**スマートコントラクトは「smart （賢い）cotract （契約） 」のことで、ブロックチェーン上での契約行為を指します。**あらかじめ決められたルールに基づいたプラグラムを準備し、契約の成立条件が満たされた場合に自動的に契約が承認されます。

人の手を介さず、瞬時に契約の履行ができることから、今後の発展が期待されています。ちなみに、スマートコントラクトの仕組みは非常に合理的で、わかりやすく言えば、自動販売機の仕組みに似ています。

~~【図】：スマートコントラクトの仕組み~~

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

### スマートコントラクトの歴史

スマートコントラクトを世に広めたのは、暗号化資産 （仮想通貨） のイーサリアムですが、スマートコントラクトのアイデアは暗号学者のNick Szabo氏で、既に1994年に確立していました。Szabo氏は当時Bit Gold（デジタル資産）を構想しましたが、実現には至りませんでした。

Szabo氏は自動販売機をスマートコントラクトの一例に挙げました。自動販売機では購入したい商品を選択し、代金を投入すれば、自動販売機は選択された商品を購入者に渡すというルールに従ってプログラムが自動的に実行されます。

この初歩的な動作がスマートコントラクトの原型であり、商品が様々な物品やサービスとなって広がっています。現在のスマートコントラクトはビットコインの開発者、Satoshi Nakamoto氏が2008年にデジタル暗号通貨に関するホワイトペーパーを公開したことに端を発しています。

その後2013年にVitalik Buterin氏がイーサリアムに関するホワイトペーパーを発行し、**イーサリアムのブロックチェーンに実装が可能なスマートコントラクトが適用され、スマートコントラクトの構築が広がっていきました。**

【参考】：[Nick Szabo - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Nick_Szabo)
【参考】：[Satoshi Nakamoto - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Satoshi_Nakamoto)
【参考】：[Vitalik Buterin - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Vitalik_Buterin)

「プロックチェーン」はもともと暗号通貨の代表的な存在で知られる「ビットコイン」の仕組みを実現するため、その基幹技術として開発をされています。**ブロックチェーンとは、取引の履歴を暗号技術により、1本の鎖のようにつなぐことで取引データを正確に維持するためのデータベース技術のことです。**

ブロックチェーンの参加者はネットワーク上で互いの取引履歴を共有し、全ての取引を正確に記録できます。 ブロックチェーンの分かりやすい例としては、Googleドキュメントが挙げられます。

Googleドキュメントは、誰かがドキュメントを作成し、グループでそれを共有すると、誰もがそれを共有し、ドキュメントにアクセスできます。また更新の履歴もすべて管理されています。

~~【図】：ブロックチェーンの仕組み~~

ブロックチェーンの活用は難しい？実装方法から事例まで解説

**イーサリアム（略式記号：ETH）は、契約を自動実行させることができるプラットフォームの名称です。**インターネット上で決済や送金などができる暗号資産としての利用がよく知られています。も利用されています。

イーサリアムの特徴としては、以下の3つが挙げられます。

▪スマートコントラクトが実装されている
▪DApps（Decentralized Applications）と呼ばれる分散型アプリケーションからなる
▪マイニング方式（Proof of Work:：PoW）の採用により取引データの処理を行った人に報酬が支払われる

【参考】：[Home | ethereum.org](https://ethereum.org/en/)

## スマートコントラクトの特徴

スマートコントラクトの特徴には、どういったものがあるか整理しておきましょう。主な特徴として3つご紹介します。1つずつ詳しく解説します。

### イーサリアムのプラットフォームに実装されている

**スマートコントラクトは、暗号資産として知られるイーサリアム（ETH）のブロックチェーン上に実装される機能です。**

イーサリアムはスマートコントラクトを利用したDApps（分散型アプリケーション）を採用し、アプリケーション内で取引や契約をスマートコントラクトによって自動化しています。スマートコントラクトは金融やゲームなど幅広い事例があります。

### 自動で契約や取引を履行する

スマートコントラクトは決められた条件に従って、自動的に契約や取引を実行します。契約行為には契約内容の確認から、契約書作成・契約締結・契約履行・決済まで様々なステップがあり、その手続きに時間を要します。

