近年、AI技術を活用したサービスが注目を集めています。自然言語処理の技術を用いて自然で流暢な会話ができるAIチャットボットサービスや、AI画像生成サービスなど無料で使えるものもあり、便利なAI技術が、身近に利用できるようになってきています。

*AIを活用するためには、蓄積されたデータを元にAIに学習をさせることが必要です。*しかし、AIが学習するとは、一体どういうことなのでしょう。その仕組みや流れなどについて気になる方も多いのではないでしょうか。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## AIの学習の仕組みを知ってAIへの興味を深めよう

AIは学習することで、人間にとってより有益な情報をアウトプットすることができます。

例えば、AIによる画像の自動生成サービスなどで、AIが画風を学習して、特定のクリエイターの特徴を持ったイラストを生成する、といったことも可能です。その影響は大きく、イラストを公開している人たちから自分の絵をAIに学習禁止させたいと言う声も上がるほどです。

*AIの学習手法について知る時に、重要なキーワードとして「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」などが挙げられます。*

この記事では、AI技術に興味がある方のために、AI技術の概要や役立てられる分野などについて解説し、AIに学習させる方法の基本的な仕組みについて述べていきます。また、これをきっかけに、AI技術について学び、スキルアップを目指してみてください。

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？

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## AIとは一体どのようなものか

ここでは、AIに学習させる方法の前提知識として、AIとはどのようなものであるのかを解説します。AIの概要や使用されている分野、AIを活用できる職種の年収などについても説明します。

AIとは、Artificial Inteligenceの略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の観察や思考、反応などの知能を必要とするふるまいを機械に行わせる技術です。

*AIの定義は研究者により異なるため、明確なものはありませんが、共通する認識として、「人間の知能をコンピュータ上に再現したもの」と捉えられています。*

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

AIは様々な分野で活用が進んでいます。例えば、AIによる言語処理では、文章の要約や翻訳、また、データを用いた文章の生成などができます。また、音声認識を活用してスマートデバイスの音声操作などにも使われます。

また、自動車に搭載されたカメラやレーダーなどから取得するデータを分析して車両を制御する、自動運転システムにもAIは活用されています。

*その他にも、マーケティング分野においては人流分析や需要予測、医療における診察での活用、コールセンター でオペレータの補助や問い合わせ対応を行うなど、AIの活躍の場面は一層広がってきています。*

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### AIを活用できる職種の年収とは

AIを活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

AIエンジニアは活躍できる分野が多く、画像処理や音声認識など、求められる技術も様々です。*AI技術の専門家としての高度なスキルを持ち、さらにAIを利活用する業界や分野における経験や知識が豊富なAIエンジニアであるほど高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

ここでは、AIを学習させる手法の1つである機械学習モデルについて解説します。機械学習には、教師あり学習や、教師なし学習、強化学習などのタイプがあります。

機械学習は、AIが学習する方法の1つです。機械学習では、コンピュータを用いてデータの反復学習を行います。学習によって得た知識を元に、データのパターンやルールを抽出してモデル化します。

機械学習では、人間に与えられた基準を元にトレーニングを行います。**機械学習でトレーニングすることによって、AIは得られたデータを元に未知のデータに対して何らかの判断を下すことができるようになります。**

*教師あり学習とは、「入力したデータ」に対して、人間が「正解のデータ」を教えて学習させる方法です。*与えられた正解のデータに対して、入力されたデータが「正しいか」「正しくないか」を繰り返し学習します。

この学習により、AIは「識別」「分類」などを行うことができるようになります。例えば「正解のデータ」として、「犬」の画像データを与えれば、「猫」の画像データが入力されたら「正しくない」と識別したり、「人間」「犬」「猫」の写真を分類したりすることができます。

また、過去のデータを数値として学習し、連続する数値の次の値を予測する、「回帰（予測）」も可能です。回帰では、結果のデータから原因を予測することができ、天気の予測や、店舗の売上予測を行うのに活用できます。

