昨今、aiは企業や物流などのさまざまな分野で活用され、世の中に浸透しています。 人間の能力を超える情報処理や、分析能力があるaiシステムは多くの可能性を秘めているので、作りたいと思う人もいるでしょう。aiシステムの作成は先端技術を研究する大学や、企業が取り組むようなテーマであり、確かに難 解で大変なものです。 初心者がプログラムを作るのは困難ですが、aiを動かすための知識を少し得ておくと、aiシステムの世界に一歩踏み出せるかもしれません。  

aiシステムに重要な技術

aiシステムは機械学習やディープラーニングなどの技術を使って作ります。 様々な開発手法があるので、人工知能の基礎知識や重要な技術を把握しておきましょう。  

機械学習とは

機械学習とはaiのひとつの要素技術で、データから自動的に短時間でルールやパターンなど正確 な結果を得る仕組みです。 人間の持つ能力の一つである学習能力をコンピューターで行い、データから特徴を見つけ出すこ とができる技術、手法を指します。 例えば、人間は小さいころから視覚を通して、脳で処理しながら判断と学習を繰り返しています。 コンピューターはデジタルな情報しか扱えないため、人間のように視覚や脳で判断する事が難しく数字で定義しなければなりません。 人間が詳細なルールを示した大量の情報と、自分で分析や解析ができるアルゴリズムを与える事で、人間の学習能力と似た作業を行えるようにするのが機械学習です。 データを分析する事が主な作業のため、数学の素養や統計学に関する知識が求められます。  

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、データの特徴をより深いレベルで学習して、事象の認識や分類を行い自ら学ぶコンピューターを作る事です。 ニュートラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムを何層も使い、層が多いほど複雑な判断を正確に行えるので深層学習とも呼ばれています。 人の脳神経細胞を模して作られた仕組みは、入力層、隠れ層、出力層に分かれているでしょう。 入力層からデータが入り、隠れ層では人の経験や知識そして判断を成す部分で、この層が多いほど正確な判断が可能という事になるのです。 出力層では判断した結果を出力する部分で、目的別に学習させ、その目的に合致した判断をする事ができるレベルになっています。    

aiシステムに必要なプログラミングスキル

aiシステムを作る基礎知識を把握できれば、プログラミングスキルについて補足知識を学びましょう。 機械学習を効率よく進めるために、PythonやSQLについて知識を深めておきます。  

Pythonとは

Pythonは汎用性の高いプログラミング言語で、特にai開発で利用されており、大規模なWebアプリケーション開発に携わるなら有効となるスキルのことです。 機械学習では大量の情報をaiに学習する際に、Pythonでデータ処理計算や統計処理を行います。 Pythonは文法がシンプルで、少ないコード量でプログラムが構築できる特徴を備え、C言語やJavaよりも習得の難易度が低いと言われているでしょう。 YouTubeやInstagramの開発、Uberの配車アプリ、Googleの画像検索機能に使用され、過去の利用状況等をデーターベースに蓄積し精度を高めているのです。 PythonはWebアプリケーション開発のほかに、デスクトップアプリケーションや組み込みアプリケーションの開発など、aiとアプリケーション全体をPythonで開発できる事になります。  

SQLとは

SQLはデーターベースを操作するための言語であり、SQLを使う事で効率的に定義や操作が行えるのです。 学習データを用意するには、データの構造化や抽出、加工など前処理が非常に重要になります。 SQLは、どのデーターベースでも同じ構文で操作可能なので、どのプログラミング言語とも組み合 わせて使う事が可能なのです。 厳密にはSQLはプログラミング言語ではなく、データーベースに対してしか命令できず、その方法もシンプルでしょう。 データーベースに対して、一行程度のコマンドを打ち込み命令する対話型と、他のプログラミング言語記述の中にSQLの文を埋め込んで命令する埋め込み型があります。 プログラミング言語は、与えられた情報に対して反応と命令を記述するため、ループや条件分岐などの様々な命令を駆使して繰り返し効率的な処理を行えるのです。  

aiシステムの実装や公開をするには

aiシステムをWebサービスやスマホアプリとして公開するには、フロントエンド、バックエンド、アプリのシステム開発について確認しましょう。 Webサービスを公開するにはフロントエンド技術が必要で、具体的には、ユーザーインターフェースなどを指し、音声認識の技術も含まれます。 業務システムやWebサービスなどの開発は、バックエンドの技術が重要で、システムの要件定義から設計、開発、運用など行い、PythonやSQLも含まれるでしょう。 ai技術を使ってスマートフォンのアプリにaiを実装させるときは、スマートフォンアプリを開発する技術も必要です。  

まとめ

aiシステムを作りたいと思ったら、IT企業が公開しているツールやサービスを使ながら、足りない知識を学びましょう。 無料ツールを使ってaiシステムに触れると、次に何が必要なのか見えてくるでしょう。 aiシステムを実現するためにさまざまな情報を収集して、上手に技術を学びましょう。