人工知能（AI）と機械学習（ML）の比較
特にビッグデータ、予測分析、その他のデジタル トランスフォーメーションのトピックを議論するときには、人工知能（AI）と機械学習（ML）が区別なく使われることがあります。 人工知能と機械学習は密接に関連しているため、混乱は理解できます。 ただし、こうした話題のテクノロジーは、スコープ、アプリケーションなど、いくつかの点で異なります。
AI と ML のプロダクトは、企業が膨大な量のデータを処理して分析し、より的確な意思決定を行い、リアルタイムで予測や予測を行い、推奨事項と分析情報を生成する際に使用するようになっており、ますます普及しています。
では、ML と AI の違いは正確には何なのか、ML と AI はどのようにつながっているのか、今日の組織にとってこれらの用語は実際には何を意味するのでしょうか。
AI と ML について詳しく説明し、この 2 つの革新的なコンセプトがどのように関連し、どこが他と違うのかについて説明します。
人工知能とは何ですか。
人工知能（AI）は幅広い分野であり、人間の知能に関連する認知機能を模倣する能力を持つ機械やコンピュータを構築するための技術の使用を指します。たとえば、話し言葉や文字で何かを理解してそれに応え、データを分析し、推奨事項を提案します。
人工知能は多くの場合、それ自体がシステムと考えられていますが、複雑な問題を解決するために推論、学習、および行動できるようにするために、システムに実装された一連のテクノロジーです。
機械学習とは
機械学習は、人工知能（AI）のサブセットで、機械またはシステムが経験から学習して改善を自動的に行えるようにします。明示的なプログラミングの代わりに、機械学習はアルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、分析情報から学習してから、情報に基づいた意思決定を行います。
機械学習アルゴリズムでは、時間の経過とともにパフォーマンスが向上し、より多くのデータが公開されるようになります。機械学習モデルは、出力データ、つまりトレーニング データに対してアルゴリズムを実行することでプログラムが学習するものです。データ使用量が多いほど、モデルの精度が向上します。
AI と ML の関係
AI と ML はまったく同じものではありませんが、密接につながっています。AI と ML の相互関係を理解する最も簡単な方法は次のとおりです。
- AI とは、機械やシステムが人間のように感覚、推論、行動、適応を行うことができる、幅広い概念のことです。
- ML は AI のアプリケーションであり、マシンがデータから知識を抽出して、自律的に学習できるようにします
機械学習と人工知能の違いを覚えておく効果的な方法の一つは、これらを包括的なカテゴリとして考えることです。人工知能（AI）は、特定のアプローチとアルゴリズムを表す包括的な用語です。機械学習はその理念の下にありますが、ディープ ラーニング、ロボット工学、専門的なシステム、自然言語処理のような他の主要なサブフィールドも同様です。
AI と ML の違い
以上で、それらが接続された仕組みについて説明しました。次に、AI と ML の主な違いは何でしょうか。
人工知能には、人間の知能を模倣できるマシンという概念が含まれていますが、機械学習はそのようなものではありません。機械学習の目的は、パターンの特定により、特定のタスクの実行方法と正確な結果の提供を機械に学習させることです。
たとえば、Google Nest デバイスに「今日の通勤にはどのくらいかかるか」と尋ねてみましょう。この場合、機械に質問すると、オフィスまでの所要時間を見積もることができます。ここでの全体的な目標は、デバイスがタスクを正常に実行することです。通常は、実際の環境でお客様自身で行う必要があるタスクです（通勤時間の調査など）。
この例のコンテキストにおいて、システム全体で ML を使用する目的は、タスクを実行できるようにすることです。たとえば、リアルタイムの交通量とトラフィック データを分析して、トラフィック フローの量と密度を予測するアルゴリズムをトレーニングできます。ただし、スコープは、パターンの特定、予測の精度、データから学習して、その特定のタスクのパフォーマンスを最大化することに限定されます。
人工知能
- AI により、機械が人間のインテリジェンスをシミュレートして問題を解決
- 目標は、複雑なタスクを実行可能なインテリジェントなシステムを開発することです
- 人間のような複雑なタスクを解決できるシステムを構築します
- AI の幅広い応用
- AI は人間の意思決定を模倣するためにシステム内で技術を使用する
- AI は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、あらゆる種類のデータに対応しています
- AI システムはロジックとディシジョン ツリーを使用して学習、理由、自己修正を行う
機械学習
- ML により、過去のデータから機械が自律的に学習できる
- 目標は、データから学習して出力の精度を高めるマシンを構築することです
- データを使用してマシンをトレーニングし、特定のタスクを実行して正確な結果を提供します
- 機械学習の応用範囲が限られている
- ML は自己学習アルゴリズムを使用して予測モデルを生成する
- ML では構造化データと半構造化データしか使用できない
- ML システムは統計モデルに基づいて学習し、新しいデータが提供されると自己修正が可能
AI と ML の併用によるメリット
AI と ML は、あらゆる形や規模の組織に強力なメリットをもたらし、新しい可能性が絶えず現れています。特に、データ量と複雑さが増すにつれ、企業は、自動化、価値の実現、行動につながるインサイトの生成を支援し、より良い結果を達成するために、自動かつインテリジェントなシステムの重要性が高まっています。
人工知能と機械学習を使用するビジネス上のメリットは次のとおりです。
データ範囲が広い
より幅広い非構造化データソースと構造化データソースの分析と有効化。
迅速な意思決定
より多くの情報に基づいて判断を下せるように、データの整合性を改善し、データ処理を加速させ、人的ミスを減らします。
効率性
運用の効率化とコスト削減。
分析の統合
予測分析や分析情報をビジネス レポートとアプリケーションに統合することで、従業員の作業効率を高めます。
AI と ML の応用
人工知能と機械学習をさまざまな方法で適用できるため、組織は、情報に基づく意思決定を促進する反復プロセスや手動プロセスを自動化できます。
さまざまな業界の企業が、働き方とビジネスの進め方を変革するために、さまざまな方法で AI や ML を利用しています。 AI と ML の機能を戦略とシステムに組み込むことで、企業はデータや利用可能なリソースの使用方法を再考し、生産性と効率を向上させ、予測分析を通じてデータドリブンな意思決定を強化し、顧客と従業員のエクスペリエンスが向上します。
以下に、AI と ML の一般的な用途を示します。
医療とライフ サイエンス
患者の健康記録の分析と分析情報、結果の予測とモデリング、薬物開発の加速、診断の強化、患者のモニタリング、臨床メモからの情報抽出。
製造
本番環境のマシンのモニタリング、予測メンテナンス、IoT 分析、運用効率。
e コマース、小売業
インベントリとサプライ チェーンの最適化、需要予測、画像検索、パーソナライズされたオファーとエクスペリエンス、レコメンデーション エンジン。
金融サービス
リスクの評価と分析、不正行為の検出、自動取引、サービス処理の最適化。
通信
インテリジェントなネットワークとネットワークの最適化、予測メンテナンス、ビジネス プロセスの自動化、アップグレード計画、容量予測。
関連プロダクトとサービス
Google Cloud には AI と ML の幅広いツールが用意されているため、チームは最も重要な重要な作業に集中できます。Google の研究とテクノロジーを最大限に活用して設計、構築されている Google のプロダクトやサービスは、困難な課題を組織として変革し、解決していくために役立ちます。
