AI学習の方法とは? AIの基礎から分かりやすく解説

社会的にDXへの取り組みが加速する中、AI（人工知能）への注目と期待も年々高まっています。対話型AIのチャットGPTが驚異的なスピードで普及しているというニュースを耳にした方も多いのではないでしょうか。

本格的にプログラミングを勉強したいという人はもちろん、そこまでいかずともAIの活用法などには興味があるという方も多いと思います。

本記事では、AIの概要やAIに学習をさせることのメリットを分かりやすく解説するとともに、その知識やスキルを学ぶ方法を紹介します。AIに関する基礎知識である教師あり学習、教師なし学習、強化学習についても詳しく解説します。AIを学び始めたばかりの人でも分かりやすく解説します。ぜひ参考にしてください。

AIとは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。AIの定義は厳密に言えば定まっていませんが、一般的には、「学習」「認識」「判断」などの知的行為を人間と同じように遂行できるシステムであるといえます。こうした性質を評価して、近年では多くのビジネスシーンで人間の仕事をAIに代替させる試みが進んでいることが多いですが、この2つの概念は、AIの知的能力の1つである「学習」に分類される機能です。
なおAIの概要については、以下の記事もあわせてご参照ください。

人工知能とは？

AIが学習する仕組み

AIの学習方法には、主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの方法があります。これらの学習方法は、それぞれ異なるデータをどのように与え、どのような目標を設定するかによって、AIに知識やスキルを習得させるプロセスを形作ります。以下では、それぞれの学習方法について詳しく説明します。

教師あり学習

教師あり学習は、入力データとそれに対応する正解データを用いてモデルを訓練する方法です。この方法では、大量のラベル付きデータが必要となります。

例えば、画像認識のAIをつくる場合では、画像とその画像に写っている物体のペアを用意し、AIがそれを学習します。AIは入力データと正解データの間の関係を見つけ出し、新しいデータに対しても正しいラベルを予測できるようにします。教師あり学習は、分類や回帰など、具体的な答えが求められるタスクに非常に効果的です。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データが存在しない状態でモデルを訓練する方法です。この学習方法では、データの構造やパターンを見つけ出すことが目的となります。

クラスタリングや次元削減といった技術がよく使われます。例えば、大量の顧客データを分析して、似た行動パターンを持つ顧客グループを発見することが可能です。教師なし学習は、データの探索や未知の情報を発見する際に有効であり、事前にラベル付けが困難なデータに対しても利用可能です。

強化学習

強化学習は、AIが試行錯誤しながら最適な行動を学ぶ方法です。AIは行動を選択し、失敗と成功を繰り返します。成功すると報酬が与えられ、失敗するとペナルティが与えられるというフィードバックを通じて、最適な行動を学びます。

例えば、ロボットが迷路を脱出する方法を学ぶ際に使われます。強化学習は、連続した意思決定が求められるタスクに特に適しており、ゲームプレイや自動運転車の制御など、複雑な問題解決にも応用されています。

AIに学習させる2種類の方法 | 機械学習とディープラーニングとの違い

前項で述べたように、AIが物事を学習する際には「機械学習」ないしは「ディープラーニング」という技術が利用されます。以下ではこれらの機能の概要と、双方の違いについて解説します。なおこのテーマについては、以下の記事でも詳しく解説しているのでご覧ください。

機械学習とは？ディープラーニングとの違いや人工知能との関係について

機械学習

機械学習とは、AIが物事を学習するための機能であり、AIのまさに中核をつくる作業です。英語の呼称のまま「マシンラーニング」と呼ばれることもあります。

AIに機械学習させるには、学習させたい内容に関する膨大なデータを収集・加工し、AIにそのルールやパターン、特徴を学ばせなければなりません。そして、この機械学習の成果にもとづいてAIはさまざまなことを「予測・判断」したり、認識や分析の精度を向上させたりできるのです。機械学習の効果は、AI自体の性能以外にも、データの質と量に大きく左右されます。AIとビッグデータがセットで語られるのは、まさにこの点に理由があるといえるでしょう。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、先述した機械学習における技術要素の一部であり、機械学習の効率と効果を劇的に向上させた新技術です。日本語では「深層学習」と呼ばれる場合もあります。

