AI

ゼロから学ぶ

入 門講 座著

阿部晋也

Artificial Intelligenceはじめに日常的に聞くようになった「AI」。
「とても便利で世の中を変えるようなもの…というイメージぐらいはあるけれど、実際のところAIって何なのかよく分かっていない」というあなたにぴったりの本書では、既に様々な分野で活用されているAIの具体例をもとにして分かりやすく解説します。
AIとは何かの全体像やビジネスにおいて特によく活用されている機械学習やディープラーニングの基本的な知識について学習し、様々な所にあるAIを用いた製品・サービスの事例を通じて具体的にイメージできるものとして理解します。
また、AIを理解するうえで知っておくべき課題についても学習し、AIは「何ができて・何ができない」かをイメージできるようにします。

AIAIの役割や可能性を理解すれば、それを用いた新規製品・サービス・事業の創出など、様々なビジネス展開へのきっかけとすることができるでしょう。

ArtificialIntelligence
23

目次
はじめに

2

本 書の使い方6

Chapter :4 AI分野の問題
4-1
4-2

Chapter :1 A I のこと知っていますか？
1-1
1-2
1-3

A Iにどのようなイメージを持っていますか？

すでにA Iは日常 生 活に浸 透しています
A I 関 連のビジネス

まとめ 第 1 章の振り返り

4-3
4-4

124-5

15

2-2
2-3

それでA Iをどうすれ ばよい？
利 用するA I
作るA I

まとめ 第 2 章の振り返り

Chapter :3-2

A Iの背 景・歴 史

機 械 学 習とディープラーニング の概 要

まとめ 第 3 章の振り返り

強いA I・弱いAI

64

シンボルグラウンディング 問 題66

シンギュラリティ

5-2

30

5-3

32

5-436

機械学習

ディープラーニング

教 師あり学 習と教 師なし学 習
強化学習

まとめ 第 5 章の振り返り

42

Chapter :

68
70

6-1

45

6-254

6-356

6-4

ワークシート
解答一覧索引74
808486886 これからA Iを学 習するた めに
A Iと倫 理A Iプロジェクトの特 徴 的なフェーズ
総 合 的な判 断はA Iはできない

さぁ、学 習を始めよう！

まとめ 第 6 章の振り返り

461

5 機械学習とディープラーニングの概要
5-1

3 A Iに 関する動 向3-1

フレーム問 題26

2 利 用するA Iと作るA I
2-1

59

まとめ 第 4 章の振り返り

20

Chapter :Chapter :トイ・プロブレム問 題

91
93
96
99
101

102
104
108

5

本 書の使い方
本書はeラーニング「ゼロから学ぶAI入門講座」（※）の講義をリアルに紙面上で再現しました。講義の臨場感を感じられるよう、できるだけ講師の言葉をそのままにお届けしています。
本書の特長として、「ワークブックテキスト」としてお使い頂けます。基本的な知識習得・理解をするための「テキスト」
としての側面と、手を動かし知識習得・理解をする

テキスト

学びを定着させる

ワークブック

あなたが作り上げる

ワークブックテキスト

動画を視聴
自分で調べる
書き込む
読み込むてその学びを定着させる「ワークブック」
としての二つの側面を持っています。ただ読むだけのテキストではなく、解いたら終わりのワークブック
でもなく、その両方の機能を備えたのが「ワークブックテキスト」
です。
まずはテキストを読んで基礎学習を進め大まかな流れを掴んでくださ確実に身に付く！！

い。次に、本文随所に設けられた空欄を埋めるワークとして、キーワードを自分自身で書き込んでください。
「ゼロから学ぶAI入門講座」のeラー
ニング動画（※）を視聴して講師の説明を聞き取る方法もありますし、自分自身で書籍やネット等を使い調べる方法もあるでしょう。空欄に当てはまる正解は巻末に掲載していますので、答え合わせをしてみてください。
空欄が埋まり文章が完成されれば、完全版のテキストが出来上がります。完成したテキストを繰り返し読むことでさらに理解を深めてください。
自分自身で読んだり、見聞きしたり、調べたり、そして手を動かして書いて、さらには正解かどうかを確認したり…と、様々な感覚を用いて「体験」することで、ただ読むだけでは得られない学習効果を得ることができるでしょう。
テキストを「あなたが作り上げる」、そんなイメージで取り組んでみてください。

6※ eラーニングの申込先…https://www.cogaku.co.jp

7Chapter

Artificial
Intelligence81

ゼロから学ぶ AI 入門講座をお送りします。今回講師を担当させていただきます阿部晋也と申します。どうぞよろしくお願いいたします。

ところ、統一的な考え方、これをここでチェックしていただきたいと思います。
まず1章のポイントですけれども、「AIとは一体何か」というところ、これを考えていただきたいと思います。AI のイメージを掴んでいただきたいと、そういうふうに考えています。

1

AI のこと知っていますか？

Chapter1

AI のこと知っていますか？

いずれにしても AI に対して、こういうような考え方だよといった

また、日常生活や様々な分野においてもう既に AI という技術はい
1 章では「AI とは何か」について考えていきます。この講座を受講されるにあたって、「AI っていうのはニュースで聞いたことがあるよ」

