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潜在的ディリクレ配分法：文書の深層理解

話題モデルは、たくさんの文章から隠れているテーマを見つけ出す統計的な方法です。一つ一つの文章は、いくつかのテーマが組み合わさってできていると考えます。そして、それぞれの文章がどんなテーマを含んでいるのか、それぞれのテーマはどんな言葉で説明できるのかを、確率を使って計算します。例えば、新聞の記事を分析するとします。「政治」「経済」「スポーツ」といったテーマが見つかり、それぞれのテーマに関係する言葉が分かります。そうすることで、記事の内容をより深く理解できるようになります。これは、従来のキーワード検索のように、ある言葉が何回出てきたかだけを見るのではなく、文章全体の流れを見て分析するという画期的な方法です。具体的には、話題モデルは各文章を「単語の袋」として表現します。つまり、単語の出現順序は無視し、どの単語が何回出現したかだけに注目します。そして、各話題がそれぞれの単語を持つ確率と、各文書がそれぞれの話題を持つ確率を計算します。これにより、ある文書に「経済」という話題が多く含まれていれば、「経済」に関連する単語が多く出現する、といった関係性を捉えることができます。このように、話題モデルを使うと、膨大な量の文章データから自動的にテーマを分類し、整理できます。そのため、情報検索や文章を分析する技術など、様々な分野で広く使われています。例えば、大量の顧客の声から製品の改善点を抽出したり、ニュース記事から社会の動向を把握したり、研究論文から最新の研究テーマを見つけたりといった応用が考えられます。話題モデルは、データの背後にある隠れた構造を理解するための強力なツールと言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

説明変数とは？売上予測等、ビジネスへの活用例

物事の結果に影響を与える要素を説明変数と呼びます。別の言い方では独立変数とも呼ばれ、原因となるものを指します。例えば、ある食堂の売り上げを予想したいとします。売り上げに影響を与えるものとして、天気や気温、空気中の水分量などが考えられます。これらの天気、気温、空気中の水分量が説明変数となります。そもそも変数とは、観測対象によって値が変わるもののことです。天気は晴れや雨、曇りと変化し、気温や空気中の水分量も日々変わります。このように変わる値を持つものを変数として扱います。数式で説明変数を理解してみましょう。例えば、中学校で習う一次関数「結果＝係数 × 原因」を考えてみます。「結果」を目的変数、「係数」を傾き、「原因」を説明変数と呼び替えることができます。具体例として、食堂の売り上げを予測する式を考えてみます。「売り上げ＝係数 × 気温」という式を作ったとします。気温が高いほど売り上げも増えるという仮説を立て、係数を３と決めます。気温が３０度の日は「売り上げ＝３ × ３０」で計算され、売り上げは９０と予測されます。このように説明変数である気温の変化によって、売り上げという結果が変わる様子を表すことができます。説明変数は、予測したい目的変数に影響を与えると考えられる変数です。目的変数とは、予測したい結果のことです。先ほどの例では、食堂の売り上げが目的変数です。売り上げに影響を与える要素を考え、説明変数を選びます。説明変数の種類は様々で、数値で表せるものとそうでないものがあります。数値で表せる量的データの例としては、気温や湿度、商品の値段などがあります。一方、天気や曜日、顧客の性別などは数値で表せない質的データです。質的データを説明変数として使う場合は、晴れを１、雨を２といったように数値を割り当てて分析を行います。適切な説明変数を選ぶことで、より正確な予測が可能になります。

2024.11.25

機械学習

未知の領域への挑戦：ゼロショット学習

人工知能の研究は、まるで生き物の進化のように、絶え間なく進歩を続けています。次々と新しい技術が生まれては消え、また新しい技術が生まれてくる、そんな激しい変化の渦中にあります。その中で、近年特に注目を集めている技術の一つに「ゼロショット学習」があります。これまでの機械学習では、膨大な量のデータを使って、まるで子供に何度も同じことを教えるように、機械に学習させる必要がありました。例えば、猫を認識させるためには、何千枚、何万枚もの猫の画像を機械に見せ、これが猫であると教え込む必要があったのです。これは、データを集めるだけでも大変な労力がかかり、時間も費用も膨大にかかってしまうという問題がありました。しかし、このゼロショット学習は、全く新しいデータ、つまり一度も学習したことのないデータに対しても、ある程度の精度で予測や分類を行うことができます。これは、まるで人間が初めて見るものに対して、これまでの経験や知識を基に推論する能力と似ています。例えば、初めてシマウマを見た人間は、馬と似た姿をしていることから、馬の仲間だろうと推測することができます。ゼロショット学習もこれと同じように、既に学習した知識を組み合わせて、未知のデータに対する予測を可能にしているのです。この革新的な技術は、人工知能の可能性を大きく広げるものとして、様々な分野での応用が期待されています。例えば、医療分野では、新しい病気の診断や治療法の開発に役立つ可能性があります。また、製造業では、不良品の検出や製品の品質向上に活用できるでしょう。さらに、私たちの日常生活においても、より賢いパーソナルアシスタントや、より高度な自動翻訳の実現に貢献する可能性を秘めています。ゼロショット学習は、まさに人工知能の未来を担う重要な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

