aiのベースとしても活用されているアルゴリズムですが、アルゴリズム自体はaiが発達する前から存在していてコンピューターなどに搭載されていました。計算などを行う際の手順をアルゴリズムと呼び、プログラム自体は簡単な選択肢を何度も選択することで複雑なプログラムを構築しています。
このプログラムなどを構築するための選択肢のことをアルゴリズムと呼び、アルゴリズムがなければコンピューターやaiは正常に作動しない原因にもなります。アルゴリズムをaiで活用することでデータ分析などの際にデータ傾向や問題点を見つけることができますが、処理する情報量自体が膨大なので正確なアルゴリズムを構築することが必要不可欠です。
正確に構築ができれば膨大な情報量を自動的に処理してくれるようになるので、業務効率化にも好影響です。
アルゴリズムのメリットとは
アルゴリズムの最大のメリットとして挙げられるのは、アルゴリズムを取り入れたプログラミングを構築することができれば、誰でも簡単にアルゴリズムを使用することができるようになる点です。
アルゴリズムを取り入れたプログラムを自分自身で構築する必要はないので、既に構築がされているプログラムを導入するだけで、企業全体の業務効率などを高められます。
そのため仕組み自体を理解していなくても誰でも使用することができるようになるので、プログラムの使用方法さえ把握できれば専門的な知識は必要ではなく、老若男女問わずにプログラムの使用が可能になります。
アルゴリズムのパターンを解説
アルゴリズムは使用目的に合わせてプログラミングをされているので、さまざまなアルゴリズムのパターンがあります。パターンについて理解することはプログラミングなどをする際には非常に重要なためしっかりと理解してください。
それぞれが得意な分野が違うので目的に適したアルゴリズムを選択するようにしてください。アルゴリズムのパターンを解説していきます。
指示されたままに処理を実行
指示されたままに処理を実行する場合にはシンプルなプログラミングになり、もっとも一般的なアルゴリズムになります。指示されたままに処理を実行するアルゴリズムであり、指示されたままに処理を実行することから自動思考が不必要であり、現在ではaiには当てはまらないと考えられています。
処理の途中で条件が分岐する
処理の途中で条件が分岐するとは、例えばAの指示があった場合には次にBの指示を行うなど、処理をする内容について条件をつけることで処理を行っていくことです。一般的なアルゴリズムでは処理の途中で条件を分岐させるプログラミングを複雑にすることでさまざま条件に対応ができるようになります。正確にいえばaiとはことなりますが、複雑な条件をプログラミングで構築することで一見aiと同じような処理をさせることも可能です。
リピート
リピートは特定の条件に当てはまった際に繰り返して処理をするようにプログラミングをしています。条件が当てはまれば繰り返しをしてくれるので、日常的に何度も繰り返すこと場合には最適といえるでしょう。
aiの代表的なアルゴリズムとは
aiは目的などに合わせてアルゴリズムはプログラミングをすることが大切なので、どのようなアルゴリズムがあるかについて把握をすることで適切なaiを選ぶことができるようになります。
aiの代表的なアルゴリズムについて紹介していきます。
教師があって学習する
教師があって学習するアルゴリズムはaiに搭載されるアルゴリズムの中では多く採用されており、aiに先に正解データを学習させることで、その後に与えられたデータを学習した正解データを参考にしながらどのような分類をしていけばよいかについて判断を行います。
最初に正解データを与えるので特定の分野においては学習速度が高いといえるでしょう。
線形回帰
線形回帰はシンプであり、先に与えられたデータを参考にして未来に起きる可能性について予測を行います。例えば、店舗ごとの売上予測などにも活用されており、これまでの売上データを学習させることで過去のデータをもとにして、どのような商品がこれからの時期に売れやすいのかなどについても判断が可能です。
アンサンブル
アンサンブルとは複数のアルゴリズムを用意してそれぞれに同じデータを与え、それぞれのアルゴリズムが出した結果から一番多い結果を全体の結果として採用するので、アルゴリズムが行う多数決です。
教師なしの学習
教師なしの学習ではaiに正解を与えずにデータを与えることでai自体が与えられデータをもとにして共通点などを見つける方法です。
与えられたデータに関しては見た目で判断することが多く、教師あり学習と比べて特定のデータを参考にしているわけではないので、自由な結果が出やすいのが特徴です。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは2つ以上のデータなどの関連性を見つけることが得意としているので、ホームページなどに採用されていることが多く、特に通販サイトでは閲覧した履歴などからおすすめの商品についても紹介してくれます。
クラスタリング
クラスタリングは類似性のあるデータをグルーブごとに分別する方法です。自動的に与えられたデータの特徴などについて分析を行って、データごとの特徴を見極めてグループ分けをする他にも、大量のデータを一気に分別ができるのでビッグデータの分別などには特に向いているといえるでしょう。
ディープラーニング
ディープラーニングとは大量のデータをaiに与えることで自動的にデータから特徴などを考えて対策を立てていきます。囲碁や将棋のaiに導入がされていて、専門的なデータなどが簡単に大量に手に入れることができるのであれば、人間が行っていた行動の一部を代わりに処理をすることができるだけでなく、ミスも少なく処理速度も速いといえます。
CNN
CNNは畳み込みニューラルネットワークのことであり、画像分析を行う学習方法の1つです。これによって、画像データを大量に学習させることができれば防犯面などでも活用が期待できるだけでなく、インターネット上の不適切画像の検索・削除にも貢献ができます。モザイクがかけられている画像も処理ができるので、どのような画像でも簡単に処理が可能です。
GAN
GANは敵対的生成ネットワークのことであり、これまでは存在していなかったデータを作成してから実在するデータの特徴に合わせて使用ができます。GANは装飾アプリや画像生成などに活用することができるので、実用化することができれば実在するデータと作成したデータを比較してさまざまな商品の鑑定などにも活用できるでしょう。
まとめ
aiは自分自身でデータを参考にして学習を繰り返していくことで、データ分析の精度を高めていきます。データ分析の精度を高くすることができれば、企業全体の問題点や解決策を発見することに繋がるだけでなく、これまでは従業員が行っていた業務などをaiが代わりに行うようになるでしょう。
aiのアルゴリズムは目的によってどれを選択するかは違ってくるので、aiを導入する前にアルゴリズムごとの内容について理解することがおすすめです。アルゴリズムはそれぞれ得意な分野が異なっているので、自分たちが希望している効果を十分に得るためには正しいアルゴリズムを搭載したaiを導入してください。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
