AI 技術：機械学習、ディープラーニング、NLP をマスターする

人工知能（AI）とは、創造的思考や問題解決など、人間の知能や能力を模倣する「知能指数」を備えたあらゆる機械のことです。

AI という用語は、1956 年にダートマス大学で開催されたワークショップで、ジョン・マッカーシーとマービン・ミンスキーによって造られたとされています。

知覚学習、記憶の整理、批判的推論 などの高度な精神プロセスを必要とするため、現在、人間の方がより満足のいく成果を上げているタスクを行うコンピュータプログラムの構築。

知覚学習、記憶の整理、批判的推論 などの高度な精神プロセスを必要とするため、現在、人間の方がより満足のいく成果を上げているタスクを行うコンピュータプログラムの構築。

今日、人工知能技術は、さまざまな個人用および業務用ソフトウェアやハードウェアに採用され、絶大な人気を誇っています。その例としては、個人のソフトスキルを育成する AI コンパニオン（Character AI など）、コーディングの高速化を図る AI ペアプログラマー（Github Copilot など）、気候変動などの地球規模の問題に取り組む AI システムなどが挙げられます。

このブログ記事では、AI の主要な技術について、その内容と重要性を紹介します。

人工知能の10種類の技術

人工知能技術は、インテリジェントシステムを構築するために使用されるツールや手法であり、AI に人間のような知能の特性を与える中核となる式です。

以下は、一般的な AI 技術の一部です。

機械学習（ML）

「AI/ML」というタグが付いた求人情報を見かけたことがあるでしょう。これは、機械学習（ML）がほとんどの組織の人工知能研究チームの中心的な役割を担っているためです。

機械学習（ML）では、AI エンジンに大量のデータと、そのデータを分析してパターンを識別するための具体的な指示が与えられます。これにより、人間の行動パターンを予測するアルゴリズムを作成することができます。

機械学習アルゴリズムにおける AI の典型的な 使用例 は、オンラインショッピングプラットフォームで表示される商品のおすすめや、どの投稿が最も多くのビューを獲得するか、どの投稿があなたにとって最も興味深いかを（あなたの閲覧習慣に基づいて）決定するソーシャルメディアのアルゴリズムです。

たとえば、Instagram の「探索」ページ に表示される厳選されたコンテンツは、Instagram アカウントごとに異なります。

監督学習と非監督学習

教師あり学習と教師なし学習は、どちらも機械学習（ML）の基本的な要素です。前者は、ラベル付けされたデータを使用して AI アルゴリズムを学習させます。例えば、電子メールプロバイダーは、スパムとスパムではないとラベル付けされたデータを使用して、スパムフィルタリング機能を学習させることができます。

一方、教師なし学習は、ラベル付けも整理もされていないデータを扱い、AI がデータの分類やパターンの発見という大変な作業を行います。

E コマースストアでは、閲覧した商品、商品ページでの滞在時間、クリックストリームデータ、過去の購入履歴、購入頻度、検索クエリ、人口統計データなど、消費者の購買行動に関するさまざまなシグナルに基づいて、消費者に商品を推奨するためにこの技術を利用しています。

ディープラーニング

機械学習のサブ分野であるこの AI 技術は、人工ニューラルネットワーク（ANN）の概念を用いて、人間の脳のニューラルネットワークを模倣することを目的としています。

ディープラーニングは層構造で機能します。

最初の層には情報が供給されます
次の数層（人間の脳の神経細胞を模倣する層）は、情報をパターン分析します
最終層は出力結果を提供します——問題に対する予測や解決策の候補です。

Meta などのソーシャルメディア企業は、強化学習システム内でディープラーニング AI を使用して、投稿の視覚情報をマイニングし、トリガーとなる画像を特定しています。既知のトリガーコンテンツ（暴力や自傷行為の画像など）に関連するパターンを認識することで、AI は投稿にフラグを立て、人間のモデレーターによるさらなる審査に回すことができます。

