人工知能（AI）が身近な存在となり、日常生活やビジネス現場での活用も増えています。人工知能（AI）を使うだけでなく、作りたいというニーズも増えていることでしょう。
そこで本記事では人工知能（AI）の作り方について詳しく解説します。ぜひ参考にしてみてください。
人工知能（AI）の基礎知識
人工知能（AI）の作り方を知る前段階として、人工知能（AI）についての基礎知識を押さえておくことが重要です。
人工知能（AI）とは
人工知能（AI）は、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたプログラムです。
AIを搭載したサービスの具体例として、IBMのWatson、ソフトバンクのPepper、Appleに搭載されているSiriなどが挙げられます。
人工知能（AI）の活用方法
人工知能（AI）は、さまざまな分野で活用されており、私たちの日常生活にも影響を与えています。以下に、人工知能（AI）の主な活用方法と事例を紹介します。
これらを知った上でどのような作り方が最適なのかを判断できます。
医療
画像認識技術を使用してX線やMRI画像を解析し、病気の早期発見をサポートしています。
また、遺伝子データの解析や治療計画の最適化にも活用されています。ただし、最終的な判断は医師が行う必要があります。
スポーツ
選手の動作を解析し、フォームの改善やパフォーマンス向上に役立てられています。
また、試合の戦術や戦略の最適化にも活用されています。
小売
小売業界では、人工知能（AI）を利用して顧客の購買履歴や嗜好を分析し、個別の商品やサービスを提案します。
また、在庫管理や需要予測にも活用されています。
製造
製造業ではロボット制御や品質管理などに人工知能（AI）が活用されています。例えば、自動車の組み立てラインでのロボットの自動制御や欠陥部品の検出などがあります。
AIでできることについて知るには以下の記事が参考になります。
人工知能（AI）開発に必要な知識・スキルは？
AIエンジニアになり人工知能（AI）の作り方を習得するには、専門的な知識とスキルを身につける必要があります。
以下に、AIエンジニアに求められる主な知識・スキルを説明します。
| プログラミングスキル | 主にPythonを使用します。Pythonの基本的な文法やライブラリ（NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorchなど）を学ぶのが良いです。 |
| 数学的知識 | 線形代数、微分積分、確率統計などの数学的基礎が必要です。これらの知識は機械学習アルゴリズムの理解に役立ちます。 |
| 機械学習・ディープラーニング | 機械学習アルゴリズムやディープラーニングモデルの理解と実装が必要です。Scikit-learnやKerasなどのライブラリを使って実践的なプロジェクトを進めることが多いです。 |
| データベースの運用スキル | ビッグデータを効率的に管理するために、データベースの知識が必要です。SQLやNoSQLデータベースの基本を学ぶ必要があります。 |
人工知能（AI）の基本的な作り方4つのステップ
前章では人工知能（AI）の作り方の前段階として基礎知識を紹介しました。
本章では人工知能（AI）の作り方の基本的なステップを解説します。以下の4つのステップを順に進めていくことで、AIの作り方の基礎をマスターできます。
作り方ステップ1.人工知能（AI）をどのように活用するか決めておく
まず、人工知能（AI）を作る目的を明確にしましょう。どのような問題を解決したいのか、どの分野で活用するのかを考えます。
人工知能（AI）はさまざまな分野で問題解決に活用されています。
以下は、AIが貢献している分野と具体的な事例です。
製造業
製造業では不良品の検査や在庫最適化に人工知能（AI）を活用しています。画像処理技術を使った不良品検出やロボットアームと連動した自動取り除きなどが行われています。
また、人材不足の解消やベテラン技術の継承・再現にも人工知能（AI）が貢献しています。
金融業
金融業界において人工知能（AI）はさまざまな分野で活用されており、効率化や顧客満足度向上が期待されています。
三井住友銀行は自然言語処理技術を活用して、不正アクセスやサイバー攻撃を検知しています。不審なメールや通信内容をリアルタイムで監視し、迅速に対応することでセキュリティを強化しています。
農業
農業では収穫作業の自動化に人工知能（AI）を導入しています。収穫量予測や害虫駆除にも活用されています。
ヤンマーはAIを搭載したロボットトラクターを開発しています。これにより、耕起や畝立てなどの農作業を自動化し、効率的に行うことができます。
医療
医療分野において眼底画像診断支援システム OPTiM Doctor Eyeは、眼底画像をAIが解析し、糖尿病網膜症や緑内障などの疾患の早期発見をサポートしています。
また、FRONTEOの認知症、うつ病診断のAIの補助活用では、医師の診断をサポートするAIを活用して、認知症やうつ病の早期発見を目指しています。
作り方ステップ2.目的のデータを集める
AIに学習させるためのデータを収集します。このデータは、AIが判断材料として利用するために必要です。
作り方ステップ3.機械学習モデルを作成する
集めたデータをもとに学習モデルを構築します。機械学習アルゴリズムやディープラーニングモデルを選択し学習させます。