説明可能なAI：信頼の構築

近頃、人工知能（じんこうちのう）という言葉はよく耳にするようになりました。暮らしの様々な場面で活用され始めており、今後ますます私たちの生活に溶け込んでいくことでしょう。しかし、人工知能がどのように答えを導き出すのか、その過程は複雑で分かりにくいことが多くあります。まるで魔法の箱のように、入力すると答えが出てくる、そんな風に感じる方もいるかもしれません。この、思考過程が見えない状態を、私たちはブラックボックスと呼んでいます。人工知能のブラックボックス化は、時に大きな問題となります。例えば、病気の診断に人工知能を用いる場合を考えてみましょう。診断結果は出ているものの、なぜその診断に至ったのかが分からなければ、医師は安心して治療方針を決められません。また、融資の審査に人工知能が用いられた場合、融資が却下された理由が分からなければ、申込者は納得できないでしょう。そこで注目されているのが、「説明可能な人工知能」、略して説明可能人工知能です。説明可能人工知能は、人工知能の思考過程を人間が理解できるように説明することを目指しています。まるで算数の問題で、答えだけでなく計算過程を書くように言われるのと同じです。説明可能人工知能は、人工知能がなぜその答えを出したのか、その理由を私たちに示してくれます。この技術は、人工知能への信頼を高める上で非常に重要です。なぜなら、理解できるということは、信頼できることに繋がるからです。説明可能人工知能は、人工知能がどのように考え、判断しているのかを明らかにすることで、私たちが安心して人工知能を利用できる社会の実現に貢献していくと考えられています。

2024.11.25

機械学習

意味を捉える賢い検索：セマンティック検索

これまでの情報探しは、入力した言葉がそのまま調べたい言葉として扱われ、その言葉と同じ言葉を含む文章が結果に表示されていました。しかし、言葉は周りの言葉によって意味が変わるため、いつも欲しい情報が見つかるとは限りませんでした。例えば、「林檎」と入力した時、果物の林檎を探しているのか、会社名の一部を探しているのかは、その言葉だけでは分かりません。言葉の意味を理解する新しい情報探しは、このような言葉の様々な意味合いを理解し、使う人の意図を汲み取った結果を届けることを目指しています。つまり、調べたい言葉だけでなく、その言葉が持つ意味や周りの言葉も考えることで、より的確な情報を提示できるのです。具体的には、言葉の意味を理解する情報探しは、膨大な量の文章を学習し、言葉同士の関係や意味を把握します。そして、入力された言葉だけでなく、その言葉が使われている場面や、関連する言葉も分析することで、使う人が本当に求めている情報を推測します。例えば、「林檎の作り方」と入力された場合、果物の林檎のレシピを探していると判断し、料理サイトやレシピブログなどを表示します。一方、「林檎の新しい携帯電話」と入力された場合は、会社名の一部を指していると判断し、その会社の製品情報などを表示します。このように、言葉の意味を理解する情報探しは、従来の情報探しよりも、より高度な分析と推論を行い、使う人の意図に寄り合った結果を提供できるのです。また、質問の意図を理解することで、直接答えを提示することも可能になります。例えば、「東京の人口は？」と入力した場合、従来の情報探しでは人口に関する統計データを含むサイトが表示されるだけでしたが、言葉の意味を理解する情報探しでは、「東京の人口は約1400万人です。」といったように、直接答えを表示することができます。これにより、情報を探す手間を省き、より効率的に必要な情報を入手できるようになります。

2024.11.25

WEBサービス

画像認識の進化：セマンティックセグメンテーション

ものの形や輪郭を細かく判別する技術に、意味分割と呼ばれるものがあります。これは、写真に写る一つ一つの細かい点に対し、それが何なのかを判別する技術です。従来の写真判別技術では、写真全体に何が写っているか、どこに何が写っているかを知るだけでした。しかし、意味分割では、写真の中のさらに細かい部分を理解することができます。たとえば、街並みを写した写真をこの技術で分析するとどうなるでしょうか。空、建物、道路、人、車など、写真の中の一つ一つの点がそれぞれ何なのかを色分けして表示できます。これは、単に何が写っているかだけでなく、そのものの形や場所まで正確に把握できることを示しています。この技術は、自動運転の分野で活用されています。周りの状況を細かく把握することで、安全な運転を支援します。また、医療の分野でも役立っています。レントゲン写真やCT画像を分析し、病気の診断を助けます。さらに、機械を動かす分野でも応用されています。機械が周りの状況を理解し、適切な動作をするために必要な技術となっています。このように、意味分割は様々な分野で将来性のある技術として注目されています。今後、ますます発展していくことが期待されます。