ろんなところに使われています。なので、どういうところに使われているのかといったところを俯瞰していただきたいと思います。というような方、「ちょっと AI 興味持ってるよ」っていう方もいると思いますし、あとは会社の中で「AI について勉強してこいよ」というふうに指示をされたという人もいるかもしれません。

第1章のポイントAIとはいったい何？AIのイメージを掴みましょう
日常生活やさまざまな分野ですでにAIが利用されているという現状を理解します1011

AI にどのようなイメージを持っていますか？

 人工知能 ＝

まず、AI に皆さんどのようなイメージを持っているでしょうか？

1
アーティフィシャル・インテリジェンス
映画に登場する近未来だよね︖

何かいろんな考え方があるかもしれません。例えば近未来の世界のロボットに搭載されているものでしょ︖

技術かなっていうふうに思っている人もいるかもしれませんし、ロで私たちの仕事が無くなる︖︕

ボットに搭載されている技術だよねっていうふうに思っているかもしれない。いやだけど AI ってなんかちょっと怖い存在だなと、私達の仕事がなくなっちゃうんじゃないかなとか、そういうふうに思っ 様々な学者が提唱し、実は明確な定義が存在していません。ている人もいるかもしれないと思うんですね。

 人間と同じような知能を人工知能とすれば、本当の意味での人工知能はまだできていないという意見もあります。
図 1.1

AIにどのようなイメージを持っていますか？

1-1

本当の意味での人工知能はまだできていない

AI は日本語では人工知能と呼ばれていて、この講座では AI と呼んでいきます。Artificial Intelligence の略ですね。この AI は、実は様々な学者の人が「AI はこうだよ」、「いや私はこうだよ」というふうにいろ ん な 定 義 を し て い て、 実 は 明 確 な そ の 定 義 と い う の は（①）というふうに言われているわけなんですね。

人と同じような知能を人工知能・AI と呼ぶとすると、本当の意味で人間と同じ、例えば思考を持っているだとか何か感情を持っているだとか、そういうような AI・人工知能というのはまだできていないんじゃないかというような意見もあるんですね。

1213

この講座では、AI を「人間の知能そのものをコンピュータで再現す

1-2

すでに AI は日常生活に浸透していますなので例えば、人間のいろんな判断をするようなところだとか、さて、AI は日常生活にいろいろ浸透しています。検索エンジンで分類するところだとか、そういうようなことをコンピュータで再現

Google を使っている人もいるかもしれませんが、図 1.2 のようにしてるという形なんですね。ちょっともう既に「何か難しい！もう私Google では Rank Brain という仕組みが存在していて、この Rankの守備範囲じゃない！」というふうに思われる方もいらっしゃるかも

Brain の仕組みに AI が応用されています。

しれませんが、AI というのはたかがシステムなんですね。プログラ
ミングされた何かのシステムというような形でプログラムそのものになりますから、得体の知れないものが何か動くというような形で

1

すでに AI は日常生活に浸透していまする仕組み」と定義しておこうと思います。

はないので、そのあたりは安心していただければいいかなというふうに思います。
そういうような AI の技術が昔に比べるとすごく簡単にできるようになりました。なので皆さんの中でも AI の案件があれば最初にプロジェクトのメンバー全員で「AI っていうのはこうだよね」というふうに定義しておくといいかなと思います。
図 1.2

14

Google の Rank Brain

15例えば「コーヒーまた、通販サイトの大手 Amazon でもこの AI の技術というのが使関連するところ、機械に関連するところをいろいろ計算して、どれわれています。AI の技術の中でも、レコメンドエンジンというふうが関連性が高いのかを書き出していきます。に呼ばれています。ちょっとこれまた何か難しいような感じかもし関連性の高いところが上の方に来て関連性が低いところが次のれませんが、レコメンドするってことは要するにおすすめの商品でページに行くというような計算を Google の方ではしているという形すよと提示してくれるんですよね。ショッピングサイトでユーザーになりますね。ここでも AI が使われています。

に対するおすすめの商品を提示するときに、このレコメンドエンジ検索結果の順番を誰が決めるのかというと、ここで AI が使われてンというのを使っています。レコメンドエンジンの中身のところでいるんですね。なので、これは関連性が高くて有益なサイトだろう

AI の技術が使われているということなんです。おすすめの商品を提といったところを上の方に表示しているというような形になってい案したりだとか、同じような買い物だとか行動を起こした人というます。のを分析するだとか、そういうところに使われています。

おすすめ商品を提案したり…
図 1.3

161

すでに AI は日常生活に浸透しています

マシーン」というふうに調べると、コーヒーに同じような買い物や行動を起こした人を分析

Amazon などで搭載されるレコメンドエンジン

17いろんなところでもう既に AI の技術が使われているんですね。何も、協調フィルタリングと呼ばれているものと、コンテンツベース・か珍しいことじゃなくて日常生活の Web サービスのところで実は使フィルタリングと呼ばれているものに分けることができます。

