DXの事例としての人工知能技術

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DX活用に向けた人工知能技術の具体的な適用事例

人工知能技術とは、人間の知能や思考プロセスを模倣することで、コンピューターやロボットなどにこれまで人間が行なっていた知的な作業を行わせる技術を指す。人工知能技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などの様々な技術が含まれている。

機械学習は、大量のデータを利用して、コンピューターが自ら学習し、データからパターンや規則性を見つけ出す技術となり、深層学習は、多層のニューラルネットワークを利用した機械学習の一種で、画像認識や音声認識などの分野で高い精度を発揮するものとなる。

自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を理解することを可能にする技術で、音声認識やテキスト解析などに使用さる。画像認識は、コンピューターが画像から物体や文字を認識する技術で、自動運転車やセキュリティシステムなどに使用される。

人工知能技術は、近年急速に発展し、様々な分野で利用される。その応用範囲は広く、自動運転車や医療分野、金融、マーケティングなど、多岐にわたっている。

以下にいくつかの例を挙げる。

• 自動運転車：自動運転車は、AI技術を利用して、車両の周囲の状況を監視し、適切な操作を行うことで、自動的に運転することができる。
• ヘルスケア：AI技術を利用した画像認識技術は、医療分野での診断支援に使用されている。また、患者の健康状態をモニタリングするためのセンサー技術も進化している。
• クレジットスコアリング：AI技術を利用して、銀行や金融機関は、顧客の信用情報を自動的に判断し、信用スコアを付与することができる。
• セキュリティ：AI技術を利用した顔認識技術や行動認識技術は、セキュリティ分野で広く使用されている。例えば、犯罪者の逮捕や、建物や空港などの警備に活用される。
• クラウドサービス：AI技術を利用した自動化システムやデータ解析ツールは、クラウドサービスプロバイダーによって提供されており、企業や個人の業務を効率化することができる。
• パーソナライズドマーケティング：AI技術を利用したデータ解析により、ユーザーの興味や嗜好を把握し、それに基づいた広告やコンテンツを表示することができる。
• 教育：AI技術を利用したeラーニングプラットフォームは、学習者に適切なコースや資料を提供し、個々の進度に合わせた学習を可能にする。

以上が、AI技術の応用事例の一部です。これらの例は、AI技術が私たちの日常生活やビジネスにどのように影響を与えているかを示しています。

本ブログでは上記以外でも、以下に示すような人工知能技術の活用について述べている。

適用事例

• DXでのプロトタイピングによる見える化の重要性と課題

デジタルトランスフォーメーション（DX）においてプロトタイピングは、アイデアや概念を迅速に具現化し、視覚化するプロセスとして重要な位置を閉めている。以下に、DXでのプロトタイピングによる「見える化」の具体的な利点と方法を示す。

• 道(タオ)から人工知能技術を考える

今回は、このタオの思想から人工知能（AI）技術を考えてみる。タオの思想からAI技術を考えことは、AIの役割や設計理念に対して、これまでにないインスピレーションを与える可能性があるためである。タオは「自然な流れ」や「調和」を重視し、無理なく環境や状況に適応することを理想とするため、AIのあり方においても以下のような視点が重要になってくる。

• ヘーゲルの精神現象学とAI技術への適用を考える

ヘーゲルの人間の意識や知識が段階的に発展していくプロセスを、AIの学習や発展に適用するという視点で考えてみる。具体的には、AIが自己認識や自己改善を進めていく段階的プロセスの考え方や、人間社会におけるAIと人間の関係を哲学的に解釈しながら設計・開発するアプローチが考えられる。

• 自由意志とAI技術と荘子の自由

自由意志のソフト決定論的な考え方を人工知能技術の活用という観点で考えた時、機械が人の考えうる選択肢を超えた「他のようにもすることができる」選択肢を導き出し、それらの中で、単純に機械でも実現できるアルゴリズムではなく、”因果推論と強いAIの実現に向けた考察“に述べているような深い想像力とそれに基づいたモデルによるアルゴリズムで問題を解くことができれば、機械にはできない役割を人間が担うことができると思われる。