**スマートコントラクトでは条件さえ満たせば契約が自動的に実行され、契約に類する行為が瞬時に成立させることが可能です。**

### ネットワーク上で情報を閲覧可能

ブロックチェーン上に構築されたスマートコントラクトは、**承認済みの契約をネットワーク上で誰もが閲覧することができます。**また、あらゆる契約や取引情報がネットワーク上に分散して保存され、データの改ざん対策もなされ、透明性が確保されています。

## スマートコントラクトのメリット

次に、スマートコントラクトのメリットについて見ていきましょう。主なメリットとして3点ピックアップしてみました。

### 改ざんなどの不正を防止できる

スマートコントラクトは人の手を介さないため、**第3者が介入する余地はなく、ブロックチェーン上に分散してデータを記録するなどして、改ざんなどの不正を防止できます。**

### ソースコードが公開され、透明性が高い

スマートコントラクトは、**プログラムのソースコードが公開されていることで安心して利用できます。**また契約情報はすべての人の閲覧が可能で、高い透明性を確保しています。

### 様々な取引や契約のコスト削減ができる

スマートコントラクトでは契約が自動化され、仲介業者などを介在させない直接契約・直接取引を行えることから、**全体的なコスト削減を実現するとともに、短時間での契約や取引を可能としています。**

## スマートコントラクトのデメリット

以上、大きなメリットが期待されるスマートコントラクトですが、次のようなデメリット3点もあげられるので、1つずつ確認していきましょう。

### 契約の変更を遡って行えない

スマートコントラクトによって締結した契約を後から遡って変更することはできません。**契約のミスや契約情報に個人情報が記録された場合などには、その取り消しや修正が困難ですので、契約には細心の注意が必要です。**

### スケーラビリティでの課題がある

スマートコントラクトはブロックチェーン上で利用されますが、その利用者が増加していくと、処理遅延などのリスクが想定されます。**ネットワークや処理サーバーなどのスケーラビリティ、根本的な仕組みの見直しを迫られる可能性があります。**

### プログラムの不具合が大きな問題を引き起こす

スマートコントラクトは他の仕組みと同様に、プログラムによって構築されるため、人的なミスや不完全なテストによって不具合が発生する可能性を否定できません。**欠陥のあるプログラムは重大事故を招く可能性があるため、開発体制や検証体制、テストに万全を期し、品質を高めることが求められます。**

このバグへの対応として、DeFi （分散型金融） を代表するMakerDAOプロジェクトはバグ報奨金プログラムを導入し、バグ発見者に最高1,000万ドルの報奨金を与えると発表しています。

【参考】：[MakerDAO Bug Bounties | Immunefi](https://immunefi.com/bounty/makerdao/)

## スマートコントラクトの活用事例

スマートコントラクトは企業と顧客、参加者にとって様々なメリットがあることから、積極的に導入を進める業界が現れました。ここでは、保険業界・銀行業界・不動産業界におけるスマートコントラクトの活用事例について紹介します。

保険業界では、保険料の徴収や保険金の支払いなど、保険契約のプロセスをブロックチェーン技術を利用して構築を進めており、実証実験の結果を踏まえて様々な分野への適用が検討されています。以下、**保険業界におけるスマートコントラクトの実証実験の事例です。**

~~【図】：保険業界におけるスマートコントラクトの仕組み~~

【参考】：[ブロックチェーン技術による保険契約業務プロセス自動化実験 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20200513-1035294/)

銀行では個人向けローン業務の合理化に、スマートコントラクトを構築する動きが見られます。個人ローンでは契約内容確認・取引執行・ローン残高管理などで人の手を介する業務が多々ありますが、スマートコントラクトを構築することで、銀行側と顧客の双方にとって大きなメリットが期待されています。

以下、**個人向けローン業務のコントラクト導入実験の事例です。**

~~【図】：銀行業界におけるスマートコントラクトの事例~~

【参考】：[「スマートコントラクトシステム」の活用に向けた実証実験の開始について](https://www.resona-gr.co.jp/holdings/news/hd_c/download_c/files/20180305_1a.pdf)

