AI（人工知能）の動向について
AI（人工知能）の動向について
1. 総務省の白書：令和4年情報通信に関する現状報告の概要
総務省によると、「世界のAIに関連するソフトウェアの市場規模は、2021年の売上高3,827億円から2022年には前年比55.7％増の5,957億円まで成長すると見込まれている」と言われています。
図 1 日本のAI主要8市場規模の推移及び予測（出典）ITR「ITR Market View：AI市場2021」
また世界的にAI関連企業への投資も活発化しており、スタンフォード大学が公表した報告書「Artificial Intelligence Index Report 2022」によれば、2021年に新たに資金調達を受けたAI企業数は、米国が299社で1位、中国が119社で2位になっています。
図 2 新たに資金調達を受けたAI企業数（国別・2021年）
（出典）Stanford University「Artificial Intelligence Index Report 2022」
2. ディープラーニング（Deep Learning）
2.1. ディープラーニング（Deep Learning）とは
最近、ニュースや記事でよく目にするディープラーニングとはどのようなものなのでしょうか。以前から存在していた大量のお手本データを投入し自動的に学習させる「機械学習」という手法をさらに進化させ「ニューラルネットワーク」と呼ばれる手法を用いて学習させるものです。
ニューラルネットワークは「ニューロン」という判断・推測を行う層を多重化させることにより、情報伝達およびその処理の厚みを増やし「脳の神経回路に似たアルゴリズム」から精度の高い結果を導き出すことができます。
2.2. 実用的な分野
一般的にAI（人工知能）が得意な分野は、画像認識（顔認証、異常検知、画像検索など）、音声認識（人語を聞き取りテキスト化、AIアシスタントなど）、自然言語処理（音声およびテキスト翻訳）、推測・予測（生産管理、市場予測、マーケティングなど）があげられます。
最近よく耳にするものとしては囲碁や将棋のようなボードゲーム、Googleの画像検索やAmazonのスマートスピーカーなどの身近なものから、自動車の自動運転のような上記に挙げた機能を複雑に組み合わせたものまでさまざまです。
2.3. まとめ
最近は実績のある分野が増えたことによる応用・複合化が進んでいます。そして新しい取り組みに対する投資も活発になっていますが、それに見合う満足な結果（システム的な精度や金額的なリターン）を得るのは簡単ではないのが現状だと思います。
時流に乗り機械学習やディープラーニングの理解を深め、ビジネスに適用できる提案ができるようにしておく必要性を感じました。