教師なし学習は、AIに正解を与えずに「データの構造」を学習させる方式です。*教師あり学習では、あらかじめ正解データが与えられますが、教師なし学習ではコンピュータ自身が試行錯誤してデータ内の特徴を抽出し、似たようなもの同士をグループ分けします。*

例えば、大量のデータの中からデータの特徴的な構造の類似部分を抽出することで、画像データの集まりを写っている人物の性別でグループ分けしたり、自動車やバスといった車の種類で仕分けしたりすることができます。

*強化学習は、AIが行なった出力に対してスコア（報酬）をつけることにより、コンピュータが自ら高得点を目指して試行錯誤を行い、より正確さの高い判断を行うことができるようにする学習のやり方です。*

教師なし学習と同じく、正解データを学習させることはありませんが、強化学習では、機械自身がより高い報酬を得るために、適切で効率的な判断を行うように動くという点が異なります。

ディープラーニングは、機械学習の1種ですが、AIにより複層的に学習させることができることから注目を集めています。ここでは、ディープラーニングの概要と、それを実現するためのニューラルネットワークについて説明します。

*ディープラーニングは、機械学習をさらに細分化したもので、自ら判定基準を学習し、自動で学習を繰り返すものです。*機械学習は、学習に同じプログラムを使って学習を繰り返しますが、ディープラーニングでは、目的にあったプログラムを自ら生成します。

また、膨大なデータを参照にすることで、注目すべき要素を自ら学習し、人間の指示に頼らずに学んでいきます。学習のアルゴリズムが、自分自身で予測が正解かどうかを判断します。

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

人間の脳を構築するニューロン（神経細胞）は、他のニューロンと信号をやりとりしながら様々な情報処理を行っています。この仕組みをコンピュータで再現しようとする仕組みがニューラルネットワークです。

**ディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用したもので、人間の脳機能が持つ学習プロセスを真似たものであると言えます。**

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

### ディープラーニングのアルゴリズム

*ディープラーニングでは、様々なアルゴリズム（数学的計算手順）を用いて、単純な計算を膨大な量積み重ねています。*

代表的なアルゴリズムである「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、主に画像認識の分野で利用され、学習した画像データから特徴量を抽出し、それを区別することで、精度の高い画像認識を実現します。

また、「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」は、前の計算が今の計算の基になり、その繰り返しで情報利用が増えていくという仕組みで、以前の計算結果との関係性を踏まえて、前後の流れを踏まえて意味を把握できます。この特徴から、対話や翻訳といった、自然言語処理を行う時によく使われるアルゴリズムです。

## AIに学習させるメリットとは

AIには、機械学習やディープラーニングのような様々な学習方法があることがわかりました。では、AIに学習させることで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

AIに学習を行わせて、期待できるものの1つが、作業の効率化です。*業務にAIを導入し、学習させることによって、省力化や自動化を推進でき、人間が時間をかけて行っていた作業を、AIにより短時間で行えるようになるでしょう。*

また、学習が進むほどAIの正確性は向上します。人間の手による作業にはミスはつきものと言えますが、学習されたAIによって、より正確な作業ができるようになります。

### 蓄積した大量のデータを分析できる

AIは膨大なデータをもとに学習し、分析したり予測したりすることができます。あらゆるデータを分析し、マーケティングや企業戦略の立案に役立てることができます。

*AIに学習させ、活用するスキルを身につければ、蓄積された顧客データに基づいて、顧客の購買行動の予測を行ったり、プロモーションのタイミングやアプローチの方法を立案したりと、ビジネスにも大いに役立てることができます。*

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## AIに学習させる方法を学び興味をキャリアにつなげよう

ここまで、AIの概要から、AIに学習させる方法や、学習させるメリットなどについて解説してきました。AIについて興味を持ったら、ぜひ勉強を深めてみることをおすすめします。

*これからの時代、AI技術は多くの分野で活用されることが予測されます。*AIの知識やスキルを学んで、活かせる会社に転職し、キャリアアップを目指すのも良いでしょう。

しかし、1人で理想の企業を探すのは難しいものです。自分のスキルや、エンジニアとして描く将来像を目指せる会社に出会うには、できるだけ多くの企業へアプローチをする必要があるでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

