## AIエンジニアに憧れる人は多い

人工知能や機械学習といった単語はあらゆる場所で聞かれるようになったこともあり、AIエンジニアに憧れる人は増えています。*しかしAIエンジニアは将来性があるのか、AIが流行っているのは今だけではないのか不安な方も多いでしょう。*

また、AIは流行っていると言われているものの、どこで実用化されているのかご存知ない方も多いため、AIの実用性を疑う方もいます。

しかしAIは、すでに私達の生活のいたるところで使われています。たとえばECサイトには「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」のようなレコメンド機能が表示されることが増えました。そのような機能はAIの技術を活用したシステムです。ほかにも、翻訳サービスにもAIが導入されており、翻訳の精度が昔よりも向上しています。

## AIエンジニアの将来性は高い

**経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、AI人材の需要が2030年には24万人以上に拡大すると予想されています。**AIを導入することで、企業課題の解決や新商品の売上アップを図ろうとする企業が増えています。大学や研究機関だけでなく一般企業でもAIエンジニアの採用を始める企業が増えることが予想されるため、AIエンジニアの将来性は高いことがわかります。

【参考】：[IT人材需給に関する調査-経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf)

AIエンジニアとはそもそも何かについて解説します。AIエンジニアの仕事内容やAIエンジニアが活躍する環境についても説明します。

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

AI（人工知能）とはコンピュータ・サイエンスの1分野であり、コンピュータをまるで人間のように動作させるための研究分野を指します。AIが通常のシステムと異なる点は、コンピュータ自身が自分で自分の処理内容を状況に応じて変更できることです。たとえば将棋AIは対局を行う度に新しい知識を吸収して、自分でアルゴリズムを変更し強くなることができます。

*このようにコンピュータに自己学習させることができれば、人間の代わりにさまざまな仕事を任せることができると言われています。*

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

**AIエンジニアとは、AIを活用するエンジニアの総称です。**AI技術を活用してWebアプリやスマホアプリを開発するプログラマーや、AIにより膨大なデータから有意義な情報を見つけ出すデータアナリスト、大学や研究機関でAI関連の研究を行う研究者などがAIエンジニアに該当します。

一口にAIエンジニアといってもさまざまな種類がありますが、AIを活用して企業の課題や社会問題の解決を目指すという点は共通していると言えるでしょう。

### AIエンジニアが活躍する環境

多くの企業がAIエンジニアの採用を行っています。たとえば、自動車メーカーでは自動運転の車を開発するAIエンジニアが活躍しています。また、AIシステムの開発を他社から請け負うSier企業もあります。

*AIエンジニアの求人を探すなら、IT業界に特化した転職エージェントを活用した方が効果的です。*IT業界に特化した転職エージェントには一般の求人サイトには掲載されていない非公開求人も多くあり、その中にはAIエンジニアの求人が含まれることも多いからです。

【参考】：[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)

## AIエンジニアの将来性が高い理由

AIエンジニアの将来性が高い理由について具体的に解説します。将来性が高い理由を知ることで、安心してAIエンジニアを目指せるようになるでしょう。

**AIスキルを持った人材はまだ日本には少なく、人手が不足している傾向があります。**AIに興味を持つ人は多いものの、実際にスキルを身につけようとする人は少ないです。そのため、AIスキルを身につけることで企業の内定を獲得できる可能性があります。

### AIエンジニアの業務は企業の売上に直結しやすい

*AIエンジニアの業務は企業の売上に直結しやすいため、高年収を獲得できるのも将来性が高いと言える理由です。*たとえば、AIによって商品の将来的な売上が予測できれば、どの商品をどのタイミングで販売すべきか分かり、売上アップに繋がります。売上に直結する業務を行う従業員はそれだけ責任が重く、給料も上がりやすい傾向があります。

## AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアはプログラマーやシステムエンジニアとは異なるスキルが求められます。AIエンジニアに必要なスキルを4つ紹介します。

**AIエンジニアにはPythonなどのプログラミング言語の知識が必要です。**Pythonは機械学習やディープラーニングで多く使われている言語であり、ライブラリが多くあるのが特徴です。ライブラリを使いこなすことで、AIを活用したデータ分析などを少ない工数で行うことができます。Pythonは比較的少ない学習時間で習得できるので、優先して勉強するのが良いでしょう。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

