日本で初めてディープラーニングを専門的に扱ったベンチャー企業ABEJAの代表が、ディープラーニングを実際のビジネスに利用する方法を解説している一冊。
■まずデータを集める
AI、とりわけディープラーニングの精度を上げていくためには、大量のデータを必要とする。多くの場合、AIで使えるようなデータ(画像、音声など)を蓄積している会社というのはほとんどない。AIを機能させ、データを集めていくためにも、IoT、ビッグデータ、AIの三位一体で考えていくことが必要である。
まず「データがない」という企業でも、IoTを使うことで爆発的に大量のデータを集めることができる。これまで取りにくかった空間上の温度、湿度、地形などのデータも、ドローンにセンサーを付けることで大量の「生データ」を短期間に集めることができる。
ビッグデータを持っていない企業も、今からデータを集めていけばいい。そのためには、センサーを例えば農場、工場、店内にたくさん取り付け、そのセンサーから送り出されるデータを溜めていく。その中から、ディープラーニングを含めたAIの手法を試してみて、一番合ったもの、相関性の高いデータを選んでいけばいい。
AI導入をうまく進めている企業には、単にモノを売り、モノを作るだけでなく、お客様のニーズに沿った、顧客満足を高めるサービスを提供しよう、その価値を増やすために、AI導入・運用しようという姿勢が見える。
著者 岡田 陽介
1988年生まれ。ABEJA 代表取締役社長 日本ディープラーニング協会 理事 10歳からプログラミングをスタート。高校でCGを専攻し、全国高等学校デザイン選手権大会で文部科学大臣賞を受賞。大学在学中、CG関連の国際会議発表多数。 その後、ITベンチャー企業を経て、シリコンバレーに滞在中、人工知能(特にディープラーニング)の革命的進化を目の当たりにする。帰国後の2012年、日本で初めてディープラーニングを専門的に取り扱うベンチャー企業であるABEJAを起業。 2017年には、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し、ディープラーニングを事業の核とする企業とともに日本ディープラーニング協会の設立に参画、理事を務める。
![]() 東京大学大学院 特任准教授 松尾 豊 |
章名 | 開始 | 目安 | 重要度 |
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1章 なぜ、いまだにAI導入を躊躇するのか | p.9 | 13分 | ![]() ![]() ![]() |
2章 ネコでもわかるディープラーニングの原理 | p.27 | 23分 | ![]() ![]() ![]() |
3章 AIの導入前に知っておきたいこと | p.59 | 27分 | ![]() ![]() ![]() |
4章 データ取得から学習、デプロイ、運用まで ~AI導入のプロセスを知る~ | p.97 | 13分 | ![]() ![]() ![]() |
5章 AIを導入した企業のビフォー&アフター | p.115 | 23分 | ![]() ![]() ![]() |
6章 画像、音声、テキストが新しいビジネスを生む | p.147 | 16分 | ![]() ![]() ![]() |
7章 レバレッジ・ポイントにAIの力を注ぎ込む | p.169 | 12分 | ![]() ![]() ![]() |
おわりに | p.186 | 1分 | ![]() ![]() ![]() |