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(2801, 1, '2018-03-05 05:08:17', '2018-03-05 05:08:17', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル3</h2>\r\nビッグデータ\r\n\r\n「人間の指示」で人工知能に学習させるというのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習してもらう、のがこの\r\n\r\nレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分が勉強する分野として考える元にしている見方というのは大きく2つあります。\r\n\r\nそれは、歴史的、社会的な視点からその分野はどういった位置にあるのか、という\r\n\r\n俯瞰的な視点と\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際に自分の手で触ったり経験をして「面白い」と感じられるかどうか、という実\r\n\r\n践的な視点から見るようにしています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれでここまで書いてきたように、今後勉強していく分野としては新しいプログラ\r\n\r\nミング言語という選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」\r\n\r\nとかそれを操作するための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、とい\r\n\r\nう考えもあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-05 05:08:17', '2018-03-05 05:08:17', '', 2762, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/05/2762-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
(2802, 1, '2018-03-06 05:27:50', '2018-03-06 05:27:50', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体の\r\n\r\n80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さから\r\n\r\nどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子空間上\r\n\r\nならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nビッグデータ\r\n\r\n「人間の指示」で人工知能に学習させるというのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習してもらう、のがこの\r\n\r\nレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分が勉強する分野として考える元にしている見方というのは大きく2つあります。\r\n\r\nそれは、歴史的、社会的な視点からその分野はどういった位置にあるのか、という\r\n\r\n俯瞰的な視点と\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際に自分の手で触ったり経験をして「面白い」と感じられるかどうか、という実\r\n\r\n践的な視点から見るようにしています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれでここまで書いてきたように、今後勉強していく分野としては新しいプログラ\r\n\r\nミング言語という選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」\r\n\r\nとかそれを操作するための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、とい\r\n\r\nう考えもあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 05:27:50', '2018-03-06 05:27:50', '', 2762, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/06/2762-revision-v1', 0, 'revision', '', 0);
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(2803, 1, '2018-03-06 05:52:46', '2018-03-06 05:52:46', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体の\r\n\r\n80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さから\r\n\r\nどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子空間上\r\n\r\nならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機械\r\n\r\n学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書い\r\n\r\nていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目されるよ\r\n\r\nうになったことは書きました。そのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるよ\r\n\r\nうになってきたわけですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nビッグデータ\r\n\r\n「人間の指示」で人工知能に学習させるというのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習してもらう、のがこの\r\n\r\nレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分が勉強する分野として考える元にしている見方というのは大きく2つあります。\r\n\r\nそれは、歴史的、社会的な視点からその分野はどういった位置にあるのか、という\r\n\r\n俯瞰的な視点と\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際に自分の手で触ったり経験をして「面白い」と感じられるかどうか、という実\r\n\r\n践的な視点から見るようにしています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれでここまで書いてきたように、今後勉強していく分野としては新しいプログラ\r\n\r\nミング言語という選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」\r\n\r\nとかそれを操作するための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、とい\r\n\r\nう考えもあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 05:52:46', '2018-03-06 05:52:46', '', 2762, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/06/2762-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
(2804, 1, '2018-03-06 06:05:22', '2018-03-06 06:05:22', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機械\r\n\r\n学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書い\r\n\r\nていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目されるよ\r\n\r\nうになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、数\r\n\r\n値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデータ\r\n\r\nベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデー\r\n\r\nタベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするかとな\r\n\r\nった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構造\r\n\r\n化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体の\r\n\r\n80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さから\r\n\r\nどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子空間上\r\n\r\nならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習してもらう、のがこの\r\n\r\nレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分が勉強する分野として考える元にしている見方というのは大きく2つあります。\r\n\r\nそれは、歴史的、社会的な視点からその分野はどういった位置にあるのか、という\r\n\r\n俯瞰的な視点と\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際に自分の手で触ったり経験をして「面白い」と感じられるかどうか、という実\r\n\r\n践的な視点から見るようにしています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれでここまで書いてきたように、今後勉強していく分野としては新しいプログラ\r\n\r\nミング言語という選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」\r\n\r\nとかそれを操作するための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、とい\r\n\r\nう考えもあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 06:05:22', '2018-03-06 06:05:22', '', 2762, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/06/2762-revision-v1', 0, 'revision', '', 0);
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(2805, 1, '2018-03-06 06:26:39', '2018-03-06 06:26:39', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体の\r\n\r\n80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さから\r\n\r\nどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子空間上\r\n\r\nならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習してもらう、のがこの\r\n\r\nレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 06:26:39', '2018-03-06 06:26:39', '', 2762, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/06/2762-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
(2806, 1, '2018-03-06 06:32:33', '2018-03-06 06:32:33', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというものであ\r\n\r\nるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習しても\r\n\r\nらうのが。このレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 06:32:33', '2018-03-06 06:32:33', '', 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(2807, 1, '2018-03-06 11:29:45', '2018-03-06 11:29:45', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n迷惑メールなどのスパム検知\r\n\r\n医療診断\r\n\r\n数字や文字の認識\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというものであ\r\n\r\nるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習しても\r\n\r\nらうのが。このレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n\r\n自動運転\r\n\r\n画像認識\r\n\r\n音声認識\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して何が違うのかというと、レベル3で扱うデータに比べて\r\n\r\nより非定型的、より物理空間に近いデータを処理できるようになったと言えるのでは\r\n\r\nないでしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 11:29:45', '2018-03-06 11:29:45', '', 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(2808, 1, '2018-03-06 13:25:10', '2018-03-06 13:25:10', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n迷惑メールなどのスパム検知\r\n\r\n医療診断\r\n\r\n数字や文字の認識\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して何が違うのかというと、レベル3で扱うデータに比べてよ\r\n\r\nり非定型的、より物理空間に近いデータを処理できるようになったと言えるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされて生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今は量子コンピュータといったものの開発が\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 13:25:10', '2018-03-06 13:25:10', '', 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(2809, 1, '2018-03-06 13:34:55', '2018-03-06 13:34:55', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人工知能に「丸くて」「白くて」「赤い線」が入った画像を大量に見せて、\r\n\r\nそれが「野球のボール」である、と認識させるといった形です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n迷惑メールなどのスパム検知\r\n\r\n医療診断\r\n\r\n数字や文字の認識\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して何が違うのかというと、レベル3で扱うデータに比べてよ\r\n\r\nり非定型的、より物理空間に近いデータを処理できるようになったと言えるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-06 13:34:55', '2018-03-06 13:34:55', '', 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(2810, 1, '2018-03-07 11:21:44', '2018-03-07 11:21:44', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中ではレベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換\r\n\r\nえられるのではないかと考えました。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:21:44', '2018-03-07 11:21:44', '', 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(2811, 1, '2018-03-07 11:29:10', '2018-03-07 11:29:10', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあり、「膨大な入力・出力」などから、「デー\r\n\r\nタベース」に関することではないかと考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:29:10', '2018-03-07 11:29:10', '', 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(2812, 1, '2018-03-07 11:35:53', '2018-03-07 11:35:53', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことに該当するかもと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:35:53', '2018-03-07 11:35:53', '', 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(2813, 1, '2018-03-07 11:37:27', '2018-03-07 11:37:27', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替えるようなプ\r\n\r\nログラムを組みたい場合は、Ifステートメントなどで条件付けをすることができます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、コンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有で\r\n\r\nきる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:37:27', '2018-03-07 11:37:27', '', 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(2814, 1, '2018-03-07 11:40:24', '2018-03-07 11:40:24', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのように日々蓄積されてきたデータの集まりから何らかの意味ある情報を取り出し\r\n\r\nて、それを経営の意思決定に活用していこう、というのがこのレベルです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:40:24', '2018-03-07 11:40:24', '', 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(2815, 1, '2018-03-07 11:44:32', '2018-03-07 11:44:32', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、データには大きく分けて2種類あります。ひとつは売上や費用、企業の財務\r\n\r\n諸表などの数値的な「構造化データ」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:44:32', '2018-03-07 11:44:32', '', 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(2816, 1, '2018-03-07 11:47:16', '2018-03-07 11:47:16', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると、伴に先に挙げた非定型的な非構造化\r\n\r\nデータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。