第22話「AIに名簿を入れるな！」
ストラテジ系 ／ 技術戦略・ビジネスインダストリ ── テーマ：機械学習の3種類・ディープラーニング・生成AI・IoT
▶ マンガで読む（無料・登録なし）この話で覚える用語（7語）
- 機械学習きかいがくしゅう
- コンピュータが大量のデータから規則性やパターンを自分で見つけ出し、予測や判断に使えるようにする技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習に大きく分けられる。
- ディープラーニングでぃーぷらーにんぐ
- 深層学習。人の脳の神経のつながりをまねたニューラルネットワークを多層にした機械学習の手法。どこに注目すればよいか（特徴）もデータから自動で学ぶ。画像認識や生成AIで使われる。
- 生成AIせいせいえーあい
- 学習したデータをもとに、文章・画像・音声などを新しく作り出すAI。もっともらしい誤りを答えるハルシネーションが起こることがあり、内容は人が確かめる必要がある。
- IoTあいおーてぃー
- Internet of Things（モノのインターネット）。家電・自動車・工場の機械などにセンサーや通信機能をつけ、インターネットにつないで情報をやり取りするしくみ。
- ビッグデータびっぐでーた
- 量がとても多く、種類もさまざまで、次々と生まれるデータ。SNSの投稿やセンサーの記録など。分析して新しいサービスや経営の判断に役立てる。
- RPAあーるぴーえー
- Robotic Process Automation。人がパソコンで行う決まった手順の事務作業（データの転記や集計など）を、ソフトウェアのロボットに自動で行わせること。
- ブロックチェーンぶろっくちぇーん
- 取引の記録をブロックにまとめて鎖のようにつなぎ、ネットワーク上の多くの参加者で共有して管理する技術。過去の記録の改ざんがとても難しい。暗号資産などで使われる。
試験に出るポイント
- 教師あり＝赤ペン先生つきの答えつきドリル（正解ラベルがある）
- 教師なし＝答えなしで自分でクラス替え（グループ分け）
- 強化学習＝犬のしつけ。できたらおやつ（報酬）
- 問題文に「報酬」→強化、「正解データ」→教師あり、「グループ分け」→教師なし
- 教師あり＝正解つきデータ／教師なし＝正解なしでグループ分け／強化＝報酬が最大になるよう学ぶ
- ディープラーニング＝ニューラルネットワークを多層にした機械学習
- 生成AIのハルシネーション＝もっともらしい誤り。人が確認する
- 生成AIに個人情報・機密情報を入力しない。著作権にも注意
- IoT＝モノ＋センサー＋ネット／RPA＝定型事務の自動化
- ブロックチェーン＝記録を参加者で共有し、改ざんが困難
確認クイズ（ITパスポート試験の形式）
- 試行錯誤をくり返し、得られる報酬が最大になる行動を学習する
- 正解が付いたデータを使って、分類や予測のしかたを学習する
- 正解が付いていないデータから、似たもの同士をグループに分ける
- 人がパソコンで行う定型作業を、ソフトウェアのロボットで自動化する
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正解：ア 試行錯誤をくり返し、得られる報酬が最大になる行動を学習する
「報酬」「試行錯誤」は強化学習。正解つきデータは教師あり学習、正解なしでのグループ分けは教師なし学習、定型作業の自動化はRPAです。
- 回答に誤りが含まれることがあるため、内容を確認してから使う
- 大量のデータで学習しているため、回答は確認せずに公開してよい
- 顧客の個人情報を入力すると精度が上がるので、積極的に入力する
- 生成AIが作った画像は、著作権を気にせずどのように使ってもよい
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正解：ア 回答に誤りが含まれることがあるため、内容を確認してから使う
