AI（人工知能）を利用したサービスが増え、自身でAIを作りたいと考えるようになった人もいるのではないでしょうか？しかし、AIを1から作るのは現役エンジニアでも簡単なことではありません。まずはAIの基礎からステップバイステップで学んでいき、AIを作るフェーズまで紹介します。
AIの基本
AIを作るにしてもまずはAIの仕組みについて知っておく必要があります。
| 人工知能/AI（=Artificial Intelligence） | 人間の知能をコンピュータで再現する技術。 |
| 機械学習/ML（=Machine Learning） | AIを実現するための技術の一つ。 反復的に学習することで膨大なデータからパターン（特徴）を見つける技術。 人が特徴量を定義する必要がある。 |
| 人工ニューラルネットワーク/ANN | 人間の脳内にあるニューロン（神経細胞）の動作を模したコンピューティングシステム技術。 |
| 深層学習(ディープラーニング) | 機械学習を実現するための技術の一つ。 人工ニューラルネットワークを応用し、情報処理を多層化することで、コンピュータが自動で学習し、特徴量の定義を行う。 |
| 生成系AI | テキストや画像、動画、プログラムコードといった新しいコンテンツを生成するAI。 ニューラルネットワークやディープラーニングなどの技術を駆使してパターン（特徴）を学習し、それに基づいて新しいコンテンツを生成する。 ChatGPTをはじめとする生成系AIツールが注目を集めている。 |
AIができること・その活用例
| AIができること | 活用例 |
| 単純作業 | 事務作業の効率化 |
| 画像認識 | 顔認証 |
| 音声認識 | 議事録の自動筆記 |
| 物体認識 | 掃除ロボット、自動運転 |
| 自然言語処理 | 翻訳 チャットボット(テキストから自動で返答するロボット) |
| 異常検知 | サイバーセキュリティ |
| 分析と予測 | 株価予想 迷惑メールフィルタ(ベイジアンネットワーク) レコメンデーション機能 |
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AI開発に必要な知識・スキルは？
プログラミングスキル
プログラミングスキルはAI開発に欠かせません。なかでもよく用いられるのがPythonとSQLです。
Pythonは機械学習や深層学習で、大量のデータをAIに学習させる際、データ処理計算や統計処理を行うのに用いられます。ほかの言語と比べてもライブラリが豊富なため、あらゆる数値モデルに対応することもあってAI開発でよく利用されています。少ないコード量でプログラムが組めて、コードもシンプルで可読性が高いなどの特長を持つPythonはほかの言語と比べても習得しやすい言語です。
SQLは、AIに学習させるのに必要なデータベースの構築や処理に用いられるデータベース言語で、データベースの定義や操作ができます。AIにデータを与えるためには、前処理とも呼ばれるデータの構造化を行い、抽出・加工する必要がります。この作業はAI開発の大部分を占めるといわれる重要な工程です。SQLは、同じ構文で操作できるので、どのプログラミング言語とも組み合わせて利用できます。
ほかにも、高速処理をする必要がある場合はC++、既存システムを主にJavaScriptで行っている場合はAI作成もJavaScriptと、用途に適した言語を選ぶのがいいでしょう。
ただ、昨今、より簡単にAIを構築できるツールの普及が進み、コードを書かずともマウスで操作するようなAI作成ツールも増えています。
数学に関する知識
開発時にトラブルが発生した場合の原因特定や導き出された結果が適切か判断する際に一定以上の、線形代数や確率、統計学、微分・積分などの数学に関する知識が必要になります。
アルゴリズムに関する知識
ディープラーニングに用いられる「ニューラルネットワーク」という独自のアルゴリズムに関する知識も必要になります。
開発環境
現在、AI技術の開発が盛んに行われていますが、多くの場合はその目的に合わせてシステムを導入する必要があります。
AI開発では膨大なデータを取り扱うため、ビッグデータのストレージや機械学習や深層学習ができるだけの処理能力をもつコンピュータなど、システムを安定稼働させるだけの開発環境の整備も必要となります。ただ、AI開発は開発環境の環境構築や実装、データ収集、学習など、非常に手間やコストがかかります。
これらの一部は、クラウドサービスで補うことも可能で、最近では、AWS、Azure、GCPといったクラウドサービスの利用が拡大し、AI開発も手軽かつ効率的にできるようになりました。あらかじめ環境が整っていて、運用などに関するノウハウもある場合はオンプレミス型の方が自由度が高いなど、多くのメリットがありますが、新たに開発環境を導入するという場合はクラウドの方が手軽に導入でき、実際、利用も増加傾向にあります。
フレームワークやライブラリの活用
Pythonの知識やプログラミングスキルがあれば、一からAIモデルを設計・開発できますが、フレームワークやライブラリを活用したAI開発が主流です。フレームワークやライブラリは基本的な機能がひとまとめにパッケージ化されたもので、これらを使えば手軽に本格的なAI開発ができます。AI開発の急速な発展は、機械学習やディープラーニングに有効なフレームワークやライブラリが数多く登場したことも起因しています。
「PyTorch」や「TensorFlow」が有名です。
AIモデルの精度を左右するパラメータ調整
精度の高いAIモデルを作成するには、入力するデータの質と量の確保が重要です。間違いや曖昧さがなるべく少ないデータを集めましょう。AI開発の成功はAIモデルの精度がカギになってきます。データの入力だけでは求める答えが得られない場合もあります。これを調整するのが、重み係数といわれる「パラメータ」で、バイアスをかけて調整します。適切なAIモデルを設計するには数学的な知識や統計学、データ分析スキルも必要になってきます。
AIの作り方
次の4ステップでAIを作ります。
- AIの用途を決める
- 目的のデータを集める
- 学習モデルを作成する
- サービスに組み込む