近年注目を集めているAIを活用するためには、AIに学習させる工程が不可欠です。AIに学習させるためには、機械学習、ディープラーニングなどの手法があります。この記事では、AI技術に興味を持つ方のために、AIの概要や、学習させる方法などについて解説します。

AIを活用するためには、データを学習させることが必要

AIの機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などのタイプがある

AIのディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用し、人間の脳が持つ学習機能をコンピュータで再現しようとする手法である

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

近年AI技術の普及に伴い、AIの活用が進む業界や、AIを業務に活かしたいと考える企業が増えています。AIが得意とする分析・予測や自然言語処理・画像処理・音声認識などは、今後一層幅広い分野で使われることが予想され、これからますます発展するものと考えられます。

AI技術を支えるのが、AIを実装するエンジニアです。ディープラーニングなどのAIに関する豊富な知識を持ち、高度なプログラミングスキルでコーディングを行います。

**AI実装検定とは、このようなAIの実装を担うエンジニアを対象とした、ディープラーニングに関する実装能力と知識のレベルを測る検定試験です。**AIの学習をしたいと思っている方から、AI技術者として活躍している方まで、学習の習熟度やスキルを評価する指標となります。

## AI実装検定の受験を検討してみよう

今後、需要が高まることが予想されるAI技術ですが、AI技術を活用できる人材の不足が懸念されており、経済産業省でも積極的に実践的なAI人材を育成する取り組みを行っています。

【参考】：[実践的なAI人材育成について（METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIQuest.html)

AI実装検定は、AIに関心のある方やAIを活用したい方にとって、自身の実装能力と知識の評価・証明に役立つものです。*AIの発展に伴い、AI実装検定の取得は就職やキャリアアップにおいて有利な要素となることでしょう。*

この記事では、AI実装検定の受験を検討している方のために、AI実装検定の試験概要やレベル別の試験内容、受験のメリットなどについて解説していきます。参考にして、AIの実装能力と知識を証明する機会として、ぜひ受験を検討してみてください。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

ここでは、AI実装検定の概要や試験要項、AI実装検定を活用できる職種の年収など、基本的な情報について解説していきます。

*AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が主催する資格試験であり、日本国内で100万人がAIに関連した知識を学ぶことを理念に掲げ、日本のAI技術の発展に繋げることを目的とした資格です。*

AI実装検定では、「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルが設けられていて、AIに初めて触れる初心者から、高度なAI技術を持つエンジニアまで、受験者がそれぞれに目標を設定してチャレンジできます。

また、AI実装検定の合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が与えられます。

AI実装検定は、中学校までの義務教育を修了した方で、AIに興味があれば誰でも受験することができます。

*試験は、コンピュータで行われるCBT（Computer Based Testing）形式で行われ、選択問題（四肢択一）の形式で回答します。*

会場は全国のテストセンターから希望の受験場所を選択できます。試験日は、希望のテストセンターで空きがある日の中から、都合の合う日を選ぶことが可能です。申し込みはインターネットにて行います。

級ごとの受験費用は以下の通りです。A級とB級は学割もありますので、学生の方も気軽に受けることができます。合格者には、各レベルに応じた合格ロゴが発行されます。

*■S級*：33,000円
*■A級*：一般　14,850円／学割　8,250円
*■B級*：一般　  9,900円／学割　5,500円

【参考】：[AI実装検定 | CBT-Solutions CBT/PBT試験 受験者ポータルサイト](https://cbt-s.com/examinee/examination/equ.html)

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### AI実装検定を活用できる職種の年収

AI実装検定を活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収よりも、同程度からやや高めであることが分かります。

AI実装検定を持つシステムエンジニアやプログラマーは、AIを活用できる様々な分野で活躍できます。*さらに、AIの専門家であるAIエンジニアやデータアナリストへのキャリアアップで、より高い年収を得ることが期待できます。*

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AI実装検定のレベル別試験内容

ここでは、AI実装検定の3つのレベルの違いや、試験範囲について解説します。

*AI実装検定B級は、AIに興味がありながらも知識がない入門者にとって、初めの目標として挑戦できる試験です。*ディープラーニングや機械学習の基本的な概念を習得していることを認定します。