2024.11.25

深層学習

積層オートエンコーダ：過去の手法

複数の自動符号化機を積み重ねたものを積層自動符号化機と呼びます。これは、与えられた情報から本質的な特徴を見つけるための仕組みです。自動符号化機とは、情報をより簡潔な形に変換し、その簡潔な形から元の情報を復元できるように学習する仕組みです。例えるなら、たくさんの書類を要約し、その要約から元の書類の内容を思い出せるように訓練するようなものです。積層自動符号化機は、この自動符号化機を何層にも重ねて作られています。最初の層では、入力情報から単純な特徴（例えば、画像であれば色の濃淡や輪郭など）を抽出します。次の層では、前の層で見つけた特徴を組み合わせて、より複雑な特徴（例えば、目や鼻などのパーツ）を見つけ出します。さらに層を重ねるごとに、より高度で抽象的な特徴（例えば、顔全体や表情など）を捉えることができるようになります。これは、積み木を組み合わせて、家や車など複雑な形を作る過程に似ています。単純な積み木から始まり、徐々に複雑な構造を作り上げていくのです。このように、積層自動符号化機は情報の階層的な表現を学習することができます。つまり、表面的な特徴から深層的な特徴まで段階的に理解していくことができるのです。このため、画像認識や自然言語処理といった様々な分野で役立ってきました。例えば、画像に写っている物体が何かを認識したり、文章の意味を理解したりするのに利用されてきました。まるで熟練した職人が、素材の性質から完成形までを理解し、作品を作り上げていくように、積層自動符号化機は情報の本質を捉え、様々な応用を可能にするのです。

2024.11.25

深層学習

意味理解：セマンティックタグで機械学習を加速

現代社会は、情報があふれる時代と言えます。日々、とてつもない量の文章が作られ、インターネット上に公開されたり、企業内で記録されたりしています。これらの文章には、様々な情報が含まれていますが、人間のように文章の意味を理解し、活用することはコンピュータにとっては難しいことでした。そこで登場したのが、文章に意味を付与する技術である、意味付けタグです。意味付けタグとは、文章の中に出てくる言葉に、その言葉が持つ意味をラベルのように貼り付ける技術です。例えば、「りんご」という単語があれば、「果物」というラベルを付けます。このように言葉を意味で分類することで、コンピュータは文章の内容を理解しやすくなります。意味付けタグの目的は、コンピュータに文章の意味を理解させることです。大量の文章データの中から、特定の情報を探し出したり、文章を要約したり、文章同士の関連性を調べたりする際に、意味付けタグは大きな力を発揮します。例えば、あるニュース記事に「東京」という単語と「オリンピック」という単語があれば、「スポーツ」や「国際大会」といったラベルが付与されることで、コンピュータはこの記事がオリンピックに関する東京のニュースだと判断できます。意味付けタグは様々な分野で応用されています。例えば、検索エンジンでは、利用者の検索意図をより正確に理解するために、意味付けタグを活用しています。また、顧客からの問い合わせに自動応答するシステムや、膨大な数の文章から必要な情報を見つけ出すシステムなどにも、意味付けタグは欠かせない技術となっています。さらに、近年注目を集めている人工知能の分野でも、意味付けタグは重要な役割を果たしています。人工知能が人間のように文章を理解し、自然な言葉で会話するためには、言葉の意味を理解することが不可欠です。意味付けタグは、人工知能の進化を支える基盤技術と言えるでしょう。今後、ますます情報化が進む社会において、意味付けタグの重要性はさらに高まっていくと考えられます。

2024.11.25

機械学習

製品の外観検査：品質を守る重要なプロセス

外観検査とは、製造物を作る過程において、完成した品物や部品が、あらかじめ決められた仕様や基準に合っているかを、人の目で見て確かめる作業のことです。製品の品質を保証し、顧客の満足を守る上で、欠かすことのできない重要な役割を担っています。検査する項目は製品の種類や特性によって様々ですが、主に、表面の傷、汚れ、形が変わっているか、色の異常など、外から見てわかる欠陥がないかを調べます。例えば、衣服であれば、縫い目がほつれていないか、生地に汚れや破れがないかなどを確認します。また、自動車部品であれば、塗装にムラがないか、溶接が適切に行われているかなどをチェックします。食品であれば、形が崩れていないか、異物が混入していないかなどを確認します。経験豊富な検査員の目は、機械による検査では見つけることが難しい、わずかな欠陥も見つけることができます。人の目による検査は、長年の経験で培われた勘や判断力に基づいて行われるため、機械では検知できない微妙な差異や異常にも気づくことができます。これは、製品の品質を高く保つ上で非常に重要です。外観検査は、製造の最終段階だけでなく、各工程の途中に実施されることもあります。それぞれの工程で検査を行うことで、問題を早期に発見し、修正することができます。そうすることで、後工程での手戻りを減らし、全体の作業効率を高めることに繋がります。また、不良品が次の工程に流れるのを防ぐことで、材料や時間の無駄を省き、コスト削減にも貢献します。このように外観検査は、高い品質の製品を顧客に届けるために、製造過程において必要不可欠な工程と言えるでしょう。