• 世界は関係でできている – カルロ・ロヴェッリの量子論と帝網

カルロ・ロヴェッリの『世界は関係でできている』（原題：*Helgoland*）では、量子力学の「関係的解釈」を提示し、それらを我々の世界の成り立ちについて拡張している。このような世界を動的な相互作用の場として解釈する視点をAI技術に応用すると以下のようなものが考えられる。

• LIDAR（Light Detection and Ranging)と生成系AIとGNN

LIDAR（Light Detection and Ranging、ライダー）は、レーザー光を使用して対象物までの距離を測定し、周囲の環境や物体の3次元形状を高精度に把握する技術で、レーザー光を照射し、その反射を検知することで、対象物の距離や形状を測定するものとなる。この技術は、自動運転や地形測量、考古学、建設など、さまざまな分野で利用されている。

• 脳は世界をどうみているのか

「脳は世界をどう見ているのか」という問いは、脳科学、心理学、哲学などの分野で長らく探求されてきたテーマであり、我々が知覚し、解釈し、意識する世界がどのように脳の働きによって生まれるのかというものに対する洞察を与えてくれる。これらの視点をAIで実現可能か検討してみる。

• ドメイン駆動設計の概要とAIアプリケーションとの関係および参考図書

ドメイン駆動設計 (Domain-Driven Design, DDD) とは、ソフトウェア開発において、ビジネスドメインの理解に基づくソフトウェアの設計手法となる。ここではについて述べる。

• DXでの課題の情報源「会社四季報:業界地図」と製造業での具体的な業務分析例

DX（デジタルトランスフォーメーション）における具体的な課題に関する情報源としては、以下のようなものがある。「会社四季報:業界地図」は、日本経済新聞社が発行している企業情報誌「会社四季報」の特集号の一つで、毎年3月と9月に発行され、一冊あたり数千円程度で書店やオンライン書店で購入することができる業界別の市場動向や企業の業績評価をまとめた地図状の情報誌となる。

業務分析の大まかなステップは以下のようになる。今回は具体的な事例として製造業での業務課題解決の例を合わせて示す。

• 教育とAI

人工知能（AI）は教育分野に大きな影響力を持ち、教育方法や学習プロセスを変革する可能性を秘めている。以下では、AIと教育に関するいくつかの重要な側面について述べる。

• リスク管理の規格ISO31000とAI技術

ISO 31000は、リスクマネジメントのための国際規格であり、組織がリスクを効果的に管理するための指針と原則を提供している。ISO 31000とAI技術の組み合わせは、リスク管理を強化し、より精度の高い意思決定を支援するために非常に有効なアプローチとなっている。AI技術を利用することで、以下に示すようなポイントで、リスク管理のプロセスがより効率的かつ効果的になる。

• 蝶ネクタイ分析とオントロジー、AI技術

蝶ネクタイ分析は、リスク管理の手法の一つで、リスクを視覚的に理解しやすい形で整理するために用いられるものとなる。名前の由来は、分析結果の図が蝶ネクタイ（bowtie）の形に似ていることから来ている。蝶ネクタイ分析（ボウタイ分析）とオントロジーやAI技術の組み合わせは、リスク管理や予測分析を強化し、リスクに対する効果的な対応策の設計において非常に有効なアプローチとなる。

• 場の理論とコミュニケーション活性化へのAI技術の適用

人が集まる場所や状況である「場」では、人々はコミュニケーションを通じて意見や感情を共有したり、価値観を交換したりすることができ、これは職場や学校、家庭などの物理的な場所、会議やイベントなどの特定の目的や意識を持った場、あるいはインターネットや”メタバースの歴史と課題及びAIによる支援“でも述べているメタバースなど、仮想的な空間まで含むことができる。「場」とは単なる空間ではなく、そこに集う人々や物、思想、エネルギーが相互作用し、新たな価値や意味を生むための「状況」や「機会」とも言うことができる。