不動産の契約や取引におけるスマートコントラクトの事例です。急増する空き家問題、未登記の所有者が不明の不動産問題などの解決に向けた、**ブロックチェーン技術による不動産権利移転記録の実証実験の事例です。**

~~【図】：不動産業界におけるスマートコントラクトの事例~~

【参考】：[ブロックチェーンを用いた権利移転記録の実証実験を開始 ](https://lifull.com/news/15396/)

## スマートコントラクトの可能性

ここまで、スマートコントラクトについて、スマートコントラクトの概要、メリット・デメリット、活用事例について紹介しました。スマートコントラクトは様々な業界で実証実験が行われ、大きな期待を集めています。

スマートコントラクトにはハッカーによる不正やプログラムバグによる損失などの課題が残っており、その解決が待たれます。しかし、**スマートコントラクトが完成し、様々な分野に普及すれば、サービス向上、業務の効率化、取引の透明性向上、働き方の多様化、不正の減少など多くの成果が期待されます。**

バグの撲滅、セキュリティの向上などに対するITエンジニアの役割は大変重要です。スマートコントラクトに関心を向け、ぜひ業務やスキルアップに生かしてください。

ブロックチェーンエンジニアの年収は高い？将来性が抜群な理由

スマートコントラクトとはブロックチェーンの概念で、一定のルールに基づいてブロックチェーン上の取引（トランザクション）やブロックチェーンの外から取り込んだ情報によって自動的に実行される仕組みを指します。ここではスマートコントラクトの概要、仕組み、活用例について紹介します。

スマートコントラクト「Smart cotract 」はブロックチェーン上での契約行為を指す

スマートコントラクトの特徴を生かすことで、契約の合理化、透明性の確保、スピード化が期待される

スマートコントラクトはまだ発展途上にあり、多くのITエンジニアに参画機会がある

スマートコントラクトとは？概要や仕組み・活用例を分かりやすく解説！

Pythonはプログラム記述がシンプルなプログラム開発言語として、初心者から専門家まで人気があります。人気の理由の1つが*豊富なライブラリが公開されていることにあります。*特に分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習や深層学習のライブラリが数多く提供されています。

*AnacondaとはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。*Anacondaには**数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。**

Anacondaは有料版と無料版があり、*Individual Editionは無料版です。*

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaのインストール方法は**Anacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動してインストールします。**2021年8月現在、以下のバージョンが最新版です。

・*Windows Python3.8用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*MacOS Python3.8用*
　64ビット版（GUI、CUIインストーラ）

・*Linux Python3.8用*
　64ビット版（x86、Power、AWS Gravitor2、IBM Z）

【参考】：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが利用される理由は？

Pythonでは多くのソフトウェアが公開されておりますが、通常個々のソフトウェアの*バージョン管理や依存関係をユーザが管理する必要があります。*

Anacondaは1,500以上の機械学習を始めとするデータサイエンスのライブラリやパッケージを含んでおり、*依存関係をチェックしてくれます。*そのため、利用者の**バージョン管理作業やインストール作業を効率的に行うことができます。**

## Anacondaのメリット・デメリット

Anacondaには様々なツールが含まれていて便利ですが、同時にデメリットも発生し得ます。Anacondaをインストールするメリットとデメリットをそれぞれ紹介していきます。

Anacondaのメリットは、*必要なツールを1つ1つ自分でインストールしなくて良い点です。*Anacondaを使えば使用頻度の高い便利なライブラリが一括でインストールされるので、それぞれのインストールや設定の手間が省けます。

通常のPythonのみでは標準ライブラリ以外は特に何も装備されていないので、色々なライブラリやパッケージを一度にインストールしてすぐに使えるのは効率が良いと言えます。特にデータ分析や機械学習を目的にPythonを使うのであれば、Anacondaは有益です。

**操作にまだ慣れていない初心者にもおすすめです。**Anacondaには初心者をサポートしてくれるソフトも含まれていますし、何からインストールすれば良いのかわからないという人でも、Anacondaにはよく使われるツールが既に入っているので安心です。

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

Anacondaのメリットでもある「様々なパッケージを一括でインストールしてくれる」という点は、同時にデメリットにも繋がりかねません。**多くのパッケージを含んでいるということは、それだけ容量も大きいということです。**PCの空き容量やスペックによっては動作が重くなる可能性もあります。

