ＡＩ導入を成功に導く
２つのポイントと３つの事前準備
人手不足が深刻で自社の成長に不安を抱く中小企業
経営者にとって AI は〝救世主〟かもしれません。しかし社内には、知識ある人材や相談相手もおらず、どうすればいいのか分からない企業がほとんどです。実は、AI 導入を成功させるには、2 つのポイントを守り3 つの事前準備を怠らなければ成功できるのです。

知能技術株式会社 代表取締役
早稲田大学 招聘研究員 生命医科学博士

URL http://www.chinou.co.jp/
E-mail info@chinou.co.jp

大津 良司

ＡＩの本質と発展過程とつの機能項目を知るを得意としています。とはいえ、近年のＡＩは人間の脳の働きを真似て思考をしています。これにより多分野でＡＩ利用の可能性が広がっています。

●注目されている理由

社会的背景と技術的背景

過去にも人工知能のブームはあソフトウエア共に未熟で、期待さのままコンピュータに置き換わっれた人間の能力を代替するようなりました（１９６０年前後の第一しかし現状では「人間が考えて代物ではありませんでした。とこ次と１９８０年代の第二次）。し判断する一部分の事柄を人間に近たもの、または人間より賢い何でい形で、あるいは人間より優れたろが、今回は単なるブームでは終もできる人工的な頭脳」と思われ答えを導き出せる専用のコンピュわらずに「定着する」と言われてかし当時は、ハードウエアおよびータ」という位置付けになり、チその理由は、ＡＩを渇望する企います。

ールが決まっています。このようずつ打ち合うなど、各々詳細なル盤のマス目、駒の動かし方、一手将棋や囲碁に特化したものでありはできません。あくまでチェスやただし、これらＡＩは他のことの経営者が経営判断や事務、現場にＡＩの有効性を取り上げ、多くています。また、メディアが盛ん定のスキルを持つ労働者が不足し集をしても採用できないなど、一傾向で、人手が足りない、人材募

子高齢化に加えて最近の景気回復

業側の社会的背景があります。少に、ＡＩは決まったことを行うの知られています。

かす能力を持っていることでよくェスや将棋、囲碁の名人を打ち負ている方も多いでしょう。

それを「人間の脳がそっくりそＩ＝」の日本
artificial intelligence
語訳は「人工知能」です。

周知のことと思われますが「Ａ●ＡＩは万能なのか？

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ＡＩ導入を成功に導く２つのポイントと３つの事前準備

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特集企画／メカ音痴だから仕事は機械にやらせる作業に対してＡＩが使えるのでは

さらに、２０００年に入り「デないかと感じています。

ィープラーニング※」や「ＧＰＵ」の発達などにより、本当に人間の能力を超える人工知能が出現した技術的背景が挙げられます。

前述のチェスや将棋、囲碁の他には、医師に代わり病名を突き詰めるＡＩなどがよく知られています。また、自動車の組立工場ではロボット化がより進歩し、物流倉庫ではベルトコンベヤに流れる商品を目では追えないような速度でピッキングし、商品棚が利用頻度に合わせて並び変わります。

このような人間を凌ぐ人工知能やロボット、管理システムが出現すれば、仕事に活用したいと考えるのは至極当然です。さらに、これらの技術の発達に加えて、その価格が劇的に安くなり、故に様々な企業で自社利用が可能となり、経済的な側面からもＡＩがより身近になりました。

下記の〝主にＡＩ利用できるつの機能〟をご確認ください。

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主にＡＩ利用できる 8 つの機能

1.「画像解析」

5.「クラス分類」

写真やビデオなどの画像から取り出したいものデータ内の様々な項目を指定したクラスに分け（全容から部分的な箇所まで）を抽出し、瞬時に識る機能。例えば、道路を通過する物体をビデオ撮別して距離や重さや柔らかさなどを推定できる機

影し、それを AI で小型車、大型車、人、自転車、能。それが、安全か規格内かを理解できる。

バイクなどのグループに分けることができる。

2.「自然言語解析」

6.「クラスタリング」

文章の翻訳、校正、要約などの機能。日常生活

そのデータが持っている特徴で分類する機能。

で身近に感じることができる。例えば、Web の翻例えば、コンビニのマーケット調査において、缶訳サービスや、ワープロで文章を入力中に、文法コーヒーを購入する人とコーヒー豆を購入して自的に間違った箇所を自動的に赤線表示してくれる。

