AIで画像を認識・分類・予測！機械学習や深層学習で需要予測

最終更新日:2024/04/04

AIの発達により、膨大なデータをもとに「予測」「分析」「認識」「最適化」などがよりスピーディーに行えるようになりました。これはAI・人工知能が大量のデータをもとに、機械学習や深層学習（ディープラーニング）の技術を活用することができているからに他なりません。
今回は、機械学習や深層学習に焦点を当てながら、近年多く普及され始めているAIの可能性についてまとめました。

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機械学習によってユーザーの需要を予測

AIは、これまで人間が行ってきた知的な作業を模倣することができます。そんなAIにおいて、特に大きな特徴のひとつといえるのが機械学習でしょう。この機械学習とは、データをもとに特徴を学習することで、将来の傾向や結果を予測することを指します。

インターネットのショッピングサイトで自分への「おすすめの商品」が表示されているのを目にしますが、それらの多くも機械学習によって導き出された予測から表示されています。

たとえば、インターネットでデジカルカメラを購入したユーザーがいたとします。そのユーザーがデジタルカメラを購入した場合、そのデジタルカメラに関連する商品に新たな興味を示す可能性もあるでしょう。

カメラの三脚や液晶保護フィルムなど、購入後に購入を検討する可能性がある商品を表示することで、新たな購買へとつなげられる可能性が高まるというわけです。

画像分類や文字の読み取りで不正検出を支援

AIでは、画像の分類や文字の読み取りなども可能にします。インターネットショッピングの決済でクレジットカード決済を選択した際に、カメラでクレジットカード情報を読み取る機能を利用したことがある方もいるでしょう。機械学習は、その際のトランザクションをトランザクションデータベースと比較し、不正を検出しているのです。

さらに身近な例ですと、デジカルカメラにて人物を撮影する際に、顔を認識する機能を使用したことがある方も多いでしょう。この顔を認識し、適切な箇所にピントを合わせるという機能も機械学習のひとつなのです。

画像、データを複数のグループに分類

また、AIを活用すれば画像やデータを複数のグループに分類することも可能です。最近のスマートフォンでは、人物ごとに写真をグループ分けすることができる機能があるのをご存知でしょうか。これはまさに、AIの深層学習によって画像を分類しているということです。この機能を有効活用すれば、出荷前の商品に傷などがついていないか確認することもできます。

最近ではスマホやパソコンでも顔認証システムも導入されているなど、深層学習による識別、分類はより日常化しつつあるのです。

AIはさまざまな企業でも導入済み

AIはすでに多くの企業でも導入されつつあり、少子高齢化による人手不足という課題を打開するための武器になっています。

たとえば、三菱UFJ銀行は、AIに自然言語を学習させることで電話対応の労力を軽減させています。これにより人員を削減することが可能になっているわけです。

また、みずほ証券では機関投資家向けの株式売買システムを提供しており、システムにはAIが搭載されています。このシステムの特徴は、ディープラーニングによって出来高や売買契約といった7,800ほどのデータを予測させるという点です。ディープラーニングを活用したデータ解析は、ディープラーニングが得意とする分野のひとつといえます。

このように、機械学習や深層学習による予測・最適化は、既に多くの企業でも取り入れられており、私たちの日常にも溶け込み始めています。これらの技術がさらに活用されれば、未来的に深刻化する少子高齢化による人手不足などの問題解決にも欠かせない技術になっていくでしょう。

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AIsmiley編集部

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