【図解】コレ1枚でわかる人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係
「人工知能／AI」という言葉が生まれたのは1956年のことでした。その後、半世紀以上にわたり研究が続けられてきました。この間、迷路やパズル、チェスや将棋といったゲームをうまく解くこと（探索と推論）から始まり、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピュータに登録し、専門家のような回答を導こうとする研究（ルールベースとエキスパートシステム）が行われてきました。しかし、人間が、世の中の全ての事象を辞書やルールとして登録することなどできません。また、世の中には普通にある矛盾するルールが与えられると処理ができなくなってしまうといった課題も抱えていました。そのため限られた分野では成果を上げられましたが、様々な分野で広く応用が利く「人間の"知能"」にはほど遠いもので、大きな成果をあげることはありませんでした。
その後、データを解析して、分類や区別、予測を行うための規則性やルールを見つけ出す手法「機械学習」が登場します。「機械学習」の考え方は以前からありましたが、コンピュータ性能が不十分で成果をあげられなかったのですが、コンピュータ性能の向上と新たな手法の開発により、この状況は大きく変わりました。また、インターネットの普及により大量の学習データを低コストで集められるようになったことも、この研究を加速してゆきました。
「機械学習」は、どの特徴に着目して分類や区別、判断をおこなえばうまくいくのか、すなわち「着目すべき特徴の選定とその組合せ（特徴量）」を人間が指定し、この特徴量の値を大量の学習データを分析することで見つけだし、得られた特徴量の値から、分類や区別をさせようという手法です。しかし、特徴量は人間が設計・登録しなければならず、その巧拙が結果を大きく左右していました。
その後、人間が画像を認識する脳の仕組みについて研究が進み、その成果を参考にした機械学習の手法である「ディープラーニング」が登場します。この技術は、特徴量の選定や組合せを人間ではなく、データから自動生成しようとするもので、人間の能力に依存せず、人間には気付くことができなかったより適切な特徴量を見つけ出すことができるようになり、その性能が大幅に向上しました。世の中の森羅万象を勝手に分類できる可能性が生まれたとも言えるでしょう。いまでは、画像認識に留まらず、音声認識や自然言語理解などで人間の能力を凌駕する性能を発揮するものや画像生成など、広範に利用されています。
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー／LiBRA
【7月度のコンテンツを更新しました】
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- RPAのプレゼンテーションに新しい資料を加えました。
- 講演資料：「デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略」を追加しました。
- 動画セミナーを3編追加いたしました。
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総集編
【改訂】総集編 2019年7月版・最新の資料を反映しました。
動画セミナー/ITソリューション塾・第31期
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用
ITソリューション塾・最新教材ライブラリー/ITソリューション塾・第31期
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用
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【新規】OMO（Online Merges with Offline） p.5
【新規】デジタル・トランスフォーメーションとOMO p.16
【新規】デジタイゼーションとデジタライゼーション p.22
【新規】DX事業とは p.43
【改訂】DXを支えるテクノロジー p.55
【新規】Legacy ITとModern IT p.54
【新規】事業戦略を考える p.79
サービス&アプリケーション・先進技術編／IoT
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サービス&アプリケーション・先進技術編／AI
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【改訂】知能・身体・外的環境とAI p.80
【改訂】機械と意識とAI p.81
【新規】学習と推論の関係 p.79
【新規】創造力とは何か P.114
ITインフラとプラットフォーム編
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【新規】なぜクラウド・ネイティブにシフトするのか p.105
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【新規】ERPの進化 ：業務システムの寄せ集めから次世代ERPへ p.18
【新規】SAPの提唱するインテリジェンス・エンタープライズp.19
【新規】SAPにおけるAIの定義（2018）p.20
【新規】SAP Leonardo ：ERP＋機械学習p.21
【新規】SAP Leonardo : ERP + AI = Intelligent Apps ! p.22
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テクノロジー･トピックス編
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