AIエンジニアは大学レベルの数学知識が求められることが多いです。*具体的には統計・線形代数・微分積分といった分野です。*大学で数学を学ばなかった方は1から勉強してみると良いでしょう。

AIエンジニアには人工知能全般の知識も必要になります。**人工知能の開発手法には、教師あり学習や教師なし学習などさまざまな方法があり、AIエンジニアはそれらを状況に応じて使い分ける必要があります。**また、今後トレンドとなるAI分野を予測し、それに関連するスキルを先回りして勉強することも必要になるでしょう。

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

*AIエンジニアはAIを通じて課題解決を行わなくてはいけないため、ある程度のビジネス知識も必要です。*ビジネス知識がないと、課題を解決するためにどのデータを人工知能に読み込ませるべきなのかも分かりません。数学やプログラミングと並行して、ビジネス知識も身につけるようにしましょう。

## AIエンジニアに向いている人の特徴

最後に、AIエンジニアに向いている人の特徴をまとめました。AIエンジニアを目指すなら、次の3つに近づけるように努力することがポイントと言えます。

AIエンジニアには論理的に物事を考えられる力が必要になります。*企業課題や社会問題を解決するためにはどのような人工知能を開発すべきか、道筋立てて考えなくてはいけません。*また、論理的に考える力があれば、プログラミングを行う際も処理効率を意識してより優れたプログラムを開発することが可能です。

### 新しいことを学ぶことが好き

**AIエンジニアは新しいことを学ぶことが好きな人の方が向いています。**AI分野は現状発展途上であり、今後新しい技術が次々と生まれることが予想されます。転職後も継続して勉強していかないと、AIエンジニアとして活躍できなくなってしまいます。AIエンジニアは日頃からAI関連のトレンドに目を向け、新しい技術を学んでいく姿勢が大切です。

*企業にもよりますが、AIエンジニアは社内に自分1人だけという場合も多いため、業務で分からないことがあっても自分で解決しなければいけないことが多いです。*分からないことがある際にどのような手順で解決するのが効率的か知っている人の方がAIエンジニアに適しているでしょう。

## AIエンジニアへの転職を目指すなら

本記事ではAIエンジニアの将来性について解説しました。AIや機械学習は現在トレンドとなっており、今後さらに需要が高まっていくことが予想されます。AIに興味があるなら、AIエンジニアを目指すことはおすすめできます。

しかし、AIエンジニアに転職するには容易ではありません。数学やプログラミングなどAIエンジニアに必要なスキルを身につけても、面接でそれらのスキルを持っていることを効果的にアピールしないと、内定獲得は難しいでしょう。

特に未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、面接で何を話せば良いのか分からない方がほとんどかと思います。

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)です。

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人工知能や機械学習は現在話題になっているものの、AIエンジニアは本当に将来性が高いのか疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。当記事では、AIエンジニアの将来性が高い理由や、AIエンジニアの年収・仕事内容について解説します。

AIエンジニアは人手が不足しているうえに人工知能や機械学習の需要は高いため将来性はある

AIエンジニアにはPythonなどのプログラミングスキルが必要

AIエンジニアに転職するならIT業界に特化した転職エージェントの活用がおすすめ

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習用フレームワークを指します。ニューラルネットワークの構築・訓練のために開発されました。機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用します。Pythonに限定されず、C・C++やJavaでも利用できます。*機械学習や数値解析・ディープラーニングに対応し、人気があります*。
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

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

TensorFlowはGoogleのサービスでも広く活用されています。その特徴は、以下のような点が挙げられます。


*・ニューラルネットワークの構築・訓練向けに開発*
ニューラルネットワークは数理モデルの一種で、脳の神経回路の一部を模しています。TensorFlowは、ニューラルネットワークの要件をクリアするために開発されたため、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。

