AI（人工知能）

AI（人工知能）とは？

Wikipediaによると、AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術を指します。その応用には、画像認識や音声認識、自然言語理解、経験を通して学習し応用させる技術などがあります。身近なところでは、音声による質問を認識して回答をするスマートフォンの機能や、翻訳システム、チェスや将棋のゲームにも使われています。

AIの歴史

AIの歴史の中で自然言語処理、音声認識、統計的自然言語処理などが主な技術であることが分かります。近年では、表現学習により機械が自動で特徴設計をするディープラーニング（深層学習）が提唱され、第三次人工知能ブームが訪れています。

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）

AIの分類

AIには様々な種類があり、下記の図のように分類することができます。

SVM：

Support Vector Machine（サポートベクターマシン）、分類器、教師あり学習

PLSA：

Probabilistic Latent Semantic Analysis、確率的潜在意味解析法、クラスタリング、教師なし学習

LDA：

Latent Dirichlet Allocation、トピック抽出、クラスタリング、教師なし学習

CNN：

Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）、画像処理用

RNN：

Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）、音声／自然言語処理用

機械学習の分類

AIの中でも、機械が大量データから統計解析によりルールを自動生成することを「機械学習」と言います。機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されます。

教師あり学習 supervised learning	教師なし学習 unsupervised learning	強化学習 reinforcement learning

●分類 (classification) 予測値がクラスである問題 例) ランダムフォレスト/SVM ●回帰 (regression) 予測値が数値である問題 例) 最少二乗法/勾配法	●クラスタリング (clustering) 例) K-平均法/PLSA/LDA ●次元削減 例) 主成分分析 ●異常分析	●最適化問題 ●Genetic Algorithm
●テキスト分類 (スパムメール) ●画像認識 (手書き文字認識) ●音声認識、機械翻訳 ●時系列予測など	●特許/アンケートの分析 ●特徴ベクトル抽出 ●データ圧縮/可視化 ●QS統計的自然言語処理	●AlphaGo (深層＋強化学習) ●ロボット制御 ●Web広告の選択 ●マーケティング戦略など

※参考文献：立命館大学 谷口忠大、11.1.1 機械学習の分類
https://www.slideshare.net/tadahirotaniguchi0624/11-46861748

テキスト情報のグループ分け

テキスト情報をグループ分けする技術には「テキスト分類」と「テキスト・クラスタリング」の2種類があります。

	テキスト分類 Classification	クラスタリング Clustering
イメージ
学習	教師あり学習	教師なし学習
説明	与えられたデータを適切なクラス (入れ物)に振り分ける ランダムフォレスト	与えられたデータを複数のグループに分ける
主な手法	ナイーブベイズ/SVM ランダムフォレスト	PLSA/LDA K-平均法
用途	スパムメールの分類 Webページを分野別に分類	特許/アンケートの分析 トピック推定

QuickSolutionとAI

QuickSolutionは、住友電工情報システムが開発した全文検索・情報共有システムです。
QuickSolutionは、統計的自然言語処理/教師なし機械学習をベースとした機能を備えており、大量の言語データを読み込んで単語の出現傾向を自動的に獲得することにより、大規模なデータの検索も高精度に行います。