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人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の違い

AI と機械学習の違いについては、こちらの概要を確認してください。

AI と機械学習の違い

人工知能と機械学習は密接に関連し、つながっています。この関係性があるからこそ、AI と機械学習を比較するときには、その相互関係を詳しく確認することが必要です。

人工知能 (AI) とは何ですか?

人工知能とは、学習や問題解決など、人間の認知機能を模倣するコンピューター システムの能力のことです。AI を通じて、コンピューター システムは数学とロジックを使って、人が新しい情報から学び、意思決定をするために使う論理的思考をシミュレートします。

AI と機械学習は同じものですか?

AI と機械学習は非常に密接なつながりがありますが、同じものではありません。機械学習は AI の一部と見なされています。

機械学習とは何ですか?

機械学習は AI の 1 つのアプリケーションです。これはデータの数学的モデルを使用して、直接的な指示なしでコンピューターが学習できるようにするプロセスです。これにより、コンピューター システムは、経験に基づいて、自ら学習し、改善し続けることができます。

 

人間の論理的思考を模倣するようにコンピューターをトレーニングする方法の 1 つに、ニューラル ネットワークの使用があります。これは、人間の脳に倣ってモデル化された一連のアルゴリズムです。ニューラル ネットワークは、コンピューター システムがディープ ラーニングを通じて AI を実現するうえで役立ちます。このように密接につながっているからこそ、AI と機械学習の比較とは、AI と機械学習がどのように連携しているのかを確認することであると言えます。

AI と機械学習はどのようにつながっているのですか?

"インテリジェントな" コンピューターは、AI を使って人間と同じように考え、タスクを単独で実行します。機械学習とは、コンピューター システムがインテリジェンスを高める方法です。

AI と機械学習はどのように連携しているか

人工知能と機械学習の違いを調べているときには、その密接なつながりの中でどのように相互にやりとりしているのかを確認することが役に立ちます。AI と機械学習がどのように連携しているのかを次に示します。

  • ステップ 1

    AI システムが、機械学習やその他の手法を使用して構築されます。

  • ステップ 2

    機械学習モデルが、データ内のパターンを調べることによって作成されます。

  • ステップ 3

    データ科学者が、データのパターンに基づいて機械学習モデルを最適化します。

  • ステップ 4

    このプロセスを繰り返し、必要とされるタスクに対して十分に高い精度がモデルで得られるまで改善していきます。

AI と機械学習の機能

ほぼすべての業界の企業が、AI と機械学習のつながりを活用することによって新たなチャンスを発見しています。これらは、企業のプロセスや製品の変革を支援するうえで価値を生み出してきた機能のほんの一部にすぎません。

予測分析

この機能により、企業はデータ内の因果関係を発見することで、傾向や行動パターンを予測できるようになります。

レコメンデーション エンジン

レコメンデーション エンジンを使用すると、企業はデータ分析を使用して、誰かに興味を持ってもらえそうな商品を推奨することができます。

音声認識と自然言語理解

音声認識を使用すると、コンピューター システムは話し言葉の中の単語を識別することができます。また自然言語理解は、書き言葉や話し言葉の中の意味を認識できます。

画像と動画の処理

これらの機能により、画像や動画に含まれる顔、物体、動作を認識し、視覚的な検索などの機能を実現することが可能になります。

感情分析

コンピューター システムは、感情分析を使用して、テキスト内に表現されたポジティブ、ニュートラル、ネガティブな態度を識別し、分類します。

AI と機械学習のメリット

人工知能と機械学習のつながりは、ほぼすべての業界の企業に強力なメリットをもたらし、常に新しい可能性を生み出すことができます。これらは、企業が既に経験してきた主なメリットのほんの一部にすぎません。

さらに多くのデータ入力のソース

AI と機械学習により、企業は構造化された、または構造化されていないデータ ソースの幅広い範囲で価値ある分析情報を発見することができます。

迅速により良い意思決定を行う

企業は機械学習を利用してデータの整合性を改善し、AI を利用してヒューマン エラーを減らします。これらを組み合わせることにより、より良いデータに基づいたより良い意思決定を行うことができます。

運用効率の向上

AI と機械学習により、企業はプロセスの自動化を通じてさらに効率的になるため、コストを削減し、他の優先事項に時間とリソースを割くことができるようになります。

AI と機械学習のアプリケーション

いくつかの業界の企業では、人工知能と機械学習のつながりを利用したアプリケーションを構築しています。これらは、AI と機械学習を使用して企業がプロセスや製品を変革している方法のほんの一部にすぎません。

小売

小売業者は AI と機械学習を利用して、在庫の最適化、レコメンデーション エンジンの構築、視覚的な検索によるカスタマー エクスペリエンスの強化を実現しています。

医療

医療機関は、画像処理によるがん検出の改善やゲノミクス研究のための予測分析などのアプリケーションに AI や機械学習を活用しています。

銀行および金融

金融業界では、AI と機械学習は、不正行為の検出、リスクの予測、より積極的な金融に関するアドバイスの提供などの目的で、価値のあるツールとなっています。

営業およびマーケティング

営業やマーケティング チームは、パーソナライズされたオファー、キャンペーンの最適化、売上予測、感情分析、顧客離反予測に AI と機械学習を使用しています。

サイバーセキュリティ

AI と機械学習はサイバーセキュリティの強力な武器であり、組織は異常を検知することで組織自体と顧客を守ることができます。

顧客サービス

幅広い業界の企業が、チャットボットやコグニティブ検索を使用して、質問に答えたり、顧客の意図を判断したり、仮想的な支援を提供したりしています。

運輸

AI や機械学習は、運輸のアプリケーションで大いに役立ちます。企業はルート効率を改善したり、交通予測などの目的で予測分析を利用したりすることができます。

製造

製造業の企業は AI や機械学習を活用して予測メンテナンスを行い、これまで以上に業務を効率化しています。

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