この方法の特徴としては、あ\r\n\r\nらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、データをAI自身が解析して法則\r\n\r\n性やルールを見つけ出せる、という点です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:47:16', '2018-03-07 11:47:16', '', 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(2817, 1, '2018-03-07 11:50:19', '2018-03-07 11:50:19', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景には、googleが開発している人工知能を成長させよう\r\n\r\nという意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだとデ\r\n\r\nータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするか\r\n\r\nとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」というわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベルにおけるレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 11:50:19', '2018-03-07 11:50:19', '', 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(2818, 1, '2018-03-07 12:06:13', '2018-03-07 12:06:13', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」学習し\r\n\r\nてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって「モノ」が\r\n\r\nインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができ\r\n\r\nるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになったと言えるのではないで\r\n\r\nしょうか。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 12:06:13', '2018-03-07 12:06:13', '', 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(2819, 1, '2018-03-07 12:14:11', '2018-03-07 12:14:11', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習\r\n\r\nしてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得\r\n\r\nられなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じて\r\n\r\nクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\r\n\r\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\r\n\r\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\r\n\r\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が価値\r\n\r\nあるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、というのがわかり\r\n\r\nます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて書いてきました。データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた\r\n\r\n解析ツールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたの\r\n\r\nではないかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が必要とされてまた新たに生み出されるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が仕事をして\r\n\r\nいく人がいる一方で、コンピュータに仕事を覚えさせて学習させてコンピュータに仕\r\n\r\n事をさせることができる人がどんどん増えていったとしたら、それぞれが進んでいく\r\n\r\n世界というのは全くの別世界になっていくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」とかそれを操作\r\n\r\nするための「SQL」について勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりま\r\n\r\nした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうだと感じました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 12:14:11', '2018-03-07 12:14:11', '', 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(2820, 1, '2018-03-07 12:20:35', '2018-03-07 12:20:35', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習\r\n\r\nしてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得\r\n\r\nられなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じて\r\n\r\nクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\r\n\r\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\r\n\r\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\r\n\r\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\nという風に進んでいるということも自分なりの視点を交えながら書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が経過\r\n\r\nしていく中で、価値あるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、\r\n\r\nというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて見ていき、データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた解析ツ\r\n\r\nールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたのではな\r\n\r\nいかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が、今後また新たに必要とされて生み出されていくのかもしれ\r\n\r\nません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が手作業で仕\r\n\r\n事をしていく人がいる一方で、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータに仕事を覚えさせて学習させて仕事をさせることができる人がどんどん\r\n\r\n増えていったとしたら、それぞれが進んでいく世界というのは全くの別世界になって\r\n\r\nいくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」に関することを\r\n\r\n勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうです。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 12:20:35', '2018-03-07 12:20:35', '', 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(2821, 1, '2018-03-07 12:21:38', '2018-03-07 12:21:38', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n以上自分なりに調べた範囲で、機械学習について簡単に書かせていただきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習\r\n\r\nしてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得\r\n\r\nられなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じて\r\n\r\nクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\r\n\r\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\r\n\r\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\r\n\r\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\nという風に進んでいるということも自分なりの視点を交えながら書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が経過\r\n\r\nしていく中で、価値あるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、\r\n\r\nというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて見ていき、データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた解析ツ\r\n\r\nールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたのではな\r\n\r\nいかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が、今後また新たに必要とされて生み出されていくのかもしれ\r\n\r\nません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が手作業で仕\r\n\r\n事をしていく人がいる一方で、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータに仕事を覚えさせて学習させて仕事をさせることができる人がどんどん\r\n\r\n増えていったとしたら、それぞれが進んでいく世界というのは全くの別世界になって\r\n\r\nいくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」に関することを\r\n\r\n勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうです。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 12:21:38', '2018-03-07 12:21:38', '', 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(2822, 1, '2018-03-07 12:23:36', '2018-03-07 12:23:36', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習\r\n\r\nしてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得\r\n\r\nられなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じて\r\n\r\nクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\r\n\r\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\r\n\r\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\r\n\r\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\nという風に進んでいるということも自分なりの視点を交えながら書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が経過\r\n\r\nしていく中で、価値あるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、\r\n\r\nというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて見ていき、データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた解析ツ\r\n\r\nールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたのではな\r\n\r\nいかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が、今後また新たに必要とされて生み出されていくのかもしれ\r\n\r\nません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が手作業で仕\r\n\r\n事をしていく人がいる一方で、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータに仕事を覚えさせて学習させて仕事をさせることができる人がどんどん\r\n\r\n増えていったとしたら、それぞれが進んでいく世界というのは全くの別世界になって\r\n\r\nいくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」に関することを\r\n\r\n勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうです。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/31/0830">業務を自動化できる技術を持たないと自動化される時代が来るかもしれない</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/12/03/0104">人間世界における勉強の概念の今後の1つの方向性について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/11/17/1248">なぜプログラミング言語の習得が叫ばれるようになってきたのか</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/07/23/212300">労働集約産業、資本集約産業から知識集約産業へ━今後個人が生きていくうえで必要なもの</a></strong></li>\r\n</ul>', '人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2762-revision-v1', '', '', '2018-03-07 12:23:36', '2018-03-07 12:23:36', '', 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(2824, 1, '2018-03-14 06:40:12', '2018-03-14 06:40:12', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきました。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJavaとか様々な種類の言語があることがわかります。\n\n&nbsp;\n\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語です。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろいろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\n\n&nbsp;\n\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがあるのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\n\n&nbsp;\n\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、VBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\n\n&nbsp;\n\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがwordやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言語です。\n\n&nbsp;\n\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBAからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\n\n&nbsp;\n\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\n\n&nbsp;\n\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\n\n&nbsp;\n\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\n\n「プログラミング」\n\n「データベース」\n\n「人工知能の機械学習」\n\n「人工知能の深層学習」\n\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\n\n&nbsp;\n\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩とその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てるようになってきました。\n\n&nbsp;\n\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語ではなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになってきたわけです。\n\n&nbsp;\n\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\n<h2>4つのレベル</h2>\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\n\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\n\n&nbsp;\n\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していっている、またはその過渡期と言われています。\n\n&nbsp;\n\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\n\n&nbsp;\n\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\n\n&nbsp;\n\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いです。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通に見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関する仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\n\n&nbsp;\n\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移り変わっていってるというのは感じます。