はじめに
mochiです。いま勉強している資格の1項目にMachine Learning(ML)とArtificial Intelligence(AI)についての分野があったのを思い出し、少し面白かったので記事にしてみました。
現代のテクノロジーの進化に伴い、MLやAIは急速に発展し、多くの分野で利用されています。この記事では、MLとAIの基本的な概念等について少し記述できればと思います。
機械学習（ML）とは？
機械学習(ML)は、人間が行う学習と同様の機能を機械によって行い、データを使用してパターンを認識し、予測や意思決定を自動化することが出来る技術を指します。MLはAIの機能の一部分であり、中核的存在となっています。
反復的タスクを効率化でき、様々な業界で使用されています。
◆ニューラルネットワーク
基本となっているのはニューラルネットワークとディープラーニングです。
ニューラルネットワークとは、もともとは人間や動物の脳内で情報や記憶処理を行っている大量の微小な神経細胞が相互に網状に繋がった構造を指しています。
これをコンピュータ上で再現し、ML等の知的操作に応用したものです。
◆ディープラーニング
機械学習の一種であり、多層ニューラルネットワークを用いている為、より複雑な問題や高度なパターンの学習を可能にするものとなっています。
また、大量のデータを必要としているため膨大なデータ学習を行えるものにもなっています。
◆具体的な利用例
1,カスタマーサポート
予めデータを学習したチャットボットやバーチャルアシスタントは、自然言語処理を使用して、顧客からの問い合わせに自動で応答します。これにより人件費削減と共に24時間体制サポートが可能となります。
2,データ分析と予測
大量のデータを分析して将来のトレンドや需要を予測するのに役立ちます。
ECサイトやYoutubeの閲覧履歴、Spotifyの再生履歴を学習し、その顧客に合ったおすすめなどをすることができます。
3,スマートホームデバイス
AppleやAmazonが出しているスマートホームデバイスは、居住者の行動パターンを学習して、電気の消し忘れなどによる余剰なエネルギーを削減することもできます。
人工知能（AI）とは？
AIは、人間の知能を模倣する技術の総称です。機械学習はAIの一部ですが、AIには以下のような広範な分野が含まれます。
◆自然言語処理(NLP)
言語の理解と生成を行います。チャットボットや翻訳機能が典型例です。
◆画像認識
画像や映像から情報を抽出します。顔認識や自動運転が含まれます。医療用画像診断などに用いられます。
◆生成AI
ML技術を用いて、新しいテキストや画像、音声、動画などのコンテンツを自動生成します。Google Workspaceがこれを使用しています。
AIで今後さらに注目されるのは？
AIとMLは今後もますます進化し、私たちの生活や産業に大きな影響を与えていくと思います。特に注目される分野として、自動運転やパーソナライズされた医療、都市型にセンサーやAIを駆使したスマートシティなどが挙げられます。
私は現場で医療機関のサーバ保守をしています。その為、ディープラーニングによってパーソナライズされた医療には非常に興味があります。人生100年時代と言われている今、疾患を早期発見して平均寿命を上げてくれる可能性がAIにあると私は思います。
↓以下記事には、実際にAIを使用した医療技術を項目ごとに取り上げています。もしご興味があれば一度見てみてください👍
まとめ
AIは現代には欠かせないものとなっており、インフラエンジニアが勉強することの多い
クラウドサービスもAIを使ったソリューションを多くリリースしています。今ホットだからこそ、このあたりの知識はインフラエンジニアとして抑えておくべきなのかなと思います。
人間はAIに仕事を奪われるなどとよく言いますが、そうではなくAIサービスを使いこなして医療・交通・情報等もっと各々の仕事の生産性を上げて、より良い社会にするための一手段と解釈すべきだと思います。実際にAIを使いこなすために、私ももっと勉強します🔥