これまでAIとは縁のなかった方々やAIエンジニアを目指す方々にとって、AIに関わる基礎知識を身につけるための一歩となる資格と言えます。

試験では、学習と推論、データとタスク、パターン認識、歴史、読み書き表現、計算と整理、開発と運用といった7つの側面から、AIの概要について問われます。

B級の出題は30題で、試験時間は40分、合格基準は70%以上です。

*AI実装検定A級は、ディープラーニングの実装に必要とされる基本的な数学とプログラミング知識を持つこと、AIの理論的な書籍を理解できること、独学の準備ができる能力があることを認定します。*また、ニューラルネットワークの基礎的な構造についての理解が問われます。

AI実装の学習を自己で進めたい方や、AIに関する書籍を読んでAIへの理解を深めたい方におすすめの資格です。

試験では、ディープラーニングの実装に必要なプログラミング言語であるPythonと、数値計算ライブラリの知識が問われます。また、ディープラーニングでよく用いられる、高校数学と一部の大学数学の計算ができるかも試されます。

A級の出題は数学 20題・プログラミング 20題・AI 20題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

なお、A級の勉強法については、公式の参考書が出版されていますので、こちらを使って学習を進めると良いでしょう。

*■AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －*
▪著者：佐々木　淳（ささき　じゅん） 著／AI実装検定実行委員会 監修
▪ページ数：352ページ
▪出版社：大学教育出版
▪発売日：2022/06/03
【参考】：[AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －｜株式会社大学教育出版](https://www.kyoiku.co.jp/00search/book-item.html?pk=1119)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

*AI実装検定S級は、AIの実装力だけでなく、主に画像処理を中心とした実践的なスキルや、自然言語処理、有名モデルなどの応用的な実装ができる力を認定します。*

現在のAI分野で最も難易度が高い資格とされており、AIエンジニアとして活躍している方やAIエンジニア転職を目指す方には特におすすめです。

試験では、NLP（自然言語処理）においてseq2seq、Transformer、HRED、Word2Vec (Skip-gram)、ディープラーニングのモデルにおいてVGG、GoogLeNet、ResNet/WideResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNetの範囲で、論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題が問われます。

S級の出題はディープラーニングの様々なモデルから50題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

【参考】：[AI実装検定|レベル別試験内容](https://kentei.ai/#examdtl-sec)

## AI実装検定を取得するメリットとは

AI実装検定の取得は、AI技術を活用したいエンジニアにとって様々なメリットがあります。AI実装について現場で活躍できる知識やスキルが身につくこと、社内評価の向上やキャリアアップに役立つことなどが挙げられます。

### AI実装の知識やスキルが身につく

AI実装検定を受けることで、AI実装関連の知識を体系的に学ぶことができ、受験者のレベルに応じて必要なスキルを身につけることができます。

B級ではAIの概要や、実際のAI実装に必要な基本的な知識を学ぶことができ、A級やS級の学習では、ディープラーニングの基礎や応用知識、有名モデルの実装、応用的なモデル実装などを学ぶことができます。

*AI実装検定を受けることで、AI実装関連の知識を体系的に学ぶことができ、知識とスキルのレベルアップを図り、AI領域での活躍の幅を広げることができます。*

### 現場で活躍できるIT人材になれる

近年、社会ではIT化が進んでいますが、思ったようにDX推進が進まない企業もあります。その多くは、AIをはじめとした最新IT技術を理解し、活用できるエンジニアを求めています。

AIの実装スキルを高めても、その能力があることを外部に証明することは簡単ではありません。*そこで、AI実装検定を取得していれば、一定以上のAI実装技術を持つことが証明でき、現場で活躍できるIT人材として、社内評価の向上やキャリアアップが期待できます。*

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

## AI実装検定を取得してAIエンジニアとして活躍の幅を広げよう

ここまで、AI実装検定の概要や各レベルの試験内容、受験のメリットなどについて解説してきました。AI初学者から現場で活躍するAI技術者の方まで、幅広く活用できる資格であることがお分りいただけたと思います。