AIの機械学習においては、人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」という仕組みが使われています。大まかにいうと、ニューラルネットワークは学習データをインプットする入力層、データの解析処理（学習）を行う中間層、そして解析結果をアウトプットする出力層で構成されています。ディープラーニングは、この中間層をその内部でさらに何層にもわたって積み重ねることで、データから複数の種類の特徴を解析・抽出し、ときには人間の専門家をも超えるような精密な認識や分析を実現しているのです。

また、ディープラーニングは、AIの自律的な学習能力を向上させる効果もあります。従来、AIに機械学習をさせる際には、開発者が事前に細かな特徴量の設定などをしなければならず、多大な労力を必要としました。しかし、ディープラーニングは自ら特徴量の解析もできるので、開発の負担を大きく下げることをも可能にしたのです。

企業がAIに学習させる5つのメリット

AIを利用して業務を行うためには、AIに学習させなければなりません。以下では、企業がAIに学習させることで得られるメリットを5つ解説します。

メリット1. 業務効率化や生産性の向上に期待できる

AIに学習をさせることによって、業務効率化や生産性の向上を期待できます。

人間の場合、長時間作業をすると疲れてしまいますが、AIはハードウエアやソフトウエアが動いている限り疲れることはなく、同じ効率で業務を行うことが可能です。よって、人間の手作業で行っている作業をAIに学習させ、AIが代わりに行うことで24時間業務を継続できます。

AIは変化する要素が少ない単純作業を得意としており、AIに任せることで社員が別の業務に回ることができます。またAIに業務を任せることで、業務に取り組む前の準備や後処理など前後の業務プロセスも変更することになるでしょう。結果として、社員が行う必要があった無駄な時間が減る可能性が高いことも、AIに学習をさせるメリットです。

メリット2. 人材不足の解消に役立つ

AIに学習をさせることで、人材不足の解消に役立つメリットがあります。

特に日本は少子高齢化が顕著となっており、生産人口の割合が年々減少中です。企業間で人材の獲得競争をしたり、就職活動が売り手市場となったりするなど深刻な社会問題となっています。そこでAIが一部の業務を担当すれば、人材不足の解消につなげることが可能です。先述の通り、AIが生産性を落とさずに作業してくれることは企業にとって大変ありがたいでしょう。

また新たに人材を雇う必要がないため、人件費の削減にもつながります。人材不足を解消する上で、AIが学習し作業を行うことは企業にとって大きなメリットです。

メリット3. 作業の正確性が向上する

AIに学習をさせることで、作業の正確性が向上するメリットがあります。

人間が作業を行う場合、どんなに慣れている人が作業をしてもミスは避けられません。環境や疲れ、慣性など原因はさまざまですが、人間が作業をする以上、ミスはつきものです。一方でAIに十分に学習させ、作業を任せることで人間よりもミスを少なく作業できます。AIは疲れや慣性に影響されずに、淡々と学習した通りの作業を進められるためです。

とはいえ、AIといえどもハードウエアやソフトウエアの故障でAIが動かなくなってしまえばどうしようもありません。しかし、人間と同じ時間だけ作業をするのであれば、AIの方が正確性が高くなる場合が多いです。

メリット4. ビッグデータを活用した経営が可能になる

AIに学習をさせることでビッグデータを活用した経営が可能となるメリットがあります。

近年、ITの世界は医療現場や工場など産業を問わずにビッグデータが必要となる場面が多くなりました。データ量が多くなるほど、データを集め、分析し、今後の経営に活かすことは企業にとって大変負担が大きい作業です。一方で、AIは学習をさせておけばデータ分析ができます。収集すべきデータをAIに送ることでリアルタイムで分析を行い、分析結果を即座に経営に反映させることも実現可能です。

