Section 1 ｜ STEP ２｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜2 AI の理論

STEP

１ 人工知能（AI）の歴史
情報社会の発展に伴い、膨大なデータの収集や蓄積が行なわれるようになりました。これにより、人が扱う情報量が膨大となり、その中から必要な情報を見つけ、分析し、共有する作業は不可能になりつつあります。これを可能にするのが、人工知能（AI）です。AI は「Artificial Intelligence」の略で、Artificial は「人工的な」、Intelligence は「知能・知性」を表し、「人間の知能を人工的に再現したもの」という意味になります。
AI に対する考え方として、1980 年にアメリカの哲学者ジョン・R・サール氏が自身の論文『Minds,brains, and Programs』の中で提言した弱い AI（Weak AI）と強い AI（Strong AI）という概念が１あります。
「弱い AI」は、人間のような心や意識を持たない、特定のタスクや領域に特化した AI をＡＩ活用の基礎知識指します。自動運転、画像認識等は「弱い AI」に該当します。また社会で大きな話題となっている対話型生成 AI の ChatGPT も同様で、対話型のため一見感情があるように見えますが、実際は統計的な推論から回答をしています。
「強い AI」は人間のような心や意識を持ち、さまざまな認知タスクを人間と同様に実行できるとされています。また、新しい問題に対応する能力を持つため、幅広いタスクや領域で活用できると期待されています。わかりやすく言うと、感情のあるロボットの頭脳が「強い AI」となりますが、現在の技術では、まだ遠い未来の技術と考えられます。
分類
弱い AI(Weak AI)

定義

特徴

人間の知的作業の一部分を代与えられた仕事に対しては自動的に処理ができる。一替し、特定のタスクや領域に特方で、プログラムされていない、想定外の状況への対化した処理を行なう AI

応ができない。
あらかじめ人間が、学習や判断をするようなプログラ

強い AI(Strong AI)

人間と同等またはそれ以上のムにしており、そのためのデータが与えられていない認知能力を持ち、意思を持って場合でも、状況に応じて AI が自ら判断できる。

学習や判断、処理ができる AI

人間のように「想定外の状況にも、過去の経験に基づいて学習、処理する」といった対応も可能である。

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現在、AI はさまざまな商品やサービスで活用されています。下の図は、AI の歴史を示しています。人工知能ブームごとに AI の歴史について学びましょう。

人工知能の置かれた状況

主な技術等

1950 年代
1960 年代

第１次
AI ブーム（探索と推論）1970 年代・探索、推論・自然言語処理・ニューラルネットワーク
・遺伝的アルゴリズム
・エキスパートシステム冬の時代
1980 年代
第２次
AI ブーム（知識表現）
1990 年代冬の時代

2020 年代

第３次
AI ブーム（機械学習）

第４次
AI ブーム？

第 5 世代コンピュータプロジェクト(1982～92 年)
知識記述のサイクプロジェクト開始(1984 年)
誤差逆伝播法の発表(1986 年)

・データマイニング・オントロジー
・統計的自然言語処理
・ディープラーニング

2000 年代

2010 年代・知識ベース
・音声認識

人工知能に関する出来事
チューリングテストの提唱（1950 年）
ダートマス会議にて「人工知能」という言葉が登場(1956 年)
ニューラルネットワークのパーセプトロン開発(1958年)
人工対話システム ELIZA 開発(1964 年)初のエキスパートシステム MYCIN 開発(1972 年)
MYCIN の知識表現と推論を一般化した EMYCIN開発(1979 年)

ディープラーニングの提唱(2006 年)

ディープラーニング技術を画像認識コンテストに適用(2012 年)
・基盤モデル・大規模言語モデル
・生成 AI

対話型生成 AI：ChatGPT が公開（2022 年）

人工知能(AI)の歴史(総務省 Web ページ)より作成■ 第 1 次 AI ブーム （1956 年～1960 年代）「探索と推論」がコンピュータで行なえるようになり、迷路やパズルを解く AI が発表されて話題になりました。しかし、単純な仮想の問題を扱うことはできても、ルールやゴールが決まっていない複雑な課題の解決には使えないことがわかり、ブームは収束しました。

■ 第 2 次 AI ブーム (1980 年代)
第 2 世代 AI として開発されたルールベース（知識ベース）が注目を浴びました。専門家の知識やルールをインプットし、それをもとに AI が判断を行ないます。さまざまな分野の専門家の知識を集積することから、当時はエキスパートシステムとも呼ばれました。このシステムは多くの企業が導入しましたが、知識の定型化が難しく、人の作業も膨大であったことが問題となり、1995 年頃からブームは再び収束しました。

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ここからは、ある食料品店のチャレンジを疑似体験していきましょう。

