「日本の中堅中小企業にも影響大!「ビジネス」を変える革新的新技術」1

人工知能パート1

ご存知、AI(人工知能)。

AIの持つ影響力は計り知れません。

今、あらゆる分野で飛躍的に活用方法が広がってきています。

今回はAI(人工知能)についてお伝えします!

 

人工知能とは

昨今、ニュースなど話題になっているAI(人工知能)。

AIとは「Artificial Intelligence」の頭文字を取った言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。

人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことを指します。

つまり、「コンピュータが知的な作業を行う技術」に当たります。

 

将棋の世界ではすでに人間越え!

この人工知能がすでに人間越えしている事実は、ニュースなどでもご覧になっているかと思います。

特に将棋の世界で一躍有名となりました。

なかでも有名なのは、20174月の「電王戦」。

将棋界最高峰の当時29歳の佐藤天彦名人に挑んだのが、人工知能「ポナンザ」。

佐藤天彦名人はレジェンド羽生善治を破った天才プロ棋士です。

一方、人工知能のポナンザは東大卒の天才プログラマー、当時31歳の山本一成氏が生み出しました。

結果は、41敗で「ポナンザ」勝利。

もう、既に将棋の世界では人間はAI(人工知能)に太刀打ちできなくなってきています。

 

AIの強さのヒミツとは?

では、なぜ人工知能はこれほどまでに強いのでしょうか。

その理由の一つに「機械学習」があります。

機械学習とは、人工知能が「自らが学ぶ」技術。

ポナンザはプロ棋士の過去20年にわたる「5万局」にも及ぶデータを読み込ませ、自ら分析・解析を繰り返し、勝利の方程式を創造してきたと言われています。

この「5万局」という膨大な数字はどのようなものでしょうか。

例えば、人間が1日に1局、1年で360局、仮に100年継続したと仮定しても、3.6万局にしかなりません。

人間が一生将棋をしていても、この5万局には及ばない数字を解析、分析をしている技術、と言えそうです。

AIは、膨大なデータを分析し「最適解」を導き出しています。

 

AIは囲碁の世界でも人間越え!

このAIの大躍進は将棋界に限ったことではありません。

囲碁の世界でも同様です。

20161月、人工知能「AlphaGo」が世界最強の韓国イ・セドル九段棋士に41敗で勝利。

続いて、20175月、囲碁世界レーティング1位、中国の柯潔(カ・ケツ)九段に3連勝で圧勝しています。

囲碁の世界でもすでにAIは人間越えしている状況となっています。

AIさらなる進化

このように将棋の世界、囲碁の世界でAIの知名度は一気に高まりました。

AIは、さらなる目覚ましい発展を遂げてきています。

それが「ディープラーニング(深層学習)」という技術です。

ディープラーニング(深層学習)とは、「分けるための軸を自分で見つけることができる」ものを指します。

以下、わかりやすくご説明いたします。

私たちは「犬」を一目見ただけで「犬」だと判断できます。

人間にとっては当たり前のことですが、AIには「犬」というものの「特徴」を覚えさせる必要があります。

「どの部分」が犬と判断できる「特徴」なのかを識別させ、その特徴を元に認識した総体が「犬」であると理解させます。

これまで人工知能は、この「特徴とは何か」を人の手でプログラムし、認識させる必要がありました。

つまり「特徴とは何か」という部分を、自ら学習できないことがAIの最大の壁でもありました。

しかし、このディープラーニング(深層学習)は、高度に多層の特徴分類が連携し推測することができる技術。

「特徴とは何か」を推測し、「特徴とは何か」を自分で見つけ出すことができる技術となります。

つまり、人間が介在することなく「学ぶべきものは何か」を自ら理解できる、このようなブレイクスルーを達成した技術と言えるのかもしれません。

 

人工知能のレベル4段階

このディープランニーグが、今までのAIとどのように異なるのか、レベル別にご紹介いたします。

以下、人工知能のレベル4段階です。

【人工知能のレベル4段階】

Lv1:入力したことだけ

単純な制御プログラムのことです。

ここ数年前まで、私たちが一般的に生活に使っていた家電製品のことです。

入力したプログラムが、そのまま実行しているだけ。

マイコン制御のエアコンや洗濯機などです。

会社組織で例えると、パート・アルバイト、派遣社員などが該当するのかもしれません。

 

Lv2:ルールを理解して判断する

古典的なAIレベル。

ルールや仕組みを理解し、簡易的判断を実施することができます。

将棋のプログラムや掃除機ロボットなどです。

会社組織で例えると、一般社員に該当するかもしれません。

 

Lv3:ルールを改善し、より良い判断をする

機械学習を取り入れたAI

事前に学習した対応パターンや、人が設計した特徴量を使い、学習していくものを指します。

具体的には、検索エンジンやビッグデータ分析に使われています。

会社組織で例えると、係長や課長に該当するかもしれません。

 

Lv4:自分で判断基準を設計し、判断できる

ディープラーニング(深層学習)を取り入れたAI

最新の研究レベル段階です。

プログラム自体が大量のデータのインプットと特徴量抽出を繰り返し、「特徴量」の学習を自ら行います。

現在、最新将棋AIや顔画像認識、天気予報などにも使われ始めています。

会社組織で例えると、経営層に該当するかもしれません。

パート2に続く

 

著者:嵐

元東証一部上場企業のベンチャーキャピタリスト。
主に国内アーリーベンチャー企業に対し発掘、支援に従事。
多くのベンチャー企業経営者と面談、新技術や新サービス分野に強み。

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