コアモデルのデータフローグラフを複製して並列実行することで、大規模なデプロイにも対応可能です。

*・言語、デバイスを問わず利用可能*
JavaScript向けのライブラリや、C++・Pythonに対応するコアライブラリが提供されています。モバイル・IoT向けのTensorFlow Liteでは、iOSやAndroidが利用できます。デバイスや言語に応じて言語バインディングをビルドすることができます。

*・豊富なテストツールやライブラリ*
複雑なモデル作成のKerasやModelサブクラスAPIが提供されます。デバッグを効率的に行うために、Eager Executionが提供されます。この他にもアドオンライブラリが充実しているため、ニーズに応じてライブラリを選択できます。

TensorFlowは、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。そのため以下の用途に利用が可能です。

*・パターンを認識する*
ニューラルネットワークでは、データを学習することで人間の脳の様に音声や画像のパターンを認識することができます。それにより情報の蓄積と識別が可能です。用途としては音声認識やそれにもとづく自動翻訳等が可能となります。自動運転や不審者の特定等にも利用されています。

*・データを分類する*
信号や画像のデータを蓄積し、正しいデータを識別します。医療での病状を画像から判断したり、産業システムのエラー検知や品質検査等に利用したりと様々です。公共建築物の劣化状況を検査することにも役立てられています。

*・将来を予測する*
データ変動の蓄積により、今後の傾向を精度よく予測します。用途としては、金融では株式売買の上下動から将来の株価変動を予測することに使われています。

人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとした場合、高レベルAPIは簡単に扱うことができ、低レベルAPIは細かい操作が可能です。TensorFlowは高レベルAPIと低レベルAPIを兼ね備えているため、多様なニーズに対応できます。

Kerasとは、*オープンソースのニューラルネットワークライブラリを指します*。Pythonで書かれた深層学習APIで、TensorFlow上で動作します。Googleのエンジニアが中心となって開発したKerasですが、Google社内で開発されたTensorFlowと結びつきが強く、TensorFlow 2.0において、Kerasが統合されています。
【参考】：[Keras](https://keras.io/)

TensorFlowとKerasの違いは、TensorFlowが機械学習のフレームワークで、Kerasがニューラルネットワークライブラリであることです。TensorFlowはKerasをライブラリとしてサポートします。TensorFlowの高レベルAPIはKeras API仕様をベースにしています。

Kerasはライブラリの位置づけであり、TensorFlow以外でも動作します。EclipsのDeeplearning4jやマイクロソフト社のCNTK上で動作させることもできます。

### TensorFlow以外の深層学習フレームワーク

TensorFlow以外の深層学習フレームワークとして、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されたPyTorchがあります。PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用深層学習フレームワークソフトウェアを指します。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

PyTorchは、*低レベルAPIによりトレーニング時間が高速なため、短い時間で完了するのが特徴です*。TensorFlow以外の選択肢として比較するのも良いでしょう。

TensorFlowを利用するために、TensorFlowにおける機械学習の分類手順を説明します。
【参考】：[Machine Learning Introduction](https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification)

*・データの収集*
必要なデータを収集していきます。精度を高めるためにはサンプル数を増やす必要があります。

*・データの探索*
データの特性や分布を理解します。ある程度手作業で期待に沿うものか確認していきます。

*・モデルの選択 *
収集したデータセットの特性からモデルを決定します。

*・データの準備*
モデルに合わせてデータを調整・変換します。

*・モデルの構築・学習・評価* 
データ処理のビルディングブロックとなる入力層・中間層・最終層を組み立てていきます。モデルの学習（トレーニング）では、モデルの現在の状態に基づいて予測を行い、その予測との誤差を最小にするためにネットワークの重みまたはパラメータを更新していきます。この手順をモデルが収束するまで繰り返します。

TensorFlowでは、データ収集以降の手順を効率的に行えるようAPIを提供しています。

最初にインストール要件を確認しておきます。TensorFlow 2はOSとして、*Windows 7以降・MacOS 10.12.6（Sierra）以降・Ubuntu 16.04以降がサポートされています*。Python 3.6〜3.9で動作します。Pythonのパッケージマネージャpipを使用します。
【参考】：[TensorFlow インストール](https://www.tensorflow.org/install)