AI実装検定を取得すれば、社内評価の向上や、AI関連の職に就職・転職する際にも有効なアピールポイントにもなります。*検定の取得を機に、自分のAIエンジニアとしての将来像を思い描ける企業に転職を考えるのも良いでしょう。*

しかし、1人で転職活動を行うのには、困難がつきものです。希望の企業を探し、面談の準備など、するべきことも多く、今、携わっている仕事の合間に転職活動を行うのは大変でしょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

AI実装検定は、AIの知識と実装能力を評価する検定試験で、近年のAI技術の普及に伴い、AIを活用したい企業や個人にとって役立つ検定です。この記事では、AI実装検定に興味を持つ方のために、AI実装検定の試験概要やレベル別の試験内容、受験のメリットを解説します。

AI実装検定は、ディープラーニングに関するAIエンジニアの習熟度やスキルを評価する指標となる

AI実装検定にはB級、A級、S級のレベルがあり、初心者から高度なAI技術を持つエンジニアまでレベルに応じて挑戦できる

AI実装検定を取得すると、AIの知識と実装能力を持つことが証明でき、キャリアアップにつながる

AI実装検定とは？試験概要やレベル別の試験内容、メリットを解説！

人工無脳という言葉を初めて聞く方も少なくないと思いますが、人工無脳の英訳はChatbotです。すなわち、**人工無脳とは、あらかじめ定められたルールに従って返答するチャットボットの総称です。**

また人工無脳は人工知能（AI）の一種であり、人間と同じように会話ができる仕組みやシステムを指します。ここでは、人工無脳の特徴、人工知能との違い、活用例、チャットボットの作り方などについて解説していきます。

人工無脳では相手の発言に応じて応答文を生成し、それを返す方式を採用していますが、大きくは3つの方式がありますので、以下で解説します。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

*人工無脳の実装方法としては、辞書型、ログ型、マルコフ文生成型があります。*以下、それぞれの特徴について解説します。

**辞書型とは相手の発言と、それに対する応答文をセットで会話のルールとしてプログラミングしておき、ルールにしたがって会話を行う方式です。**

会話のルールに合致すれば効果的ですが、この方式の欠点として、会話ルールの作成が大変なこと、会話のルールに該当しない場合はまったく会話が成立しない点があります。

**ログ型とは大量の会話のログを保持しておき、相手の発言にもっとも近い発言を探し出して、その発言に対する応答文をログから抜き出し、相手に返す方式です。**

実際の場面では、応答文をそのまま返すのではなく、相手の発言からキーワ ードを抜き出して、それを応答文に含めることで、より人間同士の会話に近づけるよう工夫されています。

**マルコフ文生成型とは「の」を用いて文を自動的に生成することで相手と会話しようとする方式です。**

マルコフ連鎖とは、現時点の状態が変化する確率について、これまでの状態に関係なく現在の状態のみから決まるモデルのことです。例えば、明日の天気は昨日までの天気に関わらず、今日の天気から予報されるようなものです。

【参考】：[自治体におけるAI活用・導入ガイドブック｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000820109.pdf)

## 人工知能と人工無脳の違いや特徴

人工無脳は主にチャットボットのことだと分かりましたが、チャットボットには人工知能（AI）を搭載しているタイプと、人工無脳を搭載したタイプがあります。ここでは人工知能と人工無脳の違いについて解説します。

人工無脳は、表面的な会話の部分に主眼を置いて、そこから掘り下げるというトップダウン的な考え方によるものです。

一方、人工知能はニューラルネットワークという脳の働きを模した仕組みを発達させることで、推論や認識といった人の知能に近いものを発現させ、その結果として会話を得ようというボトムアップ的な考え方によるものです。

すなわち、**人工無脳は表面的な会話、やり取りを主眼にしているのに対し、人工知能は人間の思考そのものを再現しようとしている点が大きく異なります。**

人工無脳は、多くのチャットボットや音声認識システムなどで使われ、主に表面的な会話を目的としていますが、人工知能は自動運転技術や画像認識技術などで使われており、人間の思考を再現しようとしています。

