【図解】コレ１枚でわかる学習と推論

「学習」とは、データから「モデル」を作る計算処理です。例えば、学習データである「ネコ」、「イヌ」、「トリ」の画像から、それぞれの特長をうまく表すモデルを作ります。一方、「推論」は、比較対象データの特徴を「モデル」と照合して、結果を導く計算処理です。例えば、未知の写真から、身体部位のカタチ、目の配置、大きさなどの特徴を抽出し、「モデル」と照合して、ネコのモデルと一致する割合が高ければ、「ネコである」という結果を出力します。

それぞれの特徴を精緻に捉えたモデルを作ることで、推論の精度を高めることができます。そのためには、学習段階で膨大なデータで計算処理しなくてはならず、高性能なプロセッサーや大容量のストレージを用意しなければなりません。一方、「推論」は、対象となるデータから特徴を抽出し、モデルと照合する計算処理なので、「学習」ほどのプロセッサー能力やストレージ容量は不要です。

「学習」と「推論」は、汎用的なプロセッサーを使うこともできますが、昨今ではそれぞれに最適化されたプロセッサーも開発されています。

「学習」には、元々は画像処理のために開発されたGPU（Graphics Processing Unit）や「学習」に最適化された専用プロセッサーを大量に組み合わせた並列処理システムが使われており、そのためのクラウド･サービスも登場しています。一方、「推論」には、IoT機器に組み込むことも考慮された、低消費電力かつ高い推論性能を発揮する専用プロセッサーが登場しています。

「学習」は大規模な計算処理が必要なことから、データセンターやクラウドを使う場合がほとんどです。そこで、生成された「モデル」を、ネットワークを介して手もとの機器に送り、そこで「推論」を行います。得られた結果のデータを、再びクラウドにフィードバックして追学習させ、「モデル」の一層の最適化を行う仕組みが普及しています。

例えば、監視カメラに人を識別するためのモデルを入れておけば、家族などの予め登録された特定の人が来た場合と見知らぬ人が来た場合で、メッセージを変えてスマホに通知できます。また、そこで得られた成功や失敗をクラウドにおくり、さらに学習させれば、識別性能を向上できます。荷物が玄関先に置かれた、友人が訪ねて来たなど、様々な状況のモデルを登録しておくことで、それらを区別してメッセージ送ることもできます。

新入社員のための「１日研修／1万円」

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社会人として必要なITの常識を学び、ITに関わることのやり甲斐を考える

ChatGPTや生成AIの登場でビジネスの前提が大きく変わってしまいました。DXもまた再定義を余儀なくされています。アジャイル開発はもはや前提となりました。しかし、ChatGPTに代表される生成AIが何か、何ができるのかも知らず、DXとデジタル化を区別できず、なぜアジャイル開発なのかがわからないままに、現場に放り出されてしまえば、自信を無くしてしまいます。

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これからの営業の役割や仕事の進め方を学び、磨くべきスキルを考える

ChatGPTの登場により、ビジネス環境が大きく変わってしまいました。もはや、お客様からの要望や期待に応えて、迅速に対応するだけでは、営業は務まりません。お客様の良き相談相手、あるいは教師となって、お客様の要望や期待を引き出すことが、これからの営業には求められています。

AIやテクノロジーに任せるべきことはしっかりと任せ、人間の営業として何をすべきか、そのためにいかなる知識やスキルを身につけるべきなのか。そんな、これからの営業の基本を学びます。また、営業という仕事のやり甲斐や醍醐味についても、考えてもらえる機会を提供致します。