このようにビッグデータを扱った現場でAIが活躍できることが、AIに学習をさせるメリットといえます。

メリット5. 安全性の向上につながる

AIが人間にとって危険な作業を代わりに行うことで、安全性の向上につなげられるメリットがあります。例えば、AIに学習をさせておき、高濃度な放射線や陥没のリスクが考えられる、人間にとって危険なエリアの調査を行うことが可能です。

AIが危険な作業を行うこと以外にも、雨による川の氾濫の危険性の分析や、医療現場での悪性腫瘍の検出など、人類にとって安全性をもたらすことにもつながります。このようにAIに学習させ、活用することで人類の安全性に貢献できることがメリットといえます。

AI学習の方法

冒頭で述べたように、ビジネスにおけるAI活用が進み、AIを扱えるIT人材が非常に需要を増している現在、AI開発の方法を学ぶことを検討中の方も増えていることでしょう。AIを開発できるようになるには、基本的にはプログラミングスキルが必要です。

AI学習前にプログラミングを学ぶ

AIを活用するために学んでおくべきプログラミング言語は「Python（パイソン）」です。Pythonでのプログラミングで、データ処理をしたり学習をさせたりできます。

またAIを扱うためのライブラリ（あらかじめ用意されているプログラムのこと）を利用できるため、AI開発で最も利用されている言語です。Pythonはプログラミング言語の中でも初心者に分かりやすい特徴を持つため、まずはPythonに取り組んでみてはいかがでしょうか。

Pythonの次には、データベースを扱うプログラミング言語のSQLや、開発環境を整えるための知識（Dockerやフレームワーク）について学んでみてください。

こうした専門知識を完全に独学で習得するのには長い時間と根気が必要になるため、基本的には教育機関や教育サービスなどを利用して体系的に学ぶことをおすすめします。

すぐに質問できる環境をつくる

プログラミングを学べる場としては、大学や専門学校がまず挙げられるでしょう。こうした学校で学ぶことの利点としては、疑問などがあったらすぐに講師や周囲の人に尋ねられることや、AI関連の人脈やコミュニティを築きやすくなることが考えられます。基本的に集団学習なので時間の融通が利かない部分はありますが、1人で勉強するスタイルが合わない人にはおすすめの方法です。

オンライン学習サービスを利用する

最近ではプログラミングやAIに関するオンライン学習サービスなども充実してきています。この場合は、サービスの提供会社から配布される教本や教育動画などを用いた自主学習が基本となるでしょう。オンライン学習のメリットは何といっても、自分の好きな時間・場所で学べることです。例えば、今の仕事を継続しながらプログラミングも同時に学ぶというように、時間的・体力的な制約がある場合、学校に通うのは厳しいことが多いでしょう。

その点、オンライン学習ならば隙間時間に少しずつ勉強を進めたり、休日にまとまった量の勉強時間を確保したりするなどの融通を利かせやすくなります。また、動画ならば、好きなだけ見返せるという利点もあります。ただし、座学というより実学の側面が強いプログラミングを学ぶには、独学だけだと厳しい場面も多々あります。したがって、ある程度スキルや知識が充実してきたら、AIや機械学習に関するコミュニティなどに積極的に参加してみるのもいいでしょう。

プログラミングコードを書けなくてもAIを活用する方法も

前項では、AIを開発するにはプログラミングなどの勉強が必要と説明しましたが、プログラミングコードを書けなくてもAIを活用する方法は存在します。近年では、機械学習に必要なデータ処理などを自動化できるアプリケーションが充実してきているため、そうしたサービスを利用すれば、専門的なITスキルがない人でもAI活用を行えるのです。

