第2回 機械学習に必要なスキルセット
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 はじめに 前回は人工知能、機械学習、ディープラーニングの位置づけや、学習と推論というキーワードについて説明しました。 今回は「実際に機械学習を学んでいきたい」という人向けに、どのようなスキルセットが必要か、そしてどのように学んでいくとよいかをご紹介していきます。 必要なスキルセット まずはじめに、機械学習は全員が同じような事柄について学んでいくことがベストではありません。 大きく分けてビジネスサイドとエンジニアサイドで分けられると考えています。 ビジネスサイドの方は、企画からエンジニアサイド
AI時代のキャリア形成 仕事を奪われない人材になるには？
AI時代のキャリア形成 仕事を奪われない人材になるには？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） AIは人間の仕事を奪うのか――AIをめぐる議論の中で、最も古く、最も頻繁に言及される問いの一つではないだろうか。 AIではないが、ロボットという言葉を生んだ戯曲「R.U.R.」（チェコの作家カレル・チャペックによる1920年の作品）は「ロボットが人間に対して反旗を翻す」というストーリーだ。人間は100年近く前から「機械が私たちに取って代わるのではないか」という不安を抱いてきたといえる。 R.U.R.発表から1世紀が経とうとしている今も、幸いにして私たちは機械に乗っ取られていない。また本連載の第6回で解説したように「強いAI」、すなわちどのようなタスクも実行できる汎用的なAIの登場は、しばらく先の話になりそうだ。 とはいうものの、英オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授らが20
Amazon、自動化の影響を受ける従業員再訓練計画に7億ドル
米Amazon.comは7月11日（現地時間）、米国の従業員の3分の1を7億ドル（約755億円）をかけて再訓練する計画を発表した。2025年までに約10万人の従業員が再訓練プロセスを経験する見込み。 例えば、ソフトウェア開発の知識のない配送やマーケティング担当従業員を開発部門に異動させることを目的とした社内教育機関Amazon Technical Academyなどでのスキルアップのためのトレーニングを従業員に提供する。 この他、配送担当者にIT関連教育を行うAssoiate2Tech、既に何らかの技術的知識を持つ従業員に機械学習スキルを追加するためのMachine Learning University、キャリアアップを目指す配送担当者に有償でニーズの高い職業についての訓練を提供するAmazon Career Choiceなどがある。 Amazonはサプライチェーン全体の自動化を推進して
AIを「悪の手先」にしないためにGoogleが取り組んでいること
Googleが7月10日に東京オフィスでアジアのメディア向けに開催したイベント、「Solve with AI presented by Google」に行ってきました。Google（とGoogleが支援している団体）が取り組んでいる、様々な分野でのAI活用の取り組みを紹介するイベントでした。 伝説のGoogleフェロー、ジェフ・ディーンさんを生で拝顔 伝説のGoogleシニアフェロー、ジェフ・ディーンさん（51）を拝顔できるのが楽しみで。現在はGoogle AI担当上級副社長（つまりAI部門のトップ）ですが、1999年にGoogle入りしてから広告や検索エンジン、Google翻訳などいろいろなプロジェクトに関わり、数々の伝説を作ってきた方です。 手元にあるGoogleの初期を描いた書籍「I'm Feeling Lucky: The Confessions of Google Employe
AI人材育成など支援するプログラム「Google AI for Japan」発表
Google日本法人は7月10日、日本でAI人材の育成やAI活用の促進を図るプログラム「Google AI for Japan」を発表した。人材育成プログラムやAIツールの提供、研究の知見共有などを通して、企業の抱える課題や社会問題の解決につなげる。 AI人材の育成支援では、同社の東京オフィスにいるAI研究チームと共同研究できるフェローシップやインターンシッププログラムを提供。また同社は4月から無料のオンライン教材「Grow with Google」を公開しており、AIを学びたい人は誰でも利用できる。 AI研究者向けに助成金も用意した。今回は、国立情報学研究所や京都大学などに所属する6人の研究者が、それぞれ5万ドル（約500万円）を受け取るという。 Googleが公開するオープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」は、日本国内でも活用事例が増えている。例えば、福島県南相馬市で
