機械学習やAIの活用方法
概要
この記事では，機械学習技術の活用先をざっくりと解説します。
機械学習をよく知らないという方へ向けた記事となります。
※本記事では，機械学習技術を総称して「AI」と呼びます。こちらは一般名称として機械学習よりも認知度が高いためです。ご了承ください。
機械学習の振り返り
機械学習についてはこちらの記事(AI？ディープラーニング？機械学習？について解説してみる - Sasahiko’s diary)ですごくザックリ解説しています。
また，機械学習技術を3種類に大別して，こちらで紹介をしています。(機械学習を3つに大別 - Sasahiko’s diary)
機械学習ってどんな業界で使われているの？
2021年7月現在，AIを使っていない業界はほとんど存在しないといえるでしょう。
(インフラ系などの肉体労働には未だ介入されていないケースが多いです。)
AIの活用先としては，表データ系，画像系，音声系，テキスト系(自然言語系)など，様々なものがあります。では，活用先の具体的な事例をご紹介しましょう。
1．画像系
画像を活用したAIは既に大変多く存在しています。
・産業分野では，画像から異常検知を行っています。
→生産物で問題がある商品(傷がついたバナナなど)をAIが認識してはじく。
(少量のデータでも異常をほぼ100%検出、検査・検品AIのアダコテックが4億円を調達 | TechCrunch Japan)
・医療分野ではレントゲンやMRIなどの画像をきれいにしたり，ガンの部分を自動で抽出したりとかなり広く使われています。
(Deep Learning Reconstruction for CT | AiCE | キヤノンメディカルシステムズ)
・接客業でも，自動会計であったり，顧客に似合う服の推薦であったりとかなり広く使われています。
(無人のレジで買い物新体験、商品の映像を認識して自動精算を実現：日経クロストレンド)
2．音声系
・音声系のAIもどんどん発展しており，話したことを自動でテキストに変換したり，きれいな音声に変換したり。さらには自分の声を他の比との声に変換したり。
(ディープラーニングを用いた音声変換技術と「VOICE MART」での活用 〜あらゆる声が動き出す、声のマーケット〜｜トレンドコラム｜GPUサーバープラットフォームの設計/構築なら「技術力」のNTTPC)
・音声＋画像では一時前にディープフェイクなどが流行していましたね。
(「ディープフェイク」の現状と将来についてセミナーを開催｜Appierのプレスリリース)
3．テキスト系
・テキストでは，自動翻訳が劇的に発展しています。
個人的にはDEEPLがほぼ最強だと思っています。
英語力が必要な時代は終わった？
正直，まだ終わっていません。しかし，英語ができなくても何とかなる世の中にはなりました。語学力が不要な世の中に変容はしてきています。
英語を書く必要があっても，読む力だけあれば以下の手順で相当なレベルの英語が書けます。
①日本語で書く
②deeplで翻訳(DeepL Translate: The world's most accurate translator)
③grammelyで確認(Grammarly: Free Online Writing Assistant)
④Ludwigで例文チェック(Ludwig • Find your English sentence)
英語が読めない人でも，最終出力の英文をもう一度deeplにかけて，自然な日本語になっていればだいたい書けていることがわかります。
4．表データ系
上記3種類以外のものはすべてこちらに押し込んでしまいました。
いわゆるデータ分析です。売上予測や株価の変動予測など，お金に直結する分野はどこでもAIの利用がかなり進んでいます。
その他ですと，将棋AIが羽生先生に勝ったり，自動運転が進んでいたり，AIの発展はだれにも止められませんね…
まとめ
機械学習の用途を乱雑にまとめました。
お伝えしたいことは「既にAIがあふれている世の中である」ということです。
ただAIにも欠点があるので，次回記事ではAIの問題について言及します。
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