\n\n&nbsp;\n\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考えました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』という本に次のように書かれていたからです。\n<blockquote>P.161\n\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の自動制御プログラム等がこれにあたる。\n\n&nbsp;\n\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターンを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\n\n&nbsp;\n\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元データとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\n\n&nbsp;\n\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングとは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものである。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解するために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識するための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\n&nbsp;\n\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニングのところまで来ているということです。\n\n&nbsp;\n\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置くと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えました。それは\n\n&nbsp;\n\nレベル1：プログラミング\n\nレベル2：データベース\n\nレベル3：機械学習（人工知能）\n\nレベル4：深層学習（人工知能）\n\n&nbsp;\n\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分は全然素人なのでその点はご容赦ください。\n<h2>レベル1</h2>\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあったので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\n\n&nbsp;\n\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なんて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\n\n&nbsp;\n\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\n\n&nbsp;\n\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステムを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具が必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミング言語なしには考えられなかったでしょう。\n\n&nbsp;\n\n<!--nextpage-->\n<h2>レベル2</h2>\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターンを実現するレベル。」とあります。\n\n&nbsp;\n\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から「データベース」という言葉を思い浮かべました。\n\n&nbsp;\n\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に住む人の住所とか電話番号など、\n\n&nbsp;\n\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\n\n&nbsp;\n\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用できないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\n\n&nbsp;\n\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\n\n&nbsp;\n\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額のデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで必要なデータを抽出することもできます。\n\n&nbsp;\n\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言われています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ」。\n\n&nbsp;\n\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関する文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構造化データ」があります。\n\n&nbsp;\n\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくことにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるということです。\n\n&nbsp;\n\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化データもさらに増加していきます。\n\n&nbsp;\n\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるようになっていったわけです。\n<h2>レベル3</h2>\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）になっていきます。\n\n&nbsp;\n\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになったのか。そのことについて簡単に説明していきます。\n\n&nbsp;\n\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\n\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: 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。</blockquote>\n&nbsp;\n\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中から何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\n\n&nbsp;\n\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\n\n&nbsp;\n\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させることにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\n\n&nbsp;\n\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対して「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキストを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\n\n&nbsp;\n\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、ということだと思われます。\n\n&nbsp;\n\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\n\n&nbsp;\n\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「なぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書いていってみます。\n\n&nbsp;\n\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目されるようになったことは書きました。\n\n&nbsp;\n\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\n\n&nbsp;\n\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでどうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではないかと。\n\n&nbsp;\n\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられでしょう。\n\n&nbsp;\n\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買っています」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\n\n&nbsp;\n\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\n\n&nbsp;\n\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\n\n&nbsp;\n\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残りの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効率よく売るかが大事でした。\n\n&nbsp;\n\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体の80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\n\n&nbsp;\n\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\n\n&nbsp;\n\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\n<ul>\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\n 	<li>医療診断</li>\n 	<li>数字や文字の認識</li>\n</ul>\n&nbsp;\n\n<!--nextpage-->\n<h2>レベル4</h2>\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つのレベル4が深層学習（人工知能）です。\n\n&nbsp;\n\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私たちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調べた範囲で書いていってみます。\n\n&nbsp;\n\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというものであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習してもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\n\n&nbsp;\n\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景には最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われています。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換することにより相互に制御する仕組みのことを指します。\n\n&nbsp;\n\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得られなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じてクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\n\n&nbsp;\n\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途でビジネスに利用されるようになってきました。\n\n&nbsp;\n\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（ディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\n\n&nbsp;\n\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考えられます。\n\n&nbsp;\n\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げられます。\n<ul>\n 	<li>自動運転</li>\n 	<li>画像認識</li>\n 	<li>音声認識</li>\n</ul>\n&nbsp;\n\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\n\n&nbsp;\n\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\n\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\n\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\n\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\n<h2>まとめ</h2>\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\n\n&nbsp;\n\n冒頭部分で社会が\n\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\n\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\n\n&nbsp;\n\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\n\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\n\nという風に進んでいるということも自分なりの視点を交えながら書いてきました。\n\n&nbsp;\n\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が経過\n\nしていく中で、価値あるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、\n\nというのがわかります。\n\n&nbsp;\n\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\n\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\n\nさせる、\n\n&nbsp;\n\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\n\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\n\n言えるのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\n\nと考えられます。\n\n&nbsp;\n\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\n\nについて見ていき、データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた解析ツ\n\nールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたのではな\n\nいかといったことも書いてきました。\n\n&nbsp;\n\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\n\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\n\nするための新しい技術が、今後また新たに必要とされて生み出されていくのかもしれ\n\nません。\n\n&nbsp;\n\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\n\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\n\n&nbsp;\n\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が手作業で仕\n\n事をしていく人がいる一方で、\n\n&nbsp;\n\nコンピュータに仕事を覚えさせて学習させて仕事をさせることができる人がどんどん\n\n増えていったとしたら、それぞれが進んでいく世界というのは全くの別世界になって\n\nいくのではないでしょうか。\n\n&nbsp;\n\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\n\nようになっていってしまうのかもしれません。\n\n&nbsp;\n\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\n\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」に関することを\n\n勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりました。\n\n&nbsp;\n\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\n\n少し勉強を進めていく必要がありそうです。\n<h2>あわせて読みたい</h2>\n<script 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(2825, 1, '2018-03-07 12:25:05', '2018-03-07 12:25:05', 'ここ最近はプログラミングの勉強をしており、そういった内容のことを書いてきま\r\n\r\nした。プログラミングについて勉強を進めていくと、この世界にはC言語とかJava\r\n\r\nとか様々な種類の言語があることがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその中でVBAというのはエクセルに入っているので、主に事務処理に特化した言語\r\n\r\nです。仮にこれをある程度勉強したとして、エクセルでの動作以外にもっといろい\r\n\r\nろなことができるようになるためには別の言語の勉強も必要であろう、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその別の言語として、VBAからステップアップしやすいものにはどんなものがある\r\n\r\nのだろうか、と以前から考えていました。人気があるプログラミング言語のランキ\r\n\r\nングや有名どころなどで「C言語」や「Java」という単語をよく目にします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、VBAの次はそういった言語を勉強した方がいいのだろうかと、言語の種\r\n\r\n類や性質、機能についてインターネットで調べたりする時がありました。すると、\r\n\r\nVBA以外に「VB」という言語があることがわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBはVBAと同じマイクロソフトが開発したプログラミング言語です。VBAがword\r\n\r\nやExcelなど事務処理用のソフトに特化した言語なのに対して、VBはコンピュータ\r\n\r\n上で動作する一般的なアプリケーションを開発することを目的として開発された言\r\n\r\n語です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nまた、VBAはVBをベースとして開発されたため、VBと近い言語体系であり、VBA\r\n\r\nからVBに移行するのは比較的容易である、と言われているので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「そうか、じゃあVBAの次はVBを勉強するといいのかもしれない」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nと以前は思っていたのですが、最近その考えがちょっと変わってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nというのは、最近とある本を読んでいて気づいたことがありました。