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AI(人工知能)学習の方法とは? AIの基礎からわかりやすく解説

社会的にDXへの取り組みが加速する中、AIへの注目と期待も年々高まっています。本格的にプログラミングを勉強したいという人はもちろん、そこまでいかずともAIの活用法などには興味があるという方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、AIの概要をわかりやすく解説するとともに、その知識やスキルを学ぶ方法を紹介します。

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AI(人工知能)とは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。AIの定義は厳密に言えば定まっていませんが、一般的には、「学習」「認識」「判断」などの知的行為を人間と同じように遂行できるシステムであるといえます。こうした性質を評価して、近年では多くのビジネスシーンで人間の仕事をAIに代替させる試みが進んでいます。

AIは「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉とセットで語られることが多いですが、この2つの概念は、AIの知的能力のひとつ「学習」に分類される機能です。なお、AIの概要については以下の記事もあわせてご参照ください。

人工知能とは?

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AIに学習させる方法 機械学習とディープラーニングとの違い

前項で述べたように、AIが物事を学習する際には、「機械学習」ないしは「ディープラーニング」という技術が利用されます。以下では、これらの機能の概要と、双方の違いについて解説します。なお、このテーマについては、以下の記事においても詳しく解説されているのでご覧ください。
機械学習とは?ディープラーニングとの違いや人工知能との関係について

機械学習

機械学習とは、AIが物事を学習するための機能であり、AIのまさに中核をつくる作業です。英語の呼称のまま、マシンラーニングと呼ばれることもあります。AIに機械学習させるには、学習させたい内容に関する膨大なデータを収集・加工し、AIにそのルールやパターン、特徴を学ばせなければなりません。そして、この機械学習の成果に基づいてAIは様々なことを「予測・判断」したり、認識や分析の精度を向上させたりできるのです。機械学習の効果は、AI自体の性能以外にも、データの質と量に大きく左右されます。AIとビッグデータがセットで語られるのは、まさにこの点に理由があると言えるでしょう。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、先述した機械学習における技術要素の一部であり、機械学習の効率と効果を劇的に向上させた新技術です。日本語では「深層学習」と呼ばれる場合もあります。

AIの機械学習においては、人間の脳を模したニューラルネットワークという仕組みが使われています。大まかに言うと、ニューラルネットワークは学習データをインプットする入力層、データの解析処理(学習)を行う中間層、そして解析結果をアウトプットする出力層で構成されています。ディープラーニングは、この中間層をその内部でさらに何層にも渡って積み重ねることで、データから複数の種類の特徴を解析・抽出し、ときには人間の専門家をも超えるような精密な認識や分析を実現しているのです。

また、ディープラーニングは、AIの自律的な学習能力を向上させる効果もあります。従来、AIに機械学習をさせる際には、開発者が事前に細かな特徴量の設定などをしなければならず、多大な労力を必要としました。しかし、ディープラーニングは自ら特徴量の解析もできるので、開発の負担を大きく下げることをも可能にしたのです。

AI学習の方法

冒頭で述べたように、ビジネスにおけるAI活用が進み、AIを扱えるIT人材が非常に需要を増している現在、AI開発の方法を学ぶことを検討中の方も増えていることでしょう。AIを開発できるようになるには、基本的にはプログラミングスキルが必要です。

具体的には、データ計算や統計処理などを行うために「Python(パイソン)」という名のプログラミング言語や、データの定義や操作などを可能にするSQLというデータベース言語などについて学ばなければなりません。こうした専門知識を完全に独学で習得するのには長い時間と根気が必要になるため、基本的には教育機関や教育サービスなどを利用して体系的に学ぶことをおすすめします。

プログラミングを学べる場としては、大学や専門学校がまず挙げられるでしょう。こうした学校で学ぶことの利点としては、疑問などがあったらすぐに講師や周囲の人に尋ねられることや、AI関連の人脈やコミュニティを築きやすくなることが考えられます。基本的に集団学習なので時間の融通が利かない部分はありますが、一人で勉強するスタイルが合わない人にはおすすめの方法です。

また、最近ではプログラミングやAIに関するオンライン学習サービスなども充実してきています。この場合は、サービスの提供会社から配布される教本や教育動画などを用いた自主学習が基本となるでしょう。オンライン学習のメリットは何と言っても、自分の好きな時間・場所で学べることです。例えば、今の仕事を継続しながらプログラミングも同時に学ぶというように、時間的・体力的な制約がある場合、学校に通うのは厳しいことが多いでしょう。

その点、オンライン学習ならば隙間時間に少しずつ勉強を進めたり、休日にまとまった量の勉強時間を確保したりするなどの融通を利かせやすくなります。また、動画ならば、好きなだけ見返せるという利点もあります。ただし、座学というより実学の側面が強いプログラミングを学ぶには、独学だけだと厳しい場面も多々あります。したがって、ある程度スキルや知識が充実してきたら、AIや機械学習に関するコミュニティなどに積極的に参加してみるのもいいでしょう。

プログラミングコードを書けなくてもAIを活用する方法も

前項では、AIを開発するにはプログラミングなどの勉強が必要と説明しましたが、実を言うと、プログラミングコードを書けなくてもAIを活用する方法は存在します。近年では、機械学習に必要なデータ処理などを自動化できるアプリケーションが充実してきているため、そうしたサービスを利用すれば、専門的なITスキルがない人でもAI活用を行えるのです。

もちろん、真にAIのことを理解し、プロフェッショナルな開発者になりたいのであれば、プログラミングのスキルは習得しなければなりません。しかし、例えば電気工学の知識がなくても私たちがテレビを使いこなせるように、AIの機能をビジネス現場に役立てたいというだけならば、こうしたアプリケーションの利用で十分ということは多いでしょう。つまり、AIは長い時間をかけてプログラミングの知識を学び、開発に携わった専門人材だけが扱える技術ではなくなってきているのです。

ドラッグ&ドロップで機械学習ができるAzure Machine Learning(アジュールマシンラーニング)

プログラミング知識がなくてもAIの開発や活用を進められるソリューションの代表例が、「Microsoft Azure(マイクロソフト・アジュール)」です。Azureには簡単にAIを開発、利用できるサービスが多数あります。

例えば、Azureのサービスのひとつである「Azure Machine Learning」では、AIの機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築し、トレーニングやデプロイを進められます。Azure Machine Learningでは、データのラベル付けなど、機械学習に必要な事前処理を自動化したり、ドラッグアンドドロップの直感的な操作で機械学習を可能にしたりすることで、コーディング(プログラミング)を行うことなくAIを作ることが可能です。

もちろん、機械学習に関するこうした自動化・効率化機能は、初心者だけでなく、上級者に資する部分も多いでしょう。AIスキルが元々高い上級者であれば、より効果的にAIを運用することが可能となるからです。Azure Machine Learningは、初心者から上級者まで、レベルに応じて誰もがAIを活用することを可能にするのです。

Azure Machine Learningの詳しい内容については、以下のページもご参照ください。
Azure Machine Learning

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クラウドとは何か?Azureとは何か?導入のメリットや構成、コストに至るまでの基礎的な知識から、どのように活用すべきかまでを徹底的に解説しています。

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まとめ

AIの勉強をするには、基本的に学校や通信教育などを利用してプログラミングスキルを学ぶ必要があります。ただし近年では、「Azure Machine Learning」のようにプログラミングを書かなくてもAIを開発できるサービスも充実しつつあり、誰もがAIを活用できる時代になってきています。

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