• コンパッショネートAIや共感型AIの構築に向けて

コンパッショネートAI（Compassionate AI）や共感型AI（Empathetic AI）は、感情的な理解や思いやりを持ち、ユーザーの感情や心理状態に配慮した対応を行うことを目的としたAIを指す。これらのAIは、感情認識や自然な会話を通してユーザーと信頼関係を築き、より個別化された支援を提供することが可能で、医療や教育、メンタルヘルス、接客業務など、感情的なサポートが必要とされる分野で特に注目されている技術となる。

• オントロジーベースの知識プラットフォームによるプラント運用における機器の健全性支援

以前、”プラントエンジニアリングオントロジーISO15926とAI技術との融合“でも述べたがプラントエンジニアリングは多数の要素が絡む複雑な技術であり、また膨大なナレッジデータを必要とするため、オントロジー技術等が盛んに適用されている。今回はこのプラントエンジニアリングに対して運用の観点から見たオントロジー技術の適用について述べてみたいと思う。

• 製品設計と陳腐化管理におけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化

オントロジーを用いたプロダクトデザインとオブソールセンスマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のシステムの実装は、複雑な情報を効率的に管理し、意思決定をサポートするための方法となる。

• IA（Intelligence Augmentation）の概要とその適用事例について

IA（Intelligence Augmentation）は、人間の知能を拡張するために、コンピュータなどの技術を利用することを指す言葉となる。つまり、IAは、人間の知能を補完・拡張するために、コンピュータを使用して、分析や意思決定のサポートを行うことで、人間の能力を向上させ、人間とコンピューターの力を組み合わせ、より強力な知的能力を生み出すことを目的としていると言える。これは意味の取り方によってはDXと呼ばれる領域全般に対応する言葉になる。

これに対して、AI（Artificial Intelligence）は、人間の知能や行動をコンピュータなどの機械で実現する技術や概念のことを指す。AIは、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの分野で進化しており、実現できているいないは別として機械が自律的に問題を解決する能力を持つものとして定義することができる。

• オートグレーティング（自動採点）技術について

オートグレーディング（自動採点）は、コンピュータープログラムやアルゴリズムを使用して、学習活動や評価課題を自動的に評価し、得点を与えるプロセスを指す。この技術は主に教育や評価の分野で使用される。

• システムデザインと意思決定システム

The Science of the Artificial(邦題:システムの科学（1969年）は、ハーバート・A・サイモンによる学習科学と人工知能の分野に関する本であり、特に設計理論に影響を与えたものとなる。この本は、人工現象をどのように分類すべきかをテーマにしており、そのような現象が「科学」の領域に属するかどうかについて議論している。

• GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要

Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。

• GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要

GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、材料科学の分野における研究開発の効率化、コスト削減、および新しい高性能材料の迅速な発見を目的としたものとなる。これはGNNを用いて材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計やその特性予測を支援する機能を持つ。

• GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要

Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスは、次のような概要となる。

• 半導体技術とGNN

GNNは、グラフデータを扱うためのディープラーニング技術で、ノード（頂点）とエッジ（辺）で表現されるグラフ構造に対して、有向/無向の関係性を考慮しながら、ノードやエッジの特徴を学習するものとなる。このGNN技術は、ノード間の複雑な相互依存性を捉えることが可能で、様々な領域での適用が検討されており、半導体技術のさまざまな側面で応用できる強力な機械学習手法となっている。今回はGNNの半導体技術への具体的な応用例について述べる。

• 気づきと人工知能技術

「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解を持つことを意味する。気づくことは、外界の変化や出来事に注意を払うことによって、新たな情報を得たり、理解を深めたりする重要な過程となる。今回は、この気づきとそれらに対する人工知能技術の適用について述べてみたいと思う。