インストールが完了したら、Pythonで”tensorflow”をインポートし、使用します。
```import tensorflow as tf```
【参考】：[初心者のための TensorFlow 2.0 入門](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner)

Pythonのpipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

TensorFlowは、「データの収集」「データの探索」「モデルの選択」「データの準備」を経て、「モデルの構築・学習・評価」を繰り返し精度を上げていきます。*最初に使い方を学ぶにはチュートリアルをおすすめします*。
【参考】：[TensorFlow Core チュートリアル](https://www.tensorflow.org/tutorials)

チュートリアルを進めるにあたり、人工知能の学習に必要なデータセットと呼ばれる学習データが必要です。手書き数字データベースMNISTは、6万例の学習セットと1万例のテストセットから構成されており、学習技術やパターン認識手法を試してみたいという方におすすめです。
【参考】：[THE MNIST DATABASE](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)

Kerasからは、”tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()”でデータセットのロードが可能です。

CSVのデータをデータセットにロードする場合は、”tensorflow.keras.utils.get_file()”でCSVファイルを指定します。”tensorflow.data.experimental.make_csv_dataset()”でCSVからデータセットを作成することもできます。
【参考】：[tf.data を使って CSV をロードする](https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv)

TensorFlowはディープラーニングに強みがあり、パターン認識に基づく音声認識・自動翻訳や自動運転・防犯等に活用されています。データ分類による医療画像分析・製造業のエラー検知や品質検査、将来の動向分析などに活用されています。

TensorFlowの事例紹介サイトでは、以下の様に実際の活用例が紹介されています。
【参考】：[TensorFlow 事例紹介](https://www.tensorflow.org/about/case-studies)

*・Coca-Cola社の購入証明機能*
モバイルファーストの体験としてCoke.comを立ち上げ、閲覧行動の変化に対応しました。ボトルキャップや冷蔵庫のパックに貼られた数千の製品コードスキャンによって得られた、不正確なコード予測をAI学習により迅速に修正できるようなユーザーエクスペリエンスを提供可能としました。
【参考】：[How Machine Learning with TensorFlow Enabled Mobile Proof-Of-Purchase at Coca-Cola](https://developers.googleblog.com/2017/09/how-machine-learning-with-tensorflow.html)

*・GEヘルスケア社のニューラルネットワーク学習*
MRIの画質や外観に影響する要因に影響されにくく、病院間で堅牢なシステム化が可能となりました。これにより、検査全体の時間が短縮され、検査の診断品質が向上しました。

TensorFlowは、医用画像ボリューム処理の主要要件である2Dおよび3DのCNN（Cascaded Neural Networks）をサポートしていることと、画像操作と最適化されたテンソル計算のための豊富なビルトインライブラリ関数の要件をクリアしています。
【参考】：[Intelligent Scanning Using Deep Learning for MRI](https://blog.tensorflow.org/2019/03/intelligent-scanning-using-deep-learning.html)

*・Twitter社によるTweetのランク付け*
Twitterを開いたときに、最も重要なツイートを見逃してしまうことがあり、この問題に対処するため、最も関連性の高いツイートをタイムラインの最上部に表示する「ランク付きタイムライン」に、TensorFlowを活用しています。

選定においてはJava APIが利用できることと、TensorFlowのツールのエコシステムが成功のカギとなりました。ユーザーが最高のツイートを見逃すことがないようにするために機能しています。
【参考】：[Ranking Tweets with TensorFlow](https://blog.tensorflow.org/2019/03/ranking-tweets-with-tensorflow.html)