LINEに画像を送ると、AIが3秒で文字起こし 「企業や役所の働き方変える」 長崎のベンチャーが開発
紙の書類をスマートフォンのカメラで撮影し、「LINE」で画像を送ると、約3秒でテキスト化して返信する――。こんなAIアプリを、長崎県西海市のベンチャー企業「西海クリエイティブカンパニー」が7月3日からLINE上で公開している。ユーザーがOCR（光学文字認識）ソフトなどを用意しなくても、書類や帳票を簡単にデータ化できる点が特徴だ。 記者が試しに名刺を撮影して公式アカウントに送ったところ、すぐに氏名や企業名、所属部署、オフィスの住所、電話番号、メールアドレスなどを正確にテキスト化して返信してくれた。 このアプリの名前は「文字起こし ばりぐっどくん」。LINE上で友だち申請すると、誰でも利用できる。同社の本業はデザインやWebメディアの運営だが、西海市内の企業・役所から紙文書のスキャンやデータ入力作業を減らし、地域全体の業務効率を高める狙いで開発したという。 だが、リリースすると他の地域からも利
日本におけるイノベーションの課題と今後取り組むべき政策：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
経済産業省は2019年6月11日、「産業構造審議会 産業技術環境分科会 研究開発・イノベーション小委員会‐中間とりまとめ」を公表しました。 中間取りまとめでは、「パラダイムシフトを見据えたイノベーションメカニズムへ ー 多様化と融合への挑戦 ー」をテーマに資料をとりあげています。 グローバル化や第４次産業革命が進展し、ソフトウェア産業等における収穫加速の法則などとともに新たなイノベーションのメカニズムが生まれ、世界の産業構造は激変。資本集約型社会から知識集約型社会へと転換しています。 IT化や国際化、価値観の多様化が進み、価値を生み出す①源泉、②主体、③手法がパラダイムシフトしています。 ①源泉：モノ→IT・サービス ②主体：大企業→ベンチャー、利益を上げる業種の変化、大学の役割の変化 ③手法：オープンイノベーション、シリコンバレー等のイノベーションを創出するエリア、産学連携→「産学融合」
経産省のDXレポートの警告「既存システムでは生き残れない」は本当か？
経産省のDXレポートが訴えるもの 経済産業省が昨年発表した「DXレポート」が話題になりました。このレポートでは、デジタルトランスフォーメーション（DX）取り組みの重要性に言及し、もしDXが進まなければ、「2025年には最大で年間12兆円の経済損失が生じる可能性がある」という深刻な未来が警告されていたからです。そして、その背景にある日本企業の問題として、ITシステムやデータが部門や組織ごとに分断化、サイロ化していて、これがイノベーションや新しいビジネスモデル創出の足枷となっているという問題が指摘されていました。 この問題と同時に、2025年のタイミングで、SAP社の主力ERP製品「SAP ERP」の保守期限切れがあります。「SAP ERP」は、大企業向けERP製品として全世界で40,000社以上、国内でも2,000社以上が導入しているトップERP製品です。これが保守期限切れとなる理由は、20
【図解】コレ一枚でわかるインダストリー4.0（第4次産業革命）とIoT：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
産業革命以前、生産者は、地域の需要を満たすために、手作業で、あるいは水車や馬力などの自然力を使ってものづくりを行っていました。 1764年、イギリスでジェニー紡績機が発明され紡績の生産性が飛躍的向上します。同時期、ジェームズワットによって蒸気機関が改良され、高効率な動力源としての普及が始まり、広範なものづくりに使われるようになります。この「機械化」すなわち手作業から機械を使った大量生産の時代を第１次産業革命と呼んでいます。この時代の労働者は担当の機械を自らの経験と判断で操作し工程を管理する役割を担っていましたが、工程を跨ぐ情報伝達は人間の役割でした。 その後、20世紀前半より、電力が普及し大量生産を支える動力源として使われはじめます。また、標準化や規格化と共に、統計的手法による科学的な管理手法も普及し、生産性や品質の向上に貢献しました。T型フォードに代表される効率化を追求した量産システムの
デジタル・トランスフォーメーションにより実現する農業の未来：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
