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352：名無しさん：2016/06/01(水) 23:51:03: >>351

画像の認識やリアルタイム翻訳も可能に

　「ディープラーニング」は、IT企業を中心に研究開発が盛んになっている。コンピュータが画像や音声のパターンを認識する技術や、コンピュータが人間の言葉を理解するための技術である「自然言語処理」などへの応用が期待されている。

　パターン認識技術があると、たとえばFacebookのようなソーシャルネットワークに画像を投稿した際にそれが誰なのかを認識したり、料理の写真を投稿した際にそれがどんな料理なのか、どんな材料が使われているのかをコンピュータ側が自動で認識することが可能になる。

　Microsoftの研究部門であるMicrosoft Researchが進めている人工知能研究「Project Adam」では、スマートフォンで犬の写真を撮影し、「この犬の犬種は何か？」と尋ねると、正しい犬種を答えるというデモを一昨年7月に開催された「Faculty Summit 2014」で披露している。

　この技術の開発が進むと、リアルタイム翻訳も可能になる。リアルタイム翻訳の技術はMicrosoftが提供するインターネット電話サービスSkypeが2014年12月から始めた「Skype Translator」にも使われている。現在、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、中国語（北京語）に対応。音声で入力した内容をテキストに変換し、翻訳してまた音声に変換するという作業を行ってくれる。

　世界中とつながり、リモートでコミュニケーションをとることが増えている今、リアルタイム翻訳の技術はニーズが高い。

ビッグデータ・IoTの時代とも相性の良いAI技術

　事例で紹介したような認識処理は、処理に使うことができるデータの量が増えれば増えるほど、認識の精度は指数関数的に高まっていく。

　ソーシャルネットワークの発達で人々からの情報発信が増え、IoTデバイスが登場してきたことで、様々なモノがインターネットに接続されるようになり、これまで数値が計測できなかった領域のデータも取得可能になってきている。

　これまで以上にデータ量が膨大になっていくビッグデータの時代において、人工知能による認識技術の精度はますます高まっていくことになる。取得できるようになったデータを解析できる人工知能が活躍する場面は、今後ますます増えていくだろう。

　人工知能は研究室で開発されるだけではなく、アルゴリズムの精度を向上させるためにも、現場との距離を縮め、実際にビジネスで利用されることが非常に重要だ。そのため、世界では実際のサービスに人工知能が組み込まれる例が増えてきている。

　では、人工知能がどのようにサービスやシステムに組み込まれているのか、どんなプレイヤーがこのフロンティアに挑戦しているのか。次回はそれらについて紹介していきたい。