自然言語処理（NLP）

もう 1 つの人気のある AI 技術は、言語に焦点を当てたディープラーニングのサブ分野である自然言語処理（NLP）です。NLP は、AI エンジンが人間の言語の文法、構文、および言語の言語構造のさまざまな意味を理解し、人間の言語を生成して、人間と機械の会話がより人間らしく、ロボット的ではなくなるよう支援します。

NLP は、チャットボット（ChatGPT）、仮想アシスタント（Siri）、言語翻訳サービス（Google 翻訳）などの AI アプリケーションで見ることができます。

テキストの前処理

テキスト前処理は、多くの自然言語処理（NLP）タスクの基礎となる作業です。この作業では、生テキストデータをクリーンアップ、変換、構造化して、NLP アルゴリズムによる分析に備えます。

前処理では、タイプミスなどの不要なデータを削除し、大文字を小文字に変換します。これにより、NLP エンジンはアルゴリズムをより効率的に実行し、より正確な結果を提供することができます。

品詞タグ付け

自然言語処理（NLP）AI 技術のコア分野である品詞タグ付け（POS）は、人間言語における文中の各単語の文法機能（名詞、動詞、形容詞など）にラベルを付けることに重点を置いています。

そのため、音声認識や感情分析などの他の AI 技術と組み合わせることで、テキストの感情指数を把握するのに役立ちます。

この AI 技術の優れた活用例としては、Grammarly のような AI 搭載のスペルチェッカーがあります。

固有表現認識（NER）

固有表現認識（NER）は、NLP のもう 1 つのサブセットです。言語を扱う NLP と同様に、NER は名前、場所、その他の固有表現 を扱います。

これにより、情報抽出の強力なツールとなります。例えば、法的サービスや調査サービスにおいて、金融関連の実体を探し出す、証人を特定する、または特定のキーワードでソーシャルメディアの活動を監視するなどの用途が考えられます。

NER のもう 1 つの専門的な使用例は、顧客の料金プランや過去の会話など、顧客の活動に関する関連情報を簡単に見つけることができるカスタマーサービスチャットボットです。

感情分析

感情分析は、コミュニケーションにおける感情のパターンを理解することに焦点を当てた、自然言語処理（NLP）の専門分野です。テキストがポジティブな感情、ネガティブな感情、あるいはニュートラルな感情を表現しているかどうかを判断しようとします。

これは、ソーシャルメディアの投稿、顧客レビュー、オンラインアンケート、ニュース記事などのテキストデータを分析するために使用でき、マーケティングチームにとって有益です。これにより、人々が自社ブランドにどのように反応しているかを理解し、市場調査を行うことができます。

コンピュータビジョン

この AI 技術により、コンピュータは視覚的な世界を理解し、解釈することが可能になります。カメラやスキャナーからコンピュータにメディアが供給され、コンピュータはディープラーニングニューラルネットワークと画像処理機能を組み合わせて、その画像をよりよく理解します。

これは、カメラから車の AI エンジンに送信される画像に基づいて道路を走行し（オブジェクトを検出）、自動運転車において重要な役割を果たしています。

自動化とロボット工学

ここでは、従来の自動化およびロボット工学の手法に AI が組み込まれ、両方のフィールドの効率が向上しています。AI 機能はロボットや自動化ソフトウェアに統合され、センサーや環境からのデータを分析するのに役立っています。

