カラフルボード・アカデミー「人工知能の基礎」講座レポート！

カラフルボード・アカデミーとは...

カラフル・ボードでは主に社員を対象に、自分達の事業活動領域に関連する様々な専門性や、スキルアップのための知識を幅広く得て成長する機会、「カラフルボード・アカデミー」を毎月開催しています。

今日は、新卒一年目のAI開発研究者の鈴木くんが、「人工知能の基礎」と題して、人工知能技術に関する基礎を学ぶ講座を開いてくれました。

カラフル・ボードには、CEOを中心としたAI研究開発チームメンバー以外に、

　・ソフトウェア・エンジニア
　・デザイナー
　・営業職・総合職

といった様々な職種の社員がいます。
AIに関する知識レベルには差もあるため、こういった機会を通じて、『自社の採用技術を正しく体系的に理解する』ということが重要になってきます。

職種を問わず社員全員が、最新の人工知能技術を（程度の差はあれ）理解しており、共通言語を持って互いにコミュニケーションが取れる。パートナー企業様ともお話が出来る。そういう組織を維持していたいと考えています。

さて、今日のアジェンダは下記の通りです。

　・ニューラルネットワークの基礎
　・機械学習
　・ディープラーニング

＜緊張気味の鈴木君...！＞

イントロダクション「AIとはなにか」

まずはじめにいきなり深淵なテーマ。

「人工知能（Artificial Intelligence: AI）とは？」

が投げかけられます。

＜「強いAI」と「弱いAI」の分類＞

今日は「弱いAI — 特定のタスクに特化して問題解決・推論等を行う機械。あるタスクについては人の能力を超えているが、逆にそれしかできないもの」について学んでゆきます。

ニューラルネットワークの基礎編

ニューラルネットワークとは何か、の解説。

＜ニューラルネットワークの概要と人の脳のニューラルネットワークのイメージと、ニューラルネットの単純パーセプトロンの模式図＞

丁寧な模式図と数理モデルが、次々と投影されてゆきます。

理解を深めるためのデモンストレーションでは、GIFアニメーションや、実装されたプログラムコードを実際に動作させて結果を見る、といった実演も。

続けて機械学習について

教師あり学習の代表例には、ニューラルネットワークやサポートベクターマシン。

教師なし学習の代表例には、K-meansや自己組織化マップ（SOM）があることが、構造的に説明されてゆきます。

ここでも、ふんだんなデモンストレーション。

＜K-Means の分類イメージ図。インプットデータを三つのクラスタに＞

テーマは機械学習から、ディープラーニングへ。

そして、ディープラーニングの説明へと進んでゆきます。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型NN、深層自己符号化器（オートエンコーダ）の特徴。更には、それぞれが何に活用できるか・どういった実例があるかを交えた説明がされます。

理論や数理モデルだけでは理解が難しいアルゴリズムも、デモや実サービスでの応用例が示されると、ぐっとイメージが沸いてきます。

＜CNNの畳み込み層についての解説の一場面。実に分かりやすい！＞

カラフル・ボード自社サービスの適用状況と質疑

最後に、カラフル・ボードの各種自社プロダクトやサービスに、実際にどういったアルゴリズムを適用しているかについての紹介がありました。

最近も目まぐるしく新しいサービスを開発しているのですが、直近のアルゴリズム適用状態がクリアに。あらためて、ひとつのサービスを提供するにあたり、機能別に、あるいは複合的にアルゴリズムを組み合わせて実現していることを、正しく理解しました。

活発な質疑へ

講義中および最後には活発な質疑が。例えば、

・あらためて、人工知能とは何か。どう周囲に説明すると明快か。

・線形SVMと非線形SVMは、常に非線形の方が有利な傾向か。あるいは使い分けるべきか。

・AI研究者にフルスタックを求めるべきか、専門性を求めるべきか。

・カラフル・ボードにおけるAI研究開発チームの構成は今後どうあるべきか。

・普段、課題に適用すべきアルゴリズムをどのようなプロセスで決めているのか。

・今後取り組むべきアルゴリズムのうち、優先度が高いのは何か。

・カラフル・ボードにおける他社優位性の再確認

などなど。質疑の途中からはCEOの渡辺が飛び入り講師となって、講義外の資料も交えて説明されてゆきます。

金曜日の朝から充実した、中身の濃い一時間でした！

* * *

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