AIの開発方法は？学習するべきスキルから、実装例までまとめてみた

最終更新日：2022/01/31

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DAI

この記事では、AI開発の事例と学習方法について解説していきます。

この記事を読んでわかること

AI開発の概要
応用事例にはどんなものがあるのか
自分でAI開発をするにはどんな学習手順を踏めばいいのか

「AIや類似のシステムを作るのって、そもそも大学院とかの勉強しないとできないものじゃないの？」

実際、どこからがAIかという議論はありますが、簡単な自動化やデータ分析などは、最低限の学習をすることでできるようになります。

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この記事では、まったくの初学者の方でも学習方法が分かるように解説していきますね。

目次 (PRも含まれます）

1 AI開発の方法とは？
2 AI開発の応用事例
3 AI開発で用いる言語は？RとPython
- 3.1 R言語とは？
- 3.2 Pythonとは？
4 AI開発のために学習するべき内容
5 本格的にAI開発や機械学習を学ぶなら？
6 まとめ

AI開発の方法とは？

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AIの開発について知る前に、最低限知っておきたい概念を4つご紹介します。

教師あり学習
教師なし学習
強化学習
ディープラーニング

教師あり学習

教師あり学習とは、文字通り学習させるデータを与える側が、教師の様に「正解」となるデータを与えて学習させるものです。

例：画像を学習させる際に、その画像が「犬」であるという情報を与えて上で学習させる

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このように、データを学習させるプロセスが、先生が教えているように見えるため、教師あり学習と呼ばれます。

教師なし学習

教師なし学習は、教師あり学習とは反対に、学習させるデータに正解を与えないで学習させるものです。

例：大量の画像データを学習させ、その画像の中から似ているものや傾向などを分析させる

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この際に、データの類似性などに応じてグループ分けを行うことをクラスタリングといいます。

強化学習

教科学習は、簡単にまとめると、「プログラムが与えられた環境での成果が最大化されるように学習をさせる」ように、報酬を設定し学習をさせていくことを指します。

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説明だけではよくわからないので、以下の具体例参考にしてみてください。

車の自動運転
囲碁の自動プログラム

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上記では、カメラのデータや囲碁の対局データなどを大量に学習させることで、プログラムがある時点においてよりよい結果を出せるように学習させていくものです。

ディープラーニング

ディープラーニングは、「特徴量」をコンピュータ自身が自動的に抽出し学習できるようにし、人が特徴量を設定しなくても良くしたものです。

※特徴量とは、データの特徴や特性を定量的に表したものを指します。

ディープラーニングでは、大量のデータを学習させ、人間が特徴量を指定必要がないため、人が特徴量を認識しづらいもの使われます。

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そのため、画像認識や音声認識などにも利用されます。

AI開発の応用事例

女性A

概念的な話をされても、結局具体的にはどんなことができるのか分からない…

DAI

そんな方向けに、身近なTwitterを利用したAI開発の応用事例を3つご紹介します。

大学生のTwitter利用に関する定量分析
Twitter におけるコミュニケーションの社会ネットワーク分析
Pythonを使ったTwitter上の感情分析

①大学生のTwitter利用に関する定量分析―利用目的とサービス設計の関係―

研究の概要

・ツイッターのツイートを形態素解析してユーザーをクラスタリングし、クラスタごとにどのようにツイッターを利用しているのか分析
・ツイッターで一橋大学生のアカウントを収集し、そのうちフォロワー数、フォロー数、ツイート数、RT数、ツイート時間帯、デバイス、ツイートの形態素解析を行い、K-means法を用いて分類
・分類されたデータをもとにユーザー層の特性を分析をする