*・AIRBUS社の衛星画像からのデータ抽出・分析*
コロンバス管制センターのオペレーションチームは、エアバス社と共同で24時間365日何千ものパラメータを追跡しています。これはクルーの健康状態を確認するために必要なデータです。

オペレーターが異常を検知した場合、異常報告書を作成し、エアバス社のシステム専門家が解決します。エアバス社のチームは、異常検出のワークフローの一部を自動化するために、Kubeflow上でTFXを利用しデータ処理と変換を行っています。
【参考】：[How Airbus Detects Anomalies in ISS Telemetry Data Using TFX](https://blog.tensorflow.org/2020/04/how-airbus-detects-anomalies-iss-telemetry-data-tfx.html)

上記の他にもGoogle社AIリサーチLabのBlogも多岐に渡り、実際に有益であることを実証しています。ご興味があれば以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[Google AI Blog](https://ai.googleblog.com/search/label/TensorFlow)

## 需要高まる人工知能の対応能力を高めましょう

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用フレームワークです。Google社自らが活用しており、事例で分かるように実際の業務活用も進んでいます。*研究者から実際の業務利用まで多様な活用が期待できます*。

チュートリアルではドキュメントのほか、動画がブログやYouTubeチャンネルに公開されています。学ぶだけの方にも有益ですので、将来の可能性を高めるためにも準備をしましょう。

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用フレームワークで人気があります。主に機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用します。ここではTensorFlowの特徴やできることを紹介し、実際の公開事例についても詳しく解説していきます。

TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習用フレームワークを指します

機械学習や数値解析・ディープラーニングに対応し、人気があります

高レベルAPIと低レベルAPIに対応し、実績が多数あります

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

## ニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークとは何かについてまずは解説します。ニューラルネットワークがどのような原理で動いているのかについても説明します。

### ニューラルネットワークは人間の脳を模した仕組み

*ニューラルネットワークは、人間の脳細胞の仕組みをモデルにした人工知能アルゴリズムのことです。*入力されたデータのパターンを認識し、ラベリングしたりクラスタリングしたりといった分類分けを行うことが可能です。

人間の脳には神経細胞と呼ばれるものがたくさんあり、それらが電気信号を伝達することで、脳内で情報処理を行っています。この電気信号の仕組みを参考にしたのがニューラルネットワークです。

ニューラルネットワークは、テキストや画像、音声など、コンピュータに読み込ませられるさまざまデータの解析を行うことが可能です。すでに私達の生活のいたるところでニューラルネットワークは活用されています。

### ニューラルネットワークの原理

ニューラルネットワークは3つの層によって構成されています。**「入力層」「中間層」「出力層」がそれぞれ協力してデータに対する計算結果を出力しています。**

入力層ではデータを収集する役割を担っています。ニューラルネットワークにスムーズにデータを読み込ませるにはデータの加工が必要な場合もあります。

中間層ではパターン認識に必要な計算をすべて行います。中間層は何層にも分かれていることもあり、それによって複雑な計算も可能にしています。出力層では中間層で行った計算の結果を出力します。

## ニューラルネットワークに関連する用語

ニューラルネットワークに関連する用語を解説します。人工知能関連の用語は意味を混同している方も多いです。これらの用語の意味を正しく理解することで、機械学習関連の参考書なども読みやすくなるでしょう。

*人工知能（AI）は人間の知的能力をコンピュータで再現する技術の総称を指します。*人工知能が発展することで、コンピュータに人間がやるべき仕事や作業を担当させることが可能になります。IT技術の中でも人工知能は流行している技術分野です。

機械学習はコンピュータに大量のデータを読み込ませて学習させる、人工知能の1分野です。データを読み込ませることで、コンピュータはそれらからパターンを認識できるようになります。ニューラルネットワークは、機械学習を機能させるための技術の1つです。