政府は2019年6月7日、 第７６回高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 第７回官民データ活用推進戦略会議 合同会議 を開催し、「デジタル時代の新たなＩＴ政策大綱」等について議論・検討を行っています。 今回は農林水産省の「農業現場と農業政策のデジタル・トランスフォーメーション」を中心にご紹介をしたいと思います。 農業従事者の高齢化や労働力不足等の課題に対応しながら、農業を成長産業化していくためには、発展著しいデジタル技術（ロボット・ＡＩ・ＩｏＴなど）の活用を強力に進め、データ駆動型の農業経営を実現することが不可欠。その際、従来の営農体系に単にデジタル技術を導入するのではなく（デジタル化）、デジタル技術を前提とした新たな農業への変革（デジタル・トランスフォーメーション）を実現することが重要である点を指摘しています。 こうした変革を推進するために、農業政策や行政内部の事務についてもデジタル
政府の「ＩＣＴグローバル戦略」の６つの戦略：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
総務省は2019年5月31日、「ICTグローバル戦略」を公表しました。 本戦略では、 ・社会全体のデジタル化を推進し、SDGs達成に貢献すること ・我が国が掲げるSociety 5.0の理念を世界に広げ、これをグローバルに実現すること ・これにより、産業構造や労働環境を効率化し、多様なライフスタイルの実現や新たな価値を創造 できる豊かな社会を実現すること を基本理念とし、次の6つの戦略を推進することとしています。 1．デジタル化によるSDGs達成戦略 地球上の誰一人として取り残さない社会の実現に向け、官民の各セクターが相互に連携して社会全体の徹底的なデジタル化を進め、日本と世界の社会課題の解決を推進 2．データ流通戦略 データの自由な流通の重要性を海外に向けて発信するとともに、個人によるデータコントローラビリティの確保に向けた取組を推進、「情報銀行」の社会実装の推進 3．AI/IoT利活用
【図解】コレ１枚でわかる機械学習の学習方法：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
機械学習は、学習のさせ方により「教師あり学習（Supervised Learning）」、「教師なし学習（Unsupervised Learning）」、「強化学習（Reinforcement Learning）」の3つに大別することができます。 教師あり学習 入力と正解例の関係を示したデータを学習データとして入力し、その関係を再現できる推論モデルを生成します。例えば、「イヌ」という正解を付した画像、「ネコ」という正解を付した画像を学習させ「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴の組合せパターンを見つけ出し、両者の違いをうまく表現できる推論モデルを生成します。 故障診断や画像分類など、ものごとをうまく区別、仕訳する「分類」、利益の予測、不正検知など、データを元に傾向（関数）を導き出し、今後の数値を予測する「回帰」に用いられています。 教師なし学習 なんの説明もない学習データを入力し、抽出した
文系でも分かる「機械学習」のススメ 教師あり／なし、強化学習を解説
最近よく耳にするようになった「機械学習」という言葉。ビジネスで活用するには機械学習でできることとその限界を理解しておく必要があるだろう。 前回記事では、機械学習には大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類が存在することを解説した。今回はこの3つについて、もう少し詳しく整理してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：ITmedia村上） 機械学習の種類 人間でも、何の手掛かりもなしに学習することは不可能だ。ちょうどいま皆さんがしているように、何らかの解説
【記事紹介】「事業が本格化しない壁」に挑む、先行企業の取り組みに見るDXの三つの要素：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
2018年4月から「サービスから読むデジタル化の最新トレンド」というテーマで連載の機会をいただいており、今回は、『「事業が本格化しない壁」に挑む、先行企業の取り組みに見るDXの三つの要素』というテーマで記事を寄稿しました。 経済産業省の外郭団体である情報処理推進機構（IPA）は2019年4月12日、「デジタルトランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査」の報告書を公表した。アンケートとヒアリング調査を基に、国内企業のデジタル技術への取り組みや、「デジタルトランスフォーメーション（DX）」を推進する企業が感じた課題などをまとめている。 目次 経済産業省の外郭団体である情報処理推進機構（IPA）は2019年4月12日、「デジタルトランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査」 の報告書を公表した。アンケートとヒアリング調査を基に、国内企業のデジタル技術への