2024.11.25

その他

セプテーニ：未来を描く広告技術

昭和六十三年十一月に設立された株式会社セプテーニは、情報技術を駆使した多様な事業を展開する企業です。創業以来、インターネットを取り巻く環境は目まぐるしく変化してきましたが、私たちは常に時代の変化を先取りし、顧客企業の成長を支援してきました。主力事業の一つであるデジタル広告販売では、創業期より培ってきた豊富な知識と経験を活かし、顧客企業にとって効果的な広告戦略を立案・実行しています。インターネット広告黎明期から培ってきたノウハウは私たちの大きな強みであり、様々な顧客のニーズに応える最適な広告配信を実現しています。また、近年では、蓄積された膨大なデータを分析し、顧客企業の事業戦略策定を支援するデータ活用事業にも注力しています。顧客企業の持つデータと市場全体の動向を組み合わせることで、精度の高い分析結果を提供し、顧客企業の意思決定を支援します。さらに、人工知能技術の研究開発にも積極的に投資しており、革新的なサービスの創出を目指しています。人工知能は今後の社会を大きく変革する可能性を秘めた技術であり、私たちは常に最先端技術の研究開発に取り組むことで、顧客にとってより良いサービスを提供していきます。私たちは、市場の動向を的確に捉え、顧客企業のニーズに応える最適な解決策を提供することで、顧客企業の事業成長に貢献していきます。そして、情報技術分野におけるリーディングカンパニーとして、業界全体の発展にも貢献していきます。

2024.11.25

ビジネスへの応用

声で本人確認！声紋認証の仕組みと利点

声紋認証とは、一人一人の声に備わる個性的な特徴を利用して、本人確認を行う技術です。この特徴は「声紋」と呼ばれ、ちょうど指紋や虹彩のように、その人固有のものとなっています。声紋は、声の高低や周波数といった音の高さだけでなく、抑揚や話す速さ、そして各人が持つ独特の発音の癖など、様々な要素が組み合わさって作られています。そのため、他の人と全く同じ声紋になることはほとんどなく、高い精度で個人を識別することができます。この声紋認証の仕組みは、まず利用者の声の特徴を記録し、それをデータベースに登録することから始まります。そして、認証が必要になった時には、利用者の声を録音し、登録されている声紋データと照合します。声紋が一致すれば本人と確認され、アクセスが許可される仕組みです。近年、この声紋認証は、安全性を高める手段として、また、使い勝手を良くする技術として、様々な分野で導入が進んでいます。例えば、携帯電話や家庭用の音声認識装置などで、声による操作を可能にする場面や、金融機関で本人確認を行う場面、顧客対応の窓口で顧客を識別する場面など、その活用範囲は広がり続けています。声紋認証には、電話回線を通じてでも認証できる手軽さや、特別な装置を必要としない簡便さといった利点があります。また、指紋認証のように身体に触れる必要がないため、衛生面でも優れています。このように、声紋認証は私たちの暮らしをより快適で安全なものにするための重要な技術として、今後ますますの発展が期待されています。

2024.11.25

機械学習

画像を切り分ける: セグメンテーションタスク

画像を細かく分割し、写っているものを識別する技術である分割技術について説明します。この技術は、画像の中に何が写っているかを判別するだけでなく、その物体が画像のどの場所に、どのくらいの大きさで写っているかを、画素単位で細かく特定することができます。例として、街の風景写真を考えてみましょう。この写真に分割技術を適用すると、建物は青、道路は灰色、空は水色、人は赤、車は緑…といったように、写っているものそれぞれが異なる色で塗り分けられます。まるで、写真に写るそれぞれの物体の輪郭を、色のついたペンで丁寧になぞっていくような作業を、コンピューターが自動で行っていると言えるでしょう。従来の画像認識技術では、「この写真には猫が写っている」といったように、写真全体を見て写っているものを大まかに判別するだけでした。しかし、分割技術を用いることで、猫が写真のどの場所に、どのくらいの大きさで写っているのかを正確に特定できるようになります。つまり、従来の方法よりもより多くの情報を画像から得ることが可能になるのです。この技術は、様々な分野で活用されています。例えば、自動運転では、周囲の状況を正確に把握するために活用されます。道路や車、歩行者などを正確に認識することで、安全な運転を支援します。また、医療画像診断では、臓器や腫瘍などの位置や大きさを特定するために活用されます。早期発見や正確な診断に役立ち、医療の進歩に貢献しています。このように、分割技術は私たちの生活をより豊かに、より安全にするために、様々な場面で活躍が期待されている重要な技術です。

