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「AI/機械学習/ディープラーニング」の主要製品は? 一押しポイントを整理

ユーザー企業のIT担当者を対象に、IT製品/サービスの導入・購買に役立つ情報を提供する無料の会員制メディア「TechTargetジャパン」。このコンテンツでは、AI/機械学習/ディープラーニングに関する製品解説の記事を紹介します。製品/サービス選定の参考にご覧ください(リンク先のページはPR記事を含みます)。

人工知能(AI)とは何か 基礎知識を解説

 人工知能(AI)は、人間の知能の機械的な再現だ。AIの構成要素としては、自然言語処理(NLP)や音声認識、マシンビジョンなどが存在する。(続きはページの末尾にあります)

AI/機械学習/ディープラーニング関連の製品解説
ITmedia × 日本ヒューレット・パッカード
ITmedia × エヌビディア

ビジネスのデジタル化が加速するにつれ、データを処理するコンピューティング性能への要求も高まっている。そこで注目を浴びているのが、CPU、GPUと並ぶプロセッサだ。どのような役割を持ち、どのような効果をもたらすのか。

2021年5月25日
ITmedia × ハイレゾ

ディープラーニングや機械学習にはGPUの利用が適している。だが高性能なGPU搭載サーバをオンプレミスで導入すると初期投資額がネックになる。パブリッククラウドのサービスは料金体系に不安が残る。どうすればよいのだろうか。

2022年8月5日
ITmedia × 日本アイ・ビー・エム
ITmedia × レノボ・ジャパン

UberやGoogleも活用 AIは何に役立つのか

 ベンダーが広報や販促活動の中で“AI”と呼んでいるものは概して、単にAI技術の一要素に過ぎない。主なAI技術である機械学習を利用するには、機械学習アルゴリズムの作成や、機械学習のための専用のハードウェアとソフトウェアの調達が必要だ。機械学習ベースのAIシステムの開発に利用できる主なプログラミング言語として「Python」「R」「Java」などが挙げられる。

 機械学習ベースのAIシステムは、ラベル付けされた大量の教師データを取り込み、データを解析して相関関係やパターンを調べ、見つけ出したパターンを使って将来の状態を予測する。例えば機械学習モデルを備えたチャットbotに複数のチャットのテキストを与えて学習させることで、人とリアルなやり取りができるようになる。同じく機械学習モデルを備えた画像認識ツールに何百万枚もの画像を学習させることで、画像の中の物体を識別して説明できるようになったりする。

 「学習」「推論」「自己修正」の3つが、機械学習ベースのAIシステムが備える主要な機能だ。

学習

 複数の教師データを基に、入力データを実用的な情報に変換するためのルールを作成する。このルールはアルゴリズムと呼ばれる。

推論

 望ましい結果に到達するために、正しいアルゴリズムを選択する。

自己修正

 アルゴリズムを継続的に微調整し、可能な限り正確な結果を提供できるようにする。

ビジネスにおけるAIの重要性

 AIシステムを利用することで、ユーザー企業は自社の業務について、これまで気づかなかった洞察を得ることができる可能性がある。場合によっては、AIシステムは人間よりも高速かつ正確にタスクを実行できる。例えば大量の法的文書を分析し、それぞれの項目が適切に記入されているかどうかを確認するといった、反復的で細かい作業に適する。

 一部の企業はAI技術によって新しいビジネスチャンスを得た。例えば米国でタクシー配車サービスを手掛けるUber TechnologiesはAIシステムを活用し、特定の地域で乗客の需要が高まるタイミングを予測することで、事前にドライバーをその地域に送り込んでいる。Googleは自社サービスの利用状況を基に、AIシステムで洞察を得て改善することで、オンラインサービスの最大手の一つになっている。同社のCEOであるサンダー・ピチャイ氏は2017年、同社が新サービスの開発にAI技術を積極活用する「AIファースト」企業になることを宣言した。

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