もちろん、真にAIのことを理解し、プロフェッショナルな開発者になりたいのであれば、プログラミングのスキルは習得しなければなりません。しかし、例えば電気工学の知識がなくても私たちがテレビを使いこなせるように、AIの機能をビジネス現場に役立てたいというだけならば、こうしたアプリケーションの利用で十分ということは多いでしょう。つまり、AIは長い時間をかけてプログラミングの知識を学び、開発に携わった専門人材だけが扱える技術ではなくなってきているのです。

AI学習のプラットフォーム

代表的なAI学習のプラットフォームを3つ紹介します。

ドラッグ＆ドロップで機械学習ができる「Azure Machine Learning」

プログラミング知識がなくてもAIの開発や活用を進められるソリューションの代表例が、「Microsoft Azure（マイクロソフトアジュール）」です。Azureには簡単にAIを開発、利用できるサービスが多数あります。

例えば、Azureのサービスの1つである「Azure Machine Learning（アジュールマシンラーニング）」では、AIの機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築し、トレーニングやデプロイを進められます。Azure Machine Learningでは、データのラベル付けなど機械学習に必要な事前処理を自動化したり、ドラッグアンドドロップの直感的な操作で機械学習を可能にしたりすることで、コーディング（プログラミング）を行うことなくAIをつくることが可能です。

もちろん、機械学習に関するこうした自動化・効率化機能は、初心者だけでなく、上級者に資する部分も多いでしょう。AIスキルが元々高い上級者であれば、より効果的にAIを運用することが可能となるからです。Azure Machine Learningは、初心者から上級者まで、レベルに応じて誰もがAIを活用することを可能にするのです。

低コストで機械学習ができる「Amazon SageMaker」

代表的なパブリッククラウドの1つであるAWS（アマゾンWebサービス）でも、プログラミングの知識がなくてもAIの開発や活用を行うことが可能です。AWSの「Amazon SageMaker（アマゾンセージメイカー）」は、AIの機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイをコーディングなしで行うことができます。

またAmazon SageMakerはJupyterやTensorFlowなど、主要なMLフレームワークに対応可能です。フルマネージドサービスであることから、学習を行う環境の自動スケーリングも可能で、学習時間を最適化することもできます。上記のようにAmazon SageMakerはさまざまな特徴があり、初心者でも上級者でも使いやすい機械学習サービスです。

機械学習に強いGoogle CloudのAIサービス「Vertex AI」

Google Cloudの「Vertex AI」は、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイを一元化するサービスです。使いやすいインターフェースと高度なツールを提供し、初心者から専門家まで幅広く利用可能です。

自動機械学習（AutoML）機能により、少ないコードで高性能なモデルを構築できます。MLOps機能と呼ばれる、作成したモデルを管理しやすくする機能も備わっているため、効率よくAIを活用できるのが特徴です。これにより、効率的かつ迅速にAIソリューションを開発できます。

【無料あり】おすすめのAI学習サイト・教材4選

当記事を読んで「AIについてもっと学びたい」とお考えではないでしょうか。以下ではおすすめのAI学習サイト・教材4選を紹介します。

多くのユーザーが利用している「KIKAGAKU」

「KIKAGAKU」はAI技術やデータサイエンス技術を学ぶことができるオンラインスクールです。Python&機械学習コースのような基礎コースだけでなく、ディープラーニングハンズオンコースや画像処理特化コースなど実践的なコースも用意されています。

講師にいつでも質問できる環境や問題演習の詳しい解説、コース卒業後の転職サポートなど幅広いサポートを受けることが可能です。機械学習エンジニア向けの資格であるE資格の受験資格を満たす講座もあります。KIKAGAKUはAIについて興味がある方や学びたい方の全てのニーズに答えているAI学習コースといえるでしょう。

無料プランでも100以上のテキストが閲覧可能「AI Academy」

「AI Academy」は「AIを作りながらAIプログラミングを学ぼう」をコンセプトとした、AIについて学べるプログラミング学習サービスです。実際に手を動かしながら、AIをつくることが可能なため、実践的なスキルを身に付けられるサービスです。

