人工知能（AI）を支える流行りの技術「機械学習」って何？ ２/２

こんにちは、たもです。

前回、機械学習の概要について紹介しました。

tamoshu303.hateblo.jp

前回までの内容だと、「機械学習がどんなものかはわかったけど、具体的に何ができるの？」と思われる方もいるでしょう。

というわけで今回は、「機械学習で何ができるのか？」ということを紹介していきます。

高度な画像認識

従来人間の目でしかできなかった難しい認識・判断をするのに、機械学習を用いることで高精度な画像認識や分析ができるようになります。

画像認識は、機械学習の一手法である"Deep Learning"の登場により、大きく飛躍した分野です。

事例としては、

• 無人レジ。商品を置くと、置いた商品の画像から金額合計を計算する*1
• 医療支援。内視鏡画像から、胃がんを見つける*2
• トマト収穫ロボット。自動で収穫すべきトマトを画像で認識し、収穫する*3

あたりですね。農業なんかは高齢化も進んでますし、需要は高そうですなあ。

さらに身近なもので、写真の人物の性別変換できるSnapchatというアプリがあります*4。性別変換には、おそらく機械学習を使っているのではと思われます。

連続データ（時系列データ）の分析、予測

株価データや音声データ、文章などの連続データの分析や予測も、機械学習によって大きく進歩した分野です。

例えば、

• Google翻訳やDeepL翻訳などの機械翻訳*5
• 株価予測*6
• 音声デ－タを字幕化する*7

ですね。

リンクにも載せたDeepL翻訳は抜群の精度を誇っており、自分もよく利用させてもらっております。

音声データの字幕化は、テレワークやオンライン会議の普及も相まって、需要が高そうっすね。

その他

上記分類以外にも、いろいろございます。

• ネットショップのレコメンド機能（この商品を買った人はこんなものも買ってます、といったオススメ機能のこと）*8
• ゲームの敵キャラAIを育ててくれる、ゲーム開発支援AI*9
• etc...

ゲームAIを作るのに機械学習を使うとはちょっと驚き。

考えてみれば、ほどよい敵キャラの動作パターンを作るのって骨が折れそうだし、こういう技術が発達すると、ゲーム開発の現場も少しはラクになるかもしれませんね。

まとめ

以上、機械学習の応用事例紹介でした。

2012年にトロント大学のジェフリー・ヒントンらが開発したDeep Learningをきっかけに、機械学習は流行しました。

流行のおかげで、近年は初心者向けのチュートリアルや書籍も充実しています。また、機械学習用のツールやフレームワークが多く出ており、開発の敷居もずいぶん下がっています。

今回の記事で興味が湧いたら、勉強してみるのも面白いかもしれませんよ？

それでは。

参考文献

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト （EXAMPRESS） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ]

*1:https://www.acceluniverse.com/blog/developers/2020/02/Donuts.html

*2:https://www.nii.ac.jp/today/79/2.html

*3:https://news.panasonic.com/jp/stories/2018/57949.html

*4:https://gigazine.net/news/20190514-snapchats-gender-swapping/

*5:https://gigazine.net/news/20200323-deepl-translator-japanese/

*6:https://gendai.ismedia.jp/articles/-/56674

*7:https://ledge.ai/toshiba-tosclive/

*8:https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/amazonaws-67527573

*9:https://morikatron.ai/2019/09/cedec2019_luminous-productions/