初心者がゼロからオリジナルのAIを作るとなると時間がかかる上に専門的な知識と技術が求められるなど、難易度が高いので、既存のAI学習済みモデルやAI作成ツールの利用がおすすめです。
AIの用途を決める
まず、AI開発の目的を明確にし、どのようなAIを開発するか検討します。
開発予定のAIで本当に課題解決につながるか、AIでどの程度まで課題解決させるのか、AIの導入でどれほどのメリットがあるか、そもそも実現可能かといった、ビジネス面と技術面、両方の観点で検討します。
目的のデータを集める
AIに学習させるデータ（判断材料となるパターン）を集めます。AIは、さまざまなデータを読み込むことで学習していきます。データは不適切なものや曖昧なものば避け、なるべく明確で且つ傾向を導きやすいものにする必要があります。効率よく精度の高い分析を行うにはこういった点に注意しましょう。たとえば、人間の表情を判断する機能を作りたい場合は画像データが必要になりますし、テキスト解析をする場合は言語データが必要になります。どういったAIを作るかによって必要となるデータ量は異なるので、一連の手順を繰り返しながら、AIの精度を高めます。AIは、データを多く蓄積すればするほど分析や予測、特徴認識の精度が向上します。
データを自前で準備するのが難しい場合でも、インターネット上で無料で配布されているAPIやデータセットもあるので、それらを利用することでもデータを用意できます。試しに「データセット 無料」と検索してみるとかなりのWebページがヒットするはずです。Google社や楽天などの多くのデータを保有する大手企業から日本政府まで、幅広い企業や機関からデータセットが公開されています。
学習モデルを作成する
集めたデータをもとに学習モデルを作成します。学習モデルとはプログラムのことで、アルゴリズムやプログラミング言語で作成します。AIモデルは種類によって得意不得意があるので目的に応じて、作成するモデルを選択する必要があります。しかし、判断しにくい部分があるのでAI作成サービスの利用がおすすめです。
サービスに組み込む
完成した学習モデルをサービスに組み込みます。データが不足している場合はまたデータを収集して学習モデルを作成します。たとえば、運営サイトに24時間対応のカスタマー向けのサポートサービスを設置する場合、AIチャットを組み込みます。
【初心者向け】おすすめのAI作成ツール
ここからはプログラミング未経験者やAI開発初心者向けにAI作成ツールを紹介します。AI作成ツールには無料で利用できるものと有料のものがあります。また、有料のものでも一部無料で試せるものもあります。用途に合ったものを選びましょう。
Neural Network Console
Neural Network Consoleは、SONYが提供するAI作成ツールです。ドラッグ&ドロップで、完全ノンプログラミングで直感的且つ簡単にニューラルネットワークを設計することができます。
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning Studioは、Microsoft社が提供する、クラウド上で利用できるAI作成ツールです。プログラムを書かなくてもドラッグ＆ドロップで直感的に機械学習のモデルを構築できます。
IBM Watson
IBM Watsonは、IBM社が提供するAPIサービスで、AI作成ツールのなかでも利用者の多いツールです。テキスト構造を判断し要約する「Watson Discovery」や、音声をテキストに起こす「Watson Speech to Text」を提供しており、作業効率を上げるツールやチャットボットの開発におすすめです。
【プログラミング経験者向け】AI作成に適した言語・ライブラリ
プログラミングを駆使すればより複雑な処理を実行できるAIを作成できます。ここからは、プログラミング経験者向けにおすすめの言語を紹介します。
Python
Pythonは、機械学習や深層学習に必要なライブラリが揃っており、大量のデータをAIに学習させる際、データ処理計算や統計処理を行うのに用いられます。ほかの言語と比べてもライブラリが豊富なため、あらゆる数値モデルに対応することもあってAI開発でよく利用されています。少ないコード量でプログラムが組めて、コードもシンプルで可読性が高いなどの特長を持つPythonはほかの言語と比べても習得しやすい言語です。
SQL
SQLは、AIに学習させるのに必要なデータベースの構築や処理に用いられるデータベース言語で、データベースの管理・操作ができます。AIにデータを与えるためには、前処理とも呼ばれるデータの構造化を行い、抽出・加工する必要がります。この作業はAI開発の大部分を占めるといわれる重要な工程です。SQLは、同じ構文で操作できるので、どのプログラミング言語とも組み合わせて利用できます。
AIの勉強方法は？
書籍やインターネットで学習する方法があります。昨今では、YouTubeなどの動画サイトやエンジニアのコミュニティサイトなども充実していて多くの情報が手に入ります。
そして、より効率的に知識・スキルを習得するには、知識をつけながら実際に手を動かしてみるなど、インプットとアウトプットを繰り返していくことが重要です。特に独学の場合は、有識者に質問ができたりフィードバックをもらえるような環境があると、理解度が深まるでしょう。
ただ、AIに限らず、ITスキルを身につける際、どうしても課題にぶつかってしまうことはありますよね。特に独学だと、わからない部分をプロに質問できる機会を確保しにくく、モチベーションが続きにくいという側面があります。独学でモチベーションを維持する自信がない人にはプログラミングスクールという手もあります。費用は掛かりますが、その分スキルを身につけやすいです。しっかりと知識・スキルを習得して実践に活かしたいという人はプログラミングスクールがおすすめです。
プログラミングスクールならテックマニアがおすすめ！
ITスキル需要の高まりとともにプログラミングスクールも増えました。しかし、どのスクールに通うべきか迷ってしまう人もいるでしょう。そんな方にはテックマニアをおすすめします！これまで多くのITエンジニアを育成・輩出してきたテックマニアでもプログラミングスクールを開講しています。
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