2024.11.25

深層学習

画像を切り分ける技術：セグメンテーション

近年、目覚しい進歩を遂げている画像認識技術は、写真に写る物体が何かを判別するだけでなく、その位置や形まで特定できるようになりました。この技術は私たちの身近なところで、例えば、スマートフォンでの顔認証や自動運転技術など、様々な分野で活用されています。そして、この技術の進歩を支える重要な要素の一つが、「画像分割」です。画像分割とは、画像を小さな点の一つ一つまで細かく分類し、それぞれの点がどの物体に属するかを識別する技術です。例えば、街の風景写真を解析するとします。従来の画像認識では、「建物」「道路」「車」「人」などが写っていると認識するだけでした。しかし、画像分割を用いると、空や建物、道路、車、人といった具合に、点の一つ一つが何に該当するかを精密に分類することができます。まるで、写真の点一つ一つに名前を付けていくような作業です。これは、単に写真に何が写っているかを認識するだけでなく、写真の構成要素を理解するという意味で、より高度な画像認識技術と言えます。例えば、自動運転技術においては、前方の物体が「人」であると認識するだけでなく、その人の輪郭や姿勢まで正確に把握することで、より安全な運転を支援することが可能になります。また、医療分野においても、画像分割は患部の正確な位置や大きさを特定するのに役立ち、診断の精度向上に貢献しています。このように、画像分割技術は、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かに、より安全なものにする可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

精度検証データ：モデルチューニングの鍵

機械学習の仕組みを作る際、その仕組みがどれほどきちんと予測できるのかを確かめることはとても大切です。この確認作業を正しく行うために、「精度検証データ」と呼ばれるデータの集まりを使います。精度検証データは、仕組みを作るための学習には使わず、出来上がった仕組みの性能を測るためだけの特別なデータです。例えるなら、学校の試験問題のようなものです。仕組みは、学習用のデータで学びます。そして、その学習の成果を精度検証データを使って試すことで、本当の力を測ることができます。この検証作業を通して、仕組みの正確さや、様々なデータにも対応できる能力を客観的に評価し、より良い仕組みへと改良していくことができます。たとえば、天気予報の仕組みを作る場面を考えてみましょう。過去の天気データを使って学習させ、明日の天気を予測する仕組みを作るとします。この時、学習に使ったデータでそのまま予測精度を測ると、高い精度が出るかもしれません。しかし、それは過去に起こった天気を覚えているだけで、未来の天気、つまり未知の天気を予測できるかどうかは分かりません。そこで、精度検証データの出番です。学習には使っていない、別の日の天気データを使って、仕組みの予測精度を測ります。これにより、初めて見るデータに対しても、きちんと予測できるかどうかを確かめることができます。もし予測精度が低ければ、仕組みの改良が必要です。例えば、使うデータの種類を増やしたり、予測方法を調整したりするなど、様々な工夫が必要になります。このように、精度検証データは、未知のデータに対しても正確な予測ができる仕組みを作るために、欠かせない役割を担っているのです。

2024.11.25

機械学習

精度の正体：機械学習での役割

機械学習という技術において、その良し悪しを見極めるための物差しはたくさんありますが、中でも「精度」は特に大切です。この精度は、ずばり、予測がどれくらい正確かを表す尺度です。作った模型が、どれくらいきちんと目的を達成できているかを判断するのに役立ちます。例えば、写真を見てそれが何なのかを当てる模型を考えてみましょう。この模型が、写真に写っているものを正しく言い当てられた割合が、まさに精度です。迷惑メールを見分ける模型であれば、きちんと迷惑メールだと見抜けた割合が精度になります。もう少し具体的に説明すると、この精度は、模型が「これは猫の写真です」と判断した写真のうち、実際に猫が写っている写真の割合です。犬の写真を見て「猫」と判断したり、猫の写真を見て「犬」と判断したりすると、精度は下がります。逆に、猫の写真をきちんと「猫」と判断できれば、精度は高くなります。精度は、模型の出来栄えを評価する上で基本となる物差しです。そして、模型の改善点を明らかにするためにも欠かせない情報です。精度は分かりやすい指標ですが、状況によっては、他の物差しも合わせて考える必要があります。例えば、病気の診断のように、病気でない人を病気と判断する（偽陽性）よりも、病気の人を病気でないと判断する（偽陰性）方が深刻な場合もあります。このような場合は、単に精度だけで判断するのではなく、他の指標も合わせて考える必要があります。本記事では、この精度について、その意味や計算の仕方、使う上での注意点などを、より詳しく説明していきます。精度を正しく理解し、活用することで、より良い機械学習模型を作ることができるようになります。

