【10分でわかる】AI開発の独学勉強方法を伝授!|導入事例や将来性もまるっと紹介

AIと聞いて皆様どの様なイメージをお持ちでしょうか。万能?仕事を奪う?……様々なイメージをお持ちかと思います。今回はAIの特徴や将来的な可能性をはじめAIを作りたいと志す方におすすめの勉強法をご紹介します。

そもそもAIとは?


AIとは「Artificial Intelligence」の略です。
これを2つに分類することができます。

特化型AI

ある特定の分野に特化しており、1つのタスクのみしかこなせません。
その代わり、特定のタスクにおいては人間と同等かそれ以上の処理を行うことが可能です。
現在、人々が目にするAIは全て「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「予測」などの特化型AIの技術です。
例えばApple社のSiriAmazon社のAlexaソフトバンク社のPepperは特化型AIと言えます。

汎用AI

ある特定の分野にのみ対応する機械的な特化型AIとは違い、人間と同じように様々な課題を処理が可能で人間と同じように「心を持つ」AIのことです。
現在のところ実現化への方法は明らかにされていません。
例えばドラえもん鉄腕アトムは汎用AIと言えます。

AIは私の生活や仕事をより豊かにそして便利にする一方で、「AIに仕事を奪われるのでは……?」と不安になる方も多いはずです。
近い将来、AIは私たちの生活にどのような生活を及ぼすのでしょうか?

数年後の私たちとAIって?


2015年に野村総合研究所が発表した、「日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に」によると、銀行窓口係や警備員、路線バス運転者のような仕事は、代替可能と言われています。
一方で、創造性や協調性が必要な業務や、非定型な業務は、将来においても人が担うようです。

AIが私たちの生活や仕事においてますます台頭するこれからの時代、「AI」というスキルを身につければますますあなたの可能性も広がることでしょう。

一見するとハードルを高く感じるスキルですが、AIはあくまでプログラムであり、プログラミングという単なる文字の羅列です。
AIの基礎となるアルゴリズムは、数学的なデータを元にしているので統計を学ぶことで理解できます。
また、プログラミングを学ぶ環境はネットや書籍、スクールなどたくさんあります。
統計についてもネットや書籍など、自分で学習するには充分と言えるほど揃っています。
ですが、充分すぎる故に多くの情報が錯誤して「自分に最も適した一つ」が見つけられない方も多いのではないでしょうか?
この記事の最後に、AIの学習をスタートする方に向けた厳選アドバイザーをご紹介します。

AIのスキルを身に勉強するべき2つのこと

プログラミング
ここからはAI開発者となる為に必要なスキルを2つご紹介します。

Python

AIを作るときに習得しなけれなばならないプログラミング言語がPythonです。
もちろん、他の言語では難しいという訳ではありませんが、AI開発において世界中で最も用いられているプログラミング言語はPythonです。
もう少し詳しく知りたいという方は、“プロ”に相談してみてもいいでしょう。

こんな人におすすめ
  • Pythonに関して広く知りたい方
  • 現役エンジニアに相談したい方

Pythonコードの相談承ります アメリカの大学で働く研究者がアドバイスします

こんな人におすすめ
  • 機械学習や画像処理など深い話を聞きたい方
  • AIエンジニアへの転職などをご検討の方

Python に関する相談に(ほぼ)何でも答えます ウェブ開発から機械学習、画像処理まで十数年のPython経験

Pythonを深掘りしたい方へ

Pythonに関する関連記事がございます。
ぜひこちらもご活用ください。

数学の知識(特に統計)

AIを作る上で最低限必要な知識となる数学。
具体的には、線形代数、微分積分、確率統計の分野がメインになってきます。

こんな人におすすめ
  • AI開発に必要な数学を基礎から学びたい方
  • 数学のレッスンが必要な方

統計学・機械学習・数学の個別レッスンをします これから学びたい人・使いたい人向けにオンラインで個別レッスン

AIを活用できる事例集

動画 公開
ここまで、AIにの可能性や勉強方法を紹介をしてきましたが「具体的にAIをどの様に活用するの?」という疑問も多いかと思います。
ここでは実際のAI活用事例をご紹介します。

製造業・工業生産

機械の故障を過去のデータに基づいて、確率的に予測して事前に告知することができます。
また、ベルトコンベアーに流れている商品の不良品の検知、排除も可能なのだとか。

交通

膨大な交通量のデータを集積・処理して、最適な交通信号の制御をすることができます。
また、航空分野においては、過去のフライト記録や天候データに基づいてフライト遅延を予測することもできるそうです。

マーケティング

膨大な交通量のデータを集積・処理して、将来的にはテレビ視聴率の予測することも出来ます。
また、商品・サービスに関するSNS上での評価を自動的に収集することも可能です。

以上、3つの具体的な事例を紹介しました。
その他にも、農業や教育、金融、小売など多くの業界でAI技術を活用することが可能です。
AI技術をうまく活用することで、人々の生活は確実に良くなるでしょう。

AI開発に向けた勉強方法


AIの特徴や可能性について紹介してきました。
ここまでお読みいただいた方の多くは、AIに強い関心をお持ちかと思います。
「AIを作れる人になりたい!でも、まずは何から学んだらいいのだろう……」とお悩みの方も多いかと思います。
そこで、そんな方に向けてAIの学習をサポートする、アドバイザーをご紹介します。

機械学習の分野に関心がある方におすすめ

Python×機械学習入門を教えます Pythonで機械学習を始めてみたい方に!

データサイエンスの分野に興味がある方におすすめ

機械学習・データサイエンスの勉強方法教えます これから学び始める方へ学習の進め方をお伝えします

機械学習基礎を教えてもらいたい方へ

機械学習基礎を教えます ゼロから勉強したい方AIエンジニアになったばかりの方向け

機械学習全般の疑問を解決したい方へ

機械学習全般の疑問にお答えします 皆様のデータ活用をサポートいたします。

機械学習・ディープラーニングの疑問を解決したい方へ

機械学習・ディープラーニングの疑問にお答えします 京都大学で博士号取得後、アメリカの大学で働く研究者がお手伝い

まとめ


AIとは、世の中をより一層豊かにする可能性のある素晴らしい技術です。
人の仕事をAIに取って代わる可能性は大いにありますが、まだまだ人間にしか出来ない仕事があるにも事実。

人間がAIと協働することで世の中はより一層豊かになることでしょう。

皆様がこの記事を読むことでAIを興味を持ち、AI開発者を志す方の背中を押すきっかけになることを心から願っています。

ココナラを詳しく見る