これにより、ロボットはオブジェクトを認識し、スペース、時間、問題解決などの要素を理解することができるため、現実の世界のシナリオに容易に適応することができます。

その簡単な例がロボット掃除機です。AI は、ロボット掃除機が家の地図を作成し、家具、ペットのおもちゃ、電気コードなどの障害物を回避するのに役立っています。

さまざまな業界における AI 技術の応用

このブログ記事で取り上げた AI 技術は、マーケティングから医療、さらには航空宇宙まで、さまざまな業界で利用することができます。

医療：教師あり学習は、スキャンやレポートの分析など、画像認識に使用できます。例えば、AI Planet Medical Report Analyzerにレポートを追加すると、迅速な診断結果を得ることができます。
マーケティング：教師なし学習は、広告の表示、ソーシャルメディアのフィードの更新、製品の推奨など、マーケティングツールで使用することができます。
小売業：コンピュータビジョンはセルフチェックアウト端末の監視に活用でき、NLPはチャットボットに活用可能です。
金融：ディープラーニングと監督学習は、金融詐欺やその他の不審な活動を検出するために活用できます。
輸送：コンピュータビジョンと AI を搭載したロボット工学は、自動運転車の反射神経と適応性を完璧にするのに役立ちます。例えば、テスラは、自動車を自動運転にするために長年の研究に投資してきました。
農業：コンピュータビジョンとディープラーニングは、作物の害虫の蔓延を分析し、最適な農業プランを立案するために活用できます。FarmSense や Go Micro などの多くのプラットフォームが、この取り組みを開始しています。後者は、スマートフォンのカメラを顕微鏡に変換して害虫を観察できる機能も備わっています。
教育：自然言語処理（NLP）を活用したインタラクティブなチャットボットは、言語やその他のソフトスキルを学習者に訓練するために使用できます。
セキュリティ：ディープラーニング、NLP、NER はすべて、情報の抽出、画像の識別、脅威の検出、AI によるガバナンスの支援に使用できます。

AI の導入における一般的な課題と倫理的考慮事項

他の新しい技術と同様、AIにも多くの課題があります。ここでは、その最も重要なものをいくつか紹介します。

プライバシーに関する懸念

AI エンジンやアルゴリズムは、公開されているデータを用いて学習されるため、データのプライバシーや著作権侵害につながる可能性があります。さらに、多くのAI ツールは、アルゴリズムの学習に顧客データを使用しており、医療データの漏洩や企業の機密情報の流出につながるおそれがあります。

AI 画像生成ツールは、実際のデジタルアーティストの作品をコピー（またはその影響を強く受けた）ものもあることが知られており、知的財産権の侵害という広範な問題を引き起こしています。

公平性と偏り

AI システムは、トレーニングデータに存在する偏見を永続させ、不公平または差別的な結果につながる可能性があります。

ChatGPT が初めて一般に公開されたとき、既存の性別固定観念を強化するという報告がありました。医師と看護師について尋ねられたとき、ChatGPT は医師を「彼」、看護師を「彼女」と想定しました。女性医師や男性看護師の可能性を考慮して文章を解釈するのではなく、文章にタイプミスがあるものと想定したのです。

説明可能な AI システムにおける幻覚

説明可能な AI システム（ChatGPT や Anthropic Claude など）は、事実と異なる、あるいは完全に捏造した出力を生成する場合があります。つまり、基本的に「幻覚」を見るのです。

サイドバー：説明可能な AI （XAI）とは、人工知能、特に機械学習をより透明で人間にとって理解しやすいものにする技術です。AI システムが答えに到達する過程を理解することで、その推論における偏りやエラーを特定して修正することができます。

XAI を実現するにはさまざまな手法があります。AI モデルの内部動作をより解釈しやすいものにすることに重点を置くものもあります。また、モデルが下した個々の決定を説明することに重点を置くものもあります。

これは、AI アルゴリズムが十分なデータでトレーニングされていないか、1 種類のデータのみでトレーニングされているため、そのデータセットに一致する解決策や結果を生成してしまうためです。

これは、AI を研究に使用する場合によく見られる現象です。1 つの質問（出典など）を入力すると、AI は架空のシナリオを作成します。上記の例では、ユーザーが ChatGPT にタイタニック号の唯一の生存者について質問すると、AI はパン屋に関するインシデントを捏造しています。

AI の整合性

AI 研究の中核をなす AI の整合性は、人間にとって有益な AI システムを構築することです。AI システムの目標が明確に定義され、「公共の利益」と整合していない場合、予期せぬ結果をもたらすおそれがあります。

その簡単な例としては、ChatGPT が人種や差別に関する質問には応答しないことが挙げられます。したがって、AI の作成は、より広範な人間の福祉と整合する目標と結びつけることが重要です。