■ 体験するシチュエーション
加藤さんが運営する食料品店では、農家が生産した新鮮な野菜や果物、地域で製造された加工食料品等を販売しています。
加藤さんは、この度、販売前に行なう市場から購入した野菜の判別や仕入れ、在庫状況の管理を少しでも効率化、自動化したいと考え、AI による野菜の判別に取り組むことにしました。

■ 今回の体験テーマ
画像解析技術を用いて、見た目が近いタイプの野菜を自動的に区別できるようにする。まずは緑色の野菜、形が近い野菜を見分けられるようにしたい。

食料品店の店主になりきって、取り組んでみましょう。
今回は Section1 で紹介した画像解析の「分類」と「検出」という手法を用います。
いくつかの野菜の画像を用いて、AI による学習トレーニングをしましょう。

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フォルダ『野菜』に含まれている画像を確認しましょう。
このフォルダには、5 種類の野菜のフォルダが含まれています。各フォルダにはそれぞれの野菜の写真が 30 枚ずつ含まれています。これらの写真データは、これから画像認識をするための学習用データ（模範サンプル）として使用します。
それぞれの画像の種類や特徴を確認しましょう。
●各野菜の画像の数●画像の種類（拡張子）●画像のメタデータ（ファイルのサイズ、位置情報、撮影カメラの情報等）

メタデータとは、「データについてのデータ」という意味で、あるデータが持つ「データ自身についての要約情報」のことを指します。Windows パソコンでは、プロパティや標準アプリ「フォト」

２を用いて確認することができます。

ＡＩ
利活用を体
験す
る(1)
コン
テンツ編

メタデータは画像の活用において欠かせない情報である一方、漏えいしてはいけない個人情報や機密情報を含んでいる可能性があります。それらを、SNS や生成 AI 等のサービスにアップすると、他者に共有してしまう恐れがあります。事前に中身を確認しま
しょう。

データの種類とそのデータが持つメタデータは以下の通りです。これらのデータは、画像ファイルや記事の検索、撮影した写真の地図への反映等に役立っています。
データの種類
電子ファイル全般

そのデータが持つ主なメタデータ
ファイル名、作成者、ユーザ名、編集者、作成日、更新日、保存場所、サイズ

写真

撮影日時、撮影場所の緯度・経度、撮影カメラ・レンズの情報、縦横ピクセル幅、解像度

書籍

タイトル、著者名、出版社、出版年月日、ISBN

SNS 記事

ハッシュタグ、投稿した場所のスポット名

やってみよう 画像のメタデータを確認する
Windows の標準アプリ「フォト」で、メタデータを確認しましょう。
解説動画「

S2S2_01_画像のメタデータを確認する」を視聴し、確認しましょう。

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画像のスマートフォンの GPS 機能の有効化・無効化スマートフォンをお持ちでカメラ機能および位置情報（GPS）設定がある方は、GPS を ON、OFF して画像を撮影し、メタデータの違いを確認しましょう。右の写真は、Google Pixel 5a の例です。下の写真は、ExifGPS 情報がある写真で、写真の右の図は、その写真のメタデータです。Exifは、富士フイルムが開発し、JEIDA（日本電子工業振興協会）により標準化された規格で、この画像は Exif 情報の中に緯度・経度情報が含まれています。
この位置情報は緊急時に現在地を知り合いに送信したり、地図上にマッピングしたりといった活用ができます。一方、知らせたくない相手に、居場所を知られることもあり得るので、適切な設定を心がけるようにする必要があります。

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Section 2 ｜ STEP 2｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜２ 画像解析ツールにアクセスしよう
今回使用するツールは Teachable Machine という AI サービスです。
Teachable Machine は、グーグル合同会社が提供するサービスで、アプリケーションをインストールする必要がなく、プログラミングの知識がない人でも、誰もが気軽に機械学習のモデルを作成することができます。さまざまなタイプのプロジェクトが作成可能ですが、今回は「画像プロジェクト」を使用し、画像解析のモデルを作成しましょう。
サイト URL：https://teachablemachine.withgoogle.com/train

２ＡＩ
利活用を体
験する(1)
コンテン
ツ編

やってみよう Teachable Machine にアクセスする
Teachable Machine にアクセスして「画像プロジェクト」を立ち上げ、画面に表示される内容を確認しましょう。
解説動画「

S2S2_02_Teachable Machine にアクセスする」を視聴し、確認しましょう。

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1 教師あり学習で購入の未来を予測する

STEP

教師あり学習とは、機械学習の 1 つで、人間が用意した正解パターン（教師）に基づき、回帰や分類のアプローチでモデルを構築する AI の手法の 1 つです。スマートフォンの普及以降、企業や団体がさまざまなビッグデータを活用できるようになり、この方法が普及しました。
この STEP では、教師あり学習の手法を確認し、活用体験しましょう。

