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営業ブログ

分かるようで分からないAIがよく分かる一冊

新年あけましておめでとうございます!

 

NSKの山本です。

 

今年一発目のブログ更新です!

今年の正月も例年通り家族で実家に帰ってリフレッシュしてきました~

 

気持ちをあらたに仕事に向かいたいと思います!

 

毎年そうですが実家に帰っても特ににやる事もなかったので

コタツでだらだらとしていました。

 

年末のイラスト「クマと猫とコタツ」

 

とりあえず家でだらだらしていてもつまらないので

買ったけど積みキンドルしてた本を読み切りました!

 

というわけで今回は読書感想ブログにしたいと思います。

特にテクノロジー系の本は好きでよく読むのでその中で面白かった本を紹介します。

 

まずは一冊目の本はこちらです!

 

AIをビジネスに実装する方法 「ディープラーニング」が利益を創出する

岡田陽介(著)

 

まずはこの本を読んだ感想を一言でいうと「めちゃくちゃ分かりやすいです!大体、この手の本は専門用語や注釈、引用が多すぎて分かりずらいのですが、30代前半の若手起業家という事もあってか同年代に届く平易な言葉で分かりやすくAIの事が解説されています。

 

著者のプロフィールは1988年生まれで10歳からプログラミングを開始、高校時代にはCGを専攻し文部科学大臣賞を受賞しています。2011年に株式会社響取締役CTO就任、その後東京のベンチャー企業を経てシリコンバレーに滞在中にAI(ディープラーニング)の進化に感銘を受けたそうです。帰国後に株式会社ABEJAを企業し現在に至ります。

 

まずはタイトルにもある「ディープラーニング」とは何なのかを解説すると、AI(人工知能)という大枠があります。その中の大分類で「機械学習(マシンラーニング)」というジャンルがあります。機械学習の中に「ニューラルネットワーク」というジャンルがあり、ニューラルネットワークの中に「ディープラーニング(深層学習)」があります。ディープラーニングとはたくさんあるAIの中の一つのジャンルです。

 

 

機械学習とは機械に必要な情報を学習させます。顔認識を例にすると、まずはたくさんの顔や目や鼻、口、髪などの特徴を機械に学習させます。この特徴の流し込みは何十万単位で流し込みます。このような手法を「教師あり学習」と呼ばれています。ただこの方法は旧来の機械学習です。例えば犬と猫の特徴を入力していった際に、目は犬だが耳は猫のようにあいまいなものがあった際に伴う情報を人間が手で入力する必要があり膨大な作業を必要としました。

 

ディープラーニングはエラーがあった際にどこで間違っていたのかを逆向きに検証し誤差を修正する事で特徴量を抽出する事が出来ます。これをバックプロパゲーション(誤差逆伝播法)といいます。人の手だけでなく機械が特徴量を抽出する事ができるようになりました。またニューラルネットワークの構造は、入力層、中間層、出力層の3層に分かれており中間層を何層にもしたものががディープラーニングです。

 

でこれだけ説明を聞くとこれをどう普段のビジネスに活用すればいいのか分からないのですね・・・

肩をすくめる白人男性のイラスト

 

この本のいいところは実際のビジネスにこのディープラーニングがどう使われているのかが紹介されているところです。

例えばスポーツ用品店の石井スポーツでのディープラーニング導入事例が紹介されています。今まではPOSデータで、売れた日時、商品、店舗名、数量、価格は正確な情報であったとしても、購入者の年齢などはあくまで店員の推定した情報でしかありませんでした。しかし著者の経営しているABEJAの「ABEJA Insight for Retail」と呼ばれるソフトウェアを使って今まで取れなかったデータを取得していきます。

事例としてネットワークカメラを入り口に設置して来店人数をカウントします。画像認識で年齢や性別などのを属性を解析します。また店舗内の回遊時間をネットワークカメラからデータを取得します。POSデータと連動する事で来店客のうちどれくらいが購買したかまでをデータ収集します。収集したデータを元に店舗内の回遊率を上げる、また入店率と購買率を上げるために店内のレイアウトを変更するなど店舗実験する事によって売り上げアップを目指すという仕掛けです。

 

あくまでAIというサービスを使って何がしたいのか、何が知りたいのかを明確にする事でその価値は高まります。今まで経験やカンに頼ってきたものをデータを使って議論し販売戦略を立てて行いく事が可能になる事がAI導入の強みと言えます。

 

とりあえず今回のブログはここまでにして

 

次回は今年よく聞く事になるであろう5Gについて

おすすめの本を紹介したいと思います!

 

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