視界不良が続く日本景気の起爆剤、デジタルトランスフォーメーションとは
すずきかずゆき／株式アナリスト。1961年生。1983年千葉大学卒業後、大和證券に入社。株式トレーディング室にて一貫して株式トレードに従事。歴史に残る数々の相場の転換点を現場の最前線で体験。2000年よりインフォストックスドットコムに場を移し、日本株チーフアナリストとして相場を景気循環論でとらえるシクリカル銘柄投資法を展開。現在は株式アナリストとして、テレビ、ラジオ、新聞、経済誌など多方面で活躍中。著書に「景気サイクル投資法」(パンローリング）、「有望株の選び方」（日本経済新聞出版社）などがある。 ＤＯＬ特別レポート 内外の政治や経済、産業、社会問題に及ぶ幅広いテーマを斬新な視点で分析する、取材レポートおよび識者・専門家による特別寄稿。 バックナンバー一覧 日経平均株価が続落 企業が設備投資を次々と下方修正 元号が「令和」に変わりました。新しい時代がやってくるという期待と興奮が残っており、
社会人になった君たちに伝えたいこと（３）「自分の考えたとおりの生き方」をするために：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
いま、君たちは「素人」の段階だ。仕事をどのようにこなせばいいか分からない。マニュアルがあってもまともに読めないし、どうすればいいか分からない。 仕事の現場の8割はルーチンワークだ。会社の収益は、このルーチンワークで支えられている。これができないと給与をもらうに値しない。自分もこれではまずいと思うので、なんとか必死で知識やスキルを身につけようとするだろう。そうやって2〜3年も過ごせば、一通りこなせるようになる。 ルーチンワークがこなせるようになるまでは、自分のやっていることをひとつひとつ「意識」しなくてはならない。「このやりかたでいいのかなぁ？」と確かめながら、自分の判断や行動を修正し、時には怒られながら、うまくゆくやり方を見つけてゆく。 そんなことをやっているうちに、「無意識」にルーチンワークはこなせるようになる。そうなれば、新たなことに取り組める余裕も生まれる。 もちろん、「素人」の段階
政府のAI人材戦略、2025年には、トップクラスは年100人、エキスパートは年2000人、応用基礎は年25万人を育成目標に：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
政府のAI人材戦略、2025年には、トップクラスは年100人、エキスパートは年2000人、応用基礎は年25万人を育成目標に 政府は2019年4月18日、「総合科学技術・イノベーション会議（第４３回）」を開催し、ＡＩ戦略（人材育成関連）について、議論・検討を行っています。 AI時代に求められる人材育成に関する主な取り組みは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍する社会を目指しています。 主な取り組みとして、エキスパート、応用基礎、リテラシーの３つに分類し、育成目標として、トップクラスの育成は100人程度／年、エキスパートは2,000人／年を、目指しています。 出所：総合科学技術・イノベーション会議（第４３回） 2019.4 リテラシー教育では、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「
3匹の「お化け」は見えているか？：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
「AIやIoTについてご相談を頂くことはありません。あなたがおっしゃるほど、まだ需要があるとは思えません。」 「アジャイル開発ですか？うちのお客様で、そんな話はありませんよ。」 「クラウドは話題にはなりますが、具体的なご相談を頂いたことはありません。私どものお客さんでは、まだまだ先の話だと思いますよ。」 どうせできないだろうからと、お客様から相手にされていないのだと、なぜ気づけないのだろうか。同様のことで大忙しの企業はいくらでもあるし、その多くが、依頼の多さに応えきれずに困っている。 足下の工数需要は堅調であり、稼働率も高く、売上や利益を伸ばしている企業は多い。そんなことが、この現実への感度を鈍らせているのだろう。 稼働率が上がっている理由を突き詰めてゆけば、その多くは「景気の拡大に伴うシステム需要の増大」だ。自らが開拓した「新しい事業や新規の顧客による需要の増大」による稼働率の上昇である
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【2019.09.26】サービスデザインの現場から～サービスブループリントによる体験の実現・実装～ :Biz/Zine Academy
人間と人工知能が二人三脚で生きていく時代を生きる君たちへ――世界最高齢プログラマ 若宮正子さん