分でドリップする人の購買品の特徴分析ができる。

3.「音声解析」

7.「次元削減」

人の声を文章に変換する。スマートフォンに話データの特徴を残し人が理解しやすいように簡素しかけると答える、あるいは文字を表示する機能。

化する機能。多次元（男女、年齢、職業、収入、地域、例えを挙げるまでもないが、2.「自然言語解析」と結婚、家族構成など）を理解・分析して簡素化できる。

同様に日常生活に密着している。

ちなみに、人間の能力は 3 つまでと言われている。

4.「将来値予測」

8.「レコメンド分析」

過去の実績データなどを基に将来の値を予測す

過去の購買履歴から、関連性があるものを分析る機能。例えば、株価予測などが代表例として挙してお勧めする機能。ネットでの購買だけでなく、げられる。しかし、天候や天災（地震や台風など）多くの人の行動を分析することで、ある特徴を持の完璧な予測は現在できていない。

った人の将来の行動予想などに利用可能である。

※人間の脳を神経回路に模した情報処理システムを構築し、コンピュータが自らデータを認識して学んでいくこと

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2018.5

ＡＩで処理をすると、人間の思人間がデータを準備し、理由が必要なものはＮＧ何もできない

自社でＡＩを導入するために経場合は利用に向いていない

営者と担当者は、下記の２つを理AI ソフトを購入するだけでは解 し て お い て く だ さ い。 こ れ は、出された結果に理由が必要なＡＩを導入・使用する際に注意す

AI は最後の統計的処理マシーン！

べき点であり、開発者がＡＩの技思考過程はブラックボックス！

術的スキルを高める視点ではなく▼ 必須理解／その2 ▼経営者と担当者が、社内および社外企業へ開発を求める上で重要なポイントになります。

ＡＩが夢の道具であるような錯覚から「ＡＩを導入して直ぐに効率 を 上 げ ろ！」「ＡＩで分析して直ぐに結果を出せ！」などと、社員や関係者を苦しめる指示や発言をしてはなりません。どのような道具も、その特性を理解して上手に利活用することが大切です。

▼ 必須理解／その1 ▼います。
つまり、必要とするデータだけを選別する作業をしなくてはなりません。逆に言えば、良いデータがなければＡＩは使えないという最初に少しショックな話しをしことになります。自社オリジナル

考を超える発見が期待できます。 ます。ＡＩは、様々な作業を行っのデータを使う場合には、これらＡＩが期待に違わず驚きの答えをてきた〝最後の統計的処理〟しかをすべて自分たちで整備すること出した場合、どのような思考過程できません。ある意味「統計処理になります。

でその答えを出したのか聞きたくマシーン」なのです。マスコミのなります。そうでなければ、そのＡＩ評価には「ビッグデータから、 整備されたデータ（データセット）結果が、本当に正しいのか人としこれまで発見できなかった新たなが世界中にあります。特に、人にて不安になります。

発見ができた」「難しい画像処理が関するデータや自動車、動物、文

しかし、ＡＩの手法の一つであ短期間ででき、認識精度が高まっ

字など日頃よく目にするものに関る Deep Learning は、思考過程がた」など、魅力的な言葉が並んでしては、研究機関や企業がデータDeep（深い）、つまり複雑すぎてそいます。これらは間違いではありセットを準備しています。ちなみに、の答えをなぜ導き出したのか人間ませんが、そもそもビッグデータ

人では、顔や音声データ、医療のＣは分かりません。入力と最終的なとは何でしょうか。社内や世の中Ｔデータなどもあります。ネットで結果の間の処理過程が分からないに溢れている多種多様のデータが検索すると簡単に見つけることがことを「思考過程のブラックボッ

