第1章
AI とは？
製造業の技術者の方々の中には、AIって言葉は聞いたことがあるけど、具体的に何？と思われている方もいらっしゃると思う。詳細な説明は、他の AI の専門書におまかせするとして、ここでは、「実用化設計」に最低限必要と思われるAI について説明する。
（AI と関連する IoT の概念も説明する。）

1.1

AI と IoT の定義

1.2

AI の歴史（ブーム）と各種 AI の手法

1.2.1

第 1 次ブーム（1950 年代後半〜1960 年代）

1.2.2

第 2 次ブーム（1980 年〜2000 年）

1.2.3

第 3 次ブーム（2010 年以降）

1.1

AI と IoT の定義

・AI（Artificial Intelligence：人工知能）「はじめに」で述べた通り、AI は 1956 年にアメリカのダートマス大学で開かれた研究集会で提唱された言葉であるが、学術的に確立した定義はない。そこで本書では、「（AI は） 機械（コンピュータ） が人間のように見たり、聞いたり、話したり、動いたりする技術の「頭脳」となる部分」だと考える。
・IoT（Internet of Things：モノのインターネット）
IoT という言葉を初めて使ったのは、1999 年、マサチューセッツ工科大学のAuto ID センター共同創始者であるケビン・アシュトン氏とされている。当時は RFID（電波を用いて Radio Frequency： 電磁界や電波などを用いた近距離の無線通信のタグのデータを非接触で読み書きするシステム）による商品管理システムをインターネットに譬えたものだった。それから約 20 年、センサやデバイスなどの機器の計測精度・通信機能の向上とコストダウンに加え、爆発的なインターネット・スマートフォンの普及によって、さまざまな計測機器・サービス機器とインターネットがつながるようになり、「自動運転」「交通管制」「物流」「医療分野」「製品の保全」に必要な情報が集められるようになった。言ってみれば、AI が「頭脳」なら、IoT は、AI に勉強をさせるための土台となる「情報（世間ではビッグデータと呼ばれている）」と私たちは考えている。

それでは、AI の歴史（ブーム）と、その内容について、振り返ってみる。

ここでは、AI・IoTの概念を学習します。
学術的な詳細は、他の専門書を参考ください。

2

第1章

1.2

AI とは？

 I の歴史（ブーム）と各種 AI のA
手法

AI の歴史（ブーム）の概要は、「はじめに」の冒頭で図示した。改めて、詳細について、振り返っていきたいと思う。

1.2.1

第 1 次ブーム（1950 年代後半〜1960 年代）

この時代は、本格的に「コンピュータ」と言われる計算機が登場し、次々とAI に関連するであろう、確率統計論を基本とした手法（アルゴリズム）が生まれた。いわば、統計的なデータを主とした「確率推論」法を用いて、正解を「探索」するという試みが行われた時代だと言える。簡単に説明すると、コンピュータが成功と失敗を繰り返しながら、分類分けや成功しそうな確率を考え、パズルやゲームを解く、あるいは迷路などのゴールを調べる手法である。主な、AI の土台となる統計的手法を図 1.2.1 に示す。

回帰・線形回帰・ロジスティック回帰・サポートベクターマシン（SVM）

木・決定木

ニューラルネット・単純パーセプトロン
・DNN・CNN・RNN

ベイズ（事後確率）

クラスタリング

アンサンブル学習

図 1.2.1 AI の基本となる、各種統計学手法（出典：総務省 ICT スキル総合習得教材 3 5：人工知能と機械学習）
3それでは、設計に活用できそうだと考えられる各種手法について、AI の歴史に沿って紹介する。
（1） 回帰分析（線形重回帰、非線形重回帰、応答局面法など）
入力データ（説明する変数）から得られる出力データ（説明される変数：実測データ、CAE データ等）を用いて、なるべく既存の解に近い近似関数（線形、非線形）を作成、入力データと出力データとの関係性を示す手法である。

近似関数から、設計者・生産技術者が求める「実用解」を求めるために用いられる古典的な手法でもある。線形重回帰手法については、Excel 等の分析ツールとしても組み込まれている。

（出典：総務省

図 1.2.2 回帰分析（非線形）例
ICT スキル総合習得教材 3 5：人工知能と機械学習）

応答局面法などは、CAEベンダー等で販売されている「最適化設計ソフト」等でよく使用されているね。

4

第1章

AI とは？

（2） 決定木
決定木（けっていぎ）は、木の枝のような段階を経て分かれる形（樹形図：じゅけいず）に判別基準を設定し、データを分類しながら、要因が結果に与える影響を分析する手法である。
図 1.2.3 に、簡単な例を示す。

決定木の例（スマートフォンの画面の品質）

図 1.2.3（3） クラスタリング
各標本を似たもの同士のグループ（これを「クラスタリング」と言う）へ分類する方法である。簡単なクラスタリングの例を図 1.2.4 に示す。
6655443322

1

100－1－1－2－2－3－3－4－4－5－5－6 －5 －4 －3 －2 －1 012345（a）クラスタリング前

6－6－6 －5 －4 －3 －2 －1 0123456－6（b）クラスタリング後

図 1.2.4 クラスタリング（出典：A Neural Network Playground http://playground.tensorflow.org）

5（4） ベイズ推論
ベイズ推論とは、条件付き確率に関して成り立つもので、トーマス・ベイズによって提唱された。
※「条件付き確率」というのは、ある事象が起こるという条件の下で、別の事象が起こる確率がどれくらいあるかを求めることである。前述の「決定木」の判断過程で使用されている考え方も「ベイズ推論」が土台となっており、また、後述の事例の中で紹介される「ベイズ最適化」の考え方の基本でもある。

