自動運転、画像認識など人工知能によるデータ分析は日々進化しています。
「AIで人間の仕事は減ってしまう」こんな声もありますよね。
そこで本記事では、AI分析の活用例をまとめました。
人工知能によるデータ分析は、今後も幅広く導入される見通しです。
現在AI分析に興味がある方のために、データ分析に必要な知識も紹介しますので、ぜひ参考にしてみて下さい。
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そもそも人工知能とは？
人工知能とは、人間のような知能を持ったコンピューターのことで「AI」とも呼ばれています。
✔：AIとは「Artificial Intelligence」の略称
AIは「Artificial Intelligence」の略で、アーティフィシャル・インテリジェンスと読みます。
それぞれの単語は「Artificial＝人工的な」「Intelligence＝知能」という意味を持っており、人工知能と訳されることが一般的です。
人工知能によるデータ分析とは？
人工知能を利用したデータ分析とは、AIがデータの特徴を分析し、物事の推測や識別を行うことです。
AI自らが大量のデータを解析しルールやパターンを抽出します。その結果、未来の状況を予測するなど、様々な判断を可能としています。
❒：AI分析のメリットとは
ビジネスの場にAI分析を導入すれば、生産性の向上に期待できます。
先述のとおり、AI分析は自動で物事のデータを解析し判断を行います。
本来なら人間が行うべき作業にAI分析を導入すれば、工数の削減だけでなく生産性の改善にも繋がります。
またAI分析は正確性も高いと言われています。そのため、人間が行うよりも高いクオリティーで予測が可能です。
人工知能によるデータ分析の活用事例
続いて、AIによるデータ分析の活用例をまとめます。
ここでは以下の5つの例を見ていきましょう。
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●見積もり作成
企業によっては、営業担当にしか作れない見積書が多くあり、作成頻度に対する課題を抱えています。
しかし、AIによるデータ分析を導入することで、自動で見積もり金額の抽出が可能です。
必要経費や作業工数からデータを分析し、見積もりを作成します。
これにより、担当者以外の人でも金額が把握できるようになり「見積もり作業の短縮化」にも繋がります。
●画像分析
AI分析を活用すれば、蓄積された画像データの中から建物や風景の特徴を識別できます。
人物の特定も可能で「画像に写っている人物は誰なのか」判断することもできます。
AIによる画像分析の技術は日々進歩しており、事件の犯人を特定するなど犯罪防止に役立てられています。
●音声認識
音声認識にもAIのデータ分析が活用されています。
具体的には「Empath」というサービスが注目されており、人間の喜怒哀楽を判断したり細かい感情を音声で認識することができます。
「Empath」は、ヘルスケアの分野で多くの導入実績があるのも特徴です。
今後は様々な目的で音声認識が導入されるでしょう。
Empathについて詳しくはこちらから。
●採用活動
企業の採用活動にAI分析を導入することで、その会社に適した人材データを効率よくピックアップできます。
求人媒体が保有している個人情報から、企業に適した人材データを収集することで、スキルや職務履歴などスムーズに集めることが可能です。
また「エントリーシートの識別」も可能としており、応募者の平等な評価ができるようになりました。
●自動運転
「操縦者のいらない車」は有名ではないでしょうか。
自動運転の分野では、事故回避のためのシステム作成にAIが使われています。
膨大な交通データをAIに学習させることで、交通事故の予測やリスク管理が可能となりました。
今後も人工知能の普及にともない、自動運転の精度も向上すると考えられています。
人工知能を使ってデータ解析するには？必要な学習知識まとめ
AIを使用したデータ分析の活用例を紹介したところで「AIを使ってデータ分析してみたい」こう思う人もいますよね。
ここでは、AIを使ってデータ分析するための必要な知識をまとめます。
①：プログラミング知識
AIを使用してデータ分析を行う場合、プログラミング知識が必要です。
AIで扱うプログラミング言語は多くの種類があります。まずは「Python」を学ぶと良いでしょう。
❒：プログラミング言語「Python」の特徴
・AIの分野で幅広く使用されている
・シンプルな文法
・初心者でも学びやすい
Pythonは、AIを勉強する上でとても重要な知識ですので時間をかけて理解していきましょう。
Pythonは分かりやすい文法が特徴で、初心者でも学習しやすいプログラミング言語です。
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これからPythonの勉強を始めたい方は、詳細を覗いてみてはどうでしょうか。
②：基礎数学の知識
AIを学ぶために、基礎数学は重要です。
下記で解説する「機械学習」を学ぶためには、数学知識が重要になるので前もって学習すると良いでしょう。
❒：基礎数学まとめ
- 微分積分
- 線形代数
- 行列
微分積分、線形代数などを学習することで、この後の勉強をスムーズに行うことができますよ。
| 中学1年の基礎数学から実践的なディープラーニングの数学まで学べる参考書。
微分積分や行列の知識はもちろん、人工知能のアルゴリズムも理解できる1冊です。 |
③：統計学の知識
AIを勉強する上で必要不可欠な知識です。
AI分析では、ビッグデータを読み取りパターンやルールを解析します。
統計学を学ぶことで、具体的な解析方法を理解することができます。入門者の方は、まずは「確率」から勉強すると良いでしょう。
❒：統計学の必要知識
- 確率分布
- 推定
- 分散
| これからAIエンジニアを目指す方向けに、統計と数学の基礎を解説しています。
「線形代数」「重回帰分析」についてもしっかり学べる教本です。 |
④：機械学習の知識
機械学習とは、機械が自らデータを解析し、物事の予測や識別を行う手法です。
近年ではビジネスの場に導入されるなど、今後も幅広い活用が期待されています。
❒：機械学習の必要知識
- 教師あり学習、教師なし学習
- 特徴量設計
- ディープラーニング実装スキル
機械学習では、アルゴリズムの学習が重要です。
下記の参考書が非常にオススメです。「どんな時にアルゴリズムを使用するのか」を理解しながら学習していきましょう。
| 作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門 |
⑤：データベースの知識
解析したデータを抽出するためには、データベースの知識が必要です。
「SQL」というデータベース言語を使用し、コンピューターに指示を出すことでデータの操作ができます。
❒：データベース「SQL」の必要知識
- select
- insert
- update
まずはデータを操作するための命令文が書けるように勉強してみましょう。
| データの扱い方をイラストで分かりやすく解説した入門書。
「データベースの基本が知りたい」「SQLの仕組みを理解したい」こんな方には最適な1冊です。 |
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まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
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まとめ
本記事では、AI分析の活用事例とデータ分析に必要な知識をご紹介しました。
ここで活用事例をまとめます。
・見積もり作成
・画像分析
・音声認識
・採用活動
・自動運転
今後も人工知能によるデータ分析は、幅広い場所で導入される見通しです。
データ分析に興味があり、AIエンジニアを目指している方は、まずはプログラミング言語「Python」から勉強すると良いでしょう。