使わないパッケージが多いとPCの容量を無駄に圧迫していることになるので、Anacondaに含まれるツールが自分の目的と合っているか、あらかじめ確認しておきましょう。逆に、PCに十分な空き容量がなかったり必要なツールが限られていたりする場合はおすすめしない、ということになります。

また、Windowsにおいてはこの心配はありませんが、PC上にPythonがプリインストールされている（Pythonを使っているアプリがある）場合、*Anacondaのインストールが他のアプリの動作に影響を及ぼす可能性があるので注意が必要です。*

## Anacondaのインストール作業は？

Anacondaのインストール作業は、通常のアプリケーションや開発環境を設定する際と同様の流れです。具体的には以下の作業を行います。

・*Anacondaインストーラをダウンロード*
　Anacondaのインストーラを開発環境にダウンロードします

・*Anacondaインストーラをインストール*
　Anacondaのインストーラをインストール・セットアップし、システムで利用可能な状態にします

通常のインストール作業は統合開発環境（IDE）を別に準備する必要がありますが、Anacondaでは一般的に用いる**統合開発環境（IDE）が利用可能です。**

### AnacondaのWindowsインストール方法

ここでは、Anacondaを**Windowsにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on Windows](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/)

具体的なインストールの流れと手順は以下の通りです。

・*公式ダウンロードサイトの表示*
　「Anaconda Individual Edition」が公式ダウンロードサイトにあります。

　【参考】：[Anaconda Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

・*Anaconda Individual Edition 「Download」または「Get Additional Installers」の製品ロゴをクリック*
　該当インストーラを選択しダウンロードします。
　「Download」リンクはPython 3.8用64ビットGUIインストーラとなります。
　「Get Additional Installers」リンクでは、Windows32ビット版および旧バージョンが選択できます。

　【参考】：[Anaconda Individual Edition Anaconda Installers](https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads)

・*ダウンロードしたインストーラをダブルクリックし、起動*

・*インストーラの表示に従い操作*
　（1）起動後に「Next」をクリックします。
　（2）ライセンス条件を読んで、“I Agree”をクリックします。
　（3）インストール対象の”Just Me”または”All Users”を指定し、”Next”をクリックします。
　　　通常”Just Me”で進めていきます。
　（4）”Destination Folder”を確認し、”Next”をクリックします。

　　　【画像引用】：[Anaconda Installation on Windows](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/)

　　注意点ですが、Anacondaのインストールでは日本語が含まれるフォルダを指定できません。

 　　Windowsのアカウント名が日本語の場合は、同様に日本語アカウント名のフォルダにインストールできないため、別のフォルダを指定する必要があります。

　（5）”Advanced Option”のPATH追加かデフォルト設定を指定し、”Install”をクリックします。
　　　なお、PATHの追加は推奨されていない設定方法のためご注意ください。

・*インストール作業の開始*
　”Show Details”で進捗を確認することができます。
　完了したら”Next”をクリックします。
　次に、オプションのPyCharmが選択できます。
　”https://www.anaconda.com/pycharm” のリンクをクリックするか、不要な場合はインストールせずに”Next”をクリックします。

　”Thanks for installing Anaconda”が表示されチュートリアルや学習案内がチェックボックスが表示されます。

　最後に”Finish”をクリックして終了です。

### AnacondaのMacOSインストール方法は？

ここでは、Anacondaを**MacOSにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on macOS](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os/)

・*公式ダウンロードサイトの表示*
　Anaconda Individual Edition 「Anaconda Installers」が公式ダウンロードサイトにあります。

・*該当インストーラを選択しダウンロード*
　64ビット版のGUIおよびCUIインストーラが選択できます。

・*インストーラの表示に従い操作*
　（1）イントロダクション・Read Me・ライセンス条件を確認します。
　（2）インストール先ディレクトリを”~/opt”に設定し、”Install”をクリックします（推奨）。
　　　ディレクトリを変更も可能ですがおすすめしません。

　　　【画像引用】：[Anaconda Installation on macOS](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os/)