以下の簡単な事例で説明する。
まず、「条件付き確率」を議論するための前提条件を「アタリマエ！」のベイズ推定の記事（https://atarimae.biz/archives/15536）をベースに説明する。
◎

前提条件
前提 1：各家庭はそれぞれ犬、猫を合わせて 2 匹飼っている。
（調査した家庭の数は 16 件）

前提 2：各家庭には、犬、猫の組み合わせが、飼った順に（犬、犬）、（犬、猫）、（猫、犬）、（猫、猫）の 4 パターンがあり、それぞれの存在確率は同じ（25 ％）とする。

（犬、犬）の家庭グループ（犬、猫）の家庭グループ（猫、犬）の家庭グループ猫、猫）の家庭グループ

図 1.2.5

6

前提条件

第1章

◎

AI とは？

検討例「A さんのご家庭には犬がいますか？」と聞いたら「いますよ」と答えた。この時、A さんのご家庭に猫がいる確率は？
この場合、答えは 2/3 になる。前提 2 より 2 匹の組み合わせは（犬、犬）、（犬、猫）、（猫、犬）、（猫、猫）の 4 パターンで、それぞれの存在確率は 25 ％である。このうち、「A さんのご家庭には犬がいますか？」という質問に「いますよ」と答えるのは（犬、犬）、（犬、猫）、（猫、犬）の 3 パターンで、そのうち、猫がいる組み合わせは（犬、猫）、（猫、犬）の 2 パターンになる。そのため、Aさんのご家庭に猫がいる存在確率は、2/3（67 ％）になる。

前提条件によって、求められる確率が変わってくるのですね。

Aさんは丸で囲ったうちの誰か？

2/3の確率で猫がいる。

いますよ？

あなたのご家庭に犬はいますか？

（犬、犬）の家庭グループ

いますよ？

（犬、猫）の家庭グループ

これは除外いますよ？

（猫、犬）の家庭グループ

図 1.2.6

猫、猫）の家庭グループ

検討結果
7

動物が犬か猫かの確率は 50 ％でも、条件が加わると確率が変わる。これがベイズ推論の重要なポイントである。
ベイズ推論による確率的思考は「推理力」を高める方法になる。
ベイズ推論は、AI の分析手法と言うよりも、AI に情報を与える IoT（ビッグデータ）を集め、AI に正確に情報を伝達する手段だと考えればよい。

ただし、質問の仕方ひとつで、AI に与える情報の「確率」が変わることを注意しておこう。
なお、現在は、ベイズ最適化を活用した「データ同化」と呼ばれる手法が開発され、天気予報や台風の進路予測、あるいは、地球温暖化の予測などに活用されている。（概要は、「第 3 次 AI ブーム」のところで説明する。）（5） ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロンと呼ばれる）とそのつながり（神経回路網）を、人工ニューロンという数式的なモデルで表現しようとしたものであり、1960 年代に提唱された。

ミニコラム

図 1.2.7

人工ニューロン

脳の知識を司るもっとも重要な器官は「大脳皮質」と言われている。
大脳皮質は、脳の表面にある厚さ 2 ミリ程度の薄い組織である。これは、「領8第1章

AI とは？

野」と呼ばれる約 50 個の領域に分かれており、領野ごとに視覚、聴覚、運動制御、行動計画、言語理解など様々な機能が担当されている。大脳皮質の個々の領野は、直径 500 ミクロン程度の細長い「マクロコラム」と呼ばれる柱状機
能単位の集合で、さらに 1 つの「マクロコラム」は、直径 50 ミクロン程度の「ミニコラム」と呼ばれる機能単位の集合になる。ミニコラムの中には 100 個ほどのニューロン（神経細胞）が回路を作っている。個々のニューロンは、他のニューロンからの入力を受け取り、出力値を計算して、他のニューロンに送る。そのニューロンどうしが神経回路網を模したつながりで結合し、巨大な神経回路をつくり、その中を情報が流れることで様々な脳の機能が実現される。
この仕組みを、機械で人工的に模倣したものが「ニューラルネットワーク」になる。
以上、第 1 次ブームにさまざまな統計学を基本とした手法が登場し、知的な活動を行えるようになったように見えるが、・基礎となるパソコンの性能が低くて計算時間がかかること。
・簡単なルール・分類と正解（ゴール）が厳密に決まっているもののみ解くことしかできず、ちょっと複雑な問題になると計算が発散し、解けない。
あるいは「推論」の結果と実際が異なることが多々ある。などの問題から、実用化には至らなかった。

人間の頭の中を機械で表現することって非常に難しいのだね。

9第1章

AI とは？

実験誤差真値（a） 正常な学習

図 1.2.18（b） 過学習

過学習の罠

それでは次に、これらを使って、どのように「設計・生産技術開発」で AI とCAE を融合した「実用化設計」が行えるかの事例案・事例を紹介する。

おつかれさまでした。
ちょっと休みましょうか…

23