人工知能とは何ですか?
人工知能 (AI) は、学習、創作、画像認識など、一般的には人間の知能に関連している認知的問題の解決を中心的な課題とするコンピュータサイエンスの分野です。現代の組織は、スマートセンサー、人間が作成したコンテンツ、モニタリングツール、システムログなど、さまざまなソースから大量のデータを収集しています。AI を利用することの目標は、データから意味を引き出す自己学習システムを作成することにあります。その後、AI はその知識を応用して、人間のような方法で新しい問題を解決することができます。例えば、AI テクノロジーは人間の会話に意味を持った方法で応答したり、オリジナルの画像やテキストを作成したりできるほか、リアルタイムのデータ入力に基づいて意思決定を行うことができます。組織は AI 機能をアプリケーションに統合して、ビジネスプロセスを最適化し、カスタマーエクスペリエンスを改善するとともに、イノベーションを加速できます。
人工知能技術はどのように発展しましたか?
1950 年にアラン・チューリングが発表した画期的な論文「計算する機械と知能」の中で、彼は機械が考えることができるかどうかを考察しました。この論文では、チューリングが最初に人工知能という用語を作り出し、それを理論的および哲学的概念として提示しました。
1957 年から 1974 年の間に、コンピューティングの発展により、コンピュータはより多くのデータを保存し、より速く処理できるようになりました。この間、科学者は機械学習 (ML) アルゴリズムをさらに開発しました。この分野の進歩により、国防高等研究計画局 (DARPA) などの機関が AI 研究のための基金を設立することになりました。当初、この研究の主な目的は、コンピュータが話し言葉の書き起こしと翻訳ができるかどうかを発見することでした。
1980 年代を通じて、利用可能な資金の増加と、科学者が AI に使用するアルゴリズムツールキットの拡大により、開発が合理化されました。デビッド・ラメルハーとジョン・ホップフィールドは、コンピュータが経験から学ぶことができることを示した深層学習技術に関する論文を発表しました。
1990 年から 2000 年代初頭にかけて、科学者たちはチェスの世界チャンピオンを倒すなど、AI の多くの中核的な目標を達成しました。現代のコンピューティングデータと処理能力が過去数十年よりも向上したことで、AI 研究は今やより一般的で身近なものとなっています。汎用人工知能へと急速に進化しつつあり、ソフトウェアは複雑なタスクを実行できるようになっています。ソフトウェアはこれまで人間に限定されていたタスクを自分で作成し、決定を下し、学習することができます。
人工知能にはどのようなメリットがありますか?
人工知能は、さまざまな業界にさまざまなメリットをもたらす可能性を秘めています。
複雑な問題の解決
AI テクノロジーは機械学習と深層学習ネットワークを使用して、人間のような知能で複雑な問題を解決できます。AI は、パターンに遭遇したり、情報を特定したり、回答を提供したりするなど、情報を大規模に処理できます。AI を使用して、不正検知、医療診断、ビジネス分析など、さまざまな分野の問題を解決できます。
ビジネス効率の向上
人間とは異なり、AI テクノロジーはパフォーマンスを低下させることなく 24 時間 365 日稼働できます。つまり、AI はエラーなしで手動タスクを実行できます。反復的で退屈なタスクに AI を集中させることができるため、人的資源をビジネスの他の分野に活用できます。AI は、すべてのビジネス関連タスクを合理化しながら、従業員の作業負荷を軽減できます。
よりスマートな意思決定の実行
AI は機械学習を使用して、人間が実行する場合と比較してより速く大量のデータを分析できます。AI プラットフォームは、傾向を見極め、データを分析し、ガイダンスを提供できます。データ予測により、AI は将来の最善の行動方針を提案するのに役立ちます。
ビジネスプロセスの自動化
機械学習を使用して AI をトレーニングすることで、タスクを正確かつ迅速に実行できます。これにより、従業員が苦労したり退屈に感じたりするビジネスの一部を自動化することで、業務効率を高めることができます。同様に、AI 自動化を利用すれば、従業員のリソースをより複雑でクリエイティブな仕事に充てることができます。
人工知能の実際的な応用には何がありますか?