2024.11.25

機械学習

生成モデル：データ生成の仕組み

生成モデルとは、与えられたデータがどのように作られたのか、その仕組みを学び、真似ることを目的とした機械学習の手法です。私たちが普段見ている写真や文章、音楽といったデータは、それぞれ異なる作り方を持っていると考えられます。例えば、写真は光の当たり方や構図、被写体によって変化し、文章は言葉の選び方や文法によって構成され、音楽は音の高さやリズム、楽器によって奏でられます。生成モデルは、これらのデータに共通する、隠れた生成の仕組みを確率という形で捉え、データの背後にあるルールを明らかにしようとします。具体例として、多くの猫の写真を生成モデルに学習させたとしましょう。生成モデルは、学習を通して、猫の見た目や模様、形といった特徴を確率分布という形で学び取ります。そして、学習した確率分布に基づいて、実在する猫の写真と似た新しい猫の写真を作り出すことができます。これは、まるで画家が猫の絵を描くように、モデルが猫の写真を生み出すことを意味します。このように、生成モデルはデータの生成過程を学ぶことで、既存のデータに似た新しいデータを作り出すことが可能になります。この技術は、様々な分野で応用が期待されています。例えば、実在しない人物の顔画像を生成することで、個人のプライバシーを守りつつ、人工知能の顔認識技術の開発に役立てることができます。また、新しい薬の分子構造を生成することで、新薬開発の効率を高めることも期待されています。さらに、芸術分野では、新しい絵画や音楽を生み出すことで、創造的な表現の可能性を広げることが期待されています。このように、生成モデルはデータの生成過程を学ぶことで、様々な分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

2024.11.25

機械学習

生成AI開発支援：日本の未来を拓く

生成人工知能開発支援制度検討委員会は、経済産業省が中心となって立ち上げた、我が国の生成人工知能開発を盛り上げるための重要な役割を持つ委員会です。生成人工知能とは、文章や画像、音声、プログラムの命令文など、様々な情報を作り出すことができる革新的な技術であり、これからの経済成長や社会問題の解決に大きく貢献する可能性を秘めています。しかし、その開発には高い技術力と多くの費用が必要となるため、素晴らしい考えや技術を持つ企業であっても、開発を始めることが難しい場合があります。そこで、この委員会は、他国に負けない基盤となる技術開発を行う企業に対し、資金面や技術面での支援を行う制度を検討し、我が国の生成人工知能開発を加速させることを目的としています。具体的には、開発に必要な計算資源へのアクセス提供や、技術指導、人材育成支援などを検討しています。また、生成人工知能開発に関連する法整備や倫理的な問題についても議論を行い、責任ある開発と利用を推進するための環境整備を目指します。委員会には、生成人工知能の専門家をはじめ、関連業界の代表者、政府関係者などが参加し、それぞれの立場から知見や意見を出し合うことで、実効性の高い支援制度の構築を目指します。この委員会の活動を通じて、国内の生成人工知能開発を活発化させ、世界に通用する競争力を高めることで、我が国の未来を切り開くことを目指しています。生成人工知能は、様々な産業分野での活用が期待されており、経済活性化の起爆剤となる可能性を秘めています。委員会は、将来を見据えた戦略的な支援を行うことで、革新的な技術を持つ企業の成長を後押しし、我が国全体の技術革新を推進していきます。そして、生成人工知能技術を通じて、人々の生活をより豊かに、より便利にする社会の実現を目指します。

2024.11.25

ビジネスへの応用

生成AI利用の手引き

近頃、様々な種類の情報を新しく作り出すことができる技術が登場しました。これは生成人工知能と呼ばれ、文章や画像、音声、そしてプログラムの命令文など、多様な情報を生成できます。この技術は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、文章作成の手間を省いたり、新しい表現を生み出したり、これまでになかったサービスの提供も期待できます。しかし、同時に懸念される点もあります。著作権の侵害や倫理的な問題など、解決すべき課題も新たに生まれているのです。そこで、人工知能技術の普及と発展を目的とした団体である日本ディープラーニング協会（略称JDLA）は、生成人工知能の適切な利用を促すための指針を作成しました。これは「生成人工知能利用の手引き」という名前で公開されており、生成人工知能を導入しようと考えている組織や個人が、安全にこの技術を使うための指針となるものです。この手引きは、ひな形として提供されており、組織における生成人工知能導入の円滑な進行を支援します。例えば、組織内で利用する際のルール作りや、発生しうる問題への対処法などを具体的に示しています。これから、この「生成人工知能利用の手引き」の概要と、なぜこの手引きが重要なのかについて詳しく説明します。生成人工知能は、私たちの社会を大きく変える可能性を秘めた技術です。だからこそ、正しく理解し、適切に利用していくことが重要なのです。