１ 今回利用する「教師あり学習」の手法
今回は数値データを用いて教師あり学習を体験します。データの前処理で行なう「標準化」については Section1 STEP1 で、「ランダムフォレスト」の理論は Section1 STEP2 で紹介しました。ここではそれらの具体的な実践手法を確認しましょう。

■ 標準化
標準化は、平均値からの偏差（平均値からのずれ＝平均値を中心 0 にした場合の値）を標準偏差で割ることで、データを平均「0」、分散「1」にスケーリングする処理です。下の例を見てみましょう。上の表には、お菓子とワインの価格が 5 個ずつ並んでいます。それ
ぞれの価格帯は 20～100 円、1,000～15,000 円と異なっています。これらの値を標準化した値が下の表になります。このように値のスケール（物差し）の基準を合わせることは、機械学習の実行前によく行なわれます。この方法は、大きな値を持つ特徴量が結果に過度な影響を与えることを防ぎ、同時にアルゴリズムの計算速度を向上させ、収束を早めることができます。
実際の価格（円）お菓子20506070

100

ワイン

1,000

3,000

6,800

13,00015,000

お菓子

-1.53

-0.38

0.00

0.38

1.53

ワイン

-1.24

-0.87

-0.18

0.96

1.33

標準化後の数値■ ランダムフォレスト
教師あり学習の「回帰」を行なうためにランダムフォレストのアルゴリズムを使用します。ランダムフォレストは、1 つの大規模なデータセットから「ランダム」にデータを抽出し、その抽出されたデータを利用して複数の決定木（森＝フォレスト）を構築することが、この名前の由来です。ランダムフォレストの「回帰」は、回帰分析と同様に「データに基づいてルールを作り予測する」という点では考え方は同じですが、アプローチの仕方が異なります。

84Section 3 ｜ STEP 1｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜

例えば、「気温とサイダーの販売数（箱）」のデータが与えられた場合、回帰分析は「販売数=250×気温+5,000」のようにデータの関係性を数式で表します。
一方、ランダムフォレストの回帰は「気温が 30 度以上の場合、サイダーの販売数は 13,000 箱。
30 度未満の場合、サイダーの販売数は 12,000 箱」のように場合分けを大量に行ない、どのような条件が揃うとどのくらいの販売数が期待できるかをモデル化します。つまり、データをもとに複数の決定木を用意し、各決定木から得られた結果から、平均値や中央値を取ることで最終結果を得ています。これは分類からの派生した結果であるため、これら全体を方程式のように定式化できません。回帰分析は Excel でも手軽に行なうことができますが、ランダムフォレストは、大規模で複雑なデータの関係性や特徴にも対応でき、予測精度も優れているため、データ活用業務に適しています。

３■ ランダムフォレストの評価指標
ランダムフォレストを実行した後に、モデルを評価する指標がいくつかあります。今回は２つの指標を確認しましょう。
平均絶対誤差（Mean Absolute Error：MAE）とは、回帰モデルの誤差を評価する指標です。

ＡＩ
利活用を体
験する
(2)
数値編

MAE は予測誤差の大きさを評価する指標であり、0 により近く、値が小さいほど予測精度が高いと言えます。また、MAE は外れ値の影響を受けにくいという特性も持っています。

変数重要度とは、各特徴量がモデルに寄与している貢献度を示す指標です。各特徴量間で比較することでその貢献度を知ることができます。
これらの理論に基づいた手法は、次からの体験学習で登場します。実際に見て手を動かして確認していきましょう。

85

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ここからは、企業のデータ活用現場を疑似体験しましょう。

■ 体験するシチュエーション
あなたはインターネットサイトと店舗で食品を販売している会社で、今後の売上予想の参考情報を集め、解析する仕事をしています。
自社で販売した商品の売上データから、購入品の関係性をもとに、有用な情報を得ようとしています。今回はこのシーンを、海外の購買データで体験してみましょう。

■ 今回の体験テーマ
顧客の特性や行動が、購入品の種類とその消費額にどう関係しているかを学習し、需要量予測をするための参考情報を得る。

データサイエンティストとして、取り組んでみましょう。
AI を用いて予測（回帰）を実施しましょう。

86Section 3 ｜ STEP 1｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜１ データの中をチェックしよう■ 使用するデータについて
今回は AI のオープンデータサイト「Kaggle」で出品されているデータを利用します。

作者：Aman Chauhan
タイトル：Company's Ideal Customers | Marketing Strategy(企業の理想的な顧客 | マーケティング戦略)
URL：
https://www.kaggle.com/datasets/whenamancodes/customer-personality-analysis/data
元データ：marketing_campaign.csv (220.19 kB)

作者のオリジナルデータには、顧客の年齢や家族構成等の属性情報、そして購入された製品や販売活動に関する情報が含まれています。今回の教材データは、機械学習の体験活動がしやすいよう、オリジナルデータの中から必要な情報を選択・抽出しています。
フォルダ『S3S1_教師あり学習』には、２つのファイルが含まれています。