生成AIはもっともらしい誤り（ハルシネーション）を答えることがあります。個人情報や機密情報は入力せず、生成物が他人の著作物に似ていないかにも注意します。
- ニューラルネットワークを多層にして学習する機械学習の手法
- 取引の記録を鎖のようにつなぎ、参加者で共有して管理する技術
- 家電や機械にセンサーを付け、インターネットにつなぐしくみ
- 人があらかじめ決めたルールを一つずつ書き込んで判断させるしくみ
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正解：ア ニューラルネットワークを多層にして学習する機械学習の手法
ディープラーニングはニューラルネットワークを多層にしたもの。記録の共有はブロックチェーン、モノをネットにつなぐのはIoTです。ルールを人が書き込む方式は機械学習ではありません。
マンガのセリフ（文字版）
部長「これからはAIの時代だ！ミライくん、うちでもAIで何かやれ！」
ミライ「AIって…ロボットが考えるやつですか…？」
ツカサ先輩「AI（人工知能）は、人の知的な判断をコンピュータでまねる技術全体のことだ」
ツカサ先輩「今の中心は機械学習。大量のデータからコンピュータが自分でルールを見つける」
ミライ「どうやって学ぶんですか？」
ミライ「教師なし学習って、先生がお休みの自習時間…つまり遊び放題ですね！」
ツカサ先輩「遊ばない！」
ツカサ先輩「正解のないデータから、似たもの同士を自分でグループ分けする学び方だ」
- 教師あり＝赤ペン先生つきの答えつきドリル（正解ラベルがある）
- 教師なし＝答えなしで自分でクラス替え（グループ分け）
- 強化学習＝犬のしつけ。できたらおやつ（報酬）
- 問題文に「報酬」→強化、「正解データ」→教師あり、「グループ分け」→教師なし
ツカサ先輩「ディープラーニングは、脳の神経をまねたニューラルネットワークを何層にも重ねたものだ」
ミライ「写真の顔を見分けるAIがすごいのは、それなんだ！」
数日後
ミライ「生成AIに企画書を書かせちゃお♪会員名簿も貼りつけて…」
ツカサ先輩「名簿を入れるな！個人情報や機密情報は入力しない！」
ツカサ先輩「生成AIは、もっともらしい誤りを答えることがある。ハルシネーションだ」
ミライ「自信満々にまちがえるんだ…」
部長「わしと同じだな！ガハハ」
ツカサ先輩「笑いごとではありません。答えは必ず人が確かめる」
ツカサ先輩「作った絵が他人の作品に似ていれば著作権の問題にもなります」
部長「工場の機械が壊れる前に知らせる、みたいなのはできんか？」
ツカサ先輩「IoTですね。機械にセンサーをつけてネットにつなぎます」
ツカサ先輩「集まる大量のビッグデータをAIで分析すれば、故障の前ぶれもわかります」
ツカサ先輩「毎朝の売上データの転記ならRPAで自動化できる」
ミライ「ロボット！？人型ロボが私の席でExcelを打つんですね！」
ツカサ先輩「体はない！」
ツカサ先輩「ソフトウェアのロボットが、人の画面操作をまねて決まった作業をくり返すんだ」
ミライ「ブロックチェーンもよく聞きます！」
ツカサ先輩「ブロックチェーンは、取引記録をみんなで共有するから、改ざんがとても難しいんだ」
- 教師あり＝正解つきデータ／教師なし＝正解なしでグループ分け／強化＝報酬が最大になるよう学ぶ
- ディープラーニング＝ニューラルネットワークを多層にした機械学習
- 生成AIのハルシネーション＝もっともらしい誤り。人が確認する
- 生成AIに個人情報・機密情報を入力しない。著作権にも注意
- IoT＝モノ＋センサー＋ネット／RPA＝定型事務の自動化
- ブロックチェーン＝記録を参加者で共有し、改ざんが困難
後日
部長「わしも仕事を自動化したぞ！何でも「よし、まかせた！」と返すRPAだ！」
ツカサ先輩「…それ、いつもの部長です」
ミライ「RPAは決まった事務作業の自動化ですってば！」