それは\r\n\r\n「プログラミング」\r\n\r\n「データベース」\r\n\r\n「人工知能の機械学習」\r\n\r\n「人工知能の深層学習」\r\n\r\n以上に挙げた項目が全て連続して繋がっているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前の自分の感覚では、別々の事象だと思っていました。しかし昨今の技術の進歩\r\n\r\nとその流れがわかってくると「あ、なるほど、確かに・・・」という感覚を持てる\r\n\r\nようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、1つのプログラミング言語を勉強したら、次は新しいプログラミング言語では\r\n\r\nなく「データベース」について勉強した方がいいのだろうか？と考えるようになっ\r\n\r\nてきたわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今回はこのことについて感じたことを書いていってみます。\r\n<h2>4つのレベル</h2>\r\nこのブログでは社会というのは以下のように変わってきていると書いてきました。\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は工業社会から情報社会、情報社会から知識社会へと社会が進歩していってい\r\n\r\nる、またはその過渡期と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在は知識社会へ移り変わりつつあるということですが、この知識社会というのは\r\n\r\n、人間の「知識」や「智恵」が重宝される社会と言われており、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n実際の世界でも、メーカーがつくるような「モノ」は溢れ、競争が激化し、製品の\r\n\r\n価格が下がってくるようになりました。特に私達の身の回りにある日常的なモノの\r\n\r\n値段は、体感的にもかなり低くなってきているというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n一方で人間の知識をベースとしたサービスの値段や仕事の給料などは非常に高いで\r\n\r\nす。経営に関するコンサルティングの料金は何十万とか何百万円なんて数値は普通\r\n\r\nに見ますし、一般の人でも目に出来る派遣の求人などで、プログラマーやSEに関す\r\n\r\nる仕事の時給は普通に3,000円とか4,000円といったものがあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそういった日々の身の回りにある環境の変化や数値を見ていると、確かに社会は移\r\n\r\nり変わっていってるというのは感じます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会において、ある一定の分野では4段階に細分化できるのではないかと考\r\n\r\nえました。なぜそのように考えたかというと『決定版　FinTech―金融革命の全貌』\r\n\r\nという本に次のように書かれていたからです。\r\n<blockquote>P.161\r\n\r\n人工知能の進化の過程は大きく4つのレベルで表すことができる。レベル1は単\r\n\r\n純な制御プログラム。温度があがればスイッチを入れる・切るといった家電の\r\n\r\n自動制御プログラム等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル2は膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊富なパターン\r\n\r\nを実現するレベル。掃除ロボ等がこれにあたる。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3は、データを元にルールなどを自動で学習する機械学習を活用した人\r\n\r\n工知能。機械学習は以前から研究されていたが、2000年代に入り、学習する元\r\n\r\nデータとなる「ビッグデータ」の発達で進化が加速している。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル4は、ディープラーニングを活用した人工知能。ディープラーニングと\r\n\r\nは、機械学習で利用する際のデータの特徴量そのものを自動学習するものであ\r\n\r\nる。例えば、画像認識において、動物の「ゾウ(象)」をゾウであると理解する\r\n\r\nために、「鼻は長い」「色はグレー」「耳が大きい」等のパターンを認識する\r\n\r\nための特徴量を自動で学習することができる。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nなるほど、人工知能は4つのレベルで進化してきており、現在はディープラーニング\r\n\r\nのところまで来ているということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n引用した文章において、自分の中では昨今の電子空間上のデータ量の増加を念頭に置\r\n\r\nくと、レベル別の内容ごとに次のような言葉に置き換えられるのではないかと考えま\r\n\r\nした。それは\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル1：プログラミング\r\n\r\nレベル2：データベース\r\n\r\nレベル3：機械学習（人工知能）\r\n\r\nレベル4：深層学習（人工知能）\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのことについて自分なりに簡単に説明していってみます。この分野については自分\r\n\r\nは全然素人なのでその点はご容赦ください。\r\n<h2>レベル1</h2>\r\n引用した文章に「単純な制御プログラム」とか「スイッチを入れる・切る」とあった\r\n\r\nので、たぶんプログラミング言語のことが思い浮かびました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nVBAを多少なりとも勉強したのでわかるのですが、ONとOFFを切り替える処理なん\r\n\r\nて言葉が出てきたので、あぁなるほどと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータやインターネットの歴史において、初期の頃は多くの人が共有できる\r\n\r\n電子空間も最初はほとんど何もなかったと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこに何らかの意味あるもの、多くの人が使えるもの、便利なプログラムやシステム\r\n\r\nを構築するには、人種や文化、価値観が違っても理解できる、何らかの規則的な道具\r\n\r\nが必要だった、そのために生み出されたのが「プログラミング言語」だったのではな\r\n\r\nいでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nマイクロソフトはwindowsというコンピュータのOSをつくりましたし、Googleは便\r\n\r\n利な検索エンジンをつくってくれました。それらのシステムの構築にはプログラミン\r\n\r\nグ言語なしには考えられなかったでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル2</h2>\r\n引用文においてレベル2は、「膨大な入力・出力で探索や知識を活用することで、豊\r\n\r\n富なパターンを実現するレベル。」とあります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本来であれば「古典的な人工知能」といった言葉が出てくるのかもしれませんが、技\r\n\r\n術の進歩の歴史やその流れ、ハードやソフトの発達とそれに伴うデータ量の増加から\r\n\r\n「データベース」という言葉を思い浮かべました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nプログラミング言語によってなんらかのプログラムやシステムがつくられると、そこ\r\n\r\nに「データ」が蓄積されていきます。何でもいいのですが、例えばある一定の地域に\r\n\r\n住む人の住所とか電話番号など、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代風に言えば、マーケティングにおいて、その人の趣味や嗜好、出身、職種、\r\n\r\n商品の購買履歴、どの店舗でどの商品を何個買ってくれたのか、といったデータです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこういったデータがシステムに蓄積されてくると、そういったデータを有効活用でき\r\n\r\nないか、ということで「データベース」という分野が重要視されてきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースを辞書的に説明すると、検索や蓄積が簡単にできるように整理された情\r\n\r\n報の集まりです。 例えば会社の財務諸表などもそのひとつでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n日々の取引を会計ソフトに入力していくことで、取引ごとに対応した勘定科目や金額\r\n\r\nのデータが蓄積されていきます。もちろん検索画面から必要な条件を設定することで\r\n\r\n必要なデータを抽出することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでデータについて書いてきましたが、データには大きく分けて2種類あると言\r\n\r\nわれています。ひとつは売上や費用、企業の財務諸表などの数値的な「構造化データ\r\n\r\n」。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもうひとつは、顧客の趣味や嗜好、クレームの内容、サービスを退会する理由に関す\r\n\r\nる文章といったテキストデータ、画像、音声、動画など単純に数値化できない「非構\r\n\r\n造化データ」があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータを蓄積できるようになってわかってきたのは、企業の業績を良くしていくこと\r\n\r\nにおいて、より重要なのは「構造化データ」ではなく「非構造化データ」であるとい\r\n\r\nうことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n時間の経過によって技術の進歩が進み、ハードの記憶容量も増加していきます。それ\r\n\r\nによってさらに蓄積できるデータ量が増えると伴に先に挙げた非定型的な非構造化デ\r\n\r\nータもさらに増加していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータが、最近よく耳にするようになった「ビッグデータ」と言われるよ\r\n\r\nうになっていったわけです。\r\n<h2>レベル3</h2>\r\n引用文において、人工知能の進化の過程においてレベル3は機械学習（人工知能）に\r\n\r\nなっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の機械学習とは何か。なぜここで人工知能の機械学習が出てくるようになっ\r\n\r\nたのか。そのことについて簡単に説明していきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n機械学習とはwikipediaには次のように書かれています。\r\n\r\n<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">wikipedia-機械学習</a>\r\n<blockquote>機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能におけ\r\n\r\n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\r\n\r\nュータで実現しようとする技術・手法のことである。</blockquote>\r\n&nbsp;\r\n\r\nもう少し説明すると機械学習とは、たくさんのデータから反復的に学習し、その中か\r\n\r\nら何らかの意味のあるパターンを見つけ出すことです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n次のレベル4で説明する「深層学習（ディープラーニング）」との比較において、機\r\n\r\n械学習は人間から何らかの「指示」が必要と言われています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、人間からいくつかの指示を人工知能に与えて大量のデータを学習させること\r\n\r\nにより、そこから何らかの法則性やパターンを見つけ出すといったものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nブログをよく書いている人であればわかると思うのですが、記事に挿入する画像に対\r\n\r\nして「alt属性をつけた方がgoogleに対する評価がいい」とか「画像には代替テキスト\r\n\r\nを入れた方がいい」といった記事を見ることが多いのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nおそらくそういったことの背景にはgoogleの意図があると思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれは、検索エンジンを利用している人たちの手によって一つひとつのデータにタ\r\n\r\nグをつけてもらってgoogleが開発している人工知能を学習させやすくしよう、とい\r\n\r\nうことだと思われます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n私達は知らず知らずの内にgoogleの成長の手伝いをしているのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまで「人工知能の機械学習とは何か」について簡単に説明してきました。次は「\r\n\r\nなぜ人工知能の機械学習が出てくるようになったのか」について自分なりの考えを書\r\n\r\nいていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の項目において、データの蓄積によりビッグデータというものが注目される\r\n\r\nようになったことは書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのデータの中でも「非構造化データ」が注目されるようになってきたわけですが、\r\n\r\n数値や行や列、項目がなどが整理された定型化された構造化データであれば通常のデ\r\n\r\nータベースの知識で扱うことは難しくはないですが、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人が書いたある程度の量がある文章や画像、動画、音声などの非構造化データだと定\r\n\r\n型的なデータベースで処理するというのは対応が難しくなってきます。で、そこでど\r\n\r\nうするかとなった時に考え出されたのが「人工知能による機械学習」ではないでしょ\r\n\r\nうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n構造化データを解析するためのツールが何らかのデータベースソフトであれば、非構\r\n\r\n造化データを解析するためのツールが「人工知能による機械学習」に当たるのではな\r\n\r\nいかと。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nわかりやすい事例としては、今では多くの人が利用している「Amazon」が挙げられ\r\n\r\nでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nアマゾンは顧客の購買データを利用して「この商品を買った人はこの商品も買ってい\r\n\r\nます」といった「レコメンドエンジン」をつくりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこの機能によってアマゾンの側は売上を増やすと伴に、消費者の側は今までであれば\r\n\r\n気づけなかった商品を知る機会も得られるようになったわけです。また、インターネ\r\n\r\nットとという電子空間であればほぼ無限に商品を消費者に提示することも出来ます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのような現象は、恐竜の尻尾になぞらえて「ロングテール」と言われたりします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n通常の物理空間上の店舗では売上の80％は商品全体の20%程で占められるが、残り\r\n\r\nの売上の20％は商品全体の80％が占めるので、今までは商品全体の20％をいかに効\r\n\r\n率よく売るかが大事でした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしインターネットやアマゾンの誕生によって、物理空間上での店舗の商品全体\r\n\r\nの80％の方にも日の目が当たるようになります。物理空間上の店舗では店舗の広さ\r\n\r\nからどうしても置ける商品に制限が出てしまいますが、インターネットという電子\r\n\r\n空間上ならほぼ無限に商品を消費者に提示することが出来るからです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような膨大なデータを効果的に使えるようになった背景には、膨大なデータを\r\n\r\n処理、解析できる技術が実現化されてきたということでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n他にも具体的な事例を挙げるとすれば次のようなものがあります。\r\n<ul>\r\n 	<li>迷惑メールなどのスパム検知</li>\r\n 	<li>医療診断</li>\r\n 	<li>数字や文字の認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>レベル4</h2>\r\nこの記事の最初の部分で引用した文章において、人工知能の進化の過程における4つ\r\n\r\nのレベル4が深層学習（人工知能）です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n深層学習（ディープラーニング）という言葉は最近よく耳にするようになりました。\r\n\r\n人工知能の深層学習とはいったいどんなもので、なぜ深層学習といったものが私た\r\n\r\nちの前に出てくるようになってきたのでしょうか。このことについて自分なりに調\r\n\r\nべた範囲で書いていってみます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習（ディープラーニング）とは機械学習の中の手法のひとつであ\r\n\r\nり、機械学習が人間から何らかの指示を受けて人口知能が学習していくというもの\r\n\r\nであるのに対して、特に人間から指示を出さずに人工知能の方で「自律的」に学習\r\n\r\nしてもらうのがこのレベル4である人工知能による深層学習です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜ、どうやって人工知能の深層学習といった生まれてきたのでしょうか。その背景\r\n\r\nには最近よく聞くようになった「IoT」が関係しているのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoT とは、Internet of Thingsの略であり、モノのインターネットとも言われていま\r\n\r\nす。 IoTとは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続されて情報交換するこ\r\n\r\nとにより相互に制御する仕組みのことを指します。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nIoTを実現する背景にはセンサーやデバイスの発達があり、これによって今までに得\r\n\r\nられなかったデータの取得が可能となり、加えて「モノ」がインターネットを通じて\r\n\r\nクラウドやサーバーに接続され、モノ同士の情報交換ができるようになっていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれらのセンサーやデバイスを通したモノの情報交換によるIoT により、様々な用途\r\n\r\nでビジネスに利用されるようになってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nなぜIoTを挙げたのかというと、IoTを実現するためのセンサーやデバイスから得られ\r\n\r\nる「物理空間上の様々なデータ」の蓄積とその解析の必要性が人工知能の深層学習（\r\n\r\nディープラーニング）といったものを生み出したのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n非構造化データの蓄積とその解析の必要性が人工知能の機械学習と関係があるように、\r\n\r\n人工知能の深層学習もセンサーやデバイスの発達によって得られるようになった物理\r\n\r\n空間上の様々なデータの蓄積とその解析の必要性と関係があったのでのはないかと考\r\n\r\nえられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の深層学習を私たちの生活に応用した具体的として次のようなものが挙げら\r\n\r\nれます。