TOEICの試験で目標スコアを達成する事ができて（700オーバー目標で結果735）、
単に面白そうだし時代はAIだろ！ってノリで勉強を始めたディープラーニング。

しかし、就職の役に立つか微妙なライン、実務が何より問われる業界で、
「この資格持ってます！」アピールが意味を成さない事に気づき試験は受けずじまいですが、
勉強していってる内に面白くなってとりあえず問題集を3冊解いてみました。

僕はゴリゴリの文系で数学は赤点教科。
一番苦手だったのが微分積分、当分見たくないと思ってた数式をAIの、
ディープラーニングの学習を進めていく中でしこたま見たし、解いたりして感覚を取り戻す。

まあ結論、計算はプログラムの仕事なのでそこまで必要ではなかったのですが、
組んでいく中では必要になるのかな、よくわからん。

てな訳で勉強中重要だなーと思ったことをまとめました。

ゴリゴリ文系人間が送るディープラーニング学習の重要項目

ディープラーニングの社会実装

この項目はほとんどの問題集の7項目目。
つまり最後の方でざっくり「こんな感じで世の中に出ていってますぜ」的な内容で、
抑えておくと仕事でプラスになるかもよ的に書き記されてました。

AIに関する原則、ガイドライン。
AIと知的財産権。著作権や特許権といった著作物に関しても細やかに法整備は成されています。
厳密に言うと整備中でしょうか。

個人情報の管理や利用、保護。
プライバシーに関する事は「プライバシー・バイ・デザイン」つまり、
プライバシー対策を事前に考慮し、システムの設計段階から防止策を組み込んでおこうぜ！
的な設計が現在のデファクトスタンダードって感じです。

7項目に書かれている事はゴリゴリ文系の僕にこそ相応しい、
数式や解を求める必要がなくて更にこれからの未来に関わる内容てんこ盛りだったので、
学習してて気になった、興味を持った領域を抜粋してみました。

車の自動運転

自動運転レベル1から5。
日本も2025年までにはレベル4までやっちゃうよ！って言ってましたし、電気自動車の普及、
メーカーも力入れてやってる様ですが購入に関しての支援とか何より価格。
ウクライナ紛争の影響でエネルギー、食料、色んな価格が上がっている中、結構高いEVに、
わざわざ今から地球環境の事考えて車変えなきゃ！って思う人もいないよなーと。

法規制がキモになるフィールドですから、完全商用化され、
自動運転の車が日本の道路を走るのってあと二人くらい総理大臣交代後になるのかな。
色々な利権も絡むでしょうし「YOU行っちゃいなよ」ってリーダーシップ持った誰かが、
先陣きってガシガシ進めて事故のない車社会に早くなれば良いですよね。

ロボティクス分野

ロボットに適切な動作をさせる為の学習。深層強化学習と言われる学習方法を用います。
具体的にどんな事するか？
複数のセンサーで情報を吸い上げ（カメラ、圧力センサー、ジャイロ）を行い、
人間の感覚的部分に近いデータ入手に繋がり、より複雑な動作が可能になるので、
更に製造業やその他の業種にもFAのAの部分、オートメーション化が深化しそうです。

職人を職人たらしめている”手の動き”、視線、その他諸々、
何十年もかけて会得した技術が解明される事を素直に喜んで良いものか微妙に思ってます。

RPAへの活用

既にかなりの数のツールが世の中に出て来ていて使う側にもそれなりのリテラシー無ければ、
導入にデメリットがむしろ発生するよねーってのが私見です。

AWSとか認定制度とかでの囲い込みとかありますが、自分でアプリとかをツール内で作成可能な、
kintoneが一番面白そうな印象です。

手書きの帳票の入力作業を光学的文字読み取り（OCR：Optical Character Reader）で自動化。
これの精度向上にディープラーニングによる学習が大きく貢献しています。

レコメンド機能への活用

言わずもがなのAmazonで自分の買った購入品に近いものを引っ張ってきて、
「コレ、オマエ、スキ。カウ、オレススメル」みたいにレコメンドしてくれる機能です。
内容ベースフィルタリングと協調フィルタリング、二つの推薦の方法があります。
内容ベースは「商品の特徴を元に」
強調フィルタリングは”顧客の行動履歴”をもとに、傾向が似ている他の顧客がよく買うもの。
これをユーザーのページに「これも好きでしょ！？」ってな具合でオススメしてきます。

このレコメンドで購入したワイヤレスイヤホン、絶望的に耳にフィットせず、
３コインズの1,500円のイヤホンが今の僕のレギュラーイヤホンです。

簡単にまとめ

以上、僕がディープラーニング学習していて気になった、
興味を抱いた領域の話でした。

次回は問題集の最後にざっくり（とはいえ量は多い）7項目の、
人間倫理に関わる「個人情報」とかの取り扱いについてのまとめを作成します。

それではまた！