３・Regression1.ipynb （実行プログラム）
・marketing_campaign_NumStorePurchases.csv（解析用 CSV データ）

CSV データを Excel またはメモ帳で開き、全体的にどのようなデータとなっているのか確認しましょう。

ＡＩ
利活用を体
験する(2)
数値
編87

｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜

1 AI の倫理と法律

STEP

Lesson １

AI 倫理｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜

倫理とは、人として行なって良いこと、悪いことの規準となるものです。AI を始め、技術の進歩は私たちの生活を飛躍的に便利にしてくれます。一方で、使い方を間違えると大きな被害を与えることになりかねない側面も持ち合わせています。利用している人にとって、意図しない結果をもたらすことも考えられます。その結果が人の倫理に反することもあるでしょう。AI を安全に効果的に利活用するための、基本となる考え方を理解しましょう。

１ AI モラル 心がまえ
■ 基本理念 FAT
AI の社会実装の際に、FAT（Fairness, Accountability and Transparency）というキーワードが国際的に重要視されています。
●Fairness（公平性）
人種や性別等、公平性に配慮したシステムに関する研究●Accountability（説明責任）
AI による意思決定とその結果に対する説明責任に関する研究●Transparency（透明性）
AI 開発や利活用に関する透明性の研究■ ELSIELSI（Ethical, Legal and Social Issues）とは、倫理や法律、および社会的影響を考慮するべきだという考え方です。もともとは、ヒトゲノム計画「人間の遺伝情報のすべてを解読する研究計画」の際に登場した概念ですが、AI やデータサイエンスの分野でも重要な考え方となっています。技術的に可能であったとしても、作っても問題がないのか、世に生み出しても大丈夫なのか、人間が考慮しなければなりません。便利さを追い求めて AI を用いることで、誰かの人権を侵害していないか等の倫理的な懸念は、AI を使用する人間が、常に注意しておくべきことと言えます。
新しい科学技術が世の中に活用されるためには、倫理的、法的、社会的に問題がないか、すべての課題を解決する必要があります。

128

倫理的
EthicalLegal
法的Social Issues 社会的課題

Section 4 ｜ STEP 1｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜■ 責任ある AI
AI を利活用した結果、例えば大きな事故や損害にあたる行為を招いた場合、機械である AI 自体が責任をとることはできません。必然的に AI の開発者および利用者が責任を負うことになりますが、その責任の所在は明確になっておらず、法律的にも整備されていません。
ディープラーニング等の高度な計算処理の中では、「なぜそのような結果を出力したのか」の内部理解をすることは難しいとされています。また、対話型生成 AI が、事実とは異なる不正確な内容を回答するハルシネーションという現象も問題視されています。
AI の予測、判断の過程や理由がわからなければ、安心して社会で運用していくことができません。そのため、AI の社会実装が進む中、公平性、透明性が問題視されており、説明可能な AI（XAI：Explainable AI）が求められています。

■ バイアス
バイアスとは、「偏り」を意味する単語です。人間は、正しくない情報でも一定の条件下で好ましく感じてしまう脳の認知機能があるため、都合のよい結論を導くデータや方法を選ぶ可能性があります。そのような結果にはバイアスが伴う危険性があります。
例えば、学習データの数が少なかったり、限られた環境下のデータであったりする場合には、AI が誤った特徴を抽出してしまうことがあります。また、性別、人種、国籍等の社会の差別構造が、無意識のうちにデータの公正さを欠いていることもあります。さらに、AI を活用する際の設計や実装、運用等の各段階でバイアスが生まれ、さらに増幅する可能性があります。
これらを防ぐには、まず、個人の思い込みを減らすことが必要です。一人でデータ収集方法

４
ＡＩのさ
らなる活
用をめ
ざしてや結果の提供方法等を検討・対応すると、バイアスが生じやすい状況になります。
また、AI は常に学習するため、出力される情報は変化していきます。そして、これまで以上に人間が発信した情報と AI が出力した情報は混在していきます。そのため、データの収集対象や範囲等をよく確認しなくてはなりません。バイアスの影響が懸念されるデータは消去・置換えすることも有用でしょう。

２ 生成 AI との付き合い方■ 従来の AI と生成 AI の違い
機械学習（Machine Learning）は、コンピュータの性能向上とさまざまな大容量データの活用により、認識、検出、予測、分類等の学習トレーニングを行ない、結果を可視化することで、人間の意思決定の精度向上や業務処理の自動化・効率化を実現できるようになりました。
一方、生成 AI の出現により、文章や画像、音楽、プログラム等、新たなコンテンツの創作が可能になりました。人間が担っていたクリエイティブな作業を代替・補完するようになり、今までには思いつかなかったアイデアが創出されるかもしれません。

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