\r\n<ul>\r\n 	<li>自動運転</li>\r\n 	<li>画像認識</li>\r\n 	<li>音声認識</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nレベル3の具体例と比較して感じたのは、レベル3で扱うデータに比べてより非定型的\r\n\r\n、より物理空間に近い動的なデータを処理できるようになってきたということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここから思うのは、例えばエクセルのVBAのプログラムのように電子空間上でしか動\r\n\r\n作できなかったコンピュータが、モノを通して物理空間上、もしくはそれに近い場所\r\n\r\nでも動作できるようになってきたと言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n人工知能の技術がもっと発達していけば、物理空間上でも自律的に活動できるロボッ\r\n\r\nトがもっと日常的に見られるようになっていくのかもしれません。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以上ここまで、人工知能の進化の過程の4つのレベルについて簡単に触れてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n冒頭部分で社会が\r\n\r\n農業社会→工業社会→情報社会→知識社会\r\n\r\nという風に進歩していっている、ということは既に書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその知識社会における、人工知能の進化の過程が\r\n\r\nプログラミング→データベース→人工知能（機械学習）→人工知能（深層学習）\r\n\r\nという風に進んでいるということも自分なりの視点を交えながら書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nつまりこれはどういうことかというと、農業社会から知識社会へ向かって時間が経過\r\n\r\nしていく中で、価値あるものが肉体的な体力から人間の知識に移り変わってきている、\r\n\r\nというのがわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそこからさらに、コンピュータを通して人間が考えていることを人間の手で動作させ\r\n\r\nるのではなく、プログラムという形で予め命令の手順をつくってコンピュータに作業\r\n\r\nさせる、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nさらに人間が指示をして仕事を覚えさせるのではなく、自律的にコンピュータに学習\r\n\r\nさせて自律的にコンピュータに動いていもらう、という方向に移行していっていると\r\n\r\n言えるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n現在までの様々な技術の発達の背景には電子空間上における「データの蓄積」がある\r\n\r\nと考えられます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nここまでインターネットなどの電子空間上に蓄積されてきたデータの増加やその種類\r\n\r\nについて見ていき、データの増加やその種類によって、その時ごとに迫られた解析ツ\r\n\r\nールの必要性ごとに機械学習や深層学習といった新たな技術が生まれてきたのではな\r\n\r\nいかといったことも書いてきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nであるならばここでもう一歩進めて、電子空間上にさらにデータが蓄積していって、\r\n\r\nさらに新たな種類のデータが生まれるようになっていったならば、そのデータを解析\r\n\r\nするための新しい技術が、今後また新たに必要とされて生み出されていくのかもしれ\r\n\r\nません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは単純なことですが、人間が人間の手で作業するよりもコンピュータや機械に仕\r\n\r\n事をしてもらった方が全然速く量もこなせる、というのはわかるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今後さらに時間が経っていって、今までもこれからもずっとその人自身が手作業で仕\r\n\r\n事をしていく人がいる一方で、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータに仕事を覚えさせて学習させて仕事をさせることができる人がどんどん\r\n\r\n増えていったとしたら、それぞれが進んでいく世界というのは全くの別世界になって\r\n\r\nいくのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近はよく「二極化」という言葉を目にするようになりましたが、今後はまさにその\r\n\r\nようになっていってしまうのかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のようなことから、今後勉強していく分野としては新しいプログラミング言語と\r\n\r\nいう選択肢はもちろん考えていますが、もう一方で「データベース」に関することを\r\n\r\n勉強した方がいいのではないか、と考えるようになりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分の中ではまだ完全に決まったわけではありませんが、この方向性においてもう\r\n\r\n少し勉強を進めていく必要がありそうです。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<script 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理して蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別の担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷したい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベースソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、といったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上に多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってきたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひとつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景にあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うものがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづらい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮にその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい情報が探せても「1つではない」かもしれません。同じ情報が他にもあって、重複している可能性があるということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこから何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもしくは、何か入力しなければならないデータがあったとします。その時に、検索機能で入力したい部分をピンポイントで探し当てられればいいですが、いつもそのようにできるわけでもありません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから「だいたいここら辺だったかな？」と適当に当たりをつけて、表の中で入力したい部分を探す時もあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲れますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。入力したい箇所や欲しい情報を探すのも簡単ではないかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong><strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong><strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong><strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のような理由から、増加するデータに対応できるよう、有効活用できるようにするためにデータベースソフトというのものが使われるようになったのではないか、と考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>リレーショナルデータベース（RDB）とはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので「なぜ関連付ける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n巨大すぎる表は使う時に何かと不都合がある、そのため小さく分けた方がいいと。分けた表をそのままにしたら、ただのバラバラの表になってしまうので表ごとデータごとに対応付けられる「キー」で関連付ける必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧でした。データベースの教科書などには「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではなく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら、次のようにわかりやすく書かれたサイトを見つけましたので引用してみます。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介しましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成する場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方の表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といった処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合してデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理できます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、VLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「あぁ、なるほど」と理解できました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力して、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する、というものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。なるほど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけないのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強してはこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それはたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていなかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとんどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人とか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれません。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」が関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」により人工知能が進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、やはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><ins class="adsbygoogle" style="display: block; text-align: center;" data-ad-layout="in-article" data-ad-format="fluid" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-ad-slot="8783148987"></ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});</script>こんな記事も読まれています<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><ins class="adsbygoogle" style="display: block;" data-ad-format="autorelaxed" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-matched-content-ui-type="image_card_stacked" data-matched-content-rows-num="3" data-matched-content-columns-num="3" 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(2831, 1, '2018-03-09 10:00:21', '2018-03-09 10:00:21', '以前から思っていたことがあります。それは\r\n\r\n「なんでデータベースソフトを使うの？」\r\n\r\n「Accessって何？」\r\n\r\n「RDBって？何で表を関連付けるの？」\r\n\r\nといった疑問です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代の会社の多くは「エクセル」という表計算ソフトを使って仕事をしているか\r\n\r\nと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、エクセルはマイクロソフトが開発した表計算ソフトなのですが、エクセルを長く\r\n\r\n使っていれば、同じマイクロソフトが開発した「Access」も目にしたり耳にする機会\r\n\r\nはあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もAccessについては気にはなっていました。「データベースソフト」ということ\r\n\r\nは聞いたことはあったのですが、実際にパソコン上でAccessを開いてみて、いくつか\r\n\r\nの機能をいじってみたものの使い道がいまいちわかりません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n画面の感じはエクセルと似ているので、「表をつくるのは別にエクセルでもいいんじ\r\n\r\nゃないか」とは思っていました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうは言っても、エクセルがあるにも関わらず、Accessなんてデータベースソフトと\r\n\r\nいうものが現に存在して、それを使っている人もいるわです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前からずっと疑問に思っていました。\r\n\r\n「なんでわざわざAccessなんて別のソフトに新たに表をつくる必要があるのか」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、最近データベースソフトが必要とされる理由がわかってきた感じなので、そ\r\n\r\nのことについて気づいたことを書いていっています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>Accessとは</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\n今の時代は「ビッグデータ」と呼ばれるほどの膨大なデータを扱うようになってきたから\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？なぜRDBが必要なのか</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-09 10:00:21', '2018-03-09 10:00:21', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/09/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a 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	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-09 11:01:29', '2018-03-09 11:01:29', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/09/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、といっ\r\n\r\nたことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子空間\r\n\r\n」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上に多くの\r\n\r\n人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってきたわ\r\n\r\nけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひとつが「デ\r\n\r\nータベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景にある\r\n\r\nのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うものがあ\r\n\r\nりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が1万\r\n\r\nあって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづらい\r\n\r\n」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮にそ\r\n\r\nの表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機能\r\n\r\nを使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい情報\r\n\r\nが検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりするときもあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大は表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲\r\n\r\nれますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>以上のような巨大な表や膨大なデータをそのまま扱うということになると、いろいろと</strong>\r\n\r\n<strong>不都合が出てくるかと思います。ですから、一意のキーを軸として小さく表を分けて、</strong>\r\n\r\n<strong>データごとに対応させて、専用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたのが「デ</strong>\r\n\r\n<strong>ータベース」というものなのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？