最近話題のChatGPTはチャットボットとは異なり、人の会話に限りなく近い自然言語処理のAIモデルです。

【参考】：[Introducing ChatGPT｜OpenAI](https://openai.com/blog/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

*人工無脳と人工知能の大きな違いは、強化学習ができるか否かにあります。*以下、人工無脳の特徴を列挙していきます。人工無脳は強化学習ができませんので、人の手によるメンテナンスが必要です。

▪決まりきった文章やテンプレートによる対応が得意
▪YESやNOなどによる返答が容易な問い合わせには正確に対応できる
▪構築や導入費用が比較的安価であり、かつ運用のハードルが低い
▪シナリオなどの設定追加によって対応範囲を次々と広げられる
▪企業のWebサイトやECサイトでの案内やサポートに向いている
▪FAQ専用のチャットボットとして活用しやすい

*人工知能には強化学習機能が備わっていますので、自ら学習することで賢くなっていくのが大きな特徴です。*以下、人工知能の特徴を列挙します。

▪まるで人間同士で話しをしているかのような柔軟な対応ができる
▪事前設定やチューニングの手間は掛かるが、そこをクリアすると複雑な問い合わせにも対応できる
▪YES／NOでは回答できない
▪構築や導入費用は高いが、導入すること他とので差別化が図れる
▪ヒアリングやクレーム処理などといった高度な使い方ができる

人工無脳は主にチャットボットとして活用されていますが、人工無脳を活用したカスタマーサポートでは、人工知能型のチャットボットよりも成果が上がっていると言われています。

人工無脳の研究の始まりは、1966年の ELIZA（イライザ） というプログラムで、ジョセフ・バウムが発表しています。ELIZAは単純な自然言語処理プログラムですが、実際に人間と会話しているようだと評判になりました。

日本ではデスクトップマスコットの 「伺か（うかがか）」、「人工無脳 うずら」 など様々な人工無脳が誕生しています。近年のDeep Learningを筆頭に人工知能技術の進歩により、対話システムは急速に進化しています。

ただし、人工無脳はまだ発展途上であり、完全に人間の片側代わりができるわけではありません。自然言語処理において、人の言葉の意味を正確に理解することができない場合があるため、**人工無脳を活用する際には、限定的なタスクに特化させる必要があります。**

### 自治体におけるチャットボットの利用目的

自治体は次のような目的で行政サービスにチャットボットを利用しています。

▪住民サービスの向上
▪コールセンターなどの人材不足の解消
▪業務効率の向上

これから、地方自治体でのチャットボットの活用事例を見ていきましょう。

【参考】：[地方自治体におけるＡＩ・ＲＰＡの実証実験・導入状況等｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000624150.pdf)

**神奈川県横浜市はチャットボットを用いて市民生活、行政、子育てや健康・福祉、観光、感染症情報などの問い合わせに対応しています。**質問は項目からの選択や、キーワード入力に対応しています。シナリオがしっかりしており、質問への正答率も高く、随所に市民に使いやすい工夫が施されています。

【参考】：[「横浜市ＡＩチャットボット※」の試験運用を実施します ｜横浜市](https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/koho-kocho/press/shimin/2020/0305aichatbottest.files/0002_20210303.pdf)

沖縄県沖縄市は、市民からの問い合わせにいつでも対応できるように、チャットボットを導入しました。**新型感染症や子育て・医療・福祉、各種届出など、様々なさまざまなジャンルにまたがり、幅広く市民からの問い合わせに対応しています。**

また海外からの移住者、利用者に向け英語や韓国語、中国語にも対応した多言語自動翻訳機能も組み込まれています。チャットボットの起動は、40%が市役所の受付時間外となっており、夜間や休日の問い合わせにも対応できています。

【参考】：[沖縄市民対応ボット｜沖縄市](https://www.facebook.com/City.Okinawa/posts/2864886960306318/)

