AIは今、3度めのブームのさなかにある。業務システムの開発に携わるITエンジニアから見れば、AI技術やそれに関連するスキル、知識を身に付ければ、活躍の場が広がるチャンスといえる。
そこでAIの歴史を概観するとともに、最新のAIの仕組みや特徴について解説する。さらにITエンジニアが活躍の場を広げるために、AIにどのように向き合えばよいかも論じる。
AIは今、3度めのブームのさなかにある。業務システムの開発に携わるITエンジニアから見れば、AI技術やそれに関連するスキル、知識を身に付ければ、活躍の場が広がるチャンスといえる。
そこでAIの歴史を概観するとともに、最新のAIの仕組みや特徴について解説する。さらにITエンジニアが活躍の場を広げるために、AIにどのように向き合えばよいかも論じる。
ディープラーニングを活用する環境はソフト、ハードともに変化が激しい。最適な技術を見極め、各種ツールを使いこなしてシステムを構築できる“目利き”の力が求められる。ハードルが高いため、現状ではディープラーニングに代表される最先端のAI技術を使いこなせる人材は大幅に不足している。
ディープラーニングに代表されるAIの適用範囲は着実に広がっている。ITエンジニアがAIを活用するシステムの提案や開発に携わることは珍しくなくなるだろう。ただし、AIを活用するシステムの開発は、既存の業務システムとは異なる点が多い。
ディープラーニングは、大量のデータを学習するため、人間の脳の神経回路の構造を模倣(モデル化)した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。既に音声認識や画像処理に適用され、さらに自然言語処理への応用も進みつつある。
AIは今、3度めのブームのさなかにある。ブームを牽引するのは機械学習、その中でも「ディープラーニング(深層学習)」への注目度が別格に高い。現在利用されているAIの関連技術それぞれの適用領域と開発・運用コストを比較すると、その理由が分かる。