作り方ステップ4.Webサービスに組み込む
完成した学習モデルを実際のサービスに組み込み、Webアプリケーションやモバイルアプリなどで利用できるようにします。
無料で人工知能（AI）が作れるWebサービス3選
前章では人工知能（AI）を作る4ステップを紹介しました。本章では実際に人工知能（AI）を作ることのできるWebサービスを3つ紹介します。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIが提供するチャット型の生成AIサービスです。生成AIとは、自動的にテキスト、画像、音楽、ビデオなどのコンテンツを生み出す技術で、AIが自ら答えを探して学習する「ディープラーニング」を用いて構築された機械学習モデルです。
ChatGPTは、膨大な数のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できる能力を持っています。
またChatGPTは誰でも簡単に利用できるインターフェースを提供しており、AIの取り扱いにかかるコストや技術的なハードルをクリアしています。テキスト生成だけでなく、アイデア提供や文章作成、要約、表作成、翻訳など幅広い用途に向けて利用できる柔軟性の高いAIでもあります。
ChatGPTを使って例えば以下のことができます。
- 質問に回答してもらう
- アイデアを提供する
- 文章を作成する
- 文章を要約する
- 表を作成する
- 翻訳をする
GPT-3のAPIの使い方については以下の記事が参考になります。
Google Colaboratory
Google Colaboratory（通称：Colab）は、ブラウザ上でPythonコードを記述し、実行できるクラウドサービスです。
Colabの特徴
Colabはブラウザ上で動作するため、ローカル環境のセットアップが不要です。機械学習やデータサイエンスの作業に必要なGPUを無料で利用できます。
AIコーディング機能
Colab AIは自然言語での指示を受けて、欲しいコードを自動生成します。例えば「フィボナッチ数列のn番目を計算する関数」という指示を入れると、Colab AIはそのコードを自動で提案してくれます。
例えば、新しい関数を作成する際に、関数名を入力するだけで、Colab AIが適切なコードを提案してくれます。
Colab AIはChatGPTのようにチャット形式でプログラミングに関する質問に答えてくれます。プログラミングに関する疑問を持った際に、Colab内で直接質問できるため、開発の効率が向上します。
IBM Watson
Watsonは顧客サービスのセルフサービス化、コンタクトセンターのオペレーター支援、知識労働者のためのナレッジ検索効率化など、言語でのやりとりが大量に発生する業務で活用されています。
AIと自動化によってより良い意思決定を行い、迅速に成果につなげることで、個人やチームの生産性を新たなレベルに引き上げています。
さらに、最近ではWatsonのコア技術をさらに進化させ、次世代のAIとデータのプラットフォーム、そしてwatsonxを活用したAI支援機能を開発しています。
watsonxは、生成AIと機械学習機能を備えたモデルのパートナーによる学習、調整、配布を可能にし、AIのワークフローを実現します。
人工知能（AI）の作り方の挫折しない勉強方法
人工知能（AI）の作り方を学ぶ方法はいくつかあります。ここでは、書籍、インターネット、プログラミングスクール、の3つをご紹介します。
書籍で学ぶ
人工知能（AI）の基礎から学びたい場合は、書籍を活用することをおすすめします。人工知能（AI）についての概念や将来について語られている本から、ビジネスサイドや技術サイドから語られている本まで、幅広い選択肢があります。
インターネットを使って学ぶ
人工知能（AI）をいろいろな方法で作ってインターネット上の個人ブログに公開している人は多くいます。Pythonを使った人工知能（AI）の作り方について詳しく解説しているブログを2つご紹介します。
Real Python
このブログでは、Pythonでニューラルネットワークをゼロから構築する方法が詳しく解説されています。AIの世界に入門したい方におすすめです。ニューラルネットワークの内部動作やトレーニング方法、予測の作成などが学べます。
GeeksforGeeks
このブログでは、Pythonを使ったAIプログラミングに関するさまざまなトピックが解説されています。例えば、Doc2VecなどのAI向けライブラリの使い方を学べます。
プログラミングスクールで学習する
プログラミングスクールを利用して、AIの基礎から応用まで学ぶことができます。例えば、侍エンジニアやProgate、ドットインストールなどがあります。
AI研究所が運営する「AIプロフェッショナル人材育成コース」では、最速でAIプログラミングのプロになるための講座を運営しています。
AIの作り方についてまとめ
本記事では人工知能（AI）の作り方について紹介しました。AIは活用するだけでなく、自ら作ることもできるようにサービスが充実してきています。
そのため、プログラミングに精通していなくとも、人工知能の作り方を学習することにより自らの力で作ることができます。
AI研究所の「AIエンジニア育成講座」は、AIの知識を習得を促進しております。ぜひ、AIの知識を習得したいとお考えの方は「AIエンジニア育成講座」の受講を検討してみてください。