ビッグデータでしょうか。

できます。

なお、既に画像データは様々にクス」と言いますが、仮に、自社

実は、その大量のデータには問このように、ＡＩは最後の作業が求めているＡＩにさせたい処理

題があり、前述した統計的処理マだけで、それまでは人間がデータが〝結果に理由が必要なもの〟でシーンであるということは、ＡＩを準備する必要があり、ＡＩのソある場合は、思考過程がブラックにふさわしい厳選されたデータがフトを購入するだけでは何もできボックスのためＡＩを使うべきでたくさん必要になります。何でもないのです。

はありません。

かんでも関係ないものまで集める

解決策としては、ＡＩの中に処のではなく「ほしい結果」に関連理過程が分かる「エキスパートシするデータを大量に集めなくてはステム」や「決定木」と呼ばれてなりません。また、間違ったデー

いる Deep Learning 以外の機械学

タや不正確なデータを入力すると、習機能を、利用することを検討し出てくる統計処理された答えは間てみるといいでしょう。

違いもしくは不正確になってしま

けっていぎ

ＡＩ導入を成功に導く２つのポイントと３つの事前準備
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特集企画／メカ音痴だから仕事は機械にやらせる

ＡＩ導入時の必須チェック
・教師あり学習

ＡＩを使用して…
・不良品を見つける・生産データから効率を高める
・最適な配達ルートを選定する
・画像認識や数字から傾向を見つけるなど、自社の方針を決める

どれが正常で、どれが異常かを最初にＡＩに教える・教師なし学習

正常・異常を教えないＡＩ画像やデータは、将棋や囲碁と同様に決まったルールがあります。例えば、画像であれば映し出された範囲の色（ＲＧＢ＝赤・緑・青）だけです。画素（ピクセル）一つひとつには意味はありませんが画面全体を見ると、人間には何が映っているか分かるように、ＡＩにも理解できます。ＡＩに正常画像と異常画像を認識させ、正常と異常を学習させると、異常だけを検出します。
従来から画像処理とその後の画像認識という技術はあり、生産現場で使われています。しかし、それは画像処理の専門家の作業であり、経験と勘で最適解を見つけだしていました。一方、
ＡＩは最初にどれが正常でどれが異常か入力するだけで、自動的に最適解を導き出します。それは、音、計測データなどでも同様で、中小企業でも取り組みやすい分野であると言えます。

中小企業のＡＩ導入を可能にする つの事前準備

1. 利用分野を決定

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教師あり学習は、ＡＩに過去のデータをたくさん学習させて、データ共通の特徴をＡＩが見つけ出すことを言います。これにより、一見正解とは違うように見えるデー
タ（例えば画像）でも、特徴からＡＩは正解に近いと判断するものです。使用例は製品の傷検査、医療画像からガンを見つけるなどです。画像だけでなく、過去の市場動向から将来の市場変化を予測するような数字データも使えます。教師あり学習は正解がはっきりしていますので、中小企業はまずはこの学習から始めるべきです。

2. 社内教育とスタート方法●プログラム経験を持つ社員がいる
ＡＩを使った画像認識程度であれば、プログラム経験を持つ社員をＡＩの講習会に派遣することで基礎は習得できます。
ただし、社員一人で悩んでいても開発は進まないので、まずはＡＩ専門企業にシステムを構築してもらいスタートを切り、そのＡＩ専門企業から説明を受け、社員のスキルを上げることをお勧めします。

●プログラム経験を持つ社員がいない
経営者自らがＡＩの講習に参加することで解決してみましょう。
画像認識などのＡＩプログラムの基礎は、他のプログラム言語に比べ簡単です。講習会の初日に、指定した画像が何であるかをＡＩに認識させる程度はできるようになります。
自社開発でないにしろ、講習会などで理解したＡ
Ｉの基礎知識は、専門家を選定する際に役立ちます。

3. 専門家の選定
自社開発を失敗させないためには、助言や相談を頼れる専門家が必要です。とはいえ、素人の中小企業が、ＡＩの基礎的な部分から相談できる専門家を見つけ出すのは至難の業です。
ネット検索などで見つけたＡＩ開発企業に必ず右の①〜⑦の内容を尋ねてください。これを一貫して行えるかが、優れた専門家の基準になります。

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2018.5① 課題の分析⑤ ツール選定② 技術課題への転換⑥ ツール評価③ 仕様作成⑦ 実際のＡＩ開発④設計