• RFIDの概要とその適用事例およびAI技術との融合

RFIDとは、”Radio Frequency Identification”の略語で、無線通信を利用して物品や動物などの識別情報を読み取る技術となる。このRFIDシステムは、主にRFIDタグ、RFIDリーダー、中央データベースの3つの要素から構成される。RFIDは物流、農業、医療、製造業等さまざまな分野で利用されている。更にRFID技術とAI技術を組み合わせることで、ビジネスプロセスの最適化や効率化が期待できる。

• WoT技術について

人工知能技術、IOT技術で用いられるWoT(Web of Things)技術について述べる。WoTとは、既存のIoTの課題を解決するためにインターネットの規格団体であるW3Cが定めたもので、Web of Thingsの略で、「モノのWeb」という意味となる。

WoTはIoTの課題のうち、互換性の欠如(現時点では、多くの場合、センサー、プラットフォームまたはオペレーティングシステムは、特定のシステムだけで動作する)に対して、既に広く普及している既存のWeb技術（HTMLやJavascript、JSONなど）やプロトコルを利用して、IoTのサービスやアプリケーションの提供を行うことで、デバイスの相互運用性を上げると共に、アプリケーションレベルでのセキュリティやアクセスコントロール、またSemantic Web技術と組み合わせたデータの意味的な使い回しなどの機能を付与することで、多種多様なサービスが創出できるようにすることを目指すものとなる。

• チャットボット AIとロボットの進化が変革する未来-読書メモ

「３５億人の見込み客が待つ！ 現在のチャットボットブームを解説すると共に、チャットボットの普及によってこれから訪れるであろうＷｅｂの変化やビジネス展開などについて、事例を交えて詳しく解説する。」

本書はチャットボットビジネスの視点からさまざまな事例が述べられている。技術的な側面では、ルールベース(一部のAIチャットボットと呼ばれるものでは自然言語処理技術が含まれている)のシンプルな構成のものが中心となる。

• ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで社会構造を覆す破壊的技術 – 読書メモ

「ビットコインなどの仮想通貨や、それを支えるブロックチェーン技術は、極めて斬新なものだ。それは社会の基本的な構造を大きく変える潜在力を持っている」（経済学者 野口悠紀雄）

ビットコイン交換所運営会社の破綻などで、いまだ怪しげなものと見られることもある
ビットコインとブロックチェーン技術だが、その影響は金融だけでなく、様々な業界へ及ぶ。一体どんなビジネスが生まれようとしており、どんな技術がそれを可能にしているのか、日本の法制度はどう対応しているのか――。

本書では、ビットコインやブロックチェーン技術で事業や技術開発を進めるエキスパートらが業界の発展を目指して、実務で得たノウハウや知見を、金融の専門家だけでなく、
新規事業の開発や経営企画に携わる広いビジネスパーソンに向けて共有する。

• 命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boolean SAtisfiability)の概要と実装

命題論理の充足可能性判定問題 (SAT: Boolean Satisfiability) とは、与えられた命題論理式が真となる変数の割り当てが存在するかどうかを判定する問題となる。例えば、「A かつ (B または C) かつ (D または E または F) が真であるような A, B, C, D, E, F の割り当てが存在するかどうか」という問題があった場合、これを命題論理式に変換し、その式が充足可能かどうかを判定するものとなる。

このような問題設定は、例えば、回路設計やプログラム解析、人工知能分野の問題、暗号理論など、多くの応用分野で重要な役割を果たしている。理論的な側面で見ると、SAT問題が解けるアルゴリズムは、「NP完全問題」であることが知られており、現在のコンピュータでは大規模な問題に対しては効率的な解法が見つかっていない。そのため、高速化や、ヒューリスティック探索アルゴリズムの開発などアルゴリズム効率化の為の研究が現在も行われている分野の技術となる。

• 製造業におけるリアルタイム・エンタープライズの考え方

Siegen大学のBusiness & Information Systems Engineering (BISE) InstituteのDaniel Metz氏の学位論文のテーマは、過去10年間のリアルタイムエンタープライズ（RTE）のコンセプトとそれを支える技術に関する分析であり、その主な目的は欠点を特定することである。その後、イベント駆動型アーキテクチャ（EDA）と複雑なイベント処理（CEP）のパラダイムを活用し、RTEの概念を実現するために不可欠な、異なる企業レベルにわたる時間的・意味的垂直統合のギャップを克服するリファレンスアーキテクチャを開発した。開発したリファレンスアーキテクチャは、中小企業の典型的な特徴を持つ鋳造工場に実装され、検証されている