・*インストール作業の開始*
　完了したら”Continue”をクリックします。
　次に、オプションのPyCharmが選択できます。
　”https://www.anaconda.com/pycharm” のリンクをクリックするか、不要な場合はインストールせずに”Continue”をクリックします。

　最後に”Close”をクリックして終了です。

ここまではGUIインストーラを用いたインストール方法を説明しました。CUIインストーラを用いる場合は、ダウンロードした*シェルスクリプトをbashで起動することでインストールができます。*詳細については、公式サイトの「 Installation on macOS」の説明をご確認ください。

### AnacondaのLinuxインストール方法

ここでは、Anacondaを**Linuxにインストールする方法を説明します。**

【参考】：[Anaconda Installation on Linux](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/)

・*該当インストーラを選択しダウンロード*
　x86、Power等のCUIインストーラが選択できます。

・*ダウンロードしたスクリプトの起動*
　ダウンロードされるモジュールはCUIインストーラ（シェルスクリプト）です。
　ダウンロードしたシェルスクリプトをbashで起動することでインストールができます。

なお*GUIパッケージを利用する場合は、各Linuxディストリビューションに応じたDependencyをインストールする必要があります。*詳細については、公式サイトの「 Installation on Linux」の説明をご確認ください。

### Anacondaがインストールできない、終わらない場合は？

Anacondaが**インストールできない場合や、終わらない場合もまれに発生します。**特に*Windows環境では報告が挙がっています。*その場合は以下のことを試してください。

・*インストール済みのPythonを削除*
　すでにPythonがインストール済みの場合は、事前にアンインストールするか別のフォルダを指定します。

・*インストーラーを管理者権限で実行*
　インストール先をAll Usersとする場合は管理者権限が必要なため、管理者権限で実行します。

・*ユーザ名を日本語文字を使わない*
　もし特定のユーザのみでインストールできない場合はascii文字のみでアカウントを作成し、インストールしてみましょう。

### Anacondaをアンインストールするには？

Anacondaを**アンインストールする方法はファイルとフォルダを削除するだけです。**

・*Windowsの削除方法*
ウィンドウズエクスプローラーでAnacondaのenvsとpkgsフォルダを削除します。同様にコントロールパネルの「プログラムと機能」でアンインストールをクリックします。

・*MacOSおよびLinuxの削除方法*
ターミナルアプリケーションで ”rm -rf”コマンドでAnacondaインストールフォルダを削除します。もし完全なアンインストールを行う場合は、フォルダ削除の前にAnacondaのプロンプトで以下のコマンドを起動します。

　- “conda install anaconda-clean”コマンドでanaconda-cleanのインストール
　- “anaconda-clean”コマンドで関連ファイル・ディレクトリの削除、または
　- “anaconda-clean --yes”コマンドで関連ファイル・ファイルの無条件削除

詳細は以下のリンクをご確認ください。

【参考】：[Anaconda Uninstalling Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/uninstall/)

AnacondaとはPythonのデータサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリの提供プラットフォームです。ここでは、Anacondaの具体的なインストール手順をWindows・MacOS・Linuxそれぞれ解説していきます。

AnacondaはPythonの機械学習を始めとするデータサイエンスライブラリ・ツールを組み込んだディストリビューションです

Anacondaは豊富なライブラリのインストールや起動を統合管理します

主要な統合開発環境（IDE）が利用可能なため、インストール後すぐに開発作業が開始できます

【Anaconda】インストール手順とメリット・デメリットを解説 

人工知能と聞くと難しいイメージがありますが、今や小学生など子供向けに人工知能（AI） 教育を導入する時代となりました。エンジニアの皆さんの中にもAIに興味を持つ方は少なくないでしょう。

機械学習は分かるけれど、そもそもAIとは何かについては漠然として分からないという方もいるかもしれませんね。実は皆さんの多くは既にAIを利用しています。たとえば、iPhoneの「Siri」や、Androidスマホに搭載の「Googleアシスタント」もAIの1種です。

日々利用している天気予報でもAIが用いられています。このように、私たちの生活にAIは欠かせない存在になっています。これから、**エンジニアとして最低限押さえておきたい人工知能（AI）に関する基本知識について解説をしていきます。**