説明責任

説明可能な AI の可能性は否定できません。コーディングのレッスンから車の修理のチュートリアルまで、学習やタスクの達成に強力なツールとなります。しかし、その同じ機能が悪用され、誤った情報を流したり、破壊的な目的のための指示を提供したりする可能性もあります。

しかし、AI がミスをした場合はどうなるのでしょうか？AI ソリューションがマイナスの結果をもたらした場合、その責任は誰にあるのでしょうか？

このような事態を防ぐためには、透明性の高いプロセスと明確な責任体制を確立することが重要です。当社はすでにこの分野での取り組みを進めています。

例えば、米国政府は AI 企業に、すべての新しい発見と、関連する安全性試験の結果および発見を連邦政府と共有することを義務付けています。

人工知能の現在の動向

AI が大きな進歩を遂げたのは、ここ数年のこと、特に 2020 年代に入ってからです。AI フィールドで見られる一般的な傾向としては、次のようなものが挙げられます。

予測分析

AI アルゴリズムは、データを分析して将来のイベントや結果を予測することができます。これは、金融（キャッシュフロー予測）や小売（需要予測）などの分野に応用されています。

たとえば、Cash Flow Frog などのツールは、収益をリアルタイムで分析し、将来の利益の見込み額を推定することができます。

パターン認識

これは画像認識（自動運転車）、異常検出（詐欺検知）、自然言語処理（NLP）などに活用されています。

例えば、テスラは AI を使用して交通のパターンを分析しています。カメラ、レーダー、超音波センサーを使用して車の周囲を確認し、交通に対応しています。

生成型 AI

生成型 AI は、既存のパターンに基づいて、画像、テキスト、音楽などの新しいデータを作成するのに役立ちます。例えば、実在しない人物のリアルな肖像画を作成することができます。

Midjourney や Dall-E などのツールは、テキストのプロンプトに基づいて、とてもクールなイラストを作成することができます。

チャットボット

会話型 AI プログラムは、人間の会話を模倣し、顧客サービスや学習に使用することができます。例えば、企業は自社のウェブサイトやアプリにチャットボットを追加することで、顧客は顧客サービス担当者を待つことなく、AI ボットから迅速に回答を得ることができます。

バーチャルアシスタント

Siri や Alexa などの AI 搭載のアシスタントは、音声コマンドを理解して応答し、予定のスケジュール設定やスマートホームデバイスの制御などのタスクを支援します。

レコメンドシステム

AI アルゴリズムは、ユーザーの過去の行動や好みに基づいて、製品や映画などを提案します。

例えば、Netflix や Hulu などの OTT プラットフォームは、ユーザーの視聴パターン（視聴するジャンル、視聴時間など）を利用して、新しい映画や番組を推奨しています。

人工知能の未来

AI の将来的な可能性のひとつとして、多くの分野で機械が人間の能力を超える「超知能」の出現が挙げられます。SF 映画のような話ですね。しかし、Google や Microsoft などの大手テクノロジー企業を含むほとんどの AI 研究企業は、この未来に向けて積極的に取り組んでいます。

将来実現する可能性のある AI の一般的なトレンドをいくつかご紹介します。

汎用人工知能（AGI）：AI が人間と同じくらい知能を持ち、独創的な思考を用いて創造的に問題に取り組むことができるシナリオ。これには、小説をゼロから執筆したり、人間と同じくらい感情豊かな詩を書いたりといった創造的な活動や、新しい仮説を提案したり実験を設計したりといった科学的な活動も含まれます。
超知能：これは、AI が人間よりも知能が高くなり、気候変動、貧困、病気など、世界が直面する最大の課題の解決や、人間の理解を超えるプロセスの最適化など、さらに一歩進んだ段階です。
AI シンギュラリティ：AI の開発が、私たちの制御や理解の能力を超えるほど加速する時点を想像してみてください。この知能の急速な成長が、シンギュラリティです。AGI の実現がシンギュラリティのトリガーになるかもしれないという見方もあります。優れた問題解決能力を持つ AGI は、自らの知能を急速に高めて「知能の爆発」を引き起こし、世界を支配し始めるかもしれません。ディストピア的な話ですね。