※ここでは形態素分析でデータを分析できる形まで分割し、K-means法で似た性質をもつデータを分類しています。

結果

Twitterで情報発信をするグループ（情報発信クラスタ）と友人間での利用をするグループ（お友達クラスタ）に分けることができる
Twitterで情報発信をするクラスタは、PCからTwitterを利用し、RT数は多く、リプライ数、相互フォロワー数は少ない傾向にある
Twitterを友人間での利用をするグループは、スマホからTwitterを利用し、リプライ数、相互フォロー率が高い

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このように、一見何の脈絡もないデータの中から関連性を見つけることも可能になります。

必要な知識

上記の内容を行うためには、以下の2つを学習することが必要です。

教師なし学習（k-means法）
自然言語処理

この研究では、あらかじめ答えのあるデータを人が入力するのではなく、データをAIに分析させて人間がどんな特徴があるかを見極める必要があるため、教師なし学習の知識が必要になります。

②Twitter におけるコミュニケーションの社会ネットワーク分析

続いての事例は、Twitter上でどんな映画に関する口コミがリツイートされやすいのかをまとめた論文です。

概要：詳細はこちら

マーケティングにおける対面での口コミだけではなく、インターネット上での口コミに関する分析
リツイートの分析を通して、どのようなツイートがリツイートされやすいのかを分析する
分析の際には、誰が発信しているのかなども考慮される

結果

結果としては、拡散されやすいツイートの内容と発信者の情報（プロフィールの内容）に関しては以下のような情報が分かりました。

拡散されやすいツイートの内容

・メッセージの形態のうち､｢http｣｢@｣の符号があるものはリツイートされづらくなる
・｢RT(拡散願い)を含む｣ものは実際に RT される傾向がある
・｢値引き情報｣は RT 回数への影響がない
・｢キャンペーン､プレゼント情報｣｢試写会､トークイベント開催｣｢公開日､公開時間｣｢出演者情報｣｢監督､ストーリ､主題歌情報｣などはRT回数に正の相関がある

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つまり、上記に配慮したツイートの内容を作成することで、よりインターネット上の口コミとして広がりやすくなるということが分かりますね。
逆にプロフィールの内容に関しては以下が分かりました。

拡散されやすいプロフィールの内容

・拡散されやすいTwitterのプロフィール・発信しているアカウントが｢映画公式アカウント｣｢タレント｣であっても RT 回数に影響は与えない｡
・｢映画関係者(監督など)｣｢タレントボット｣｢作家､編集者など｣｢映画ニュース､ポータル｣からの情報はより RT される傾向がある｡

必要な知識

教師あり学習
自然言語処理

③Pythonを使ったTwitter上の感情分析（Twitter Sentiment Analysis in Python using Tweepy and TextBlob）

概要

Twitter上から特定のキーワードに関するツイートを取ってくるスクリプトを書く
集めたいキーワードと取ってきたいデータの量を指定する
データを分析して、キーワードに関しての感情のグラフを作る（ポジティブ、ネガティブ、特に何も思わない）

結果

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結果的には、bitcoinというキーワードに対してどのような感情をもっているのかをグラフで表しています。

備考

この動画では、TweepyやTextBlobという文字データを分析するためのPythonのライブラリ（機能）が使用されています。

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自動化や分析の簡略化をしてみたいけど、AI開発について全てを学習するのは難しい…という方は、まずはライブラリーを利用した学習を試してみることも可能ですね。

AI開発で用いる言語は？RとPython

ＡＩ開発を行う際に、よく扱われる二大プログラミング言語としては、RとPythonがあります。

では、それぞれどのような特徴があり、初めてAIについて学習をする際にはどちらを学習すべきなのでしょうか？

R言語とは？

DAI

Rは主に、統計を行う際に利用されるプログラミング言語です。

そのため、統計をする上での演算に関わる機能が充実しているのが特徴です。

Pythonでは、Webサービスなどを開発するライブラリなども充実していますが、Rにはほとんどありません。

Pythonとは？

Pythonでは、統計だけではなく以下のような目的で使うことが可能です。

Webサービス開発
機械学習
ディープラーニング

前述した事例にもあるように、あらかじめ作られているライブラリ（機能）が充実しています。

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そのため、始めてAIや機械学習などに触ってみたい！という方にはまずはPythonから始めてみるのがお勧めです。

