• AIシステムにはどのようなものがあるか知りたい？
• AIシステムを開発するなら、何を準備すればよいのかわからない？

昨今、人工知能（AI)技術を使ったサービスが増えてきているので、自社でもAIシステムの開発を考えませんか。

AIシステムの開発を始めたいけど、AIシステムにはどのようなものがあるか？どのように開発を進めるか悩みませんか。

この記事ではAIアプリケーションとはなにか？AIシステムの種類を紹介します。

後半ではAIシステム開発に準備すべきものを紹介しているので最後までチェックしてみてください。

 

AIシステムとは

AIとは、Artificial Intelligenceの略です。

人工知能を使用して、機械が人間のように思考や学習をするシステムを指します。

 AIシステムは下記のような幅広いアプリケーションに使用されています。

• ビジネス
• 画像作成
• 医療
• 自動運転
• ロボット

AIシステムは様々な手法や技術を使用して構築されます。

 

AIシステムの種類は

AIシステムの種類には以下のようなものがあります。

• 機械学習
• 自然言語処理
• 画像認識
• ロボット
• 意思決定システム
• 推論エンジン
• 人工知能エージェント

一つずつ解説します。

機械学習

機械学習とは人工知能がデータを学習して、学習した結果をもとに予測や分類を行うシステムです。

コンピュータがデータを利用して学習することで、様々なタスクを自動化することができます。

機械学習を使うことで、人工知能がデータからパターンを抽出できてタスクを実行できるようになるのです。

自然言語処理

自然言語処理(NLP)は人間の言語を理解して、タスクを実行するシステムです。

自然言語処理は下記のようなタスクに使用されています。

• 文章の解析
• 文章の生成
• 翻訳
• 音声認識

タスクを実行することで文法分析、意味解釈、文章の意図の抽出などができます。

画像認識

画像認識は、コンピュータが画像から物体や概念を認識するための技術です。

下記のようなタスクが実行できます。

• 画像から物体の検出
• 物体の識別
• 物体の追跡
• 画像の分類

画像認識は自動運転、画像検索、画像編集などの様々な分野で使われています。

ロボット

AIシステムのロボットとは、人工知能(AI)技術を使用して、自律的にタスクを実行する機械のことです。

前の章で紹介したロボットは、画像認識、自然言語処理などのAI技術を使用しています。

AI技術を使うことでロボットは人の代わりに様々な作業を実行できます。

意思決定システム

AIシステムの意思決定システムとは、人工知能(AI)がデータから最適な選択をするためのシステムです。

意思決定システムは、複雑なデータの分析が必要です。

統計学的手法や機械学習アルゴリズムを使用して、最適な選択肢を決定するからです。

意思決定システムを使うことで、決定の質を向上させることができます。

推論エンジン

AIシステムの推論エンジンとは、人工知能(AI)が与えられたデータから結論を導き出すためのシステムです。

推論エンジンは、複雑なデータを分析するために事前に学習した知識を使用します。

事前学習のおかげで新しい知識を導き出すことができます。

推論エンジンを使うと人が導き出すことが難しい知識を自動的に導き出すことができるでしょう。

人工知能エージェント

人工知能エージェント (AI agent) とは、AIが人から与えられたタスクを自動的に実行するシステムです。

AIエージェントは自己学習能力があります。

新しい知識を吸収することで、精度の高いタスクを遂行できるようになります。

 

AIシステム開発をするために準備すべきもの

AIシステム開発をするために準備すべきものは下記のとおりです。

• 機械学習の知識
• 数学の知識
• パソコン
• プログラミング言語
• フレームワーク
• データ
• 開発環境

一つずつ解説していきます。

機械学習の知識

AIシステムを開発するためには、機械学習に関する知識が必要です。

機械学習に関する知識をつけるには下記を学ぶ必要があります。

• 教師あり学習: 分類、回帰、クラスタリングなど
• 教師なし学習: 限界伝播、主成分分析、自己組織化マップなど
• 強化学習: Q学習、SARSA、DDPGなど
• 深層学習: CNN、RNN、LSTM、GANSなど
• ランダムフォレスト、GBM、XGBoostなど
• 次元削減技術: PCA、LLE、t-SNEなど

AIシステムの開発には必要な知識なので理解しましょう。

数学の知識

機械学習には数学的な知識が必要です。

一例として線形代数として行列演算、特異値分解や推定、検定、確率分布などの統計学を理解する必要があります。

パソコン

AI開発をするためには高性能パソコンが必要です。

AIが大量なデータを処理するためのスペックが高いCPUやGPUが必要なことや、大量のデータを収集するための大容量のストレージが必要です。

プログラミング言語

AIシステム開発に使われるプログラミング言語は様々なものがあります。

よく使われる言語は下記のものがあります。

• Python
• Java
• C++
• C#
• JavaScript

特にPythonは機械学習や深層学習ライブラリが豊富なため、人工知能や機械学習をするなら1番おすすめのプログラミング言語です。

フレームワーク

AIシステム開発を進めやすくするためにフレームワークを利用するとよいです。

機械学習・深層学習のTensorFlow、PyTorch、Caffeや大規模データ処理のHadoop、Spark、Flinkなどがよく利用されています。

データ

AIが機械学習するためには大量のデータが必要です。

下記のようなデータをAIの機械学習に使います。

• 正解ラベルを付与したデータ：性能を評価する検証データ、学習したモデルを使用するためのテストデータなど
• 外部データ： 他の企業や研究グループが公開しているデータ、オープンデータなど

AIシステム開発にはデータが重要なので、開発するAIシステムにあった質の高いデータを収集しましょう。

開発環境

AIシステムの開発に必要な開発環境を準備することが必要です。

下記のものがよく利用されます。

• クラウドコンピューティングサービス: AWS, Azure, GCP
• データベース: MySQL, MongoDB, Cassandra
• コンテナ・オーケストレーション: Docker, Kubernetes
• 開発・統合開発環境(IDE): Visual Studio, PyCharm, Eclipse

開発したいAIシステムや自社の状況や開発者のスキルに応じて開発環境を選定しましょう。

 

まとめ：AIシステム開発を進めていこう

AIシステム開発は、人工知能を使用して機械が人間のように思考や学習をするシステムです。

AIシステムの種類には下記のものがあります。

• 機械学習
• 自然言語処理
• 画像認識
• ロボット
• 意思決定システム
• 推論エンジン
• 人工知能エージェント

AIシステムを開発するためには下記のものを準備するとよいでしょう。

• 機械学習の知識
• 数学の知識
• プログラミング言語
• パソコン
• ソフトウェア
• データ
• 開発環境

開発のポイントをふまえつつAIシステムを開発していきましょう。

 

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この記事が「AIアプリケーション開発方法やポイント」を知りたかったかたの参考になれば幸いです。