形態素解析エンジンMeCabの使い方完全マニュアル〜Python編〜
今では機械に複数の言語を翻訳させたり、知りたい情報を検索サービスですぐに得られるようになりましたよね。実はこの背景には形態素解析という技術が大きく関係しています。 実はこの形態素解析は形態素解析エンジン「MeCab」で体験することができます。 それではこの形態素解析が体験できる形態素解析エンジン「MeCab」をPythonで利用する方法を説明していきましょう。 このMeCabとは形態素解析ができるソフトウェアのこと。単体で利用したり、プログラミング言語「Python」とMeCab連携して使うことが可能です。 そこでまずMeCabと形態素解析についての基本やどのような環境構築・準備が必要なのか。また、MeCabのインストール・Pythonと連携させる方法、PythonでMeCabを利用した形態素解析をする方法を具体的にお話します。 最後にはMeCabを使うときのポイントや、みなさんに併せてお
エンジニア以外でも知っておくべき、システム構築の意味と流れとは
DX(デジタルトランスフォーメーション) エンジニア以外でも知っておくべき、システム構築の意味と流れとは IT関係の仕事に関わっている人ならば、システム構築という言葉をどこかで聞いたことがありますよね。とくにエンジニアは、現場で働いてシステムを実装する側なだけであってシステム構築について聞いたことのある人が多い傾向でしょう。一方で、エンジニア以外はあまり馴染みがなく、聞いたことがない、もしくは聞いたことを忘れていることもあるかもしれません。 しかし、非エンジニアだけでなくエンジニアであっても、なぜシステム構築が必要なのか、システム構築ではどんな流れなのかについてはあまり知らないといった人もいるでしょう。システム構築について知っておけば、自社でシステム開発を行う、あるいはシステム会社に依頼する場合でもスムーズに開発の話を進められるに違いありません。 そこで今回は、システム構築について、その意
エンジニアは読んでおくべき機械学習論文の探し方
AI(人工知能)の著しい発展に大きく影響している技術のひとつである機械学習にも近年、注目が集まっています。そして、AI(人工知能)や機械学習の最新情報を知る手法の1つとして、論文を読むという選択があり、自分の目で見て実際の内容を理解することが出来るのです。ですが機械学習の論文と聞くと、専門機関や企業に所属していなければ目にすることが出来ないと考える人も多いですよね。 しかし、身の回りには必ずインターネットがある世の中。昔と違い知りたい情報や新しい情報はインターネット上で簡単に入手出来る時代になりました。 ですから今日は、機械学習の論文に限らず、論文を自分の目で読むべき理由や、探すのにおすすめなサイトや、自分で初めから読むのは厳しいと言った方におすすめなブログについて、お伝えしましょう。
人工知能を学びたい君へ。AIアプリの作り方を学べるサービスまとめ
近年では、人工知能(AI)という言葉をよく聞きますよね。人工知能（AI）とは人間の脳の仕組みを機械で実現しようというもので、ですからもちろん作ることが可能です。 その人工知能（AI）ですが、様々な場面で使われています。例えば、将棋界では人工知能（AI）を搭載した機械と人間が将棋を一緒に指したり。また、例えばSiriのような、人間が話しかけると機械音声で人工知能（AI）がそれに応じた返答をしてくれるものも、また人工知能（AI）の中の分野の一つである、ディープランニングを用いて株価予測も行われています。 ですから、みなさんはすでに人工知能（AI）と共存をしているのです。どこかしらの場面で必ず人工知能（AI）を使っています。 しかし、この人工知能（AI）を作るとなると専門家じゃないとできないと思っている方もいますよね。そんなことはありません。人工知能（AI）は自分で作ることも可能です。 そこで今
グーグルのAI支援「Google AI for Japan」が取り組む3つのこと
2019年7月、グーグルジャパンのブログにおいて、ある新たなAI（人工知能）に関するプログラムの発表が行われました。その名も「Google AI for Japan」。 これは、日本が社会的に困難な問題に立ち向かい、様々な課題を解決しようとするうえで、AI（人工知能）が果たすことのできる可能性をグーグルが独自に模索したものです。このプログラムによってグーグルは、日本のAI（人工知能）人材の育成支援や、AI（人工知能）分野の研究の活性化、さらにはビジネス・社会課題等の諸問題の解決に向けたAI（人工知能）の活用促進などを目指すとしています。 そこで今回は、グーグルが提起するこの「Google AI for Japan」の3つの取り組みについてご紹介しましょう。 すべては日本のために？ Google AI for Japanの全貌に迫る!! Google AI for Japanとは具体的にはど
機械学習を始めるにはフレームワークTensorflowを学ぼう！【入門編】
最近のトピックでは、AI(人工知能)に関するニュースをよくみますよね。 なぜここまでAI(人工知能)の開発やビジネス利用が熱くなっているのかというと、一つの要因としてAI(人工知能)の中の一つの技術である機械学習のフレームワークがここ最近で増えていることが挙げられます。 フレームワークとは、頭のいい人が作ったプログラムを一つにまとめて他の開発者が容易に開発できるようにしたもので、その中でも機械学習関連の有名なフレームワークとしてTensorflowというものがあります。 そこで、この記事では入門として、まずTensorflowというものがいったいどんなものなのかを解説し、そしてTensorflowに何ができて実際どんなシステムやアプリに使われているのかも入門者向けに解説しましょう。
Deep Learningを始めたい！初心者エンジニアにおすすめの入門本
様々な分野でデジタル化が進む近年、AI(人工知能)という言葉をよく目にするようになりました。 例えば、コールセンターで人の代わりにロボットが対応したり、医師の代わりに機械がCTスキャンの読影を行なったり。これはAI(人工知能)技術を応用して実現しており、そして私たちの生活の中に少しずつ姿を表すようになってきたのです。 こうして少しずつ便利な世の中になってきましたよね。 そのAI(人工知能)を構成している技術の一つに皆さんも一度は目にしたことがあるであろう「deep learning」と呼ばれる技術があります。これはAI(人工知能)を知る上では欠かせない技術でしょう。 ですから、AI（人工知能）を使った製品などを開発しようとする時、「deep learning」を勉強しておく必要があります。 そこで今回は、このdeep learningの概要と入門本についてお伝えしましょう。
日本のAI（人工知能）開発が世界よりも遅れている5つの理由とその背景
近年、テレビのニュースやインターネットでAI（人工知能）の活躍をよく見聞きしますよね。例えば、医療分野でのAI（人工知能）による画像診断システムは、医師の代わりに患者のスキャン画像を診断します。 熟練の医師と同レベルの診断スキルを持ったAI（人工知能）の活躍は、現場で働く医師の業務負担軽減と診察精度の向上に貢献し、AI（人工知能）の活躍は医療分野だけにとどまらず、様々な業務に携わる人の役に立っているのです。 しかし、世界に比べると日本のAI（人工知能）開発は遅れ気味。その理由は、日本独自の考え方や企業体質にありました。日本には一体何が不足していて、どのような考え方がAI（人工知能）開発を遅らせているのでしょうか。 そこで今回は、日本がAI開発で世界的に送れている理由を紹介します。
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難し過ぎるAI（人工知能）のアルゴリズムの種類を簡単解説！