人工知能には幅広い用途があります。すべてを網羅しているわけではありませんが、ここでは AI の多様なユースケースに焦点を当てた例をいくつか紹介します。
インテリジェントなドキュメント処理
インテリジェントドキュメント処理 (IDP) は、構造化されていないドキュメント形式を使用可能なデータに変換します。例えば、電子メール、画像、PDF などのビジネス文書を構造化された情報に変換します。IDP は、自然言語処理 (NLP)、深層学習、コンピュータビジョンなどの AI テクノロジーを使用して、データの抽出、分類、検証を行います。
例えば、HM Land Registry (HMLR) は、イングランドとウェールズの 87％ 以上の不動産所有権を扱っています。HMLR のケースワーカーは、不動産取引に関連する複雑な法的文書を比較および審査します。この組織は、AI アプリケーションを導入して文書の比較を自動化しました。これにより、審査時間が 50% 短縮され、不動産譲渡の承認プロセスが強化されました。詳細については、HMLR による Amazon Textract の使用法をご覧ください。
アプリケーションパフォーマンスモニタリング
アプリケーションパフォーマンスモニタリング (APM) は、ソフトウェアツールとテレメトリデータを使用して、ビジネスクリティカルなアプリケーションのパフォーマンスをモニタリングするプロセスです。AI ベースの APM ツールは、履歴データを使用して問題が発生する前に予測します。また、開発者に効果的な解決策を提案することで、問題をリアルタイムで解決することもできます。この戦略により、アプリケーションの効果的な稼働が維持され、ボトルネックが解消されます。
例えば、Atlassian はチームワークと組織を効率化する製品を製造しています。Atlassian は AI APM ツールを使用して、アプリケーションを継続的に監視し、潜在的な問題を検出し、重大度の優先順位付けを行っています。この機能により、チームは機械学習を活用した推奨事項に迅速に対応し、パフォーマンスの低下を解決できます。
予知保全
AI を活用した予知保全とは、大量のデータを使用して、運用、システム、またはサービスのダウンタイムにつながる可能性のある問題を特定するプロセスです。予知保全により、企業は潜在的な問題が発生する前に対処できるため、ダウンタイムが短縮され、中断が防止されます。
例えば、Baxter は世界中に 70 の製造拠点を構え、24 時間 365 日体制で医療技術を提供しています。Baxter は予知保全を採用して、産業機器の異常状態を自動的に検出しています。ユーザーは効果的なソリューションを事前に実装して、ダウンタイムを減らし、運用効率を向上させることができます。詳細については、Baxter による Amazon Monitron の使用法をご覧ください。
医学研究
医学研究では、AI を使用してプロセスを合理化し、反復的なタスクを自動化し、大量のデータを処理します。AI テクノロジーを医学研究に使用することで、医薬品の発見と開発をエンドツーエンドで促進し、医療記録を転記し、新製品の市場投入までの時間を短縮できます。
実際の例として、C2i Genomics は人工知能を使用して、大規模でカスタマイズ可能なゲノムパイプラインと臨床検査を実施しています。計算ソリューションをカバーすることで、研究者は臨床パフォーマンスと方法開発に集中できます。また、エンジニアリングチームは AI を活用してリソースの需要、エンジニアリングのメンテナンス、NRE コストを削減しています。詳細については、C2i Genomics による AWS HealthOmics の使用法をご覧ください。
ビジネス分析
ビジネス分析では、AI を使用して複雑なデータセットを収集、処理、分析します。AI 分析を使用すると、将来の価値を予測し、データの根本原因を理解し、時間のかかるプロセスを削減できます。
例えば、Foxconn は AI を活用したビジネス分析を使用して予測の精度を向上させています。同社は予測精度が 8% 向上し、工場の年間コストを 533,000 ドル削減できました。また、ビジネス分析を活用して、データ主導の意思決定を通じて無駄な労力を削減し、顧客満足度を高めています。
主要な人工知能技術は何ですか?
