AIと機械学習、深層学習の定義を整理
よく耳にするAI関連の用語として、『AI』『機械学習』『深層学習』があげられます。今後は、これらの言葉の定義を理解できなければ、ビジネスにおけるコミュニケーションに齟齬が生じる可能性があります。
ここで改めて、AIと機械学習、深層学習の言葉の定義を整理しましょう。
AIとは
AIは、『知的な機械、特にコンピュータープログラムを作る科学と技術』と定義され、三つの言葉の中で最も広い概念とされています。
AIは一般的に『人工知能』と表現されますが、その言葉のとおり、人間の代わりとなって仕事を行います。例えば、自動車業界では自動運転の開発が急速に進んでいますし、金融業界における株取引の現場ではトレーダーに代わってAIがトレードを実施しています。
機械学習の概要
機械学習はAIの概念に内包されていて、『一定のデータから反復学習を行い、学習した結果を法則化するシステム』と定義付けられます。
反復学習をしてデータ分析することで、その背景にある特徴やパターンを見つけ出すことができれば、以後のデータに反映させて、新たな視点から分析することが可能になるのです。
機械学習と深層学習の違い
深層学習（ディープラーニング）は、機械学習をさらに進化させたものです。『多くのデータを見ることでどこに着目すればよいのか自分で学習し、人間から指示を受けることなく自動的に学習するシステム』と定義付けられています。
機械学習と深層学習は、AIの仕組みを活用しているという点は共通しています。機械学習がデータを分析する上での判断基準を人間が示す必要があるのに対し、深層学習はその判断基準を自動的に見つけ出して学習し、自らの性能を向上させることが可能なのです。
AIが注目される理由
人間が行うさまざまな知的な活動の一部を、コンピュータープログラムで人工的に再現したAIの技術は、今後さまざまな分野で活用されることが期待されています。
それに伴ってAI関連の仕事が新たに誕生し、それらに対する人材不足も懸念されています。AIが注目される理由は、具体的にどこにあるのでしょうか。以下、場面ごとに解説します。
新しい労働力としての期待
AIはビジネスの現場において、人間に代わる新たな労働力として期待されています。窓口業務などの画一的な業務はAIによって代替される可能性が高く、いくつかの企業ではすでにAIを利用した人員の削減が始まっています。
さらに、膨大なデータを分析して業務を行う金融業界では、すでに多くの取引がAIによって行なわれています。
ビックデータの時代と相性がいい
日々、あらゆる業界で大量のデータが収集され、ビッグデータとして蓄積されています。
これらの膨大なビッグデータを適切に処理してビジネスに活用するために、ビッグデータとの相性が良いAIの技術が注目を集めているのです。
イノベーションに繋がる可能性を持つ
さまざまな技術が誕生し続けている一方で、人間が新たなイノベーションを起こすことが難しくなっている現状があります。
しかし、AIは人間が見つけることのできない物事の特徴や関連性を、膨大なデータを解析することで見つけ出すことに秀でています。AIの発展がイノベーションに繋がる可能性があるのです。
AI関連の仕事の将来性は？
医療や金融、自動車など、AIの技術はさまざまなビジネスの現場ですでに活用されており、今後もさらに活用の場が広がると思われます。
同時に、AIの開発や企画といったAIに関連した仕事も増えると考えられますが、実際のところはどうなのでしょうか？ここでは、AI関連の仕事の将来性について解説します。
注目度は高いが人材不足
経済産業省が平成28年に発表した『IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果』によると、2020年にはAI関連の人材が約4.8万人不足すると予想されます。
多くの企業がAI技術を活用した製品やサービスの開発に本腰を入れていることから、今後、AI関連の人材の需要は増えていくでしょう。その反面、人口減少などの影響でAIのエンジニアや専門家の数がさらに不足していくことが予想されています。
出典：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果｜経済産業省
未経験でもAIの仕事に就ける可能性がある
AI関連のスキルを身につけるためには時間も努力も必要なことから、企業側が要求するレベルの仕事ができる優秀な人材は、なかなか育ちにくい現実があります。
すでに技術者として活躍している人の中には、わざわざ新たにAIのスキルを身につけることに抵抗を感じる人もいるでしょう。
しかし、それだけ参入障壁が高いことから、これからAIを学ぼうと考える未経験者でも、努力次第でAI関連の仕事に就ける可能性があると言えるでしょう。
多分野に渡って活躍できる可能性がある
2017年に行われた政府の人工知能戦略会議では、AIの産業ロードマップとして、『生産性』『健康・医療・介護』『空間』の分野で次々とAI関連のサービスが生み出されると予測しています。
さらに、旅行やセキュリティなどの分野でもAI技術の活用が期待されているので、AI関連の人材は多分野に渡って活躍できる可能性が十分にあります。
AIを学ぶ方法
これから新たにAIの技術を身につけようと思った場合、一体どのようにしてAIを学べばいいのか分からない人もいることでしょう。
近年、AI技術が急速に発展し、AI関連の人材の需要が増していることを受け、AIを学べる方法や環境も徐々に整いつつあります。ここでは、おすすめのAI学習方法について紹介します。
参考書やWeb教材を活用
ほとんどAIに関する知識を持っていない初学者の方は、まずは参考書で学ぶことをおすすめします。参考書の中には、ITに関する知識がない素人でも手に取りやすい本が多くあり、自分の目的や知識レベルに合わせて選ぶことができます。
また、Web教材を使って学習することもおすすめです。インターネット上には、無料で学べる初学者向けの動画教材から有料で学習できる個人向けスクールまで、さまざまなWeb教材が揃っています。
自分のレベルに合わせて学ぶことができるので、少しでも興味があれば、とりあえずでも始めてみて、その感触を試してみるとよいでしょう。
勉強会に参加
AIを学ぶ方法として、勉強会やセミナーに参加するという方法があります。個人が企画している小規模な勉強会から、大手企業が開催している勉強会まで、いたるところでAI関連の勉強会が開催されています。
勉強会に参加すると、同じ目的を持った仲間との交流を持つことができます。自分が住んでいる地域で勉強会が開催されていないか、インターネットを活用して探してみてはいかがでしょうか。
まとめ
AIや機械学習、深層学習などの最先端技術の知識は、一見難しそうな印象があり、取り組みにくいかもしれません。
しかし、今はAIを活かしたビジネスが拡大しているので、今後はさまざまな場所でAI関連の知識やスキルを身につけた人材が必要になってきます。
徐々にAI関連の技術やサービスは身近なものとなり、興味のない人でも日常的にAIに接する機会が増えていくでしょう。まずは、AIや機械学習、深層学習の違いを理解するところから学ぶことをおすすめします。
