【図解】コレ１枚でわかる従来の機械学習とディープ・ラーニングの違い

従来の機械学習は、「規則や関係を見つけるための着目点」すなわち「特徴量」を人間が決め、それに基づいて計算処理し、人間が結果（評価データ）を見て、うまく分類できるように特徴量を調整していました。しかし、ディープラーニングでは、その必要がありません。最適な特徴量をデータから見つけ、自動的に最適値を見つけ出します。

例えば、ベテランの職人がものづくりをする現場を想像してください。私たちは、道具の使い方、力加減、タイミングといった目に見える道具の使い方に着目し、その匠の技に感動するでしょう。しかし、見た目には分からない他の「何か」が、素晴らしい成果を生みだしているのかも知れません。職人に説明を求めても、たぶんうまく説明できないでしょう。

ディープラーニングはそんな「説明できない特徴量」も、データの中から見つけ出してくれます。例えば、次のようなことです。

• 品質検査のベテランは、素人には気付かない些細な不良を見つけ出す。
• 保守技術者は、機械の運転データから異常に気付き故障を未然に防ぐ。
• 警察官は、犯罪の発生場所やタイミングを長年の経験や勘で予想する。

うまく説明できないけれど、分類や識別、判断に大きな影響を与える特徴量はいろいろとあります。ディープラーニングは、そんな見た目には分からない、あるいは気付くことの難しい特徴量を、人間が教えることなくデータから見つけてくれるところが画期的なところなのです。

「人間が教えなくても、データさえ入力すれば、あらゆる事象の規則や法則、特徴を見つけ、分類整理できるようになる」

ニューラル・ネットワークの進化形として登場したディープ・ニューラルネットワーク、これを使ったディープラーニングが注目されるのは、この点にあります。人間は、言葉を使って伝えられることよりも多くのことを知っています。マイケル・ポランニーは、これを「暗黙知」と呼びました。ディープラーニングもまた、そんな暗黙知を見つけ出し、使えるようにしてくれます。

先に解説した「スケーリング則」に従い、今後さらに性能は高まり、その利用範囲も拡がっていくでしょう。

新入社員のための「１日研修／1万円」

今年で8年目を迎える恒例の"新入社員のための「１日研修／1万円」"の募集を始めました。

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。

そんな彼らに、いまのITの常識をわかりやすく、体系的に解説し、これから取り組む自分の仕事に自信とやり甲斐を持ってもらおうと企画しました。

お客様の話していることが分かる、社内の議論についてゆける、仕事が楽しくなる。そんな自信を手にして下さい。

【前提知識は不要】

ITについての前提知識は不要です。ITベンダー／SI事業者であるかどうかにかかわらず、ユーザー企業の皆様にもご参加頂けます。

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。