深層学習ニューラルネットワークは、人工知能技術の中核を成しています。それらは人間の脳で起こる処理を反映しています。脳には、情報を処理および分析するために連携する何百万ものニューロンが含まれています。深層学習ニューラルネットワークは、情報をまとめて処理する人工ニューロンを使用します。各人工ニューロンまたはノードは、数学計算を使用して情報を処理し、複雑な問題を解決します。この深層学習のアプローチは、問題を解決したり、通常は人間の知性を必要とするタスクを自動化したりできます。
深層学習ニューラルネットワークをさまざまな方法でトレーニングすることで、さまざまな AI テクノロジーを開発できます。次に、ニューラルネットワークベースの主要なテクノロジーをいくつか紹介します。
自然言語処理
NLP は、深層学習アルゴリズムを使用してテキストデータを解釈、理解、および意味の収集を行います。NLP は人間が作成したテキストを処理できるため、文書の要約、チャットボットの自動化、感情分析の実施に役立ちます。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、深層学習技術を使用して、動画や画像から情報や洞察を抽出します。コンピュータビジョンを使用すると、コンピュータは人間と同じように画像を理解できます。コンピュータビジョンを使用して、オンラインコンテンツに不適切な画像がないか監視したり、顔を認識したり、画像の詳細を分類したりできます。自動運転車やトラックでは、環境を監視し、瞬時に決定を下すことが不可欠です。
生成 AI
生成 AI とは、単純なテキストプロンプトから画像、動画、テキスト、音声などの新しいコンテンツやアーティファクトを作成できる人工知能システムを指します。データ分析に限定された従来の AI とは異なり、生成系 AI は深層学習と大量のデータセットを活用して、高品質で人間のようなクリエイティブなアウトプットを生み出します。刺激的でクリエイティブなアプリケーションを可能にする一方で、偏見、有害なコンテンツ、知的財産に関する懸念も存在します。全体として、生成系 AI は、人間のように新しいコンテンツやアーティファクトを生成する AI 機能の大きな進化を表しています。
音声認識
音声認識ソフトウェアは、深層学習モデルを使用して人間の音声を解釈し、単語を識別し、意味を検出します。ニューラルネットワークは、音声をテキストに書き起こし、声の感情を示すことができます。バーチャルアシスタントやコールセンターソフトウェアなどのテクノロジーでは、音声認識を使用して意味を識別し、関連するタスクを実行できます。
AI の実装において、どのようなことが課題となりますか?
AI には、実装をより困難にする多くの課題があります。以下の障害は、AI の実装と使用に関する最も一般的な課題の一部です。
データガバナンス
データガバナンスポリシーは、規制上の制限とプライバシー法を遵守する必要があります。AI を実装するには、データ品質、プライバシー、セキュリティを管理する必要があります。顧客データおよびプライバシー保護について責任を負うことになります。データセキュリティを管理するには、組織は AI モデルが各レイヤーの顧客データをどのように使用し、相互作用するかを明確に理解している必要があります。
技術的な問題
機械学習で AI をトレーニングすると、膨大なリソースを消費します。深層学習テクノロジーが機能するためには、高い処理能力の閾値が不可欠です。AI アプリケーションを実行し、モデルをトレーニングするには、堅牢な計算インフラストラクチャが必要です。処理能力にはコストがかかり、AI システムのスケーラビリティが制限されることがあります。
データ制限
偏りのない AI システムをトレーニングするには、大量のデータを入力する必要があります。トレーニングデータを取り扱い処理するのに十分なストレージ容量が必要です。同様に、トレーニングに使用するデータの正確性を確保するには、効果的な管理プロセスとデータ品質プロセスを導入する必要があります。
AI アプリケーションアーキテクチャの主要なコンポーネントは何ですか?
