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COLUMN

ITアーキテクトコラム

AI

AIへの取り組み方(第1回)−身近なデータにAIを活用できるようになるまで−

藤島 孝章

2020.07.29

はじめに

このところ「AIに関するニュースを聞かない日がない」といっていいほどAIは、ありふれた言葉・技術となってきました。

「もうすでにAIには十分に取り組んでいるよ」という方がいらっしゃる一方で、「重要性は把握しているが何から手を付けたら分からない」と二の足を踏んでいる方もいらっしゃることと思います。

そこで本コラムではAIの取り組み方を紹介していきます。
取り組み方と言っても、なんら堅苦しいものではなく、「時間をかけない」「カネをかけない」「飽きない」を前提にしています。

かく言う私も実は初心者同然なのですが、だからこそ、これから取り組む方の気持ちが分かるのも事実ですので、最後までお付き合いいただければと思います。

AIの取り組み方に関する誤解

さて、AIに取り組むのにあたり、よく言われていることがあります。それが全て誤解だということを、ひとつずつ確認していきましょう。

誤解その1:プログラミング言語に関する知識が必要

AIで登場するRやPythonといったプログラミング言語は、非プログラマー向けということもあり直感的に内容を理解できます。そのため、言語仕様を理解する必要は全くありません。見よう見まねでプログラミングしてみて、分からないところだけ参考書などで確認するといったスタンスで良いでしょう。

誤解その2:数学の知識が必要

数学の知識もまずは不要と思ってください。はじめに数学の勉強を始めたら、人によっては挫折が決定的になってしまいます。とは言っても最小限の知識は必要となりますので、後述するSTEP1(基礎固め)で示すような簡単な書籍・サイトなどで大雑把に理解すると良いでしょう。

誤解その3:資格取得が必要

こちらも不要でしょう。資格取得のための勉強の価値は否定しませんが、遠回りすることになりますので、一旦忘れても良いでしょう。

STEP1(基礎固め)

さて、誤解が解けたと思いますので、本題の「AIへの取り組み方」に入ります。
まずは、機械学習の書籍を準備しましょう。AI分野では中身がしっかりしているマンガ系の書籍(※1)が多いです。

書籍などに記載されているサンプルを見ながら実際にプログラムを写経(!)して流れを把握します。データの加工⇒モデルの学習⇒結果の予測⇒予測結果の評価といった一連の流れが把握できれば目的達成です。数学的な理論で理解できないところがあっても、あまり気にする必要はありません。また、AIの種類は大きく分けると機械学習・強化学習・深層学習がありますが、まずは機械学習のうち"教師あり学習"と言われる範囲に限定するのが良いでしょう。

STEP2(実践)

ここまでくれば実践あるのみです。
Kaggle・SIGNATE(※2)といったサイトで興味のあるコンペに挑戦することをおススメします。

まとめ

AIの面白さはデータを使ってAIを適用し、試行錯誤を繰り返すところにあると思っています。そういう点で、Kaggle・SIGNATEは格好の場と言えるでしょう。
これらはコンペサイトではありますが、余程上位を狙わない限り数学的な知識などは殆ど求められません。寧ろ通常のビジネスにおいて不可欠な仮説検証プロセスの知識が必要とされます。特徴量を作成・選択する際には特に必要です。
すでに持ち合わせている仮説検証プロセス実行スキルでAIの面白さを満喫できるのにも関わらず、数学の勉強で挫折してしまったというのでは本当に勿体ないと思います。

これまでAIと距離を置いていた方も一歩を踏み出してみませんか?

さいごに

私見ではありますが、今後のビジネスの中でAIをどう活かそうと考えているのか、少し触れてみたいと思います。
企業においてAIをビジネスに活かす場合、
・独自のAIを作り出し業界を主導する立場
・既存のAIを利用し、ユーザへ提供するサービスの価値を差別化する立場
に二分されると考えられますが、当社の立場は後者だと私は考えています。AIを利用できるようになるまでのハードルが高くないことは上述の通りですが、その上で当社が強みを持つ金融・人事などのサービスでAIを活用することを模索していきたいと思っています。

※1 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」立石 賢吾 (著) マイナビ出版 などが初心者向けです
※2 Kaggle  https://www.kaggle.com/
   SIGNATE  https://signate.jp/

著者プロフィール

藤島 孝章

技術開発部

AIに魅せられ、2019年、社内公募制度を利用し技術研究・サービス化を主導する技術開発部に異動しました。
これまで人事領域(主に一般従業員・管理者向けの評価システムの開発・運用)に長く従事してきた経験を活かし、AIによって"人"に活力を与えられるようなサービスの提供を目指しています。


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