初心者でも分かる「AI」の基礎知識について！
AI（人工知能）は、近年私たちの生活やビジネスを大きく変えています。
・スマートフォンの顔認証
・YouTubeのおすすめ動画
・ネットショップのレコメンド
・SNSの自動翻訳 etc…
これらの全てに共通するのが「AI」です。
しかし、AIという言葉は広く、初心者にとっては難しそうに感じがちです。
この記事では「AIとは何か」「どんな仕組みなのか」など、AIを初めて学ぶ人向けに、分かりやすく丁寧に解説していきます！
是非、最後まで目を通して見てください！
AI（人工知能）とは何か？
AIとは「知的な活動」を再現する技術
AIとは「人間が行う知的な活動をコンピューターで再現する技術」です。
知的な活動とは、例えば、以下のようなことです↓
【知的な活動の例】
判断する／予測する／学習する／理解する／文章を書く／会話する／画像を認識する
人間の脳が行うことの一部を、コンピューターに代替させる技術、それがAIです。
AIの種類と分類について！
AIは大きく2つの分類に分けられる
AIには、大きく分けて2つの分類があります。
①弱いAI（特化型AI）
②強いAI（汎用AI）
弱いAIと強いAIについて更に詳しく書いているので、こちらも合わせて読んでみてください↓
弱いAI（特化型AI）
特定の仕事に特化しているAIのことを指します。
例えば、スマホの顔認証やルンバのルート判断、迷惑メールの自動判定やAmazonのレコメンドなどが挙げられます。
現在私たちが使っているAIのほぼ全ては「弱いAI」です。
強いAI（汎用AI）
人間のように幅広い知性を持つAIのことを指します。
あらゆる分野に対応でき、自己判断・自己改善ができますが、まだ研究段階である部分が多く、実用化はされていません。
機械学習とは？
AIがデータから学習する「機械学習」
機械学習（Machine Learning）とは「AIがデータから学習し、自動でルールを見つける技術」のことです。
例えば、「犬の写真」を大量に見せると、AIは次第に「犬の特徴（耳・顔立ち・色など）を学習」します。
そして、初めて見る写真でも「これは犬だ」と判断できるようになります。
深層学習（ディープラーニング）とは？
「深層学習」は、機械学習の中でも高度な技術！
深層学習は、機械学習の中でも特に高度な技術で、人間の脳の構造を模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねた学習方法です。
ChatGPTや画像生成AI、音声AIなど、ほとんどの先端AIは深層学習をベースにしています。
ニューラルネットワークのしくみ
脳の神経細胞（ニューロン）をモデルにした「ニューラルネットワーク」
ニューラルネットワークとは、脳の神経細胞（ニューロン）をモデルにした数学的な仕組みです。
ニューラルネットワークは、以下のような特徴があります↓
【ニューラルネットワークの特徴】
・入力層→隠れ層→出力層に分かれる
・層が多いほど「深い学習」が可能
・パターン認識が得意
・画像や音声、言語処理に高い性能を発揮
AIの「賢さ」を支えているのが、このニューラルネットワークです。
AIが得意なこと・苦手なこと
AIの得意な事と苦手な事
AIは万能ではありません。
AIの強みと弱みを知ることで、適切な使いどころが見えてきます。
AIの得意なこと
まずは、AIの得意な事について見ていきたいと思います！
【AIの得意なこと】
・大量データの高速分析
・パターン認識
・過去から未来の予測
・同じ作業を何度も繰り返す
・計算や最適化が得意
AIの苦手なこと
次に、AIの苦手なことについて見ていきたいと思います！
【AIの苦手なこと】
・常識の理解
・完全な創造性（ゼロからの発想）
・本当の意味での感情理解
・経験のない状況への対応
AIを「万能の脳」と思うのではなく、得意なところだけに仕事を任せるのが重要です。
私たちの生活にある身近なAI
身近に存在するAIについて！
実は、私たちの生活はすでにAIで溢れています。
【身近なAIの例】
・スマホの顔認証
・YouTubeのおすすめ動画
・LINEの自動返信
・自動翻訳アプリ
・ネット広告の配信の最適化
・カーナビの渋滞予測
