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AI/機械学習

AI/機械学習へのお取り組みも、アシストからご支援が可能です。機械学習のプラットフォームをはじめ、データ・プレパレーション、データ連携、データ分析、自動化までトータルなご提案をお任せください。



「AI」、「人工知能」と聞いて、想像するものは何でしょうか?

AIとは人間の知能を人工的に再現するもので、その基本は「入力する」 → 「考える」 → 「出力する」です。これは、人工知能研究過程において何も変化していません。

業務に「AI」を適用するコツと視点

人工知能研究の歴史を振り返れば、それは大きく3世代に分類できます。
まずは、人工知能研究の歴史とその特徴から確認してみましょう。
AIの変遷

現在産業で利活用されているAIの多くは、第2、3次人工知能研究より生まれたものですが、 その違いは「考える」部分、つまり、「意思決定の作り方」です。


AIの違いは「意思決定の作り方」

第2次人工知能を潮流とするAIは「象徴主義」と言われ、記号で知能を表現します。
例えば、
  ・もし、氏名が同一だったら、同一人物とみなす
  ・しかし、電話番号が異なっていればこの限りでない
このように、知能を文字(シンボル)でルール化し、意思決定を作るものを「ルールベース型(論理知識型)」と呼びます。

第3次人工知能を潮流とするAIは「計算主義」、更に進化したものは「結合主義」と呼ばれ、計算で知能を表現し、各々の結合により知能を表現します。
大雑把に言えば、データパターンを学習し、その結果に基づき意思決定を作るものを、広義に「機械学習型(データ駆動型)」と呼びます。

つまり、どちらのAIも人工的に知能を作ることに変わりはなく、人間を模倣したものですが、そのアプローチ方法が全く違います。このため、どちらのAIが新しく有能であるか?などと優劣を決めるようなものではありません。


業務の効率化、自動化に最適なAIの選び方

目的を最短で達成するために機械に何をさせるか?でAI技術を選択すべきです。
AIには得意分野、不得意分野があります。

例えば、1+1=2 の演算に機械学習型を選ぶことは現実的ではなく、また、大量データのパターン認識にルールベース型を選ぶのもまた現実的ではありません。

大まかな分類は、その目的が「規則通りに処理する知能を作ること」もしくは「新たな知見を導出する知能を作ること」のどちらかで、この2つは組み合わせて最大の効果を発揮します。

ルールベース型は、データを取り扱うルールがある程度明確な仕組みの自動化に向いています。
AIに学習させるためのデータを必要とせず、迅速に、安価にAIを活用できます。
例えば、審査(査定、申請、採用など)、入金消込、妥当性確認(見積、部品等)、点検、リテンション、ゲームなどが代表的なもので、長期間にわたり活用されています。

機械学習型は、膨大なデータより新たな知見を導出するなど、これまでになかった応用分野で活用が期待されています。
学習には正確かつ大量のデータ、期間、コストを要しますが、もはや人間技ではないことを実現します。
例えば、判別、故障予測などで、実用化が進んでいます。

アシストでは、ルールベース型、機械学習型など用途に合わせた商用AIをご提供しており、お客様の業務課題に最適な解決方法をご提案しています。

取り扱い製品/サービス一覧

Progress Corticon

人工知能(AI)研究から派生した、ひと(エキスパート)の知能を擬似的に実現させるシステムです。

  • ルールベースなひとの判断を自動化
  • システムにスピードアジリティを
  • DX時代のITシステム開発基盤

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DataRobot

2020年7月より、DataRobotの販売を開始しています。機械学習やAIについてのご提案、サポートを含めたご支援が可能ですので、ぜひご相談ください。

  • ビジネスユーザーが使いこなせる機械学習
  • クラウドやオンプレミスでAIを活用
  • データサイエンスを民主化

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