• 製造業でのオントロジー活用(Ontology Modeling in Physical Asset Management)

本書は、複数のサブシステムから構成されるシステムにおいて、相互運用性と異質性に重点を置いた物理的資産の完全性管理におけるオントロジーモデリングの理論と手法に関する最新の調査結果を提示している。

内容としては、第一章でプラントオントロジーであるISO15926について、第二章でスマートビルディングとオントロジー、第三章でFMEAやHAZID等の故障/リスク解析とオントロジーについて、第四章では企業内のプロダクトデータ統合と生産設計について、第五章では船舶ドメインでの対話型の故障診断システム、第六章ではいくつかのリスク診断システムについて、第七章ではプロダクトサービスシステムでのコスト分析ツールについて、そして最後の第八章ではプラント装置診断システムについて述べられている。

• プラントエンジニアリングオントロジー(ISO15926)

ISO15926は元々「産業オートメーションシステムと統合—石油およびガス生産施設を含むプロセスプラントのライフサイクルデータの統合」という目的の為に構築されたデータ統合、交換、共有のためのプラットフォームとなる。内容としてはPart1から始まりPart13まで規定されている規格で、Part4からPart8にかけてオントロジーモデリング関連の記述がある。

主に利用されているのは、米国、欧州のプラントエンジニアリングの企業で、米国ではFIATECH(Fully Integrated & Automated Technologies)が、欧州ではPSOC Caesar Association(PCA)がオントロジーだけではなく、それらを活用したシステムを提供する形となっている。オントロジーデータの形としてはnameless nodeを多用した形態となり、概念をそのまま落とし込むという形よりは、データ相互運用性とフレキシビリティ担保に重点を置いた形となる。データの規模としては大規模なものが構築されており、siemenceのXML PLMと共に、製造業での物理的資産についてのオントロジー構築時に参考となる資料となる。

• スマートビルディングとIFCオントロジー

本論文では、building smartやIndustry Foundation Classes (IFC)について述べられている。buildingSMARTは、建物を構成する全てのオブジェクト（例えばドア、窓、壁などのような要素）のシステム的な表現方法の仕様を定義するもので、Industry Foundation Classes (IFC)はその仕様をまとめたものとなる。smart cityが都市全体を相手してユーザー目線でのアプリケーションであるのに対して、スマートビルディングはBIM等の建築データの共有やbuilding smartでの建築材料の共有で建築側目線のアプリケーションとなる。

• 故障リスク解析とオントロジーについて(FMEA、HAZID)

FMEAは故障モード解析(Failure Mode and Effect Analysis)の略で、故障不具合の防止を目的とした潜在的な故障の体系的な分析手法となる。

同様の故障解析手法としてはFTA(Fault Tree Analysis)があるが、FTAは製品の好ましくない事象を初めに仮定し、それについて考えられる故障・事故に至った道すじを、発生確率とともに木構造に記述していくトップダウンの手法であるのに対して、FMEAは故障そのもの(機能)ではなく、故障をもたらす不具合事象を記述していくボトムアップ的な解析手法となる。具体的には、準備として、システムの情報の整理(構造・機能・構成部品等)を行なった後、故障モードの列挙とその影響、想定される故障モード等を整理したFMEAシートを作成する。

HAZIDはHazard Identification Studyの略で、プラントやシステムにおける安全性評価手法の一つであり、潜在的なリスク（ハザード）項目の洗い出しと、そのリスクの大きさの評価を行うものとなる。Hazard の同定作業は、What-if 法やその改良版である構造化What-if 法（Structured What-If Technique：SWIFT）等を用いて行われる。これは構造化されたワークシートを用いて，”What-if”，”How could”，”It is possible” といった質問をもとにブレインストーミングを実施するもので、様々なトラブルを事前に想定する為に行われる。

