人工知能がここ数年で社会に浸透し始めています。既に人工知能を活用したセキュリティ対策やマーケティングが進められています。人力でセキュリティ対策や営業データの分析等をすると労力が掛かります。ヒューマンエラーの頻発もありますし、人件費の高騰などもあり、人工知能の導入に多くの企業が積極的です。 ただし人工知能への懐疑的な見方もあります。AIによる画像分析やデータの仕分けの精度の低さを問題視する経営者の方々も少なくはありません。人工知能を導入しても精度が低く、結局人力で最終的な分析をしなければ二度手間です。 今日の人工知能には大まかに分けて二つの系統があります。ディープラーニング機能が無い物と教師データで学習済となったものです。人工知能は融通が利かない、結果の確度が低いという印象を持たれるのは、これまでのAI分析が教師データやディープラーニングを伴わないツールだったためです。 正確に言えばディープラーニングの伴わないプログラムは、予めインプットされたデータをフローチャート式に活用するだけの文字通り機械的なツールでした。ところが近年各現場で活用が進むAIは、予めインプットされた教師データをもとに自分で学習する機能を持っており、確かに最初に作成者が大量のラベル付きデータで学習させる必要はありますが、ファジーな結果にも臨機応変に対応出来たり、人の目では判別がつかないレベルの誤差にも気づいたり、自律的に学習を進めて確度の高い結果を瞬時に出す等、非常にハイレベルなツールに進歩しました。 人工知能の精度はディープラーニングがカギであり、大量の高品質なラベル付き画像を初期段階で用意する事が大事です。普通の企業内では作成をする事が難しく、一般的な組織はAI関連の外部企業に相談して作成代行をしてもらっているのが実情です。良質な手書きデータや個人の顔写真などを教師データとして採用する事で、文字通り人の頭脳と同等の自律的に考えて臨機応変に結果を出す、優れたツールとなり得るのです。