なぜRDBが必要なのか</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベー\r\n\r\nス」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-10 13:02:52', '2018-03-10 13:02:52', '', 2826, 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、といっ\r\n\r\nたことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子空間\r\n\r\n」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上に多くの\r\n\r\n人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってきたわ\r\n\r\nけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひとつが「デ\r\n\r\nータベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景にある\r\n\r\nのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うものがあ\r\n\r\nりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が1万\r\n\r\nあって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづらい\r\n\r\n」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮にそ\r\n\r\nの表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機能\r\n\r\nを使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい情報\r\n\r\nが検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりするときもあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大は表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲\r\n\r\nれますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>以上のような巨大な表や膨大なデータをそのまま扱うということになると、いろいろと</strong>\r\n\r\n<strong>不都合が出てくるかと思います。ですから、一意のキーを軸として小さく表を分けて、</strong>\r\n\r\n<strong>データごとに対応させて、専用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたのが「デ</strong>\r\n\r\n<strong>ータベース」というものなのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？なぜRDBが必要なのか</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベー\r\n\r\nス」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、\r\n\r\n別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して、\r\n\r\n近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 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(2838, 1, '2018-03-10 13:21:45', '2018-03-10 13:21:45', '以前から思っていたことがあります。それは\r\n\r\n「なんでデータベースソフトを使うの？」\r\n\r\n「Accessって何？」\r\n\r\n「RDBって？何で表を関連付けるの？」\r\n\r\nといった疑問です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代の会社の多くは「エクセル」という表計算ソフトを使って仕事をしているか\r\n\r\nと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、エクセルはマイクロソフトが開発した表計算ソフトなのですが、エクセルを長く\r\n\r\n使っていれば、同じマイクロソフトが開発した「Access」も目にしたり耳にする機会\r\n\r\nはあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もAccessについては気にはなっていました。「データベースソフト」ということ\r\n\r\nは聞いたことはあったのですが、実際にパソコン上でAccessを開いてみて、いくつか\r\n\r\nの機能をいじってみたものの使い道がいまいちわかりません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n画面の感じはエクセルと似ているので、「表をつくるのは別にエクセルでもいいんじ\r\n\r\nゃないか」とは思っていました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうは言っても、エクセルがあるにも関わらず、Accessなんてデータベースソフトと\r\n\r\nいうものが現に存在して、それを使っている人もいるわです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以前からAccessの必要性についてずっと疑問に思っていました。\r\n\r\n「なんでわざわざAccessなんて別のソフトに新たに表をつくる必要があるのか」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、最近データベースソフトが必要とされる理由がわかってきた感じなので、そ\r\n\r\nのことについて気づいたことを書いていっています。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>Accessとは</h2>\r\nAccessはデータベースソフトのひとつですが、具体的にどういったものなのでしょう\r\n\r\nか。「できるネット」というサイトに次のようなわかりやすい説明があります。\r\n\r\n<a href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、といっ\r\n\r\nたことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子空間\r\n\r\n」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上に多くの\r\n\r\n人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってきたわ\r\n\r\nけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひとつが「デ\r\n\r\nータベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景にある\r\n\r\nのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うものがあ\r\n\r\nりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が1万\r\n\r\nあって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづらい\r\n\r\n」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮にそ\r\n\r\nの表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機能\r\n\r\nを使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい情報\r\n\r\nが検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりするときもあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大は表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲\r\n\r\nれますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>以上のような巨大な表や膨大なデータをそのまま扱うということになると、いろいろと</strong>\r\n\r\n<strong>不都合が出てくるかと思います。ですから、一意のキーを軸として小さく表を分けて、</strong>\r\n\r\n<strong>データごとに対応させて、専用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたのが「デ</strong>\r\n\r\n<strong>ータベース」というものなのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？なぜRDBが必要なのか</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベー\r\n\r\nス」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、\r\n\r\n別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して、\r\n\r\n近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということです。なるほど\r\n\r\n、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけない\r\n\r\nのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強してはいな\r\n\r\nかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それはた\r\n\r\nぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確ではなかったからだと\r\n\r\n思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとんど\r\n\r\nなかったというのもあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\nような環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかも\r\n\r\nしれません。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n今回書いた記事の中にあるようなとてつもなく何万行もある巨大な表も、今までの\r\n\r\n勤務先の仕事の中で扱ったことはなかったので、\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a 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href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 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'以前から思っていたことがあります。それは\r\n\r\n「なんでデータベースソフトを使うの？」\r\n\r\n「Accessって何？」\r\n\r\n「RDBって？何で表を関連付けるの？」\r\n\r\nといった疑問です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代の会社の多くは「エクセル」という表計算ソフトを使って仕事をしているか\r\n\r\nと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、エクセルはマイクロソフトが開発した表計算ソフトなのですが、エクセルを長く\r\n\r\n使っていれば、同じマイクロソフトが開発した「Access」も目にしたり耳にする機会\r\n\r\nはあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もAccessについては気にはなっていました。「データベースソフト」ということ\r\n\r\nは聞いたことはあったのですが、実際にパソコン上でAccessを開いてみて、いくつか\r\n\r\nの機能をいじってみたものの使い道がいまいちわかりません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n画面の感じはエクセルと似ているので、「表をつくるのは別にエクセルでもいいんじ\r\n\r\nゃないか」とは思っていました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうは言っても、エクセルがあるにも関わらず、Accessなんてデータベースソフトと\r\n\r\nいうものが現に存在して、それを使っている人もいるわです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nだから「何か有益性があるのだろう」とは思っていましたが、その理由はなかなか理\r\n\r\n解できませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから以前からAccessの必要性についてずっと疑問に思っていました。\r\n\r\n「なんでわざわざAccessなんて別のソフトに新たに表をつくる必要があるのか」\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、最近データベースソフトが必要とされる理由がわかってきた感じなので、そ\r\n\r\nのことについて気づいたことを書いていっています。\r\n<h2>Accessとは</h2>\r\nAccessはデータベースソフトのひとつですが、具体的にどういったものなのでしょう\r\n\r\nか。「できるネット」というサイトに次のようなわかりやすい説明があります。\r\n\r\n<a href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、といっ\r\n\r\nたことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子空間\r\n\r\n」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上に多くの\r\n\r\n人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってきたわ\r\n\r\nけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひとつが「デ\r\n\r\nータベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景にある\r\n\r\nのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うものがあ\r\n\r\nりました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が1万\r\n\r\nあって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづらい\r\n\r\n」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮にそ\r\n\r\nの表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機能\r\n\r\nを使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい情報\r\n\r\nが検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりするときもあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大は表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲\r\n\r\nれますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>以上のような巨大な表や膨大なデータをそのまま扱うということになると、いろいろと</strong>\r\n\r\n<strong>不都合が出てくるかと思います。ですから、一意のキーを軸として小さく表を分けて、</strong>\r\n\r\n<strong>データごとに対応させて、専用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたのが「デ</strong>\r\n\r\n<strong>ータベース」というものなのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベー\r\n\r\nス」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、\r\n\r\n別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して、\r\n\r\n近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということです。なるほど\r\n\r\n、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけない\r\n\r\nのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強してはこな\r\n\r\nかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それはた\r\n\r\nぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていなかっ\r\n\r\nたからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとんど\r\n\r\nなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれません\r\n\r\nが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a 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	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、\r\n\r\n別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して、\r\n\r\n近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということです。なるほど\r\n\r\n、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけない\r\n\r\nのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強してはこな\r\n\r\nかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それはた\r\n\r\nぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていなかっ\r\n\r\nたからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとんど\r\n\r\nなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれません\r\n\r\nが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正し\r\n\r\nい情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりするときもあるか\r\n\r\nと思います。しかしあまりにも巨大は表だと、関連するセルを目で追っていくのは目\r\n\r\nが疲れますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>以上のような巨大な表や膨大なデータをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong>\r\n\r\n<strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong>\r\n\r\n<strong>て、</strong><strong>データごとに対応させて、専用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong>\r\n\r\n<strong>が「デ</strong><strong>ータベース」というものなのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択\r\n\r\n、別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して\r\n\r\n、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということです。なるほ\r\n\r\nど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正し\r\n\r\nい情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が\r\n\r\n疲れますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択\r\n\r\n、別の表のキーを軸として選択した範囲から左から何列目かの「列番号」を入力して\r\n\r\n、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということです。なるほ\r\n\r\nど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-10 13:42:55', '2018-03-10 13:42:55', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/10/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