われています。

協調フィルタリングというのは、訪問者の行動のパターンと別の人の行動のパターン、A さんはこんなような商品買ってるよ、B さんはこんな商品買ってるよというような ( ②)だとか、ちょっと難しい言葉ですが共起性、こっちにこういったものが出現したらこっちにも出現するよというような、この共起性というのを解析しておすすめ商品を提示するといったものが協調フィル

1

すでに AI は日常生活に浸透しています

レコメンドエンジンというのはいくつか種類があるんですけれどタリングと呼ばれているものです。ちょっと高度な技術ですね。
また、コンテンツベース・フィルタリングと呼ばれているのは、いわゆるサイトの閲覧者の趣味嗜好といったところを登録しておいて、それとマッチングするかどうかを提示していくものが、コンテンツベース・フィルタリングと呼ばれているものになります。
このような AI の技術を導入することで最終的に、訪問した人が商品を買う割合 ( コンバージョンレート ) を高めるところに貢献していくというような形になります。

1819

AI 関連のビジネス

また予診だとか問診とか検査結果といったところをもう 1 回デー
タバンクに入れてあげると、疾患確立が変わるというような形なんですね。これは AI もそうですけれども、データの分析の例というよ

少し専門的なところを見ていくと、医療分野では例えば予診だとか問診、画像診断だとか、新薬の開発のところで使われています。
自治医科大学では、「ホワイトジャック」というかっこいいシステうな形で展開されているといったものになります。

1

AI 関連のビジネス

1-3

ムの名前ですけれども、そういったようなシステムも展開しています。( 図 1.4)

図 1.4

医療分野での活用例

いろんな情報をデータバンクというところに集めて、そこから「ホワイトジャック」という確率表を出します。そこから例えばこの人はこういうような病気をするんじゃないかという確率を出したりしていくといったところがポイントになります。

2021

金融分野のところでも（③カード会社では不正にクレジットカードを使われないようにする

んな IT の技術と金融の分野が融合していろいろサービス展開していために、従来だと人が決めたルールに基づいて、何か不正利用かもこうといったところがあります。ファイナンスとテクノロジーの融しれない・そうじゃないかもしれないといったところを分類して、合というような形になりますね。

不正利用かもしれないとなったら実際に店舗に問い合わせるというような形になりますけれども、このルールを決めてやっていくやり方（ルールベース）というのはちょっと限界があるんですね。最初の1

AI 関連のビジネス）と呼ばれるいろ

うちは大きな確率のルールというのが出てくるんですけど、なかなかそこに合わないところが出てくるのでやっぱり限界がある。これがルールベースなんですね。

図 1.5

22

金融分野での活用例

23図 1.6 左側のロボットは実はうまくつかめない状態なんですね。物グというもの ( これはまた他の章で解説していきます )、アルゴリズがつかめないんですけれども、それをうまくつかめるようにするた

ムですね、プログラムの仕組みで「これは駄目ですよ」というふうに判めには今までは覚えさせていたんです。こうやって動かすんだよと定すると、実はそっちの方が精度が大幅に向上して、駄目だといういうことを覚えさせてそれを記録させていたんですけども、それを不正利用を大幅に検知することができたというようなことで注目さAI の技術によってつかみ方を自分で学習するようになったんですね。

れました。こういうような判定のところでもよく使われています。

そうすると、図 1.6 右側のようにうまく物がつかめるようになったと

1

AI 関連のビジネス

一方で、皆さん図 1.5 右側に見ていただいているディープラーニンいうことです。こういうデータを学習するといったところもポイン
AI 関連のビジネスの中で最後ですけれども製造業。皆さんの中にトになってきます。

製 造 業 の 方 も い ら っ し ゃ る か な と 思 い ま す が、 例 え ば 工 場 の（④）だとか工程の改善のところにも使われていかがでしょうか？ 1 章では、AI の考え方だとか、AI の展開・ビいます。
「ロボットアームに学習させて自律的に物のつかみ方を習得ジネスのところについて確認をしてきました。
「人間の知能そのものする」という写真 ( 図 1.6) が載っていますけれども、これ実は AI で行をコンピュータで再現する仕組み」ということですけども人によってわれているんですね。

（⑤）が異なりますから意識統一ですね、AI のプロジェクトを始めるときにはまずは「AI っていうのはこうだよね」というような、意識統一をすることがすごく大切です。
また日常生活や様々な分野で既に AI が使われています。ショッピ
ングサイトだとか医療だとか金融だとか製造だとか、いろんな分野で使われていますので、「私は違うな」と思わずにやってみていただければと思います。

図 1.6

24

製造業分野での活用例

25

AIは “人間の知能そのものをコンピュータで再現する仕組み”
人によって、AIに対するイメージが異なる場合があるので意識統一が必要

検索サイトからショッピングサイト、医療・金融・製造など色々な分野で応用されています。まずはやってみましょう！

MEMO262

ArtificialIntelligence

日常生活やさまざまな分野ですでにAIが利用されています

Chapter

第1章の振り返り