人工知能アーキテクチャは 4 つのコアレイヤーで構成されています。これらの各レイヤーは、それぞれ異なるテクノロジーを使用して特定の役割を果たします。次に、各レイヤーで起きる内容について説明します。
レイヤー 1: データレイヤー
AI は、機械学習、自然言語処理、画像認識などのさまざまなテクノロジーに基づいて構築されています。これらのテクノロジーの中心となるのは、AI の基盤となる層を形成するデータです。このレイヤーは、主に AI アプリケーション用のデータの準備に重点を置いています。現代のアルゴリズム、特に深層学習のアルゴリズムは、膨大な計算リソースを必要とします。そのため、このレイヤーには、AI モデルのトレーニングに不可欠なインフラストラクチャを提供するサブレイヤーとして機能するハードウェアが含まれています。このレイヤーには、サードパーティーのクラウドプロバイダーからフルマネージドサービスとしてアクセスできます。
レイヤー 2: ML フレームワークとアルゴリズムレイヤー
ML フレームワークは、特定のビジネスユースケースの要件を満たすために、エンジニアがデータサイエンティストと協力して作成します。その後、開発者は事前に構築された関数とクラスを使用して、モデルを簡単に構築およびトレーニングできます。これらのフレームワークの例としては、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などがあります。これらのフレームワークはアプリケーションアーキテクチャの重要なコンポーネントであり、AI モデルを簡単に構築およびトレーニングするために不可欠な機能を提供します。
レイヤー 3: モデルレイヤー
モデルレイヤーでは、アプリケーション開発者が AI モデルを実装し、前のレイヤーのデータとアルゴリズムを使用してトレーニングします。このレイヤーは、AI システムの意思決定機能にとって極めて重要です。
このレイヤーの主要なコンポーネントは次のとおりです。
モデル構造
この構造は、レイヤー、ニューロン、および活性化関数を含むモデルの容量を決定します。問題とリソースに応じて、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などから選択できます。
モデルパラメータと関数
ニューラルネットワークの重みやバイアスなど、トレーニング中に学習した値は予測に不可欠です。損失関数はモデルのパフォーマンスを評価し、予測出力と実際の出力の差異を最小限に抑えることを目的としています。
オプティマイザー
このコンポーネントは、モデルパラメーターを調整して損失関数を減らします。勾配降下法や適応勾配アルゴリズム (AdaGrad) などのさまざまなオプティマイザーは、それぞれ異なる目的で使用されます。
レイヤー 4: アプリケーションレイヤー
4 番目のレイヤーは、AI アーキテクチャの顧客向けの部分であるアプリケーションレイヤーです。AI システムに、特定のタスクの完了、情報の生成、情報の提供、またはデータ主導の意思決定を依頼できます。アプリケーションレイヤーは、エンドユーザーが AI システムと対話できるようにします。
AWS は人工知能の要件をどのようにサポートできますか?
AWS を利用することで、ビルダーやデータサイエンティストからビジネスアナリストや学生に至るまで、より多くの人々が AI にアクセスできるようになります。AWS は、最も包括的な一連の AI サービス、ツール、リソースにより、100,000 を超えるお客様のビジネスの要求を満たし、データの価値を最大限引き出すために、深い専門知識を活用しています。お客様は AWS を利用して、プライバシー、エンドツーエンドのセキュリティ、AI ガバナンスの基盤を構築およびスケールし、前例のない速度で変革できます。
AI on AWS には、既成のインテリジェンスのための事前トレーニング済みの AI サービスと AI インフラストラクチャが含まれ、パフォーマンスを最大化してコストを削減できます。
事前トレーニング済みサービスの例:
- Amazon Rekogniton は、画像認識と動画分析を自動化、効率化、スケーリングします。
- Amazon Textract は、印刷されたテキストを抽出し、手書きの分析を実行して、あらゆるドキュメントからデータを自動的にキャプチャします。
- Amazon Transcribe は、音声をテキストに変換し、動画ファイルから重要なビジネスインサイトを抽出して、ビジネス成果を改善します。
AI インフラストラクチャの例:
- Amazon Bedrock には、高性能な FM の選択肢と幅広い機能が用意されています。さまざまなトップ FM を試して、データを使って個人的にカスタマイズできます。
- Amazon SageMaker には、FM を社内で使用できるようにゼロから事前トレーニングするためのツールが用意されています。
- AWS Trainium チップを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 インスタンスは、生成 AI モデルのハイパフォーマンス深層学習 (DL) トレーニング専用に構築されています。
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