機械学習を行うには読み込ませるためのデータが必要です。**最近ではインターネットの発達でデータの入手が容易になったため、機械学習は人工知能の中でも活用例が多くあります。**たとえば、画像認識や自然言語処理、データ分析などに応用されています。

### 教師あり学習・教師なし学習

*教師あり学習・教師なし学習は、ニューラルネットワークで使われる学習手法のことです。*教師あり学習では、何が正解なのかコンピュータに教えた状態でデータを読み込ませます。

教師なし学習では、正解・不正解の情報をまったく与えずにコンピュータにデータを読み込ませます。どちらの手法が優れているなどはなく、分析したいデータの種類などによって使い分けるのが肝心です。

**ニューラルネットワークを多層に結合させ、学習能力を高めたものをディープラーニングと呼びます。**ディープラーニングは現在もっとも多く導入されている手法であり、ニューラルネットワークは知らないがディープラーニングは知っているという方も多いです。しかし、厳密にはディープラーニングはニューラルネットワークの分野の1つです。

まとめると、ディープラーニングはニューラルネットワークの1部、ニューラルネットワークは機械学習の1部、機械学習は人工知能（AI）の一部ということになります。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

## ニューラルネットワークの種類

一口にニューラルネットワークといってもさまざまな種類があります。代表的なニューラルネットワークを3種類紹介します。

### ディープニューラルネットワーク

ディープニューラルネットワークはもっとも使われているモデルであり、ニューラルネットワークを多層に積み重ねたものを指します。*コンピュータの計算処理能力向上によって、より複雑に積み重ねることができるようになり、画像処理やデータ分析などで実用化されています。*

### 畳み込みニューラルネットワーク

**畳み込みニューラルネットワークは、画像認識処理や自然言語処理で多く使われるモデルです。**従来のニューラルネットワークに畳み込み層を導入し、精度の向上を実現しています。人間の視覚神経を参考にしたアルゴリズムを応用して作られています。

### 再帰型ニューラルネットワーク

再帰型ニューラルネットワークは、時系列データを扱うことが得意なモデルです。翻訳や音声認識などに多く使われています。*文章を読み込み、直前の言葉から次の言葉の出現確率を予想することなどができます。*

## ニューラルネットワークの歴史

ニューラルネットワークの歴史について解説します。ニューラルネットワークは最近誕生したものではなく、実は50年以上もの歴史がある技術です。

### 1957年にニューラルネットワークが誕生する

*1957年にパーセプトロンというニューラルネットワークが誕生しました。*パーセプトロンは一定の人気を集めていました。しかし、線形分離不可能なデータを解析できないなどの問題がありました。

### ニューラルネットワークが徐々に進化していく

**1985年ごろになると、パーセプトロンを進化させたマルチレイヤーパーセプトロンが誕生しました。**マルチレイヤーパーセプトロンは従来はできなかった複雑な学習を可能とします。

しかしインターネットがまだない時代のため、機械学習のためのデータが収集できないうえに実用性にも乏しいため、ブームにはなりませんでした。

### 2000年代にディープラーニングが登場する

*2000年代に入るとディープラーニングが登場しました。*さらに、2010年代ではスマホやSNSが普及し、インターネット上に多くの情報が蓄積されるようになったため、機械学習で活用できるデータが増えました。現代になり、ようやくニューラルネットワークは実用化されてきています。

## ニューラルネットワークの活用事例

最後に、ニューラルネットワークの活用事例を解説します。すでに私達の身の回りでニューラルネットワークは多く活用されています。

動画配信サイトやSNSのコメントの解析にニューラルネットワークが活用されています。SNSは不特定多数の人が書き込めるため、不適切なコメントも多くあります。それらのコメントを人間が1つずつ確認して削除すると時間がかかってしまいます。

*そこでコンピュータに不適切なコメントのパターンを学習させ、自動的にコメントを削除できるようにしています。*このように、業務効率化に大きく貢献するのが人工知能のメリットです。ただし、人工知能はまだ発展途上のため、不適切ではないコメントが削除されてしまうなどの問題もあります。

Google翻訳などではニューラルネットワークが導入されています。従来の機械学習では翻訳の精度が悪く実用化が難しかったのですが、ニューラルネットワークの導入により精度が大きく向上しています。

*さきほども解説した畳み込みニューラルネットワークを活用し、文章のパーツごとではなく全体を把握することで、より正確な翻訳を実現しています。*日本語は文章が単語で区切られていないなどの理由でまだ翻訳の精度は低いですが、英語はすでに多数の自動翻訳サービスが登場しています。

