こんにちは。昨今、AIが将来人間の仕事を奪う、AIが世界を一変させるなどと言われています。私たちはAIをビジネスでどのように活用すれば良いのでしょうか?

今回は、まず人工知能、機械学習、深層学習について整理します。その上で、AWSのAIとは何か、どのようなことが実現可能なのかについて見てみましょう。

人工知能(AI)とは

人工知能 (AI)とは、学習、問題解決、パターン認識といった、人間の認知的問題の解決を人工的に実現する分野です。人工知能といえば、ロボットや未来が連想されがちですが、AIは現代の高度なコンピュータサイエンスですでに実現されています。

さらに、ネットワークコンピューティングが発展した結果、機械学習 (ML) や深層学習 (DL) のような人工知能の領域から派生した分野が注目されています。こちらの技術は「教師あり」と「教師なし」の学習に大きく分けることができます。教師あり学習では、正解データを与えて学習するのに対し、教師なし学習では、正解データを与えずに学習させます。

AIはデータが増えるほどその精度が上がります。Amazonでは、機械学習と深層学習のソリューションを毎日実践しているため、この学習データが大量に生成されています。例えば、Amazon Redshiftなどのデータウェアハウスから収集および抽出されるもの、Amazon Mechanical Turkによる労働力でグランドトゥルース化されるもの、または Amazon Kinesis Data Streamsにより動的に取り出されるものなどがあります。

さらにIoTの出現やセンサー技術の進歩により、以前は活用させていなかった場所、対象、イベントから入手できるデータなどが抽出され、学習の対象が飛躍的に増加しました。

機械学習とユースケース

機械学習 (ML) は、コンピュータに大量のデータを学習させ、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。

ソフトウェア開発者が、所定の入力に基づいてプログラムコードを生成するのではなく、機械学習は、データを使用して統計的なコード(MLモデル)を生成し、そのコードが、これまでの入力サンプル から認識されたパターンに基づいて適切な結果を出力します。MLモデルの精度は、過去のデータの品質と量によって決まります。MLモデルでは、適切なデータがあれば、数十億のサンプルを使ってより高度な問題を分析し、所定の入力に基づいて結果を予測できる最適解を見つけることができます。

Amazonでは、機械学習ベースのシステムに基づいて多くのビジネスを構築しています。機械学習がなければ、ビジネスの成長、顧客サービスと顧客選択の向上、および物流のスピードと品質の最適化を実現できませんでした。また、AWSの開始により、他の企業でも、同じ ITシステムを利用できるようになりました。現在も、すべての企業で機械学習できるよう、引き続きサービスを拡大しています。

さらに、ビジネス上の難しい問題を解決するため、AmazonとAWSでは、開発チームを構築することで、機械学習に重点的に取り組み、使いやすくパワフルな機械学習のツールとサービスを開発しました。このようなツールは、他ITサービスと同様、最初に大規模な環境でテストされてから、AWSのサービスとして公開され、すべての企業が利用できるようになります。

また、機械学習は、過去のデータに基づいて将来の結果を予測するために使用されます。例えば、企業は、機械学習を使用し、将来の特定の客層に販売される製品の数を予測します。または、ブランドに不満を持つ顧客または上顧客になる可能性が最も高い顧客情報を予測します。このような予測で、適切な経営判断、ユーザーに合わせてパーソナライズされた商品やサービス、顧客維持費用の削減が可能になります。

さて、企業への機械学習導入を成功させるためには、いくつかのステップがあります。

まず、適切な課題を特定します。次に、過去の取引、販売、減少などに基づいて、データを収集する必要があります。データが集計されると、そのデータに基づいてMLモデルを構築できます。そして、MLモデルに基づき、モデルの予測がシステムに適用されると、情報を十分に集めたうえで意思決定できるようになるのです。

次回は、機械学習の4つのユースケースについて整理してお伝えします!