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人工知能が得意な分野と苦手な分野

人工知能が得意なことと苦手なことを知るには、４つの注目すべきポイントがあります。

�@過去にデータが存在するか、

�Aデータが十分にあるか、

�Bデータが定量的か、

�C推論の過程がわからなくてもよいか、

です。それぞれの意味を順に理解していきましょう。

過去にデータが存在するか

機械学習は過去のデータを学習することで未知のデータに対する分類や予測を行うアルゴリズムです。

そのため、過去に起きたことのない事象やデータの蓄積がないものに対しては、分類も予測もできません。

具体例を挙げると、ある企業において、すでにデータが存在する「現在の状況の効率化や改善」において、機械学習は十分に能力を発揮することができます。

しかし「新しい事業を展開した場合の売上予測」といった問題に対しては、学習データとなる「新しい事業を展開したときの売上記録」がないため、利用が難しいといえます。

データがある場合のみ、予測は得意ともいえます。

データが十分にあるか

機械学習において、単にデータが「ある」というだけでは不十分なケースもあります。

つまりこの場合は「十分にあるか」という点が重要です。

データ数が十分といえるかどうかは、適用する問題の難易度やデータセットの質により大きく異なります。

とりわけ、画像データ分類など入力するデータが大きいケースでは、それぞれのクラス（分類する対象）のデータが数千から数万単位で必要であると言われています。

近年では、インターネット上の情報であれば比較的かんたんに大量のデータを確保できます。

またゲームなど、何度もくり返し試行することが可能な問題もデータ数の確保がしやすいため、機械学習の得意分野と言ってよいでしょう。

一方で、データの入手がオフラインとなってしまう分野や、そもそもあまりひんぱんに起こらない現象を扱う分野では、データ数の少なさが学習のボトルネックとなる場合があります。

いずれにしても、十分なデータがかんたんに手に入るかどうかが重要です。

データが定量的であるか

一般的に、機械学習の入出力データは数値で表されている必要があります。そのため、数値で表せない定性的なデータ（性質にまつわるデータ）に対して機械学習を適用する場合、これらを定量的なデータに変換しなければなりません。

たとえば「あるサービスの顧客満足度を向上させる」という課題に機械学習を適用しようとした場合、出力を「顧客満足度の向上」という定性的な表現から「顧客満足度アンケートの数値が○○以上」といった定量的な表現に変える必要があるのです。

そのため、「顧客データから今後の事業の方向性を決めたい」などといった定性的かつ定量的なデータに変換することが難しい課題の解決は、あまり得意とはいえないでしょう。

推論の過程がわからなくてもよいか

機械学習は、学習データを入力したときの出力が正答に近い値になるよう、モデルを自動で最適化(学習)するアルゴリズムです(教師あり学習)。

つまり、必ずしも人間の思考のように推論が進むとは限らず、その過程を見ても根拠がわからないことが多いのです。

そのため機械学習で病気を診断したとして、｢あなたは○○という病気である可能性が高いです。

しかし根拠はわかりません｣という結論が出るかもしれません。

これでは当然、患者を納得させることもできないでしょう。

このように、根拠が重要となる推論が必要な分野において、機械学習のみで結論を出すことは難しいのです。

ただし近年は、この問題に対処するために機械学習の推論根拠を可視化する研究が行われており、今後は有効に活用できる可能性があります。

人工知能が得意な分野と苦手な分野を理解するためには、いくつかの重要なポイントを考慮する必要があります。その中でも特に重要な要素として、�@過去にデータが存在するか、�Aデータが十分にあるか、�Bデータが定量的か、�C推論の過程がわからなくてもよいか、の4つが挙げられます。これらのポイントは、人工知能の特性を正確に把握し、どのような分野や課題に適用すべきかを判断するための重要な基準となります。まず、過去にデータが存在するかどうかについてですが、人工知能の主要な技術である機械学習は、過去のデータを学習し、それを基にして未知のデータに対する分類や予測を行う仕組みです。このため、過去にデータが存在しない新しい事象や、データが全く蓄積されていない分野においては、その能力を発揮することは難しいとされています。例えば、ある企業が既存の業務プロセスを効率化したり、改善したりするために人工知能を導入する場合、すでに蓄積された業務データを活用して効率的な改善案を提案することが可能です。しかし、新たに展開しようとしている事業における売上予測や成功確率の算出などでは、過去のデータが存在しないため、人工知能にその能力を期待するのは難しいでしょう。これは、新しい事業に関するデータを蓄積し、それを元に学習を行うための時間やコストが必要となるためです。次に、データが十分にあるかどうかも重要な要素です。単にデータが「ある」というだけでは不十分であり、機械学習モデルを正確かつ効果的に学習させるためには、データの量と質が十分であることが求められます。特に、画像認識や自然言語処理など、大量のデータを必要とする分野では、それぞれのクラス（分類する対象）のデータが数千から数万件単位で必要とされることがあります。このため、インターネット上のデータやシミュレーションによるデータ生成が可能な分野では、比較的容易に大量のデータを確保できるため、人工知能の得意分野とされています。一方で、データがオフラインで収集される分野や、そもそも発生頻度が低い現象を扱う分野では、データ不足が課題となり、機械学習の効果が限定される場合があります。さらに、データが定量的であるかどうかも、人工知能が得意か苦手かを左右する要因です。機械学習の入出力データは一般的に数値として表される必要があります。そのため、数値化が難しい定性的なデータを扱う場合、これを定量的なデータに変換するための工夫が求められます。例えば、「顧客満足度を向上させる」という目標を掲げた場合、顧客満足度という抽象的な概念を「アンケート結果のスコア」などの具体的な数値に置き換えなければなりません。このような定性的データの定量化が難しい場合、人工知能の活用は限定的になりがちです。また、推論の過程がわからなくてもよいかどうかも重要なポイントです。人工知能は、学習データを基に最適化を行い、正解に近い結果を導き出すアルゴリズムです。しかし、その推論過程が人間にとって直感的に理解しにくい場合も多く、結果の根拠を説明できないことがあります。例えば、医療分野で人工知能を用いて病気を診断する場合、「あなたは○○という病気である可能性が高い」という結論は出せても、その根拠を明確に説明できない場合があります。このような場合、医師や患者を納得させるのは難しく、人工知能の導入が限定的となることがあります。ただし、近年では、人工知能の推論過程を可視化し、根拠を説明可能にする技術が進展しており、今後はこの問題が解決される可能性があります。このように、人工知能が得意とする分野と苦手とする分野は、データの有無、量、質、そしてその特性に大きく依存しています。得意分野では大きな成果を上げられる一方で、苦手分野ではその限界を認識し、補完的な手段を活用することが重要です。人工知能の適用可能性を理解し、効果的に活用するためには、これらのポイントをしっかりと考慮する必要があります。