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新しいタイプの人工知能が、社会やビジネスを大きく変えようとしています。新しい人工知能は人間のように自ら学習し、
より多く学習をすることでさらに賢くなる特徴があります。
過去にEC(電子商取引)の浸透で流通や旅行などのビジネスは大きく変化しました。人工知能の出現により同じことが起ころうとしています。
弊社は、機械学習やディープラーニングなどの人工知能の技術をお客様のビジネスに取り入れるサービスを提供しています。

第3次人工知能ブーム

世界では人工知能がクイズチャンピオンに勝利したり、日本国内では将棋ソフトウェアがプロ棋士と対戦しコンピューター側が優勢になってきました。
マシンが知的分野でトップクラスの専門家と対等かそれ以上に戦うことが出来るようになってきており日々人工知能への期待が高まってきています。

第1の波 産業革命(18,19世紀)

技術革新に伴い手工業生産から工場制生産に変革し、社会に大きな変化を起こし、労働者に対して大きな影響を与えました。

第2の波 オートメーション化(1960年以降)

オートメーション化により工場の労働者の効率向上に大きな影響を与えました。

第3の波 スマート・マシン(これから)

今後はマシンが知的業務に関わる範囲が広がり知的労働者に大きな影響を与える時代になってきます。

人工知能レベル1

単純な制御機能。「言われたことを、言われた通りにする」という機能

人工知能レベル2

コンピュータの対応パターンの数が多くなる。将棋や囲碁で人間と対戦するコンピュータを例に取ると、決められたルールに従って、いい手がないか3手先まで探索して打つことができるコンピュータがこのレベル

人工知能レベル3

対応のパターンを自動的に学習できる。駒がこの場所にあるときは、こう動かすのがいいということを研究者が最初に設定しておかなくても、対戦を繰り返すことでコンピュータ自身が自分で学習するようになる。機械学習の分野。

人工知能レベル4

対応のパターンの学習に使う変数自体も自分で学習できるようになる。将棋では、1つの駒の位置だけではなく、複数の駒の関係性を見たほうがいいということを、このレベルの人工知能は自分で見つけ出すことができる。今話題のディープラーニングの分野。最近この分野でブレイクスルーが起き、今後、さらなる発展が見込まれている。

学習するマシン

2017年までに、コンピュータの10%は情報を処理するだけでなく、学習するマシンになるとGartnerが予測した。

将棋電王戦

将棋のプロ棋士5人と5つのコンピュータ将棋ソフトが対決する団体戦『将棋電王戦』を開催し、最終結果はプロ棋士側の1勝4敗になった。

東大を目指す人工知能

国立情報学研究所が中心となり、2016年度までに大学入試センター試験で高得点を取り、2021年度には東京大学の入試に突破することを目標にした人工知能の研究活動を行っており、毎年偏差値が向上している。

人工知能「ワトソン」

IBMの開発した人工知能「ワトソン」が、アメリカの人気クイズ番組「Jeopardy!」に出演、王者2人に圧勝した。
医療150万人のがん患者の症例や2万ページの医学書の情報をインプット。コンピューターに患者の状況を入れると、膨大なデータから最適と思われる処方を医師に提案している。

2029年の人工知能

2029年には、人工知能は人間と同等の能力を持つようになると未来学者が予測した。

2045年のマシン

2045年には、コンピューターの性能は現在の約264万倍の性能になり、コンピューターの能力が全人類の知能を上回る可能性があると未来学者が予測した。

機械学習を用いた
開発の支援

機械学習を用いて、文章や画像の分類、値の予測や異常値検知の機能を取り入れたシステムを開発します。

機械学習で業務効率が
大幅にアップ

機械学習を用いてマシンに定型業務の判断を任せて、人にしかできない仕事に集中することで大幅に業務効率を上げることができます。

クラウドを用いて
人工知能の導入を加速

Amazon web servicesなどのCloudと機械学習を連携させたシステムを構築します。クラウドを用いることにより、初期の導入をスームズに進めることが出来ます。短期間に実装ができコストを抑えることが出来るメリットがあります。

人工知能レベル4
ディープラーニング

ディープラーニングを用いることにより、画像、動画や音声の認識制度を格段に向上させることが出来ます。また、マシンが判断できる範囲を広げ、人の代わりにマシンに判断を任せることが出来るようになります。

ディープラーニング
で画像認識

画像認識率で人間を超えてしまったディープラーニング。人工知能の歴史でブレイクスルーを成し遂げた画期的な技術を用いて開発の支援をします。

ビッグデータは
人工知能で処理

ビッグデータを人工知能で処理すれば、今まで使いみちがなかった眠れるデータを価値ある情報に変えることができます。

機械学習を用いての開発実績

弊社は自動分類処理を用いて大量の文章を自動分類し、必要な情報のみを抽出するシステムを構築し業務効率を大幅に上げるシステムを開発しました。業務の担当者は人にしか出来ない業務にのみ集中することができるようになりパフォーマンスを大きく上げる事ができるようになりました。一度システムを構築すれば24時間365日人の代わりに稼働をし続けるのでシステムを構築した価値は大きいです。

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