【AI】ディープラーニングでできることと、ディープラーニングのこれから。
こんにちは、りかる(@recal.jp)です。
私は、普段Instagramやこのnoteを中心に、より豊かな生活に役立つ情報を毎日発信しています。
本記事では、QOL向上のため、新しいテクノロジー
（Web3 / NFT / メタバース / AR,VR / AI）などについてご紹介しています。
＜Web3について学ぼうとしたきっかけ＞
私のWeb3の入り口は、NFTの売買から始まりました。
NFTを売買していると、インターネットの発展と共に、誰もがクリエイターとして価値を生み出せる時代が到来してきたと感じています。
近年話題になっているブロックチェーン技術や、Web3.0の概念が普及してきたことにより、クリエイターがファンから直接報酬を受け取れる仕組みを形成できたり、ファンとのコミュニケーションがより密になるなど、さまざまな可能性が開かれ始めています。
インターネットが出た時もそうでしたが、世の中に新しいテクノロジーが生まれる時は、怪しいと思われて使われなかったりするものです。
いまWeb3は、そういう意味で「新しい時代の入り口」に立っている状況といえるかもしれません。
まずは「知らないことを知る・勉強する」ということから学びが深まります。
この記事ではWeb3について、初心者にも分かりやすく解説しています。
少しでも学びがあった、気づきがあったという方はスキ、フォローで応援よろしくお願いいたします。
Today's technology and web3?
「ディープラーニングと人工知能（AI）の違い」
毎日の生活でディープラーニングという文字をよく目にします。
AIで表される人工知能（アーティフィシャルインテリジェンス）、MLで表される機械学習（マシンラーニング）、そしてDLで表されるディープラーニング（深層学習）、この３つの区別が良く分からない、と感じる人が多いのも現状です。
前回の記事では、それぞれの技術の基本的な知識を説明しました。
そして今回は、ディープラーニングを、ビジネスにどのように活用できるか解説します。
入門：ディープラーニングを理解しよう
入門：ディープラーニングでできること
では、ディープラーニングを用いると何ができるのでしょうか？
結果の精度が向上し、実用処理が可能になったプロセスや応用事例を見ていきましょう。
処理可能なプロセス
ディープラーニングによって可能となった代表的なプロセスには、つぎのようなものがあります。
画像認識プロセス、画像生成プロセス、テキスト処理プロセス、音声認識・生成・合成プロセス、翻訳処理（自然言語処理（認識・生成））プロセスなどです。
画像データから、人間なのか、動物なのか、物体なのか、などの判断や、人間であれば性別や年齢を推測することができます。
また、画像より絵画を生成、希望のトーンに合わせて自動加工を行うサービスをあります。
音声データから、人の語る言葉を認識し、返答することができます。
さらには、声から健康状態やストレスを検出することもできます。
また、言語を認識し生成するという分野でも、話題がつきません。
例えば、Google翻訳の翻訳精度の向上や、Twitter上で提供されている女子高生AI「りんな」など、ディープラーニングの技術に基づいて、サービスが提供されています。
ビジネスの応用事例
ビジネスの応用事例として、幾つかを列挙します。
株取引の分野において、みずほ証券の株取引システム（みずほ証券）は、ディープラーニングを利用して、ある時刻に株価が上昇するか下落するかを予測する株取引システムを導入しています。
ロボティックスの分野において、Softbankが提供するロボット「Pepper」も有名です。
ディープラーニングにより、「感情表現」を実現しており、接客や受付など、様々な用途で用いられています。
自動車の分野において、Tesla Motorsが提供する電気自動車「model S」には、レベル２（加速・操舵・制動の複数を担う）の運転支援技術が搭載されており、この技術にはディープラーニングが用いられています。
ディープラーニングのこれから
1950年代から始まった第一次AIブーム、機械学習が登場し1980年代からは第二次AIブームに火がつきました。
そしてディープラーニングの登場で、2010年代以降、第三次AIブームとなっています。
多くの企業やベンチャー企業、大学や政府機関が、ディープラーニングの実用化を進めています。
日本においても、総務省が2016年7月に「次世代人工知能推進戦略」を公表し、国としての戦略を掲げて取り組み始めています。
この中では、人工機能（AI）技術の利活用イメージが掲載されています。
医療・ヘルスケア分野、教育分野、防災分野、ビジネス分野、コミュニケーション支援分野、介護・福祉分野、農林水産分野、など日本がこれから直面する「高齢化社会」や「多発する自然災害」への対策として、人口機能（AI）を最大限に用いられていくことでしょう。
まとめ
人工知能、深層学習、ディープラーニングの違いがはっきり分かりましたか？
ディープラーニングは、多くのビジネス分野で用い始められています。
エンジニアとして、ディープラーニングに関連する技術は必須といっても、過言ではないでしょう。
ディープラーニングに関する知識を活用していきましょう。
次回の記事では、上記の続きで年代別のAIの歴史について、ご紹介していきますので、お楽しみに^^
(aismiley,techplay:参照)
最後に
いかがでしたでしょうか？
Web3とは簡単に言うと「ユーザー同士が、データを共有・管理するネットワーク」のことです。
正確には、ブロックチェーン技術によって実現する「分散型のインターネット」という意味で用いられる言葉です。
まだまだ課題の多い分野ですが、次世代のインターネット構造とも言われているので一緒に学びを深めていきましょう！
これからのインターネット時代を大きく変える可能性を秘めていますので、ぜひ仮想通貨・NFT・メタバースなど、身近に参加できるところからWeb3に触れてみてくださいね^^
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詳しくはこちらの記事にまとめていますので、ご覧ください。
ZEXAVERSE TOKYOでオリジナルメタバース空間や独自のNFT発行サービスが実体験できる国内最大級のメタバース＆NFT体験型店舗の記事なども書いています。
最後までお読みいただきありがとうございます。
これからも心の赴くままに、志高く生きたいと思います。
そして、関わってくださったすべての方に、感謝する気持ちを忘れず自分の人生を突き進みます。
また次の記事でお会いしましょう☺︎
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