AI界隈は現在非常に活況ですよね。
囲碁で人に勝ったとか、株の売買で活用だとか様々なニュースが飛び交っています。
そんなAIのこれまでの流れをざっくりまとめてみました。超私見です（笑）
なぜAIが注目されているのか？
なんでAIがこんなに注目されているのか？どうしたなのか？？ちょっと目を離した隙にこんなにスターダムに上り詰めた出世頭のAIですが、なぜにこれまで注目されるのか？
喫緊の課題として取り上げられるのが、今後日本が直面する少子高齢化社会に伴う、労働人口の減少です。労働力の確保が必須課題です。
従来のシステムでは・・・
これまでシステムが労働力として発揮される場面は、人間がプログラミングした処理にそって単調な機械的な作業をバッチ的におこなう事に限定されてきました。要するにプログラミングで実現できる事に限られています。
処理が複雑になればそれだけシステム構築に時間が掛かります。また人間の判断が必要な箇所ではUIを通してシステムに人間の意思を伝えなければなりませんでした。完全な自動化とまではいかず、データを見比べて経験による複雑なロジックで判断する様な、例えば経験など複雑な判断が必要な業務はどうしても人がやる必要がありました。
より高度な判断をAIに委ねる
これまで人が様々なデータを見ながら蓄積された経験と知識で判断してき事を、AIに担わせようと言うのが大きな活用方法になります。従来、人手が必要だった作業をAIに肩代わりさせる流れです。
従来、人が必要だった作業をオートメーション化する事で生産性をアップ、人手不足の解消を測る事が可能です。またコストを削減する事も可能と素晴らしい事づくめです。
なぜこれまで注目されなかったのか？
実はこれまでも何度か注目されてきてました。注目されては消えを数回繰り返して、今回は何度目かの返り咲きです。しぶとい芸能人の様ですね。
なぜ、ここに来て？と言うのには理由があります。AIそのもの技術と周りの環境が変化した事により非常に活用しやすい場になったという事です。
IoTの発達によって大量データの収集が容易になった
IoTの発達により、世界中のあらゆる所から膨大なデータを収集する事が可能になった事が大きな要因です。AIにとっては過去データが教本のような物です。なのでデータが大量にあればあるほど、より精度の高い判断が可能になってきます。
IoTの発展によって、様々なデータがリアルタイムに収集可能になった事はAIにとっては大きな出来事です。
機械学習の進化
大量のデータがあっても、それらを人が見てAIに覚えさせていては、効率的ではありません。ましてや集積できるデータの数は指数的に増えています。おっつきません。
そこで機械学習が進化を遂げます。機械学習の進化により、AI自身が大量のデータを見ながら自己学習が実用的になりました。
最後に
ざっくりと、AIが注目されている理由となぜ今注目されるのか？実用的になったのか？を簡単にまとめました。
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