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*「人工知能（AI : Artificial Intelligence）」という言葉が生まれたのは、1956年のことです。*アメリカ・ダートマス大学で行われたダートマス会議にて、計算機科学者で認知科学者のジョン・マッカーシーによって提唱されました。

初期のAI研究では、ゲームや数学問題など特定のルールのもとにある問題に対する解答を導き出せるようになりました。現実社会で起こり得る複雑な問題には対応できなかったものの、後のディープラーニングに用いられる*ニューラルネットワークの元となる「パーセプトロン」が考案されています。*

1980年代になると、*「エキスパートシステム」が誕生します。*エキスパートシステムは自己学習はできませんが、特定分野の専門知識をルール化して取り込み、問題に対する対処方法や判断を導き出すことができます。

そして、2000年代初頭から現在にかけてAIは目覚ましい発展を遂げています。ビッグデータを用いた「機械学習」の研究や人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークによる「ディープラーニング」が盛んになり、**AIの性能はますます向上し、あらゆる分野に活用されるようになっています。**

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

ニューラルネットワークとは？仕組みや機械学習との違いについて

### 機械学習とディープラーニングの違い

「機械学習」も「ディープラーニング」もよく聞く言葉ですが、*「機械学習」は人工知能（AI）の学習のこと、「ディープラーニング」はその内の1つの手法を指します。*

機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの種類があります。いずれでもコンピュータがデータに基づいて学習し、より正確な予測や問題の検知ができるようになります。

機械学習では各データの特徴を抽出する必要がありますが、この特徴を人間が教えるのではなく、**AI自身が抽出できるようにしたものが「ディープラーニング（深層学習）」です。**

ディープラーニングに用いられる「ニューラルネットワーク」は多層構造になっており、それぞれの層が連携することで教わっていない部分に関しても判断や推理ができるようになります。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

人工知能は私たちの身近な存在になりつつありますが、意外に人工知能については正しく理解されていません。まず人工知能そのものの定義は定まっておらず、人工知能というよりは、多くの人にはAIという言葉で認識されています。

**そもそもAIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、「人の持つ知覚や知性などを人工的に再現するもの」として一般的に理解されています。**AIはテクノロジーですが、学術分野としてはコンピューターサイエンス・認知科学・医学・哲学・心理学などさまざまな分野にまたがっており、いまだに議論や論争が続いています。

また、AIを全知全能と見る人もいますが、人間を超えるような汎用的AIはまだ存在していません。とはいえ、特定の領域では人の能力を遥かに超えるAIが登場し、それらが人の仕事を代わりに行うようになりつつあります。例えば、医療診断や金融取引などのさまざまな分野で活躍を始めています。

いずれにしても、AIが我々エンジニアにとっては避けて通れない分野であることは間違いありませんので、まずはAIに対する正しい認識と理解に努めておく必要があります。

AIは進化を続けながら徐々に人間に近づきつつあり、**2045年にはAIが人類を超えるシンギュラリティ「技術的特異点」がやってくるという2045年問題が話題を集めています。**

シンギュラリティが起きると、大きな変化が訪れると見られています。例えば、仕事の概念が変わり、人の仕事がAIに置き換わると言われています。今でもその動きはありますが、スーパーマーケットや銀行は無人化され、レストランもAIが調理しロボットが配膳するようになるでしょう。

タクシー運転手や警備員の仕事もAIに置き換わります。またAIが暴走をする危険性も指摘されています。ただし、この2045年問題については賛否両論があり、シンギュラリティを否定的に受け止める専門家はAIの危険性やデメリットを懸念材料としています。

*【参考】：[人工知能の世界的権威が語る、テクノロジーがもたらす人類の未来 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20161006-ai/)*

## 人工知能（AI）とアルゴリズム

エンジニアの皆さんは日々アルゴリズムと関わっていると思いますが、特に**AI分野でアルゴリズムは必須です。**分かったようで分からないアルゴリズム、ここではAIとの関係について易しく解説していきます。

アルゴリズムとは、簡単にいえば手順や計算方法のことです。コンピューターが瞬時に計算やデータ処理をしてくれるのは、アルゴリズムがあるからです。

このアルゴリズムを組み込んだものがプログラムです。プログラマーは最適なアルゴリズムを編み出し、プログラミングという形でこれを具現化します。つまり、**アルゴリズムはプログラミングを行う上での基礎なのです。**

