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はじめに 画像認識は、コンピューターが画像や映像から特定の情報を抽出し、解析する技術を指します。AI（人工知能）やディープラーニングの進化により、その精度と応用範囲は飛躍的に広がりました。 私たちの身近な例では、顔認証システムやスマートフォンの画像検索機能、交通監視カメラのナンバープレート認識などが挙げられます。また、医療分野では疾患の早期発見、防犯では危険行動の検知、さらには製造業やマーケティングでの活用も進んでいます。 本記事では、画像認識の基本概念から、技術の種類や仕組み、具体的な活用事例まで詳しく解説し、これからの可能性を探ります。 画像認識とは 画像認識とは、コンピューターが画像や映像から特定のパターンや情報を分析・識別する技術のことを指します。これにより、人間が目で見て理解するようなタスクを機械が代替的に行えるようになります。 具体的には、画像内の物体を認識する「物体検出」、画像を分類する「画像分類」、画像内の顔や文字を特定する「顔認識」「文字認識」などが含まれます。 画像認識は、AI（人工知能）の一分野であるディープラーニング（深層学習）を活用することで、大量のデータを基に学習し、高度な認識精度を実現します。この技術は、カメラやセンサーを通じて取得した画像データを解析し、その中の特徴や構造を理解するプロセスで成り立っています。 近年では、医療分野での診断支援、交通分野での自動運転、防犯カメラでの異常検知、スマートフォンの画像検索機能など、さまざまな分野で広く利用されています。 画像認識は今や、私たちの生活や産業に欠かせない存在となり、日々進化を遂げています。 画像認識の歴史 画像認識の技術は、長い歴史を経て現在の高度なシステムに発展しました。その原点は1940年代に遡り、バーコードの発明によりデジタルデータを扱う基礎が築かれました。 その後、パソコンやデジタル機器の普及、さらには機械学習やディープラーニングの登場によって飛躍的な進化を遂げています。本章では、画像認識の歴史を年代ごとに詳しく解説します。 1940年代に画像認識の原点「バーコード」が登場 […]

はじめに 近年では、AIやチャットツールの普及により、人間が利用する日本語や英語などといった言語を理解できる技術「自然言語処理」が広まっています。自然言語処理（NLP）が注目されたのは、SNSやチャットアプリなどでテキストデータが増加したことが理由の一つです。 そもそも自然言語処理（NLP）とは、コンピュータが人間が使用する自然言語をコンピュータが理解し、処理できる技術です。自然言語処理はコンピュータが人間の指示を正しく理解することで、業務の効率化や人材不足の解消など多くの分野で注目を集めています。 インターネット上ではユーザーの興味やニーズに沿ったテキストデータが多数存在するようになり、企業ではマーケティング活動などで役立てることができます。このように企業に自然言語処理の技術を活用すると、これまで人間が紙で管理していた膨大な資料をテキストデータとして分析することが可能です。 しかし、企業で自然言語処理を導入を検討したい方や自然言語処理がどのような技術か気になる方は多いはずです。そこで、自然言語処理の特徴や他社でどのように活用されているか含めて解説していきます。 本記事では、自然言語処理（NLP）の特徴から事例・今後について詳しくご紹介していきます。 自然言語処理（NLP）とは 自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術です。自然言語処理が発展した背景には、コンピュータの処理能力やネットワーク技術の進歩により、大量のデータを活用できるようになったことです。 例えば、コンピュータに話しかけると異なる言語に翻訳してくれる翻訳技術やチャットボットなどさまざまな技術が進展しています。チャットボットでの自然言語処理は、入力された文章を的確に理解し、それに応じた回答を生成する技術です。 近年ではチャットボットは製品やサービスに対して顧客から問い合わせられた質問に、AIが回答するシステムとして活用されるケースが多いです。チャットボットに自然言語処理の技術を導入することで、人間のような自然な会話をリアルタイムで行えるようになりました。 自然言語処理の技術の一つである「汎用言語モデル」が開発され、「GPT-4」や「BERT」などが発表されました。 このように自然言語処理は人間の言葉を解析し、それを基にさまざまなタスクを自動化することが可能です。自然言語処理はまだまだ進化し続けており、今後はクラウド技術の活用やより精度の高い言語理解の生成が可能になると期待されています。 自然言語処理（NLP）の仕組み 自然言語処理（NLP）とは、コンピュータが人間の言語を理解し、生成するための技術です。自然言語処理では、準備「機械可読目録（辞書）／コーパス」から「形態素解析／構文解析／意味解析／文脈解析」という4つの工程が順番に行われています。