東京都港区には約2万人の外国人が居住しています。彼らが安心して生活ができるようにと港区はAIを活用した多言語チャットサービスを導入しています。**このサービスは外国人の多くが利用しているFacebookのメッセンジャー機能を通じて問い合わせに対する回答を行います。**

港区に暮らす外国人が生活する上で生じた疑問、行政情報に対する問い合わせなどに対して、AIが英語と日本語で自動回答します。

【参考】：[多言語AIチャットによる情報発信を行っています！｜港区](https://www.city.minato.tokyo.jp/kokusaika/aichatservice.html)

埼玉県では県民が急病やけがの際に、家庭における対処方法や医療機関受診の必要性判断などをチャットボットを用いて気軽に相談できる「埼玉県AI救急相談」を県内の救急医療機関や専門家の協力によって整備しました。

**「埼玉県AI救急相談」では利用者の相談内容をもとに、可能性の高い症状を利用者に案内し、症状に応じて緊急性の判定を行います。**症状に不安を抱える人に適切なアドバイスが行われ、不安解消や医療機関受診判断に役立っています。

【参考】：[【公式】埼玉県AI救急相談](https://www.saitama-aiqqsoudan.com/)

PythonはOSSの日本語形態素解析エンジンの「MeCab」やマルコフ連鎖のライブラリ「markovify」を利用できますので、人工無能を開発しやすいという強みがあります。

さらに深層学習に適したPythonのフレームワーク「ChatterBot」を利用すれば、**Pythonエンジニアであれば簡単にチャットボットを作れるでしょう。**

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[About ChatterBot  ｜  ChatterBot 1.0.8 documentation](https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer](https://taku910.github.io/mecab/)
【参考】：[Pythonを使いマルコフ連鎖で文章を自動生成する ｜GitHub Pages](https://ysko909.github.io/posts/how-to-use-markovify/)

## チャットボットを活用しよう

今回は人工無脳（チャットボット）とは何か、人工知能との違いや特徴、チャットボットの自治体導入事例などについて紹介してきました。人工無脳によるチャットボットの開発は比較的容易でありながら、様々な効果が期待されます。

AIブーム、DXブームと言われる今日、ITエンジニアを目指す皆さんがチャットボットの開発に携わる機会は益々増えていくことが予想されますが、**利用目的に合ったチャットボットを導入することが大切です。**チャットボットに興味が湧いた方は、ぜひその開発にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

Notion AIとは？その便利な機能とChatGPTとの違いも解説

新しいBingのリリース！AIを活用した検索サービスの登場

あまり聞きなれない言葉に「人工無脳」があります。人工無脳とは人工知能（AI）が搭載されない「チャットボット」のことです。ここでは、人工無脳の概要、人工知能との違いやそれぞれの特徴、活用事例などについて解説します。AIに興味がある方もぜひ参考にしてください。

人工無脳とは、あらかじめ定められたルールに従って返答するだけのチャットボットの総称

人工無脳には実装方法として、辞書型、ログ型、マルコフ文生成型がある

人工無脳と人工知能の大きな違いは、強化学習ができるか否かにある

人工無脳とは？人工知能との違いや活用事例をわかりやすく解説！

**AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを指します。**指示や命令文自体やそのフォーマットを指す場合もあります。AIプロンプトは生成系AIシステムの登場により、重要度が高まっています。

基本的なAIプロンプトですが、何かを質問することでAIシステムがそれを理解します。単純に言うと、*「〇〇を教えてください。」が基本的なプロンプトとして成立します。*後は、その基本形に追加の指示や命令を加えていくことで、希望する回答に応答を近づけていくことができます。

*プロンプトエンジニアあるいはAIプロンプトエンジニアとは、生成系AIシステムに対して最適な指示や命令を出すエンジニアです。*最適なプロンプトを送ることで、最も要件に合う回答を得たり、テキストや画像・イラストなど高品質のコンテンツを生成させたりすることが可能です。

利用拡大に伴い、今後求人も増えると期待が高まっています。

プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングの知識が必要です。知識吸収には、機械学習の勉強や資格などを取得するのも良いでしょう。

AIの記事（6ページ目）