ディープラーニング活用の教科書

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ディープラーニング活用の教科書
ジャンル
著者
日本ディープラーニング協会(監修) 日経クロストレンド(編集)
出版社
定価
1,800円 (税抜)
出版日
2018年10月29日
評点
総合
4.0
明瞭性
4.0
革新性
4.0
応用性
4.0
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ディープラーニング活用の教科書
ディープラーニング活用の教科書
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日本ディープラーニング協会(監修) 日経クロストレンド(編集)
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定価
1,800円 (税抜)
出版日
2018年10月29日
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レビュー

タクシーの乗客予測、カツ丼の盛り付けの判定、泳ぐ養殖マグロの数え上げ、手話の通訳、送電線の異常検知、文章の校閲、白黒映像の自動色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みのアナウンサー。これらが、日本企業のディープラーニング活用事例の一部だと聞いたら、驚く方もいるのではないだろうか。

本書は、自社でAI(人工知能)の導入を検討するビジネスパーソンに向けた、ディープラーニングの体系的なビジネス活用事例集である。企業の最先端のデジタル戦略、新事業戦略を追う専門記者らが執筆したものを、マーケティングとイノベーション領域を扱う「日経クロストレンド」が編集している。オムロンやLINEといった大企業や中小企業のクリーニング店、創作領域に切り込んだNHKアート。こうした日本企業35社の多彩なディープラーニングの活用事例を見るなかで、ディープラーニングが得意とする「型」を、読者が帰納的に見出せるようになっている。

この先、日本企業はAIをビジネスに活用しなければ生き残れない。むしろAI活用により、ビジネス上の課題を解決できる。AIは、人間の仕事を奪う「悪者」ではなく、業務効率化を図り、ひいては付加価値向上に役立てられる「英雄」になり得るのだ。

本書を読むことで、人間とAIとの協働について、実践的なヒントが数多く得られるはずだ。

筆 眠子

著者

日経クロストレンド
新市場を創る人のデジタル戦略メディア。企業の新規事業開発、マーケティング関連業務を手掛ける方へ向けて、マーケティング・消費、技術・データ、イノベーション、中国・米国、スキルアップ分野の実務に役立つ情報を日々届ける。

本書の要点

  • 要点
    1
    ディープラーニングは電気やインターネットと同じく「汎用目的技術」といえる。日本企業がAI技術を駆使して世界で勝ち残るためには、まずはロボティクス、インタラクションの領域でプレゼンスを高める必要がある。
  • 要点
    2
    AI活用を自社で考える場合、まずは既存のオペレーション効率や業務プロセスの最適化を検討し、その次に製品・サービスの付加価値向上を視野に入れるとよい。
  • 要点
    3
    AIの学習度合いによって導き出される結果は異なる。そのため、他社で成功した施策が自社にも成功をもたらすとは安易に考えないようにしたい。

要約

ディープラーニングの現在と未来

ディープラーニングの現在

AI技術の活用は、日本企業においてすでに多方面に広がっている。AIを実現する本命の技術がディープラーニングだ。ディープラーニングとは、脳の仕組みを模倣して作られた機械学習の一種である。機械学習では、収集したデータから機械自身に法則を学習させる。

2000年代以降、コンピューターの性能が向上し、大量のデータ処理が効率化できるようになった。それに伴い、ディープラーニング研究は飛躍的に発展した。

現在のディープラーニングは、正解となるデータを大量に用意する「教師あり学習」が主流である。しかし、プロ棋士に勝利した「アルファ碁」の次世代にあたる「アルファ碁ゼロ」は、正解データがない状態で試行錯誤した。そして、成功すれば報酬が与えられて賢くなる「強化学習」という「教師なし学習」の一種を採用し、その可能性を内外に示した。

これが「AIが人を超える」ことの象徴的な事例とされ、人の仕事がAIに取って代わられるという考え方を広めてきた。

ディープラーニングの未来予想図
ekapol/gettyimages

企業がディープラーニングを中心とするAI技術をビジネスに活用するためには、AI技術の発展について見通しを持つ必要がある。多くの企業で参照されているのが、東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が作成した、「ディープラーニングをベースとするAIの技術発展」(ロードマップ)だ。2030年以降に向けてどんな技術が実現し、どんな応用例が生まれるかが、2007年から予測されている。

(1)画像認識:画像認識の精度が一気に向上しており、技術はコモディティー化している。応用例は「画像による診断」や「広告」である。

(2)マルチモーダルな認識:松尾氏によればマルチモーダルとは、「映像、音、各種センサーなどの情報を複合的に扱うこと」だという。それにより行動予測や異常検知が実現する。応用例としては、「防犯・監視」、「セキュリティー」、「マーケティング」が挙げられる。

(3)ロボティクス:「環境変化にロバストな自律的行動」が実現することで、「自動運転」、「物流」、「農業の自動化」、「製造装置への効率化」への応用例が考えられる。ロバストとは、外的要因の変化に対して柔軟に対応できることを意味する。2020年前後の実用化が想定されている。

(4)インタラクション:文脈に合わせた環境認識・行動ができる段階で、家事、介護、感情労働の代替などが実現する。

(5)シンボルグラウンディング:本当に意味を理解した翻訳が実現し、海外向けECが盛んになる。

(6)知識獲得:秘書やホワイトカラー支援が実現する。これが2030年頃と予想される。

本書では、現段階で実用化が進み始めている(1)~(3)の事例を中心に扱う。

日本企業が世界で勝ち残るために
metamorworks/gettyimages

松尾氏によると、ディープラーニングは「ジェネラル・パーパス・テクノロジー(GPT=汎用目的技術)」の1つではないかという。汎用目的技術とは、原理が単純かつ汎用的でさまざまなことに利用できる技術のこと。古くは動物の家畜化や筆記、印刷にはじまり、鉄道、電気、自動車などを含む。最近ならインターネットもその技術だといえばイメージできるだろうか。

ディープラーニングがインターネットの20年先を追いかけているとすれば、ディープラーニングの活用シーンが大きく広がるのはまさにこれからだ。

日本企業がAI技術を取り込み、世界で勝ち残るためには、予選段階といえる(3)ロボティクス、(4)インタラクションで、プレゼンスを高めることが大事だ。ロボットや自動車などのハードウェア産業は、日本企業に優位性がある。

ところが、日本では、ディープラーニングの活用を推進できる人材が不足している。データサイエンティスト協会は、ビジネスへの応用を見込んだデータサイエンティストに必要なスキルとして、次の3つを挙げる。

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