【参考】：[Google翻訳](https://translate.google.co.jp/?hl=ja)

自動運転は現在注目されている分野の1つです。自動運転を実現するには、コンピュータが周囲の状況を瞬時に認識する必要があります。**そこでニューラルネットワークを多数組み合わせることで、画像認識の精度を向上させる取り組みが行われています。**

農業分野は今高齢化が問題となっているためロボットの導入が検討されています。ロボットを導入すれば農薬を撒く作業や農作物の収穫が自動化されます。農業ロボットにはニューラルネットワークの導入が進められています。

*ニューラルネットワークを導入することで、害虫がいる箇所のみに農薬を撒くなど、人間では難しい対応を行うことも可能と言われています。*今後さらに人工知能が発展することで、農作物の質が向上したり農薬の使用が減ったりする可能性があります。

## ニューラルネットワークは私達の生活を変える可能性を秘めている

本記事ではニューラルネットワークについて解説しました。ニューラルネットワークの仕組みや種類、活用事例などがお分かりいただけたかと思います。*ニューラルネットワークは今後さらに進化を遂げることが予想されます。*ニューラルネットワークは私達の生活を変える可能性を秘めている技術分野と言えるでしょう。

ニューラルネットワークに興味があるなら、まずは機械学習の勉強を行ってみましょう。機械学習関連の参考書は数多く出版されているため、それらで基礎知識を得ると良いです。本記事がニューラルネットワークに興味ある方にとって有意義なものとなれば幸いです。

機械学習エンジニアとは？将来性・年収・資格について解説！

ニューラルネットワークという言葉を聞いたことはあるが、意味を正確に知っている方は少ないです。当記事では、ニューラルネットワークとは何かについて解説します。ニューラルネットワークの仕組みや機械学習との違いについてまとめました。

ニューラルネットワークは人間の脳をモデルにした仕組みのこと

ニューラルネットワークは自動運転など幅広い分野で既に使われている

ニューラルネットワークはディープニューラルネットワークなどいくつかの種類がある

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

エンジニアの皆さんは、機械学習やディープラーニングといえば、プログラミング言語のPythonを思い浮かべる方が多いと思いますが、Pythonと似た言語で、数値計算に特化した数値解析ソフトウェア/プログラミング言語MATLABが注目をされています。

この記事ではエンジニア初心者の皆さんに向けて、**MATLABで何ができるのか、Pythonとは何が違うのか、難易度や将来性などを徹底解説していきます。**

MATLAB（マトラボ）は、米国に本社を置き、数値計算ソフトを開発する**MathWorks社のプログラミング言語の名称です。**日本ではMathWorks日本法人によって販売されており、トヨタなど日本企業の導入事例も増えています。

MATLABは、行列処理や配列処理を得意とし、数値計算の分野に強い言語です。ほかに、データ型の変換、演算、条件分岐などのプログラミング機能を備えています。また、C言語、C++、Java、Pythonなどの他言語との連携機能を有するという特徴を有しています。

*【参考】：[MATLAB公式ページ](https://jp.mathworks.com/products/matlab.html)*

*【参考】：[「うまい運転」を実現するには トヨタ自動車がモデル予測制御（MPC）を活用](https://news.mynavi.jp/techplus/kikaku/mwj-13/)*

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

MATLABの特徴としては、**数値計算処理に強い、グラフや図の作成が簡単である**という点にあります。また、コンピュータがプログラムを実行する際に、PHPやPython、Rubyなどと同じくインタプリタ言語です。

インタプリタ言語とは、1行ずつ機械語に翻訳していく方式の言語で、コンパイル作業が不要で、プログラムの実行結果をすぐに確認できる点がメリットです。

Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説

PHPとは一体何か？他のプログラミング言語と異なるポイントを解説！

MATLABは米国の数学者クリーブ・モラー氏により1970年代後半に開発されました。クリーブ・モラー氏がコンピューター科学長を務めるニューメキシコ大学で学生たちに利用されたMATLABは、フリーソフトとして他の学校へも広まり、応用数学コミュニティでも話題になりました。

1983年にエンジニアのジョン・N・リトル氏がMATLABの商用利用の可能性に気付き、1984年にMathworks社を設立するとC言語でMATLABを書き直し、商用パッケージ化を図ったのです。**MATLABは当初、制御工学分野を中心に普及拡大をしていきましたが、次第に理工学系・経済学系の線形代数や数値解析分野でも使われるようになりました。**