AI開発のために学習するべき内容

ここからは、初心者がAI開発を体験する上で必要な学習ステップをご紹介します。

Pythonの環境構築の方法
Pythonの基礎
数学の学習
機械学習・ディープラーニングの基礎

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できる限り、手間をかけずにAI開発の全体を体験できるような学習ステップをご紹介いたしますね！

1. Pythonの開発環境：Microsoft Azure Notebook とは

データ分析では、Jupyter Notebookという、ノート形式でプログラミングを実行できる環境を使うことが多いです。

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プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。

Web上で無料で使えるものですが、

Google Colaboratory
Micrrosoft Azure Notebook

を利用するケースが多いです。

Google Colaboratoryは、Googleが提供しているJupyter Notebook。

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Azure Note Booksとは、マイクロソフトが提供しているJupyter Notebookです。

2. Pythonの基礎

機械学習を行うためにも、Pythonの基礎的なプログラミング言語を理解しておく必要があります。

具体的には以下を学習する必要があります。

変数
四則演算
if文,
white文
class、関数などの概念

上記は、Progateを利用して基礎を学習していくのがおすすめです。

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3. 数学

実際に動くものを作る場合は、そこまで数学の知識は必要ありませんが、性能を強化したり、説明責任を求められる場合には数学の知識が不可欠です。

機械学習、ディープラーニングを勉強する場合、前提として、

統計学
微分・積分

などの数学的知識が必要になります。

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とはいっても、学習範囲広すぎてどこまで勉強していいかわからないよ…

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そんなには、学習範囲を区切って最低限のコースだけを学習するのがお勧めです。Udemyなどのコースだと、4時間ほどのコースで必要箇所だけを学習することができるのでお勧めです。

Udemyのおすすめのコースとしては、これまで35,000人以上受講し高い評価を得ているキカガクの以下の2つのコースがお勧めです。

Python&機械学習入門
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※実は今、通常であれば１つのコースで15,000円ほどする上記のコースが、キカガクの無料体験をした方限定で無料になっています。

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4. 機械学習・ディープラーニングの基礎

機械学習やディープラーニングを学習する場合、それぞれに対して複数のメソッドがあります。

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それぞれ、どういう状況に対してどういうメソッドを使うかを理解しつつ、一番予測精度が高いものを選んでいく必要があります。

機械学習・ディープラーニングの基礎などに関しても、本などで独学することは可能ですが、オンライン学習サービスを使うことで動画で効率的に学習をすることができます。

お勧めとしては、Aidemyの無料体験で以下の2つのコースを学習するのがお勧めです。

機械学習概論
ディープラーニング基礎

登録してすぐに動画を見始めることができるので、基礎だけ動画でわかりやすく学習してみたい！という方は、ぜひチェックしてみてください。

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本格的にAI開発や機械学習を学ぶなら？

ここまで、簡単な機械学習やAIを用いた活用事例などを紹介してきました。

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ですが、正直本格的に学習をしようとすると独学だと正直かなりきついです。

理由としては、以下があります。

そもそも学習難易度がかなり高い
周りに質問できる人がおらず、エラーに何日間もかけてしまう
学習の全体像が見えておらず、学習方法があっているのかで悩んでしまう

なので、本格的に学びたい方は、スクールなどにいって時間節約しつつ、効率的に学習を進めるのがおすすめです。

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数あるスクールの中から、本当におすすめのスクールだけを2つ厳選してご紹介しますね。

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各コースの金額は以下の通りです。

	3ヶ月	6ヶ月	9ヶ月
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データ分析講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
自然言語処理講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
実践データサイエンス講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
E資格対策講座	￥327,800	–	–
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組織を変えるDX講座	￥330,000	–	–