2024.11.25

ビジネスへの応用

過学習を防ぐ正則化

機械学習では、コンピュータに大量のデータを与えて、データの中に潜むパターンを見つけ出させ、将来の予測に役立てます。この学習過程で、時にコンピュータは与えられたデータの特徴を捉えすぎるという問題が起こります。まるで、特定の問題集の解答だけを丸暗記する生徒のように、訓練データに過剰に適応しすぎてしまい、新しい問題にうまく対応できなくなるのです。これを過学習と呼びます。この過学習を防ぐための有効な手段の一つが、正則化です。正則化は、モデルが学習データの細かな特徴に過度にこだわりすぎるのを防ぎ、より一般的なパターンを学習するように促します。例えるなら、問題集の解答を丸暗記するのではなく、問題の背後にある基本的な原理や解き方を学ぶように指導するようなものです。具体的には、正則化はモデルの複雑さを抑えることで実現されます。モデルの複雑さは、多くの場合、モデル内部のパラメータの大きさで決まります。これらのパラメータは、学習データに合わせて調整される数値です。正則化は、これらのパラメータが大きくなりすぎるのを防ぎ、モデルが複雑になりすぎるのを抑制します。これは、モデルが学習データの些細なノイズや例外的な特徴にまで過剰に反応するのを防ぎ、より本質的なパターンを捉えるのに役立ちます。正則化を用いることで、モデルは学習データだけに特化した特殊なモデルではなく、より汎用的なモデルになります。これにより、未知のデータに対しても安定して高い予測精度を維持することが可能になります。つまり、新しい問題に直面したときでも、適切な解答を導き出せる能力が向上するのです。

2024.11.25

機械学習

正規化：データの範囲を揃える

情報をうまく扱うために、数値を一定の範囲に整える作業を「正規化」と言います。多くの場合、０から１の範囲に調整します。この作業は、異なる種類や大きさの数値をまとめて扱う際にとても役立ちます。たとえば、人の身長、体重、年齢を考えてみましょう。これらの数値は、それぞれ単位も違えば、数値の大きさも全く違います。もし、これらの数値をそのまま使って計算などを行うと、身長や体重といった大きな数値が、年齢といった小さな数値よりも結果に大きな影響を与えてしまう可能性があります。これは、ちょうど、大きな声の人と小さな声の人が一緒に話すと、大きな声の人にばかり気を取られてしまうようなものです。正規化を行うことで、身長、体重、年齢といった異なる種類の数値を、同じくらいの大きさの範囲に変換することができます。たとえば、一番高い人と一番低い人の身長を０と１に対応させ、その間の身長の人は０と１の間の数値に対応させます。体重や年齢についても同様に０から１の範囲に変換します。こうすることで、どの数値も同じくらいの影響力を持つようになり、バランスの取れた計算や分析を行うことができます。正規化は、数値の最大値と最小値がわかっている場合に特に効果的です。最大値と最小値を使うことで、すべての数値を０から１の範囲にきちんと収めることができます。この方法は、機械学習といった複雑な計算処理を行う際によく用いられます。機械学習では、大量のデータを使ってコンピュータに学習させるため、データのバランスを整える正規化が重要な役割を果たします。このように、正規化は数値データを扱う上で欠かせない作業の一つであり、様々な分野で広く活用されています。

2024.11.25

機械学習

予測精度を測る指標たち

機械学習の予測モデルの良し悪しを見極めることは、モデルを選ぶ時や、より良いモデルを作る上でとても大切です。特に、結果が「はい」か「いいえ」の二択になるような問題では、正解率、適合率、再現率、F値といったものがよく使われます。これらの尺度はそれぞれモデルの性能を様々な角度から見ており、目的に合わせてどれを使うかを決めることが重要です。この尺度たちをしっかり理解することで、モデルの評価を適切に行い、より正確な予測モデルを作ることができます。正解率は、全体の予測のうちどれくらい正解したかを表す最も基本的な尺度です。例えば、100個のデータのうち80個を正しく予測できた場合、正解率は80%となります。しかし、正解率はデータの偏りに影響されやすいという欠点があります。例えば、「はい」のデータが90個、「いいえ」のデータが10個というような場合、「はい」とだけ予測するモデルでも90%の正解率が出てしまいます。このような場合、正解率だけでモデルの性能を判断するのは危険です。適合率は、「はい」と予測したデータのうち、実際に「はい」だったデータの割合を表します。これは「はい」と予測した結果の信頼性を示す尺度と言えます。一方、再現率は、実際に「はい」であるデータのうち、どれくらいを「はい」と予測できたかを表します。これは、見落としなく「はい」のデータを捉えられているかを示す尺度です。例えば、病気の診断においては、病気の人を見逃さないことが重要なので、再現率を重視する必要があります。逆に、スパムメールの検出では、普通のメールをスパムと誤判定しないことが重要なので、適合率を重視する必要があります。 F値は、適合率と再現率の調和平均で、両方の尺度をバランスよく考慮した指標です。適合率と再現率のどちらか一方だけが極端に高い場合、F値は低くなります。そのため、F値が高いモデルは、適合率と再現率のバランスが良いモデルと言えます。これらの指標を理解し、目的に合わせて適切な指標を用いることで、より良いモデルの評価と選択を行うことができます。

