業務効率化や生産性向上を目指す場合には、AIや機械学習の導入が効果的です。この記事では、AIや機械学習の導入を検討している方に向けて、AIと機械学習の違いやそれぞれの学習方法、AIの活用事例などを解説します。ぜひ参考にしてください。

AI・機械学習の違い

ここでは、AIと機械学習の概要とそれぞれの違いについて解説します。

AIとは

AIとは「Artificial Intelligence」を略した言葉で、日本語に訳すと「人工知能」となります。AI技術の発達は目覚ましく、現在では業種や規模を問わずさまざまな企業でAIが活用されています。

AIを活用することで、従来は人の勘や経験に頼っていた業務においても、一定のロジックと過去のデータや実績などから最適解を導き出せるようになりました。また、AIが経験から学習することによって、新しいタスクにも柔軟に対応できるようになりました。

機械学習とは

機械学習は「ML(Machine Learning)」とも呼ばれている、AIを支える技術の1つです。機械学習では、アルゴリズムを用いて特定の分野のデータを解析し、その中から規則性や関係性などを見つけ出します。

機械学習は、AIの精度を高めるために利用されます。機械学習を活用することでAIがデータを直接学習できるようになるため、最適かつ正確な判断が可能となります。

AI学習に必要なプログラミングスキル

AI学習に必要なプログラミングスキルとしては、「Python(パイソン)」と「SQL」が挙げられます。ここでは、AI学習で必要になるプログラミング言語について解説します。

Python（パイソン）    

Pythonは汎用性が高く、数あるプログラミング言語の中でも人気の高い言語です。

機械学習では膨大な量のデータをAIに学習させるため、Pythonでのデータ処理計算や統計処理などが必要になります。Pythonの特徴はライブラリの豊富さにあります。データ解析や数値計算、AIや機械学習の開発などに特化した専門性の高いライブラリがあり、高度な機能をシンプルなコードで実装することができます。また、フレームワークを利用することにより、開発や運用、品質管理の効率化も可能になります。

SQL

SQLとは、データベースに関するプログラミング言語です。SQLを用いることでデータベースの操作や定義が行えるため、機械学習を行う際には必須になります。

データ分析の際には、データベースから直接必要なデータを取り出す場合があります。このようなデータベースの操作においてSQLを用いると、スムーズにデータ分析を行うことができるようになります。また、データの前処理などを実施する場合にも役立ちます。

AI・機械学習の効率的な学習方法

ここでは、AIについての知識を得るための効率的な学習方法を2つ紹介します。

スクールに通う

AI学習専門のスクールに通うことで専門的な知識を得ることができます。AI技術を習得するためには実務経験が重要になりますが、スクールに通って専門的な知識を習得することによって、実務経験も積みやすくなります。また、スクールを通じて学習用のコミュニティに所属する機会も得られるため、モチベーションを保ちやすく分からないことを聞きやすいなどのメリットもあります。

独学で学ぶ

オンライン学習サービスを活用して独学で学ぶ方法もあります。オンラインの学習サービスであれば自分の都合に合わせて学習ができ、仕事をしながらでも勉強を進めやすいなどのメリットがあります。しかし、AIの知識を全て独学でカバーすることは難しいため、一緒に学べる仲間を見つけるのも効果的です。また、独学の場合も実際に手を動かす作業が重要となるため、自分でコードを書きプログラムを実行する作業を行うと更に理解が深まります。

AIの活用事例

現在AIはさまざまな分野で活用されています。ここでは、AIの活用事例を4つ紹介します。

店舗の来店分析

AIを活用することで、店舗の来店分析が可能になります。AIカメラなどを利用すると、来店者の性別や年齢などの属性、店舗内での顧客の行動や購買履歴の把握、商品を選ぶ際のプロセスなどさまざまなデータを取得することができます。これらのデータをもとにして分析を行うと、店員の勘に頼らずに最適な陳列をすることができるようになり、効率化を図ることができます。

アパレルの需要予測

AIを用いることで、時系列分析で過去の売上データを分析し、画像認識技術で品物の特性と売上の傾向を分析することができ、客観的な需要予測を行うことが可能になります。また、商品発注にもAIを活用することができるため、発注に費やす時間の削減やAIの需要予測に基づいた発注量調整などにも役立ちます。

インターネットショッピングのレコメンド（おすすめ機能）

レコメンドとはオンラインショッピングのおすすめ機能のことで、機械学習により分析を行っています。ユーザーが検索した言葉や購入した商品などのデータを学習することで、関連商品をおすすめ商品としてユーザーに提示する仕組みです。ユーザごとにカスタマイズされたレコメンドにより、リピート率や顧客満足度の向上などが見込めます。

コールセンターの音声認識

コールセンター業界では人材不足が深刻化しているため、AIを活用した音声認識に注目が集まっています。機械学習の音声認識技術を活用することで電話の自動対応が可能になり人材不足の対策につながります。また、AIの音声認識技術では通話の内容をテキスト化することができるため、問い合わせなどの記録にも役立ちます。

まとめ

AI技術の発展により、業務にAIを導入する企業が増加しています。

AIの知識を得るためには、プログラミング言語やデータを扱った学習などが必要になりますが、スクールや独学などで学ぶことが可能です。しかし、一から独学で学習することは難しく時間もかかるため、AI活用に強いサービスを利用するのも効果的な学習方法です。

EAGLYSでは、構想策定から協働してアイデアを具現化できます。さまざまな種類のモデル設計を持ちAIアルゴリズムの設計を行うことも可能なため、AI導入やデータ活用を検討している方は、ぜひお問い合わせください。