AIを作成するには？必要な基礎知識や準備とともに具体的な流れを解説
AIを作成できれば、幅広い分野において便利に活用できる可能性があります。実際に、さまざまな場面でAIが活用されるようになってきました。
この記事では、AIを作成するためにはどのような知識が必要か確認したうえで、具体的な作成の流れを解説します。ニーズに適したAIの作成に向けて、ぜひ参考にしてください。
目次
初心者がAIを作成するための基礎知識
AIを作成するにはさまざまな知識が必要になります。ここでは、基礎知識をまとめて解説します。
初心者がAIを作るには？
ゼロの状態からAIを構築するためには、非常に高度な知識や技術が必要になってしまいます。
しかし、フレームワークやAPIを活用すれば、ある程度以上のプログラミングスキルがある人なら、たとえAIの開発経験がなくてもAIを作成できます。プログラミングの未経験者は、GUIベースのAIツールを使うと特別なプログラミング知識がなくてもAIの作成が可能です。
無料GUIツールとしては、たとえば直感的な設計が可能で学習や評価をスムーズに行えるNeural Network Consoleがあります。
AI作成に必要な技術
ここでは、AIの作成に必要な技術について、具体的にどのようなものがあるのかについて解説します。
機械学習
機械学習は、データをもとにして法則性を見つけ出し、自動的に短時間で結果を見出す仕組みです。一般的なプログラムの場合、開発者が設定した法則に基づいてデータを処理します。それに対して機械学習では、開発者が設定するのは基本的なルールのみです。データを解析して得られた結果をもとにし、自動的に判断します。
ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習に含まれる技術です。ただし、ディープラーニングは人工ニューラルネットワークを活用し、データから学習して新しいルールを自ら設定できます。
ディープラーニングなら、開発者が基本的なルールを設定しなくても、学習により自動的にルールを設定してデータを処理できます。
AIを作成して実現できることの具体例
AIを自分で作成できれば、さまざまな分野で幅広く活用できる可能性があります。ここでは、具体例を解説します。
故障予知や異常検知
工場などで使用している機械の使用状況をAIに学習させれば、異常の発生についても簡単に検知できます。故障の原因となる異常について、実際に故障が発生する前に把握できるため、事前の対策が可能です。
事前に故障を予知できることにより、製品を製造している途中で急に機械が停止するリスクを減らし、スムーズな稼動につなげられます。
本人認証
AIは画像認証にも対応可能です。人の顔の識別もできるため、顔認証による受付も実現できます。あらかじめ顔写真を登録してAIに学習させておけば、受付に来た人の顔をカメラで読み取って一致するかどうか確認できます。スムーズな受付が可能になるだけでなく、なりすましを防止するためのセキュリティ対策としても有効です。
ターゲティング
AIは膨大な量のデータも問題なく分析できます。たとえば顧客情報をAIに分析させれば、年齢や性別などの条件をもとにした振り分けも可能です。人間では時間がかかりすぎる作業でも、AIならスピーディに結果を導き出せます。この技術を利用すれば、マーケティングにおいてもより詳細なターゲティングがしやすくなるでしょう。
音声活用
AIの技術は音声認識にも導入されており、音声をテキストとして表示したり、音声で機械を操作したりできます。たとえば、スピーカーやスマートフォンなどに音声認識機能を搭載しているケースなどです。
また、自動応答や翻訳にも対応可能です。音声認識の精度は非常に高く、人間のように音声を正確に聞き分けられるようになっています。
AIを作成する前段階のポイント
AIを作成するためにはどのようなことを意識する必要があるのでしょうか。ここでは、ポイントを解説します。
プログラミングスキル
無料ツールを活用すれば、プログラミングスキルがなくてもAIを作成できます。ただし、より専門的で高度なAIを作成するためには、AIに必要なプログラミングスキルを身につけたほうが良いでしょう。具体的には、Pythonなどのプログラミング言語の修得が必要です。プログラミング経験がまったくない場合、より高度なAIを作成するには、必要なスキルを得られるまでに時間がかかってしまうでしょう。
AIに関する知識
無料ツールやフレームワークを利用することである程度のAIを簡単に作ることはできるようになりました。しかし、より高度なAIを作成する場合には、プログラミングスキルだけではなく、AI自体に関する基本的な知識は必要不可欠です。たとえば、機械学習やニューラルネットワークなど、さまざまな専門用語の意味や成り立ちAIに関する知識が不足していると、必要なシーンで最適なAIを選択することができず、AIの機能を活かしきれない可能性もあります。AIの高い技術を活かすためには、AIについてなるべく多く知識を得ておくと有利です。
AI作成の基本的な流れ
AIを作成するにはさまざまな手順を踏む必要があります。ここでは、基本的な流れについて、順を追って解説します。
データを収集する
AIはデータをもとに学習を進め、精度を上げていきます。データ収集はAIの精度を大きく左右するため、AIを作るうえでの必要不可欠な作業です。しっかりリソースを割いて対応しましょう。
学習データは、AIの精度に大きく関わってくるため手を抜かずに行う必要があります。そのため、自分たちで一からデータを集めるのではなく、一般に公開されているデータセットを活用するのもひとつの手です。最適な方法でデータを収集しましょう。
モデルを作って学習させる
モデルとはAIを作動させるための環境を意味しています。このモデルを作る際にプログラミング言語が必要になります。ただし、ツールを使う場合は専門的な知識やスキルがなくても、簡単にモデルの構築が可能です。
イメージどおりのモデルを完成させたら、あらかじめ収集しておいたデータを取り込んでAIによる学習をスタートさせましょう。
AIが正しく機能するかチェックする
AIによる学習がひととおり終わったら、学習どおりにAIが機能するか確認します。そのためには、テスト用のデータを用意してAIに取り込み、適切な判断ができるかチェックする必要があります。
期待していたほどの精度で機能しないときは改めてデータを収集し、再びAIに学習させましょう。データの質や量が向上すれば、AIの精度も高められる可能性があります。
最初から完璧なAIを完成できるわけではないため、学習を繰り返して精度を向上させましょう。
高度なAIには？
より高度なAIを作成するためにはさまざまな知識やスキルが必要です。それらを身につけるために、AIについてまとめられている書籍を参考にしましょう。
また、AIに関わる企業やプロのエンジニアは、AIに関する情報をブログや記事としてインターネット上に公開していることがあります。これらを参考にし、最新AIの動向などをチェックすることも大切です。
その他にも、プログラミングやAIの専門スクールで本格的に学習する方法もあります。
まとめ
近年、無料AIツールやフレームワークが拡充され、本来AIを作成するために、必要なプログラミングのスキルやAIの知識を身に付けていなくてもAIを活用できるようになってきました。これらをうまく利用し、自分たちにあった方法を選ぶことで
ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社の「Spresense」は拡張性が高く、消費電力が非常に少ないボードコンピュータです。エッジAIをはじめとして幅広く活用できるため、ぜひ利用してみてください。