2024.11.25

機械学習

AI性能指標：精度評価の鍵

人工知能の良し悪しを見極めるには、様々な方法があります。これらをまとめて、性能指標と呼びます。性能指標とは、人工知能がどれほどきちんと仕事をこなせるか、どれほど賢く学習できているかを数字で表したものです。まるで通知表の成績のように、人工知能の能力を客観的に測るための物差しなのです。性能指標には様々な種類があり、それぞれが人工知能の異なる側面を評価します。例えば、ある指標は人工知能がどれほど正確に答えを出せるかを測り、別の指標は人工知能がどれほど速く答えを出せるかを測るといった具合です。ですから、何を知りたいかによって、使うべき指標も変わってきます。目的や仕事内容に合った適切な指標を選ぶことが重要です。人工知能同士を比べたり、特定の人工知能の長所と短所を理解するためには、性能指標が欠かせません。例えば、新しい人工知能が既存のものより優れているかどうかを判断する際に、性能指標の数値を比較することで、どちらがより優れているかを客観的に判断できます。また、特定の人工知能が苦手な仕事内容を把握することで、その人工知能の改善点を明確にすることができます。性能指標は、人工知能開発における羅針盤のような役割を果たします。船が目的地へたどり着くために羅針盤を使うように、人工知能の開発者は性能指標を使ってより良い人工知能を作り上げます。指標の数値を見ながら、人工知能の学習方法を調整したり、構造を改良することで、より高い性能と信頼性を実現できます。適切な性能指標を用いることで、私達の生活を豊かにする、より高性能で信頼性の高い人工知能が生まれるのです。

2024.11.25

機械学習

制限付きボルツマンマシン入門

制限付きボルツマンマシンは、人間の脳の神経細胞のつながりをまねた仕組みを持つ、確率的な計算を行う人工知能技術の一つです。近年の機械学習、特に深層学習と呼ばれる分野で重要な役割を担っています。この技術は、データの中に隠された複雑な模様や特徴を見つけ出す能力に優れています。その名前の「制限付き」とは、この技術のネットワーク構造に秘密があります。ネットワークは、見える層と隠れた層と呼ばれる二つの層で構成されています。それぞれの層には、たくさんの計算を行う小さな部品（ニューロン）が並んでいます。まるで神経細胞のように、これらの部品は層と層の間で互いに影響を及ぼし合いますが、同じ層にある部品同士は直接つながっていません。この「制限」こそが、学習を効率的に行うための鍵です。従来のボルツマンマシンでは、全ての部品が複雑につながっていたため、学習に時間がかかり、大きなデータの学習は困難でした。しかし、制限付きボルツマンマシンでは、部品同士のつながりを制限することで、計算をシンプルにし、学習を速く、そして大きなデータにも対応できるようにしました。この技術は、画像の中の物体を認識する、商品の好みを予測するなど、様々な分野で活用されています。例えば、大量の手書き文字の画像を読み込ませることで、コンピューターに文字を認識させることができます。また、顧客の購買履歴を学習させることで、その顧客が次にどんな商品に興味を持つのかを予測することも可能です。このように、制限付きボルツマンマシンは、複雑なデータを理解し、未来を予測する力強い技術として、私たちの生活をより豊かにするために役立っています。

2024.11.25

深層学習

AIと報道：世界AI原則を読み解く

近ごろ、人工知能（AI）の技術は、とりわけ文章を作るAIの分野で、めざましい発展を見せています。それと並んで、AIが社会全体に与える影響、中でも報道への影響について、心配の声が高まっています。記事の盗用や間違った情報の広がりといった危険性は、報道への信頼を揺るがす重大な問題です。こうした状況を背景に、世界の報道機関やメディア関係の団体が力を合わせ、AI技術の正しい使い方と倫理的な規範を示した指針をまとめました。これが「世界AI原則」です。この原則が作られたのには、AI技術の急速な進歩に対応する狙いがあります。AIはニュースの収集や情報の分析など、様々な場面で役立つ可能性を秘めています。しかし、同時に、AIの利用によって記事の質が落ちたり、記者の仕事が奪われたりするのではないかといった不安も広がっています。「世界AI原則」は、こうしたAI技術の恩恵とリスクのバランスをどう取るべきか、方向性を示すものです。もう一つの重要な点は、報道の信頼性を守ることです。AIが作った文章が、まるで人間が書いたかのように広まることで、読者は何が真実なのか分からなくなる恐れがあります。また、AIが特定の意見に偏った情報を作り出すことで、世論が操作される危険性も懸念されています。「世界AI原則」は、AIを利用する際に、情報の正確さや透明性を確保することを重視し、読者の信頼を損なわないようにするための基準を示しています。「世界AI原則」は、AI技術の発展と報道の健全な発展の両立を目指すための、大きな一歩と言えるでしょう。この原則を基に、報道機関やメディア関係者が協力し、AI時代における報道のあり方を考えていくことが重要です。

2024.11.25

ビジネスへの応用