進化するAIとビジネスへの可能性、ユースケースで見るディープラーニング活用法

　AIの進化により、ビジネスへの活用が拡大している。その中でも注目されているのが、人間が気付くことのできない感覚的な概念・特徴を抽出し、大量のデータ投入と反復処理を可能にする「ディープラーニング」だ。しかし、この手法も万能というわけではなく、適用の難しい分野も存在するため、活用にはその特徴の理解が必要になる。

　例えば、気象データから気圧の異常日などを検知する場合、ディープラーニングでは分析・教師データ作成不要で異常値を検知することが可能だ。しかし、障害検知において教師なしの学習を行った場合、特定の値との変動を学習し誤差の大きい異常値を検知することが可能だが、重回帰による教師なしの検知では、正常値・異常値ともに規則的でなくなるため、誤差を用いた異常検知は難しくなってしまう。

　本資料では、AIやディープラーニングを活用する際のポイントと、ユースケースごとの課題を分かりやすく紹介する。為替予想やスパムメール判定などのさまざまなユースケースを例としているため、ぜひ参考としてもらいたい。