昨今、IT技術の中でAIが脚光を浴びています。
昨年2017年はAI元年、今年2018年はAI運用元年なんて呼ばれています。

身近なものでもAIの活用例はどんどん増えています。
例を出すとdocomoが今夏に発売するスマートフォンにはAIが搭載されており、カメラを使うときに自動的に最適な撮影モードを設定してくれるようです。
（食べ物を撮影しようとしたら食べ物が映えるように調整する等）

FunTre株式会社社内でも活用しようという意志が高まってきております。
そんなAIですが、では今のAIでは何が出来て何が出来ないのか正しく答えられる方はおりますでしょうか？
現在技術のAIはSF映画に出るようなAIでは決してありません。
当コラムではそんな今のAIで出来る事出来ない事を中心にAIの作り方について簡単に解説してみようと思います。

その1・AIは万能ではない

今のAIは決して万能ではありませんし汎用的ではありません。
将棋専用のAIはチェスに応用は出来ませんし、基本的にAIは特定のルールが決まっている事にしか対応できません。

将棋や囲碁などのボードゲームのAIはそのゲームのルール自体は教えないといけない訳です。
そのルールの中で最も強い方法をAIが自己学習してAIは作られていくわけです。

なのでAIは万能ではありません。
最初の一歩目は教える必要がありますし、人間が教えられないこと（ルール化できない事）はAIは出来ません。

その2・AIを作るには大量のデータが必要

AIを作るにはそのAIにさせたいことを学ばせるための大量のデータが必要です。
近年はデータ不要な学習方法も出ていますが、それは上記に書いたようなルールを教えて自己学習させる方法です。
逆にルール化しずらい物である画像認識や音声認識、データ解析、文章自動生成などにおいては学習用のデータが必要です。

データもただ集めて読み込ませるという事ではありません。
元のデータを集めたら、まずは分類分けして“学習用データセット”にする必要があります。

例えると色々な動物の写真を子供に見せても名前が分かるわけではありません。動物の写真ごとにこれはネコだ、これはイヌだと教えてあげないといけない訳です。
AIを作る時のデータもそのように分類分けする必要があるわけです。

なお最低限必要なデータ量は数百から数千パターンと言われています。

その3・AIは完成したら便利

AIは誤認識はありますが、うまく目的に沿った物が完成するととても便利であるのは間違いありません。
AIを用いた帳票管理や労務管理や、白黒の写真や絵に自動彩色するソフトウェア、コールセンターのサポートシステムや株の自動取引等々。
AIを利用することで超高速で処理したり、今まで人間でしか出来なかったことが出来るようになっています。

まとめ

AIが出来るようにルールを作るのはとても大変ですが、今までのプログラミングとは違いルールとデータさえあれば複雑なプログラミング抜きでAIを作れるのが今の人工知能の力です。
AIを活用したいという方はまず自分のビジネスにおいて何が自動化出来るのかやルール化出来るのかを考えるところから始めると良いと思います。