答え：機械学習

機械学習は、人工知能技術の中の１つです。

近年大きく発展した分野で、

特に、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる

大規模なニューラルネットワークによる機械学習が

AIの発展に大きく寄与しています。

答え：教師あり学習

機械も人間と同じように、

答えを参考にして学習していきます。

人間が新しい漢字を覚えるときや、

数学で解けなかった問題を学ぶときなど、

正解をみて学習しますよね。

それと同じように、

機械学習にも、正解データ（教師データと呼びます）を与えて学習させる方法があります。

それを「教師あり学習」と呼んでいて、

機械学習では一般的によく使われる方法になります。

答え：なにかのデータと別のデータの関係を学習する

え？どういうこと？

と思われる方もおられるかと思いますが、

わたしたちも日常の中で同じことを行っています。

たとえば、

• Ａ型の人は几帳面
• Ｏ型の人はおおざっぱ

といったことは、よく言われたりしますよね。

（これがほんとうかどうかはおいといて）

血液型とその人の特徴の関係を述べていますよね。

この関係を信じたり納得する人は、過去の経験から、

• 多くのＡ型の人をみていると、几帳面だった
• 多くのＯ型の人をみていると、おおざっぱだった

という関係を見出したから、学習したとも言えます。

そして、学習すると、

• Ａ型の人がいると、この人は几帳面かも、

と今度は前もって「予測」するわけです。

このように、なにかとなにかの関係を学習するというのは、

わたしたちも自然と行っていることです。

それと同じことを機械にもやらせているのが

「教師あり学習」

ということになります。

例えば、以下のものなどがあります。

• オンライン広告
• スパムメールの判別
• 機械翻訳
• 音声認識
• 自動運転
• 不良品検知（製造業など）

などがあります。

オンライン広告とは、

あなたがネット記事を見ているときに表示される広告のことです。

広告は出すだけでなく、顧客が反応して購入してくれることが重要です。

ではどんな顧客が購入しやすくて、どんな顧客が購入しにくいのかわかれば、

効果的に広告をうつことができますよね。

このように、

オンライン広告でのAIは、

過去の顧客の反応を教師データにして、

顧客の特徴と、購入した・購入しなかった

の関係を学習するわけです。

迷惑（スパム）メールの判定

迷惑メールには、特定の単語が含まれやすいことが知られています。

それぞれのメールに含まれる文字や内容の特徴と

普通のメールなの、迷惑メールなのかの関係を学習します。

学習すれば、新しいメールが届いたとき、

それが迷惑メールなのか、そうでないのかを予測することができます。

機械翻訳では、

すでに人間が翻訳したデータを教師データにして、

たとえば、英語と日本との関係を学習します。

音声認識では、

入ってきた音声情報と、それがどんな音であるか（”あ”なのか、”い”なのか・・・）の関係を学習します。

たとえば、文章を読んでもらい、

その音声情報と文章の情報をデータとして与えることで、

音と文字の関係を学習します。

自動運転

自動運転では、ほかの車や障害物を避けることが必要です。

このためには、車外の情報を画像として読み取って、

画像認識したり、センサーデータを処理したりして、

周囲の環境を正確に把握する必要があります。

自動運転における機械学習では、

画像データがなにを意味するのか（道路なのか、ほかの車なのか、その他障害物なのか、など）

画像と外界との関係を学習することで、

運電中に出くわす様々な場面について、

周囲の状況がどうなのか予測しながら進んでいくわけです。

不良品検知（視覚検査）では、

AIには、過去のデータから、正常な製品と不良品の教師データを与えて、

製品画像と（正常か不良か）の関係を学習させておきます。

すると、その学習済みのAIを使うことで、

ある製品が製造されたら、その製品の画像データをAIに見ることで、正常か不良品かを判定させることができるわけです。

答え：

• インターネットの進化
• コンピュータの進化
• AI・機械学習の性能向上

それぞれ理由を考えてみましょう。

まず、1つ目の「インターネットの進化」ですが、

なぜこれにより機械学習が使われることになったのでしょうか？

なぜインターネットの進化でAIが性能向上するの？

では、２つめの理由「コンピュータの進化」は、

なぜAI・機械学習を流行らせたんでしょうか？

なぜ、コンピュータの進化はAIの性能を向上させるの？