最初は米国内を中心にで使われていたMATLABですが、1988年に日本で商用展開が行われ、『サイバネットシステム株式会社』が日本での販売を受け持ちました。その後、2009年以降は『MathWorks Japan』が販売代理店業務を受け持ち、今日に至っています。

東京工業大学では、2015年にMathWorks社と「Total Academic Headquarter」（TAH）ライセンス契約の締結を行いました。その結果、東工大学内のコンピューター以外にも、東工大の学生や教職員のパソコンにまでMATLAB/Simulinkがインストール可能となったのです。

これは**東工大の教育改革の一環としてMATLABの活用を進める**ものであり、今後の利用拡大、コンピューター学習の多様化などが期待されています。ほか、金沢工業大学もAI人材の育成を目指してMATLAB/Simulinkを導入し、全学生と教職員が、いつでも、どこでも、それらを自由に利用できる環境が整っています。

*【参考】：[東京工業大学が教育改革にMATLABを活用](https://jp.mathworks.com/videos/implementing-education-reform-at-tokyo-institution-of-technology-with-matlab-1490301629502.html)*

**SimulinkはMATLAB上のダイナミックシミュレーションのオプションツールボックスです。**

ダイナミックスシミュレーションとは、CG（コンピューターグラフィックス）で物体や人の動きなどの物理運動を力学的に模擬実験して表現するアニメーションのことです。SimulinkはMATLABとは一体の関係にあり、Simulinkだけを単独で利用することはできません。

*【参考】：[Simulink-公式](https://jp.mathworks.com/products/simulink.html)*

MATLABはPythonとほぼ同様のことができます。では具体的に何ができるのか、**活用事例も交えて代表的なものを挙げていきます。**

MATLABの得意なこととして、**深層学習（ディープラーニング）を活用したアルゴリズム開発、そのアルゴリズムの実装があります。**例としては『歩きスマホの検知』というものがあります。

これは「ディープラーニングによって、歩きながらスマホを利用している人物を判断・検知し、危険な歩きスマホをしていると警告を行う」といったアルゴリズムが実際に開発されています。

**MATLABの活用事例としては、先進運転支援システム（ADAS）があります。**先進運転支援システムはドライバーの役割である走行時の障害物認識を行い、自動ブレーキなどの制御を行う運転支援システムです。公式サイトによると、米国ではこのADASによって交通事故が28%減少したという結果が出ています。

*【参考】：[ADAS（先進運転支援システム）｜MathWorks 公式](https://jp.mathworks.com/discovery/adas.html)*

### Toolboxによるさまざまな数値計算

MATLABは数値計算言語と言われるだけあり、**アドオンのToolboxで機能拡張ができ、「統計解析」や「アルゴリズム開発」、「内挿、外挿、回帰」、「微分と積分」などあらゆる数値計算処理機能を利用することが可能です。**

MATLABには**CおよびC++のコード生成機能として、MATLABのコーディング用ツールである「MATLAB Coder」があります。**これによって、Cによるデスクトップアプリケーションや組込み用のアプリなど、幅広い用途に対応可能なコードの生成が可能となっています。

*【参考】：[MATLAB Coder-公式](https://jp.mathworks.com/products/matlab-coder.html)*

Pythonとよく比較されるMATLABですが、**MATLABはPythonとは何が違うのか**について見ていきましょう。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

両者の違いを比較するために、比較表を作成してみました。

こうして比較してみると、**料金面や求人の多さではPython、数値計算処理機能ではMATLABということになるかと思います。**

	　　　　　　   　MATLAB	　　　　　　　　　  Python

*▪料金：*	　　　    基本は有償	　　　　      基本は無償

*▪得意分野：*	　　数値計算処理	　　　ディープラーニング

*▪言語方式：*	　　　　～いずれもインタプリタ言語～	

*▪サポート：*	　　専用ヘルプあり　　　ユーザーフォーラムなど

*▪求人件数：*	　　少ない　　　　   多い

※MATLABを言語として比較しています。

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