難しく考えるほどAIは難しい。難しく考えるほどAIは難しい。難しく考えるほどAIは難しい。毎朝、ニュースの記事では「AI」の文字が踊り、「乗り遅れないよう何とかしなければ」という思いをお持ちのお客様が非常に多いです。AIが指し示す対象は非常に多岐にわたります。それもそのはず、AIに対する定義は厳密にはされておらず、話し手の解釈にゆだねられているのが現状です。AIの歴史は古く、技術や理論の進歩とともにできることが増えてきています。比較的昔からあるAIの手法の例としては、お汁粉の売り上げと気温との関係を分析して、特定の気温時の売上を推測するものなどがあります。インソースとしては、AIを比較的広い概念として捉え、「人間/生物の知的活動の一部を機能として実現するコンピュータ」と解釈しています。・自社にとってAIが必要かどうかわからない......。AIでできることは日々増えていますが、何をやりたいかによって、実現に向けた難易度は大きく異なります。そのため、場合によっては、無理にAIを使おうとしない方が良いこともあります。AIとは何かを考えるのももちろん重要ですが、その背景にある目的を達成する手段の一つに過ぎないということを忘れてはいけません。・高くて手が出せないのでは?AIに関する高度な技術のイメージから、費用面での心配をお持ちの方も多くいらっしゃいます。最先端の技術を使って、金額に糸目をつけずに研究開発する場合には、目のくらむような費用が掛かります。Learning」などのように、基本利用料は無料、最先端の技術でも使った分だけ月次で支払い、というようなサービスも増えており、値段以上に、如何に活かすかを考えられることが重要になってきています。・おおまかなイメージを掴み、脱・食わず嫌いAI・人工知能と聞くと、難しそうなイメージを抱いてしまいがちですが、内部での細かな計算プロセスはさておき、成果として実現しようとしていることは意外と直感的に理解できます。した事実を踏まえ、活用事例を紹介しながら、その仕組みをおおまかに理解することで、抵抗感なくAIについて学べるよう、工夫を盛り込んでいます。・AIを作っていくステップを追うAIについて学んだら、AIを作っていくにはどんなステップがあるのかを学んでいきます。どれも欠かすことのできない重要なステップですが、意外に重要かつ大変なのが、データをAIが使える形に加工することだったりします。・「できること/できないこと」から「やること/やらないこと」へAIの開発における重要な尺度に、精度があります。予測や認識の精度を向上する為の確実な手法が確立されておらず、試行錯誤が必要です。今のAIでできること/できないことを理解すると、開発の期間や費用を考慮して、高い精度にこだわりすぎずに、見切りをつけることも重要だということが分かってきます。私は思いついたアイデアを残すときなどに、音声入力機能を使っています。スマートフォンに標準搭載されており、無料で使えるので便利ですよね。うまく変換されなかったり、聞き取られなかったりすることもありますが、そこでムキになって何度も言い直すことはしていません。メモ程度でアイデアを留めておくことが最優先ですし、手入力で部分的に直せばいいだけのことだと考えるようにしています。このように、高い精度を目指せば目指すほどドツボにはまりやすくなる中、精度に応じた使い方を考えるプロセスを踏むことで、AIにどこまでやらせるかを考える機会も提供いたします。担当講師からのメッセージ・AI時代も改善の肝は現場にあり現段階でAIを作ることを考えた時、実はまだまだ人間のサポートや、現場のカンが欠かせません。重要なステップであるデータの加工でも人間の力が必要ですし、どのようなデータを使うか決める際には、現場経験者のカンが精度向上につながることも多々あります。AIが普及していき、人間の仕事が奪われるような話もありますが、まだまだ改善の肝は現場にあるといえます。働き方が大きく変わる時代の中、AIとの上手な付き合い方についても考えていきたいですね。プレゼント、研修運営のコツ※配信予定は、予告なく配信月や研修テーマを変更する場合がございます。配信をご希望の方は、個人情報保護の取り扱いをご覧ください。プレゼント、研修運営のコツ登録は左記QRコードから!※配信予定は、予告なく配信月や研修テーマを変更する場合がございます。配信をご希望の方は、個人情報保護の取り扱いをご覧ください。