はじめに 近年ではAIや機械学習の進展が広がっており、その中で強化学習という技術が注目されています。強化学習は、システムにあらゆる環境でのシミュレーションを行わせ、状況ごとに最適な行動ができるよう人工知能（AI）に学習させる技術です。 強化学習は、入出力などの情報を与える必要はない代わりに、人間が報酬を与える必要があります。報酬とは、いわゆる行動に対するスコアであり、システムはこのスコアを高めようと試行錯誤するのが特徴です。 システム自身が試行錯誤を重ねるという方法により、さまざまな状況に対応できる人工知能（AI）を作り出すことができます。強化学習では入出力データを用意する必要がない性能から、自動運転やゲームAIなどの業界に導入され始めています。 しかし、自社で強化学習の導入を検討する際、どのような特徴や事例があるのか気になる方が多いはずです。今回は強化学習は具体的にどのようなものなのか、何ができるのかを現代社会での活用事例を交えながら解説します。 本記事では、強化学習の特徴と3つの具体例・活用事例について詳しくご紹介していきます。 強化学習とは 強化学習は、AIやコンピューターなどの「エージェント（学習者）」にデータを与えて学習させる「機械学習」の手法の一つです。エージェントが与えられたデータを手掛かりに試行錯誤して学び、データの価値を最大化する学習方法を指しています。 エージェントの学習方法には、「教師あり学習」と「教師なし学習」の2種類があります。教師あり学習はエージェントに正解を与えてパターンを学習させる手法で、教師なし学習は、正解がない状態からエージェントが自ら正解を探して学習する手法が特徴です。 プログラム自体が与えられた環境の観測を行い、一連の行動を踏まえた上で、より価値のある行動を学習していきます。 例えば、所有している株式では売却で最も得られる時期を見極めたり、テトリスで最も高いスコアを得られる消し方を予測したりする学習法などが代表的です。近年では掃除ロボットにも強化学習にも活用されています。掃除ロボットは、掃除を実行しながら多くのゴミを効率的に取れるルートを学習することで、継続的に適したルートを選択できることが強みです。 このように強化学習はこの環境を観測した技術を用いて、さまざまな分野で活用されています。 強化学習の基本用語 強化学習には、「エージェント」と「環境」・「アルゴリズム」と呼ばれる3つの構成要素が存在します。エージェントとは、環境内で行動を選択し、それに基づいて報酬を受け取るAIを指します。エージェントは、行動の選択を通じて報酬を最大化することを目指します。

はじめに 近年ではAI技術の進化に伴い、音声認識技術の精度は飛躍的に進歩しており、ビジネス用途においてコールセンターや製造業などといったさまざまな業界で活用が進んでいます。そもそも音声認識とは、音声データから人間の会話の内容をテキストに起こす技術です。 身近なところでは、「Siri」や「Googleアシスタント」などといったスマートフォンの音声入力機能などに音声認識のシステムが利用されています。音声認識システムは、ビジネスの現場で導入が広がっていて、議事録やコールセンター・自動翻訳などがあらゆる業界で活用され始めています。 しかし、自社で音声認識を導入したいとき、どのようなメリット・デメリットが含まれているのか気になる方が多いはずです。そこで今回は、音声認識システムの特徴からメリット・デメリットを具体的に説明していきます。 本記事では、音声認識の特徴と自社での導入事例について詳しくご紹介していきます。 音声認識とは 音声認識とは、人が発信した内容を解析し、音声データをテキストに変換する技術のことです。音声認識では、変化したデータと膨大な学習データを照らし合わせながら文字列を推測することで、初めて自然なテキストとして出力できるのが特徴です。 身近な例としては、スマートフォンの音声入力機能（SiriやGoogleアシスタント）などに搭載されています。AIを活用した音声認識であれば、データ入力を自動化させることができるだけでなく、その精度も高くすることができます。 音声認識技術は、1950年代にまだインターネットもなく、テレビや冷蔵庫・洗濯機などが発売されていた時期に研究が始まっていました。そんな頃に、人間の発する声や声道の研究が行われていました。 例えば、「あ」と発する時の用紙をX線で撮影し、声道がどう変化するのか構造を調べて数値化する研究が進められていました。1960年代には世界発の音声認識計算機が誕生し、0〜9までの数字やプラス・マイナスを含む16単語を認識でき、マイクでShoboxに話しかけて声で計算を行う技術が誕生しました。 2000年代以降は、機械学習やディープラーニングの進化により、音声認識の精度が飛躍的に向上しました。 スマートフォンの普及とともに、SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントが登場し、日常生活での利用が一般化しました。 従来、パソコンを操作して何かしらの命令を出すためには、マウスやキーボードを直接操作しなければなりませんでした。 その中で、SiriやGoogleアシスタントはAIを使った音声認識を利用しているので、文字の入力はもちろん、アプリケーションの起動・終了まで音声ひとつで行えるようになります。

はじめに 人工知能は、近年急速に進化し、私たちの日常生活やビジネスなどといったさまざまな分野において劇的な変革をもたらしています。そのため、AIは私たちにとって、生活を支える一つの技術となっています。 その背景にあるのが機械学習(Machine learning)という技術です。機械学習は、AIの構成要素の一つであり、コンピュータがデータから学習し、経験を通じて課題の遂行能力を向上させる技術です。 AIはロボット工学や自然言語処理・画像認識などといったさまざまな分野で驚異的な成果を上げていますが、これらの多くは機械学習アルゴリズムによって支えられています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントが代表的で、人間が話す言葉を理解し、適切な応答を返すのも機械学習の力によるものです。 機械学習で学習した結果を新たなデータに当てはめることで、発見した規則にしたがって将来を予測できることから、データ分析・予測や自然言語処理といったさまざまな分野で応用されています。 しかし、自社で機械学習にデータを学習させるためには、与えられた仕組みや活用事例などをチェックする必要があります。自社の業務で機械学習を活用するにあたって、ディープラーニングとの違いや手法などについて詳しく解説します。 本記事では、機械学習の特徴と3つの仕組みと7つの活用事例についてご紹介していきます。 機械学習とは 機械学習とは、コンピュータが膨大なデータを分析し、パターンや規則性を見つけ出すことで、予測や意思決定の精度を向上させる技術です。機会学習は、学習した結果を新たに得られたデータに適用することで、将来の予測やデータの分類が可能になります。 例えば、顔認識が機械学習に導入されてることが増えていることが一つです。 顔認識は、カメラに使われてることが多く、コンピュータに人間の顔を認識させるには大量のラベル付きの画像(教師データ)が必要です。 そこで人の場合、口が1つで、目が2つといった具合に、覚えた特徴をもとに顔認識を行っています。機械学習は、人間があらかじめルールを教え込むのではなく、コンピュータ自身がデータから判断の仕組みを作り上げることができます。 つまり、経験・パターンを通じて学んでいくという意味では、人間の学習にも少し似ているのです。このように機会学習は、見つけた特徴を新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行うことができます。