### 人工知能（AI）開発でアルゴリズムが重要な理由

AIは自ら学習を行いながら賢くなれるコンピューターを指します。この**AIが行う学習が「機械学習」です。**

「機械学習」ではコンピューターは膨大なデータを処理、分析する中でパターンや特徴を見つけます。そして見つけたパターンや特徴から答えを推測するのです。パターンや特徴などを表現するためのモデルを構築するのに必要なのがアルゴリズムです。

すなわち、AIが学習する過程においてアルゴリズムは非常に重要な役割を担う技術となっています。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

### アルゴリズムが処理できるもの

皆さんが普段利用しているスマホのSiriなどの音声アシストは、皆さんの声を認識して反応しています。それは音声認識アルゴリズムがあるからです。**アルゴリズムが処理できるものとしては、数値以外に自然言語や音声、画像などがあります。**

AIのアルゴリズムでは構造化データを扱うため、数値化されていない音声や画像データは一旦数値に置き換えられます。続いてAIによってその特徴が抽出され、パターンを発見し、モデル構築を行ってから自動的に認識処理を行います。

## 人工知能（AI）開発におけるアルゴリズムの種類

アルゴリズムにはさまざまな種類がありますが、*AI開発において、アルゴリズムは大きくは3種類に分類できます。*以下、3種類のアルゴリズムについて解説します。

教師あり学習（与える情報と正しい判断をセットにし、コンピュータにパターンを学習させる手法）の一部で、**与えられたデータを種類や特徴によって分類をします。**

犬の画像と猫の画像を学習させ、犬の画像を読み込んだ時にAIが犬だと認識して分類できるようにするアルゴリズムなどがその例です。皆さんの身近なところでは、スパムメールフィルターなどが分類アルゴリズムの典型的な例です。

こちらも教師あり学習です。これは**過去に学習したデータから、特定の結果を予測させるアルゴリズムです。**例えば、天気予報では過去の気温から明日の気温を予測したり、企業においては過去の売り上げから未来の売上予測を行ったりするのが回帰に当てはまります。

### クラスタリングアルゴリズム

教師なし学習アルゴリズムです。**データから類似性を発見し、グルーピングを行います。**例えば、ネットショッピングのレコメンド機能にクラスタリングアルゴリズムが活用されています。クラスタ分析とも呼ばれ、マーケティング分野ではよく利用されています。

今や中学生が人工知能（AI）を利用したり、AIを開発したりする時代です。では、人工知能（AI）とはどのようにして作るのでしょうか？人工知能（AI）を作る際の大まかな流れを紹介しますので、イメージをつかんでください。

*【参考】：[AIを使ったプログラミングに挑戦！オンラインイベント【中学生限定】 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/lp/2021/digital/pc/programming_2021/)*

### 何をするのか、目的を決める

人工知能（AI）の開発に際しては、まずは目的を明確にすることです。**何をしたいのか、AIによって何を解決したいのかが決まれば、AI開発に必要なアルゴリズム・データ・学習方法などが決まるからです。**

### 機械学習に必要なデータを集める

人工知能（AI）開発では「機械学習」が欠かせませんが、**機械学習を行うためには膨大なデータが必要です。**今、さまざまな企業がビッグデータを集めているのも、AIに機械学習をさせてビジネスに必要な情報を得るためです。

### AIに必要な「学習済みモデル」を作る

「学習済みモデル」とは、AIが画像認識や音声認識のパターンをすでに学習して覚えているモデルです。これを利用できれば、モデルを1から作らなくとも済みます。

学習済みモデルとして有名なのは、Googleの機械学習のソフトウェアライブラリ「TensorFlow」です。**「TensorFlow」は学習済みモデルとして最も利用されているフレームワークで、Python・Java・C言語・C++・Juliaでの利用が可能です。**

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

### プログラミングによりAIを組み込む

機械学習を行うことで解析されたデータを活用し、**ユーザーにAIサービスとして提供するためには、プログラミングを行う必要があります。**

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