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2020.10.24

Column

「AI人材」になるための4ステップと予測AIの作り方

「AI人材」になるための4ステップと予測AIの作り方

AI(人工知能)の発展は著しく、いずれはExcelやWordのように仕事で誰もが使うツールになると予測されています。

これからのAIとの付き合い方を、特にその分野に苦手意識のある「文系」人材向けに記した人気書籍が『文系AI人材になる―統計・プログラム知識は不要』(東洋経済新報社)。

その著者である株式会社ZOZOテクノロジーズの野口竜司先生により直接書籍にまつわる解説が受けられるSchooの授業が2020年7月に開講されました。

この記事ではその中から基礎的な内容をピックアップ。わかりやすくポイントを切り出した文章でご紹介します。

自らも文系AI人材としてZOZOグループのビジネスを支え、副業でAI研修・AI顧問として活躍する野口先生。その充実した講義内容はAIへの苦手意識のある方こそ必見です!

目次

  • AI人材になるための4ステップ
  • 丸暗記しなければならない領域はどこまで?
  • 予測系AIの作り方

 

AI人材になるための4ステップ

 

「文系AI人材になるための4ステップがあると聞いたんですけど……」と話を振られた野口先生が提示したのが以下のスライドです。

 

 

「私自身も以下の4ステップを経て文系AI人材になりました」と語る野口先生。

 

「STEP1.AIのキホンを丸暗記する」の段階では、あえて理解が追い付かなくてもAIと共働きするにあたって知っておかなければならないカタカナ用語を丸暗記します。

 

続いて取り組むべきなのが「STEP2.AIの作り方をザックリ理解する」。ここで重要なのが「作り方を『詳細に』理解する」ではないという点だという先生。自分が自ら作れる必要はなく、それよりもAIのタイプごとにザックリとこんな感じでつくるんだということを理解することに努めれば「一気に霧が晴れてくる」ということです。得体のしれないものに思えているAIが用語を丸暗記しザックリ理解することでかなりリアリティを持って感じられてくるはずです。

 

そこでついに「STEP3.AI企画力を磨く」の段階に入り、実際に企画を作り始めます。そこで企画をより良いものにするためには「STEP4.AI事例を知る」に進む必要があります。「『こういうタイプのAIはこういう業界でこういう風に使えるんだ』という事実を詰め込んでいただければAIを使う力がついていく」と先生は断言します。

 

この“4階建て”のステップを一歩一歩進んでAI人材を目指しましょう!

 


丸暗記しなければならない領域はどこまで?

ここで投げかけられた質問が「丸暗記しなければならない領域はどのようになっているのでしょうか?」というもの。

 

ひとつは、必ず出てくる用語を押さえるべきだと先生。基本的に「出る順」で問題ないということです。「100個の単語を覚える必要はなく、10個程度の『AIを理解するために本当に必要な言葉・AIを語るときによく出る言葉』だけを覚えればいい」と先生はいいます。

 

「暗記」と聞いて身構えた方も、これなら安心して取り組めそうに感じるのではないでしょうか。

 

 

もう一つ重要なこととして先生が取り上げるのが「AIのタイプについて」。先生曰く、目や耳の代わりをする「識別」、未来についての「予測」、チャットなどでの「会話」、機械やモノを動かす「実行」の4つに、AIはタイプ分けされます。それらの分類についてもある程度暗記することが求められるようです。

 

また覚える際は、難しい用語などが頻出する資料ではなくたとえ話などで分かりやすいものを参照すればよいと先生は語ります。『文系AI人材になる―統計・プログラム知識は不要』をはじめ、自分が手に取りやすい書籍からまずはパラパラと一読してみましょう。

 

実際に『文系AI人材になる』を読んだ受講生代表の中田さんも「丸暗記とはいえ『答えがあるものはこういうものだよ』といった説明が分かりやすくされているので苦手意識なく読めました」と語っています。

 


予測系AIの作り方

続いて授業で触れられたのが「AIの作り方」。

 

実は、AIの作り方は先ほど触れたAIのタイプによって異なります。だからこそAIのタイプをしっかりと覚え識別できるようになっておく必要があるのです。

 

例えば「予測AIの作り方」を説明するのが以下のスライドです。

 

 

予測AIはその名の通り、何か未来のことについて確からしい答えを出すAIです。例えば「来月の売り上げ」や「一年間でどのお客様に最もモノを買っていただけるのか」などを予測させることができます。

 

予測AI構築の最初の工程が「AIプランニング」。何を予測させたいのか企画を用意したうえで、「データ用意」の工程に移ります。データはAIが学習するために欠かせません。ここで先生がポイントとするのが「データを前処理すること」。前処理とは、データをAIに学習させやすい形に編集することです。

 

そしてようやく、AIに「学習」させる段階に入ります。学習の形はさまざまですが、「CSVデータをドラッグ&ドロップ」など非常にシンプルに進められるツールも存在します。

 

 

出来上がった学習済みのAIに新しいデータを渡すことでいよいよ目的である「予測」を実行させることができます。

 

以上が、「企画→データ用意→学習→予測」が予測AI作成の基本の流れです。

 

Excelでデータを用意して、ドラッグ&ドロップで学習させられるという状況がすでに訪れている、と先生は語ります。リアルタイム視聴者からは「いろいろプランニングできそうで楽しそう!」というコメントが寄せられました。

 

「文系人材がAIを作る流れはかなりカジュアルになってきている」と先生。「使う側としてリーダシップを発揮していただきたい」と前置きしつつ、AIが誰でも使えるツールになりつつあることが強調されました。

 

「AIモデル構築・精度検証」のステップは一見難しそうに見えますが、「これはツールがやってくれる」とのこと。それに対して「ツール任せでは『ブラックボックス』になってしまうのでは」と別の不安が浮かぶかもしれません。しかし、先生によるとプラットフォームが学習結果をしっかり数字として出してくれたり、どの項目が重要なのかを提示したりしてくれるため、ツール任せで内容が把握できないという事態は防ぐことができます。

 

野口先生による文系人材に向けたAI広義のうち、「AI作成の基礎」に焦点を当てて内容をまとめました。

 

実際の授業ではさらに「AIの5W1H」や「AI利用時の5つの分類パターン」にまで話が進んでいます。気になる方はぜひ動画にてご確認ください!

 

『『文系AI人材になる―統計・プログラム知識は不要』著者:野口竜司さん』

http://schoo.jp/class/7042/room

 

文=宮田文机

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