営業が学んだAI入門「機械学習」とは?|セールストークにご利用を

 

営業のみなさんは「AI」についてどのような
イメージをお持ちでしょうか?

WatsonやAinsteinなどさまざまなな
サービスが登場し、AIに特化した
ベンチャー企業も注目されています。


営業のみなさんも商談中に、
「AIが流行っているみたいだから
うちの会社も何か導入してみたい」

など相談を受けるかもしれません。


そんな時に、営業としても何か情報提供をしたいところです。


今回はそんな時に話せるAIの技術的な概要をお伝えします。

 

セールストークで使い信頼関係を構築する


 

「ニューラルネットワーク」
「機械学習」
「ディープラーニング」
「強化学習」

など


さまざまな用語があり、聞いたことがあるでしょう。


しかし、それぞれが何を意味していて、
どのように分類されるのか、
語れる人は少ないでしょう。


今回はそれぞれの分類を説明し、
経営者や役員の方や彼らを相手にしている
営業が知っておくべき技術的なフレームワークをお伝えします。

 

そもそも機械学習とは?

AIがブームになった背景をおさらいします。

 

冬の時代

第1次AIブーム(1956〜1960年代):探索・推論の時代 
ex.単なる制御、迷路の解き方


第2次AIブーム(1980年代):知識の時代 
ex.将棋プログラム


(大きなブームにならなかった理由)
・コンピュータ処理能力の限界
・技術的な限界
(コンピュータが識別に必要なルールを全て人が設定しなければならない)


 

第3次ブーム(今現在)

(再度ブームになった理由)
・コンピュータ技術の向上
・ビッグデータ
・アルゴリズムの発見

※2012年の画像認識の国際コンペティションにおいて
トロント大学のチームがディープラーニングを用いて優勝
正答率がかなり向上


 


そもそも機械学習とは、

機械学習(machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする
技術・手法のことである。(wikipediaより)

 

 

営業的解釈

機械学習とは、現在のAIブームの技術的な名称である。
コンピュータが識別に必要なルールを自分で学習する
「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」は
「機械学習」という大きな概念に含まれる。



 

「ニューラルネットワーク」とは、
脳のニューロンとシナプスの回路を、コンピューター上で再現したもの。
人間の脳と同様に、正しい答えを出した回路が強化されるように設計されているので、コンピューターが自分自身で物事を学習していくことのできる仕組み。


生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた
学習アルゴリズムである。人工神経を相互接続したもので計算を構造化し、
情報を処理する。

 

 

「教師あり学習」「教師なり学習」とは?機械学習概論

「教師あり学習」
正解データあり
正解データを基にコンピュータが学習していき、精度を高める。

(使われる手法)
・ニューラルネットワーク
データのパターン認識で利用
(よく新聞や雑誌で目にするシナプスのような図)
例:画像認識


・サポートベクターマシン(SVM)
データのパターン認識で利用
例:迷惑メールの分類


・ベイズ
確率分布、条件付き確率のイメージ
例:病気と症状の関係を確率的に表す(喫煙と発癌の関係など)


・決定木
ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導く
例:性別、住宅の価格の見積り


 

「教師なし学習」
正解データなし
なんとなく意味のある塊を抽出してくれる。

(使われる手法)
・クラスタリング
与えられたデータに対して、似たような物をまとめる処理
k-means法(教師あり学習にも使える)、ウォード法、という手法がある
例:Googleのweb広告(利用者を集団に分けて広告を配信)


 

詳細な説明をしようとすると複雑な数式を使うので
本コラムではそこまでは扱いません。
興味のある方は是非勉強を進めてください!

 

まとめ

以上のように「AI」と一言でいっても様々な解釈があります。


「AIソリューションを導入したい」といっても
自然言語処理(chatbot)や画像認識(自動運転へ応用)など
様々な分野での導入の可能性があることがわかったと思います。


今回述べたような手法をセールストークでお客様に伝え、
更にお客様との信頼関係を深めるのに役立ててください。


また、自社内での新規サービスの企画に
活かせればと思います。

 

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