近な存在となり、私たちの生活をより豊かにしてくれる未来が、すぐそこまで来ているのかもしれません。

2024.11.25

言語モデル

音声認識の立役者：CTCを学ぶ

私たちが話す言葉を機械に理解させる技術、音声認識。この技術を支える重要な仕組みの一つに、つながりの時系列分類（CTC）があります。このCTCは、音声と文字の長さが違うという問題をうまく解決してくれるのです。音声は時間的に連続したデータである一方、文字は飛び飛びの記号です。例えば、「こんにちは」という言葉を発すると、実際の音声の長さは「こんにちは」の文字数よりもずっと長く、また人によって発音の長さや速さも違います。従来の音声認識技術では、音声データと文字データを一つずつ対応させる必要がありました。そのため、音声のどの部分がどの文字に対応するのかを事前に細かく指定しなければならず、大変な手間がかかっていました。しかし、CTCはこの対応付けの手間を省き、音声認識の精度を大きく向上させました。CTCは、音声データの中のどの部分がどの文字に対応するのかを直接指定するのではなく、音声データ全体からどのような文字列が考えられるかを確率的に計算します。例えば、「こんにちは」と発音した音声データに対して、CTCは「こんんにちは」や「こんにちわー」など、様々な候補を考え、それぞれの候補がどれくらい可能性が高いかを計算します。そして、最も可能性の高い候補を認識結果として出力します。このようにCTCは、音声データと文字データの長さが違っても、両者の関係性を学習することで、音声から最も適切な文字列を導き出すことができます。そのため、音声認識だけでなく、手書き文字認識など、時系列データと記号列の対応付けが必要な様々な場面で活用されています。CTCによって、機械は私たちの言葉をより正確に理解できるようになり、私たちの生活はより便利で豊かになるでしょう。

2024.11.25

深層学習

シーボウ：文脈から単語を予測

言葉の意味は、その言葉単独では決まらず、周囲の言葉との関係によって定まるという考え方を分散仮説と言います。まるで言葉が、周りの言葉に支えられて意味を成しているかのようです。具体的に見てみましょう。「明るい」という言葉は、それだけではどのような明るさを指すのか曖昧です。「部屋が明るい」「性格が明るい」「未来が明るい」のように、周りの言葉が変わることで、「明るい」という言葉が持つ意味合いも変化します。部屋の明るさは物理的な光を、性格の明るさは快活さを、未来の明るさは希望に満ちていることをそれぞれ表しています。このように、ある言葉の意味は、周囲の言葉という文脈の中に埋め込まれているのです。この分散仮説は、人間が言葉を理解する仕組みを解き明かすだけでなく、計算機に言葉を理解させるための技術にも応用されています。膨大な量の文章データを計算機に読み込ませ、ある言葉がどのような言葉と一緒に使われるかを分析することで、その言葉の意味を数値化できるのです。例えば、「王様」という言葉が「国王」「支配」「城」といった言葉と頻繁に一緒に使われることを計算機が学習すると、「王様」という言葉の意味をこれらの言葉との関連性に基づいて数値で表すことができます。この数値化された意味は、言葉の意味を計算機が処理しやすい形に変換したものであり、言葉の意味のベクトル表現と呼ばれています。分散仮説に基づくこの技術は、近年の言葉に関する技術革新を支える重要な要素となっています。機械翻訳や文章要約、文章生成といった技術は、この技術によって飛躍的な進歩を遂げています。つまり、分散仮説は、計算機に言葉を理解させるための重要な土台となっているのです。

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

セキュリティー対策の基礎：CVEとは

安全を守る上で、弱点の情報管理は欠かせません。数多くの機械仕掛けや仕組みがある今日、それぞれの弱点を一つ一つ理解し、適切な対策を行うのは至難の業です。そこで、共通弱点番号（CVE）と呼ばれる仕組みが作られました。これは、図書館の本に付けられた番号のように、それぞれの弱点に唯一無二の番号を付けることで、情報を整理し、共有しやすくする役割を担っています。共通弱点番号を使うことで、安全を守る専門家や開発者は、世界中で共通の認識を持つことができます。まるで世界共通語を使うように、弱点の情報交換がスムーズになり、効率的な対策が可能になります。例えば、ある機械仕掛けに弱点が見つかったとします。この弱点は共通弱点番号によって特定され、世界中に共有されます。すると、他の利用者も同じ番号でその弱点を認識し、対策を講じることができるのです。共通弱点番号は、膨大な弱点情報を整理するための体系的な仕組みを提供しています。これは、図書館で特定の本を探す際に、蔵書番号を使って効率的に目的の本を見つけ出すのと似ています。無数にある弱点情報の中から必要な情報を探し出すのは、砂漠で針を探すようなものですが、共通弱点番号を使うことで、必要な情報を素早く見つけ出すことができます。この仕組みを活用することで、安全対策の効率性と正確性を高めることができます。例えば、ある企業が自社の仕組みを守るために、最新の弱点情報を調べたいとします。共通弱点番号を使えば、世界中で報告されている最新の弱点情報を効率的に収集し、自社の仕組みに該当する弱点がないかを確認することができます。これにより、迅速かつ的確な安全対策を講じることが可能になります。共通弱点番号は、安全対策において重要な役割を果たしており、今後もその重要性は増していくでしょう。

2024.11.25

その他

ＣＥＣ：記憶の鍵

エルエスティーエムという仕組みは、まるで脳みそが物事を覚えるように、情報を処理することができます。この仕組みの中で、記憶の保管場所のような大切な役割を担っているのが、シーイーシーと呼ばれる部分です。シーイーシーは、「セル」とも呼ばれており、エルエスティーエムという心臓が正しく動くために欠かせない、中心的な部品と言えます。このセルは、情報を一時的にしまっておくことができます。そして、必要な時に、しまっておいた情報をすぐに取り出すことができるのです。これは、過去の出来事を覚えておき、未来のことを考える時に役立てることができるということを意味します。例えば、昨日の天気や気温を覚えていれば、今日の服装を選ぶのに役立ちますよね。まさに、人間の脳が過去の経験を記憶し、それを基に今日の行動を決めるのと同じように、エルエスティーエムもセルのおかげで、過去の情報に基づいた判断ができるのです。他の仕組みにはない、この特別な記憶機能こそが、エルエスティーエムを際立たせている点です。この機能のおかげで、エルエスティーエムは様々な分野で応用されています。例えば、文章の意味を理解したり、音楽を作曲したり、株価の動きを予測したりと、まるで人間のように、様々な仕事をこなせるのです。まさに、シーイーシーという小さなセルが、エルエスティーエムという大きな仕組みを支え、未来の可能性を広げていると言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習