プランは3種類あります。無料のフリープランも用意されており、無料でありながら120のテキスト参照が可能です。無料アカウントを作成するだけで利用できるため、気軽に試せることもおすすめできるポイントです。

教材量が豊富な巨大学習サイト・アプリ「Udemy」

「Udemy」は、いつでもどこでも動画を見て学習できるオンライン学習サービスです。AIに限らず、英語やクラウドサービス、プログラミングなどさまざまな分野の学習が可能です。

Udemyのページ内で「AI」と検索するだけでも5000件以上がヒットし、初心者向けのコースから、中級者以上向けのコースまで利用できます。動画を見ながらAIに関連するプログラミングやクラウドサービスを学べます。Udemyは動画をいつでもどこでも見られるので、自身のペースに合わせて学習できるでしょう。

24時間体制のサポートが充実「Aidemy」

「Aidemy」はAIスキルについて学ぶためのプラットフォームサービスです。利用登録をすることで、学習教材、プログラミング実行環境が整えられたプラットフォームを利用できるため、AIについての学習をすぐに始められます。

AIに必要な数学やプログラミング（Python）の基礎知識も無料で学べることもメリットです。個人向けコースや法人向けコースも用意されており、ニーズにあった学習ができます。また、24時間いつでもサポートも受けることができ、初心者でも安心して受講することが可能です。

AIについて学びたい人が取るべきおすすめの資格

「AIについてもっと学びたい」「AIを扱えるエンジニアとして転職したい」というあなたに向けて、おすすめの資格を紹介します。以下の通りです。

G検定

「G検定」とはJDLA（日本ディープラーニング協会）が実施している資格です。GとはGeneralistのことで、「AIを扱う人」として、AIの基礎知識を適切に事業活用する知識があるのかどうかを問われる試験です。具体的には、AIについての原理や活用はもちろん、歴史や今後の発展などについて出題されます。

「AIについてほとんど何も知らない」「これからAIについて勉強していきたい」という初級者におすすめできる資格です。

E資格

「E資格」はG検定と同じく、JDLAが実施している資格です。Eとはエンジニアのことで、「AIをつくる人」として、AIの実装や理論について深い理解が問われる試験です。具体的にはアルゴリズムをPythonで実装する方法や、AIを理解するために必要な応用数学について、開発環境の整え方などの問題が出題されます。

G検定を取得し、AIエンジニアとして働きたい人におすすめの中級者向けの資格です（G検定に合格していなくても受験は可能）。ただし、E資格を受験するためにはJDLA公認の講習を受講する必要があります。

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals

「AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals」はMicrosoftが実施している資格で、AIの基礎やAzureにおけるAIサービスの扱いについて問われる試験です。AIの基礎部分はG検定のようにAIの基礎理論についての問題が多く、AzureにおけるAIサービス部分はG検定のようにAIサービスの使い分けについて出題されます。

「AIについてこれから学びたい」「AzureでAI開発を進めていきたい」「G検定を生かした資格取得をしたい」など、「脱AI初心者」したい方におすすめの資格です。

まとめ

AIの勉強をするには、基本的に学校や通信教育などを利用してプログラミングスキルを学ぶ必要があります。ただし近年では、プログラミングを書かなくてもAIを開発できるサービスも充実しつつあり、誰もがAIを活用できる時代になってきています。

Microsoftが提供するAzure OpenAIは、GPT-4などの高度なAIモデルを簡単に利用できるプラットフォームです。これを使えば、自然言語処理や生成AIなどの機能を迅速に組み込むことが可能です。さらに、Azure Machine LearningやAzure Cognitive Servicesを利用することで、データの分析、予測モデルの作成、音声認識など幅広いAIソリューションを開発できます。

AI技術は世界中で日々発展を遂げています。今後もこのトレンドは継続することでしょう