・スマートスピーカー（Alexa/Siri）
・写真アプリの人物認識 etc…
気づかないうちに、AIは生活インフラとして機能しています。
生成AIとは？（ChatGPT・画像生成AIなど）
近年注目されている「生成AI」
2023年以降、特に注目度が上がっているのが「生成AI」です。
生成AIとは、文章や画像、音声や動画などを自動生成するAIのことになります。
【生成AIの代表例】
・ChatGPT（文章生成）
・Midjourney（画像生成）
・Whisper（音声認識）
・Runway（動画生成）
これらは深層学習によって、高度な生成能力を持っています。
AIはどうやって学習するのか？
AI（機械学習）の3つの基本概念
AIの学習方法は、主に3つに分類されます↓
①教師あり学習
②教師なし学習
③強化学習
教師あり学習
正解付きのデータを使って、学習をしていきます。
例：犬（正解）や猫（正解）を見せる
教師なし学習
正解を与えず、データの特徴を自動で見つけて学習していきます。
例：顧客のクラスタリング
強化学習
試行錯誤しながら、最適な行動を学習していきます。
例：囲碁AI、ロボット制御
AIの活用でできること
AIを活用して仕事効率化！
AIを使うと、仕事も日常も大きく変わり、以下のような場面で、作業効率化ができるようになります↓
「文章作成」
→ブログやSNS投稿、メール文作成が高速化！
「分析・予測」
→データ分析やレポート作成も、AIを活用することで効率化！
「画像生成」
→アイキャッチ画像やロゴ、挿絵などの自動制作を行なって効率化！
「企画・アイデア出し」
→新規事業、マーケティング案、キャッチコピー作成を作成することも可能！
「自動化」
→繰り返し作業を「RPA＋AI」で効率化！
「語学学習」
→文章添削や翻訳はAIの得意分野なので、活用することで効率化！
初心者でも、AIを上手く活用する事ができれば、仕事のスピードと質が飛躍的に上がります！
AIを正しく使うための注意点
AIを使用する際にも注意点！
AI活用にはリスクもあり、理解しておく必要があります。
AIは正しい情報を返してくると思われがちですが、誤った情報を返すことも多々あるので、注意が必要です。
偏ったデータばかり学習すると、誤った判断をする可能性があります。
著作権や個人情報の扱いについても、注意が必要です。
例えば、画像生成をした時に、生成物著作物が含まれていると、違反となってしまう場合があります。
また、プライバシー情報については、AIを利用する際に入力しないのが基本となります！
初心者がAIを学ぶためのステップ
初心者がAIを学ぶ際の5ステップ！
AI学習は難しいと思われがちですが、次の順番で進めればOKです！
STEP1：基礎用語を学ぶ
→AI・機械学習・深層学習・ニューラルネットなど。
STEP2：実際にAIを触ってみる
→ChatGPTや、画像生成AIから体験するのがおすすめ！
STEP3：解説動画や講座を見る
→YouTubeなどに、わかりやすい動画が多数存在！
STEP4：簡単なPythonを学ぶ
→興味が深まったら、AI開発にもチャレンジ可能！
STEP5：小さなプロジェクトを作る
→チャットボット、画像分類など。
これからのAI時代をどう生きるか
AIとの向き合い方が重要！
AIは人間の仕事を奪うと言われがちですが、それは半分だけ正しく、半分は誤解です。
AIは
「人間の能力を拡張する相棒」
として使えば、むしろ仕事の質も生産性も向上します！
大切なのは「AIを使う側」に回ることです。
AIを使える人と使えない人では、これからの時代で大きな差が付く可能性があります。
AIは今後さらに進化し、教育・医療・製造・金融・建設・小売・物流、全ての業界を変えていきます！
まとめ
この記事では、初心者がAIを理解するために必要な基礎知識を纏めました。
【今回の内容】
✔︎AIとは何か
✔︎機械学習・深層学習の違い
✔︎AIの仕組み
✔︎生活に身近なAI
✔︎生成AIについて
✔︎AIのメリット・注意点
✔︎初心者の学習ステップ
AIは「怖い技術」ではなく「頼れるパートナー」です。
少しずつAIと向き合うことで、未来の仕事や生活はより豊かに、より快適になります！