シンギュラリティはまだ遠い未来の話のように感じられますが、多くの人々がそれを懸念しています。OpenAI のサム・アルトマン氏は、AIシンギュラリティがもたらす潜在的な影響について、恐怖を感じていることを認めています。

しかし、これらの「未来」はすべて仮定であり、実現には何年もかかる可能性があります。近い将来、AI は、AI を搭載した診断センター、統計分析、自動運転車など、医療、研究、モノのインターネット（IoT）の分野で大きな波を起こすでしょう。

ClickUp Brain—ClickUp の AI アシスタント

ワークスペースの生産性アプリである ClickUp には、ClickUp Brain という GenAI 機能が組み込まれています。

一種の仮想アシスタントである ClickUp Brain は、ClickUp スイートのすべてのツールと統合されており、ユーザーの毎日の仕事（そして生活）をスムーズにします。

ClickUp Brain は、さまざまな役割や業界のプロフェッショナルに次のようなメリットをもたらします。

AI Knowledge Manager

重要な情報を見つけるために、たくさんの文書をいちいち探して回るのは面倒ではありませんか？ClickUp Brain を使えば、wiki、レポート、社内文書など、あらゆる情報から必要な情報を数秒で簡単に見つけることができます。

さらに、文書やミーティングの議事録の要約を迅速に作成するよう依頼することもできるので、会社やクライアントの最新情報を簡単に把握することができます。

AIプロジェクトマネージャー

ClickUp Brain を使用するもう 1 つのメリットは、プロジェクト管理に伴う雑務を自動化できることです。たとえば、ClickUp Brain を使用して、次のようなことができます。

各プロジェクトにサブタスクを生成する
プロジェクトの進捗状況を簡単に要約
自然言語コマンドでタスクを管理するための自動化を設定
コメントスレッドからアクションアイテムを取り出す

AI Writer for Work

ClickUp には、マーケティング担当者や文章を書くことが苦手な人に特に役立つ、充実したライティングアシスタントも搭載されています。AI Writer for Work は、以下のことを支援します。

アイデアを出し合い、キャンペーンの企画書を作成する
ブログ、電子メール、ソーシャルメディアの投稿など、さまざまなフォーマットでコンテンツを生成
コンテンツをさまざまな言語に翻訳する
編集およびスペルチェックのお手伝い
読みやすいフォーマットでテーブルを作成し、データを整理する

仕事では、チームや個人が ClickUp Brain を使用して、タスクのコメント、ドキュメント、電子メールなど、社内外のコミュニケーションをすべて ClickUp から起草することができます。AI ライティングツールに自分の考えを簡潔に記入すると、それが自動的に修正されます。

役割別プロンプトテンプレート

それだけでなく、各役割に合わせた AI プロンプトテンプレートも利用できるので、すぐに使い始めることができます。プロンプトの例としては、次のようなものがあります。

カスタマーサポートチーム向けのステータスレポートおよびミーティングアジェンダのテンプレート
プロジェクトマネージャーのためのプロジェクトタイムラインと RACI テンプレート
ソフトウェアチームのためのテストプランとユーザーテスト調査

AI ツールで仕事のレベルアップ

人工知能は、今後数年間で私たちの生活や仕事に大きな影響を与えると予想されています。個人の生産性の向上から大企業の業務効率の改善、病気の治療法の発見、データの分析、マクロ経済予測まで、AI エンジンは世界をより良い方向に変えると期待されています。

個人としては、AI エンジニアになるためのトレーニングを受ける（興味がある場合）か、ClickUp Brain などの AI ツールを使用して生活を最適化することから、最初のステップを始めることができます。

推奨読書：プロンプトエンジニアになる方法

では、今すぐ ClickUp を試してみませんか？ClickUp に無料で登録して、あなたの生活のあらゆる側面をレベルアップする方法をご覧ください！