(2844, 1, '2018-03-10 13:47:35', '2018-03-10 13:47:35', 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正し\r\n\r\nい情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が\r\n\r\n疲れますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が検索できても「1つではない」かもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからな何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正し\r\n\r\nい情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。しかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が\r\n\r\n疲れますし、ミスが出る可能性も高くなってきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選\r\n\r\n択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力し\r\n\r\nて、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。な\r\n\r\nるほど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-10 13:49:22', '2018-03-10 13:49:22', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/10/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0);
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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が探せても「1つではない」かもしれません。同じ情報が他にもあって、重複し\r\n\r\nている可能性があるということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこからなとか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもしくは、何か入力しなければならないデータがあったとします。その時に、検索機\r\n\r\n能で入力したい部分をピンポイントで探し当てられればいいですが、いつもそのよう\r\n\r\nにできるわけでもありません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから「だいたいここら辺だったかな？」と適当に当たりをつけて、表の中で入力\r\n\r\nしたい部分を探す時もあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲れますし、\r\n\r\nミスが出る可能性も高くなってきます。入力したい箇所や欲しい情報を探すのも簡単\r\n\r\nではないかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>RDBとはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので、「なぜ関連付\r\n\r\nける必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧です。データベースの教科書などに\r\n\r\nは「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉ではな\r\n\r\nく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら次\r\n\r\nのようにわかりやすく書かれたサイトを見つけました。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「なるほど」と唸ってしまいました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選\r\n\r\n択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力し\r\n\r\nて、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。な\r\n\r\nるほど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」から人工知能が\r\n\r\n進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、や\r\n\r\nはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-11 02:16:22', '2018-03-11 02:16:22', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/11/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
(2847, 1, '2018-03-11 02:32:04', '2018-03-11 02:32:04', 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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が探せても「1つではない」かもしれません。同じ情報が他にもあって、重複し\r\n\r\nている可能性があるということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこから何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもしくは、何か入力しなければならないデータがあったとします。その時に、検索機\r\n\r\n能で入力したい部分をピンポイントで探し当てられればいいですが、いつもそのよう\r\n\r\nにできるわけでもありません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから「だいたいここら辺だったかな？」と適当に当たりをつけて、表の中で入力\r\n\r\nしたい部分を探す時もあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲れますし、\r\n\r\nミスが出る可能性も高くなってきます。入力したい箇所や欲しい情報を探すのも簡単\r\n\r\nではないかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のような理由から、増加するデータに対応できるよう、有効活用できるようにす\r\n\r\nるためにデータベースソフトというのものが使われるようになったのではないか、と\r\n\r\n考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>リレーショナルデータベース（RDB）とはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので「なぜ関連付け\r\n\r\nる必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n巨大すぎる表は使う時に何かと不都合がある、そのため小さく分けた方がいいと。分\r\n\r\nけた表をそのままにしたら、ただのバラバラの表になってしまうので表ごとデータご\r\n\r\nとに対応付けられる「キー」で関連付ける必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧でした。データベースの教科書など\r\n\r\nには「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉では\r\n\r\nなく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら、\r\n\r\n次のようにわかりやすく書かれたサイトを見つけましたので引用してみます。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「あぁ、なるほど」と理解できました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選\r\n\r\n択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力し\r\n\r\nて、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する、というものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。な\r\n\r\nるほど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」により人工知能\r\n\r\nが進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、\r\n\r\nやはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a 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'以前から思っていたことがあります。それは\r\n\r\n「なんでデータベースソフトを使うの？」\r\n\r\n「Accessって何？」\r\n\r\n「RDBって？何で表を関連付けるの？」\r\n\r\nといった疑問です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n今の時代の会社の多くは「エクセル」という表計算ソフトを使って仕事をしているか\r\n\r\nと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nで、エクセルはマイクロソフトが開発した表計算ソフトなのですが、エクセルを長く\r\n\r\n使っていれば、同じマイクロソフトが開発した「Access」も目にしたり耳にする機会\r\n\r\nはあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もAccessについては気にはなっていました。「データベースソフト」ということ\r\n\r\nは聞いたことはあったのですが、実際にパソコン上でAccessを開いてみて、いくつか\r\n\r\nの機能をいじってみたものの使い道がいまいちわかりません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n画面の感じはエクセルと似ているので、「表をつくるのは別にエクセルでもいいんじ\r\n\r\nゃないか」とは思っていました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうは言っても、エクセルがあるにも関わらず、Accessなんてデータベースソフトと\r\n\r\nいうものが現に存在して、それを使っている人もいるわけです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nだから「何か有益性があるのだろう」とは思っていましたが、その理由はなかなか理\r\n\r\n解できませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから以前からAccessの必要性についてずっと疑問に思っていました。\r\n\r\n「なんでわざわざAccessなんて別のソフトに新たに表をつくる必要があるのか」と。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかし、最近データベースソフトが必要とされる理由がわかってきた感じなので、そ\r\n\r\nのことについて気づいたことを書いていっています。\r\n<h2>Accessとは</h2>\r\nAccessはデータベースソフトのひとつですが、具体的にどういったものなのでしょう\r\n\r\nか。「できるネット」というサイトに次のようなわかりやすい説明があったので引用\r\n\r\nしてみます。\r\n\r\n<a href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a>\r\n<blockquote>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理\r\n\r\nして蓄積、管理するシステムのことをいいます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当\r\n\r\n者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別\r\n\r\nの担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷\r\n\r\nしたい」といった作業が簡単に行えます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」\r\n\r\n「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</blockquote>\r\nAccessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソ\r\n\r\nフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベース\r\n\r\nソフトが「なぜ必要なのか」ということです。\r\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\r\nこのブログで前回以下のような過去記事を書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121"><strong>人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</strong></a></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n過去記事では、人工知能の進化の過程の背景のひとつに「データの増加」がある、と\r\n\r\nいったことを書きました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nコンピュータとインターネットによって、私達が生きる物理空間以外に新たに「電子\r\n\r\n空間」が生まれました。その世界にプログラミングを通してシステムができ、その上\r\n\r\nに多くの人たちの手によって様々なデータが蓄積されていきます。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n増加していくデータが現在では、「ビッグデータ」と呼ばれるまでに膨れ上がってき\r\n\r\nたわけですが、そういった増加するデータを解析するために生み出されたもののひと\r\n\r\nつが「データベースソフト」です。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n最近いろいろとこういった部分に関する本を読んでいて、最近の技術の発達の背景に\r\n\r\nあるのはおそらく「データの増加」がある、というのはわかってきました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから自分の頭の中でなんとなく「あぁ、こういう理由じゃないかな」と思うもの\r\n\r\nがありました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n例えば、仕事でエクセルを使って何らかの表をつくっていたとします。その表が列が\r\n\r\n1万あって、さらに行が100万も使われているような表だったとしたらどうでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこんな表があったら、広さ的にも容量的にもあまりにも大きすぎて非常に「使いづら\r\n\r\nい」ですよね？ここはわかりやすいように、あえて極端な例を出してみました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそのような巨大な表だとその表に入っているデータ群も膨大になるわけでして、仮に\r\n\r\nその表の中の1つのセルに欲しい情報があったとします。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nその巨大な表の中から「目視」で欲しい情報を探すのは無理があるので、「検索」機\r\n\r\n能を使うでしょう。でも列が1万あって行が100万もあるような表では検索で欲しい\r\n\r\n情報が探せても「1つではない」かもしれません。同じ情報が他にもあって、重複し\r\n\r\nている可能性があるということです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n仮にそこから何とか欲しい情報を見つけられたとしても、「その情報が本当に正しい\r\n\r\n情報なのか」気になったりする時があるのではないでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから、特定のセルから縦方向や横方向に隣り合うセルを見たりする時もあるかと\r\n\r\n思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nもしくは、何か入力しなければならないデータがあったとします。その時に、検索機\r\n\r\n能で入力したい部分をピンポイントで探し当てられればいいですが、いつもそのよう\r\n\r\nにできるわけでもありません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nですから「だいたいここら辺だったかな？」と適当に当たりをつけて、表の中で入力\r\n\r\nしたい部分を探す時もあるでしょう。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nしかしあまりにも巨大な表だと、関連するセルを目で追っていくのは目が疲れますし、\r\n\r\nミスが出る可能性も高くなってきます。入力したい箇所や欲しい情報を探すのも簡単\r\n\r\nではないかもしれません。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>いくら一定のルールで表に情報を入れていっても以上のような巨大な表や膨大なデー</strong>\r\n\r\n<strong>タをそのまま扱うということになると、いろいろ</strong><strong>と</strong><strong>不都合が出てくるかと思います。</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>ですから、一意のキーを軸として小さく表を分け</strong><strong>て、表ごと</strong><strong>データごとに対応させ</strong>\r\n\r\n<strong>て、専</strong><strong>用の操作で欲しいデータを抽出できるようにしたの</strong><strong>が「デ</strong><strong>ータベース」という</strong>\r\n\r\n<strong>もの</strong><strong>なのではないか</strong>、と自分の中でイメージしました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n以上のような理由から、増加するデータに対応できるよう、有効活用できるようにす\r\n\r\nるためにデータベースソフトというのものが使われるようになったのではないか、と\r\n\r\n考えました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<!--nextpage-->\r\n<h2>リレーショナルデータベース（RDB）とはどんなイメージか？</h2>\r\n「Accessとは」の項目で引用した文章の中に、Accessは「リレーショナルデータベ\r\n\r\nース」とあります。「RDB」とも言うのですが、これってどんなものなのでしょうか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n自分もちょっとデータベースについての本は読んできた経験はあるのですが、この部\r\n\r\n分が今までは何となくイメージが出来ませんでした。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n「リレーショナル」というぐらいなので関連付けるというのはわかります。「なぜデ\r\n\r\nータベースソフトが必要とされるのか」でも自分の考えは書いたので「なぜ関連付け\r\n\r\nる必要があるのか」というのはわかります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n巨大すぎる表は使う時に何かと不都合がある、そのため小さく分けた方がいいと。分\r\n\r\nけた表をそのままにしたら、ただのバラバラの表になってしまうので表ごとデータご\r\n\r\nとに対応付けられる「キー」で関連付ける必要があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nでも「どうやって」という部分が自分の中で曖昧でした。データベースの教科書など\r\n\r\nには「正規化」などの言葉が出てきますが、そのようなデータベース専用の言葉では\r\n\r\nなく、別の言葉やエクセルで使われる言葉で説明されているものはないものでしょう\r\n\r\nか。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそうやって、以前データベースについてインターネットでいろいろと調べていたら、\r\n\r\n次のようにわかりやすく書かれたサイトを見つけましたので引用してみます。\r\n\r\n<a href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a>\r\n<blockquote>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介し\r\n\r\nましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成す\r\n\r\nる場合があります。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nたとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方\r\n\r\nの表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といっ\r\n\r\nた処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合\r\n\r\nしてデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。\r\n\r\n（中略）\r\n\r\nAccessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理で\r\n\r\nきます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータ\r\n\r\nを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り\r\n\r\n付け」で貼り付けられます）。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り\r\n\r\n出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、\r\n\r\nVLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</blockquote>\r\nこの文章を初めて見た時思わず「あぁ、なるほど」と理解できました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nデータベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメ\r\n\r\nージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nエクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。\r\n<ul>\r\n 	<li>検索値</li>\r\n 	<li>範囲</li>\r\n 	<li>列番号</li>\r\n 	<li>検索方法</li>\r\n</ul>\r\nキーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選\r\n\r\n択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力し\r\n\r\nて、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する、というものです。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nAccessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。な\r\n\r\nるほど、勉強になります。\r\n<h2>まとめ</h2>\r\n以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけな\r\n\r\nいのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強しては\r\n\r\nこなかったわけですが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それは\r\n\r\nたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていな\r\n\r\nかったからだと思います。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nそれに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとん\r\n\r\nどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませ\r\n\r\nんが。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nこのブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人\r\n\r\nとか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う\r\n\r\n環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれま\r\n\r\nせん。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\n以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」\r\n\r\nが関わっているといったことを書きました。\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\r\n</ul>\r\n&nbsp;\r\n\r\nこれは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」により人工知能\r\n\r\nが進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、\r\n\r\nやはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。\r\n<h2>あわせて読みたい</h2>\r\n<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><ins class="adsbygoogle" style="display: block; text-align: center;" data-ad-layout="in-article" data-ad-format="fluid" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-ad-slot="8783148987"></ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});</script>こんな記事も読まれています<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><!-- pbad --><ins class="adsbygoogle" style="display: block;" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-ad-slot="8054263157" data-matched-content-ui-type="image_card_stacked" data-matched-content-rows-num="3" data-matched-content-columns-num="3" data-ad-format="autorelaxed"></ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});</script>\r\n<ul>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\r\n 	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\r\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-revision-v1', '', '', '2018-03-11 02:33:24', '2018-03-11 02:33:24', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/11/2826-revision-v1', 0, 'revision', '', 0),
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href="https://dekiru.net/article/14820/">できるネットー「Access」とは、どういうソフト？</a></p>\n<blockquote>\n<p>Accessとは、マイクロソフトが提供するデータベースソフトの1つです。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>データベースとは、必要なデータをすぐに取り出せるよう大量のデータを整理して蓄積、管理するシステムのことをいいます。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>例えば、取引先の情報を管理する場合、会社名、住所、メールアドレス、担当者のような必要な項目を用意して、データベースを作成しておけば、「会社別の担当者とメールアドレスの一覧が欲しい」「新規取引先の宛名ラベルを印刷したい」といった作業が簡単に行えます。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Accessでは、データの集まりを表（テーブル）として管理していて、「商品」「顧客」「売り上げ」などテーマごとに複数の表を管理することもできます。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>このようなデータベースを「リレーショナルデータベース」といいます。</p>\n</blockquote>\n<p>Accessはマイクロソフトが開発したデータベースソフトであり、このデータベースソフトというものは大量のデータを整理、蓄積、管理できるものなんですね。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Accessがどういったものかは何となくわかりました。問題はこのようなデータベースソフトが「なぜ必要なのか」ということです。</p>\n<h2>なぜデータベースソフトが必要とされるのか</h2>\n<p>このブログで前回以下のような過去記事を書きました。</p>\n<ul>\n	<li><a 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href="https://allabout.co.jp/gm/gc/443422/3/">Excelとの違いからAccessを理解しようーAll Aboutデジタル</a></p>\n<blockquote>\n<p>最後に、AccessとExcelの違いに関する「ちょっとしたテクニック」を紹介しましょう。Excelで表を作成するとき、「複数の表」から「1つの表」を作成する場合があります。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>たとえば、「一方の表にある商品コード」に該当する商品データを「もう一方の表にある商品一覧データ」からVLOOKUP関数を使用して取り出す、といった処理です。商品コードを介して、2つの表を「結合」するわけですね。結合してデータがそろうと、計算できる内容も増えてきます。</p>\n<p>（中略）</p>\n<p>Accessの選択クエリを活用すれば、こういった表の結合が、簡単操作で処理できます。まず、Excelの表に合わせて複数のテーブルを作成し、Excelのデータを貼り付けます（数式や関数が入力されていたセルは「計算結果」が「値貼り付け」で貼り付けられます）。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>作成したテーブルから選択クエリを作成し、関連付けたい列をつなげて、取り出したい項目を指定します。こうして作成した選択クエリを実行するだけで、VLOOKUP関数による表結合と同じ処理結果を得ることができます。</p>\n</blockquote>\n<p>この文章を初めて見た時思わず「あぁ、なるほど」と理解できました。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>データベースの表における関連付けは、エクセルにおける「VLOOKUP関数」をイメージするといいんですね。これはわかりやすいと思いました。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>エクセルにおけるVLOOKUP関数を使う場合、引数は次のようになります。</p>\n<ul>\n	<li>検索値</li>\n	<li>範囲</li>\n	<li>列番号</li>\n	<li>検索方法</li>\n</ul>\n<p>キーにしたい「検索値」を選択し、キーに対応する別の表から必要な「範囲」を選択、別の表のキーを軸として選択した範囲で左から何列目かの「列番号」を入力して、近似値か完全一致かの「検索方法」を指定する、というものです。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Accessでは、これがもっと簡単に大規模に視覚的にできるということでしょう。なるほど、勉強になります。</p>\n<h2>まとめ</h2>\n<p>以前からデータベースとかAccessといったものは、いつかは勉強しなければいけないのだろうなぁと漠然と考えていました。考えていただけで今まで特に勉強してはこなかったわけですが。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>多少はデータベースに関する本を読んではいたのですが続きませんでした。それはたぶん、データベースを勉強する「理由」とか「必要性」が明確に理解できていなかったからだと思います。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>それに今まで10社近い会社で働いてきましたが、Accessを使っている所がほとんどなかったというのもあるでしょう。自分が気づいていなかっただけかもしれませんが。</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>このブログでは以下のような過去記事を書いてきているのですが、やはり周りの人とか自分がいる環境で英語が当たり前に使われているのと同じようにAccessを使う環境が当たり前でないと、その必要性というものを「意識できない」のかもしれません。</p>\n<ul>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/02/11/1131">アメリカなどの外国で働くことを意識する日が来るとは夢にも思わなかった</a></strong></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>以下の過去記事では人工知能の進化の背景のひとつには、増加し続ける「データ」が関わっているといったことを書きました。</p>\n<ul>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/07/1121">人工知能の進化の過程における4つのレベルと今後の勉強の方向性</a></strong></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>これは本当に偶然なのですが、「増加するデータの解析の必要性」により人工知能が進化していっている、という点からデータベースについてピンときたというか、やはり何事もいろいろと勉強してみるものだなぁと思いました。</p>\n<h2>あわせて読みたい</h2>\n<p><script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><ins class="adsbygoogle" style="display: block; text-align: center;" data-ad-layout="in-article" data-ad-format="fluid" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-ad-slot="8783148987"></ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});</script>こんな記事も読まれています<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script><!-- pbad --><ins class="adsbygoogle" style="display: block;" data-ad-client="ca-pub-5555284323037918" data-ad-slot="8054263157" data-matched-content-ui-type="image_card_stacked" data-matched-content-rows-num="3" data-matched-content-columns-num="3" data-ad-format="autorelaxed"></ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});</script></p>\n<ul>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/01/2756">新時代のテクノロジーの利益を享受できるかは本人の勉強と選択次第</a></strong></li>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/04/23/143607">今後のスキル偏重型技術革新で、機械といかに協力できるかが問われてくる</a></strong></li>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/01/14/101941">藤原和博さんの「成熟社会では本を読まない人は生き残れない」という発想について</a></strong></li>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2017/03/11/120529">チェス盤の法則と睡蓮から考える現代のコンピュータの指数関数的成長について</a></strong></li>\n	<li><strong><a href="https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROTデータであるダークデータの存在とその有効活用について</a></strong></li>\n</ul>', 'なぜAccessなどのデータベースソフトが必要とされるのか', '', 'inherit', 'closed', 'closed', '', '2826-autosave-v1', '', '', '2018-03-16 06:12:39', '2018-03-16 06:12:39', '', 2826, 'https://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2018/03/14/2826-autosave-v1', 0, 'revision', '', 0);