ここではFMEA、HAZIDの紹介の後にそれらとオントロジーを組み合わせた具体的な事例について紹介している。

• プロダクトデザインにおけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー

ここではオントロジーを用いたプロダクトデザインとデータ統合について述べられている。特に生産計画に密接に関係するDMSMS (Diminishing Manufacturing Sources and Material Shortages:製造元の減少と材料不足)に対する対策としてオントロジーを活用したデータ統合と意思決定について述べられている。

• オントロジーに基づいた故障診断システム、フリートケースの再利用

予期せぬシステム故障の影響を最小限に抑えるためには，故障診断の効率を向上させる必要がある。古典的な診断技術を考えた場合，予期せぬ事態は局所的な視点，すなわち機器レベルで検出される．しかし，複雑なシステムを考えた場合，システム全体が監視されていない可能性があり，機器と環境の間の相互作用によって性能が変動するため，古典的な手法は役に立たない。

保守担当者は、機械的，電気的，電子的，またはソフトウェア的な性質を持つ複数の技術に基づいて構築された部品の劣化メカニズムに関する知識を使って、症状の発生に基づいて，故障や性能の異常が発生する原因についての仮説を立てる。

それらに対するオントロジーのアプローチを船舶のケースについて述べる。

• 可用性を実現する製品サービスシステム（PSS）のコストを見積もる際の不確実性への対応。エピステモロジーとオントロジー

製品サービスシステム（PSS）とはProduct Service Systemの略で、持続可能な消費の実現に向けた手法のことで、従来の製造業では製品販売を中心としたビジネスモデルが主流だったが、製品サービスシステムでは、「モノを販売するのではなくサービスを販売する」という考えのもと、顧客にサービスを提供するものとなる。欧米をはじめとする世界中の企業は、製品販売から製品サービスシステムに移行しており、環境負荷の軽減や効率よくEPR（拡大生産者責任）を果たすことを目的としている企業もある。

この論文ではこのPSSのコストを見積もるために、オントロジーを活用したアプローチについて述べている。

• 法律分野へのオントロジーの適用

ここでは、オントロジーやセマンティックウェブ技術を適用することで情報の相互運用性を可能にし、法的情報の検索性の向上や法的知識の再利用性の向上を図ることを目的とした、意味的に強化された法的知識システムやウェブベースのアプリケーションを作るためのオントロジー開発に用いる手法、ツール、言語に対して記述されている。またケーススタディとしてOntology of Professional Judicial Knowledge (OPJK)の開発が紹介されている。

• 企業内データへのオントロジーの適用

本書では企業を分析し、再設計し、再エンジニアリングするためのツールとしてのエンタープライズオントロジーについて述べられている。これは、ビジネスプロセス、インアンドアウトソース、情報システム、経営管理、スタッフ配置など、数多くの問題を統合的にカバーしているオントロジーとなる。

内容としては、オントロジーについての概略と、具体的な例としてVolley tennis clubでの顧客とクラブ側での情報のトランザクションやプロセスについてのオントロジーを使ったモデリング、そして実際にオントロジーを構築する為の様々なモデリングの側面(オペレーション、トランザクション、構成要素、組織等)に関する解説と、方法論として、相互作用モデル、プロセスモデル、アクションモデル、状態モデル、インターストリクションモデル等の様々なモデルの特徴と適用の仕方について記述されている。

• オントロジーがサポートするビジネスインテリジェンス ISWC2008ワークショップより

ビジネスインテリジェンス（BI）の分野は、セマンティックテクノロジーの適用から恩恵を受けることが期待されています。セマンティックBIは、セマンティクスベースのエンタープライズコンテンツ管理とビジネスインテリジェンスの融合と見なすことができます。従来のBIソリューションは、1つ以上のデータサイロからデータを抽出し、このデータに対して分析を実行し、ビジネスユーザーに重要な結果を提示することに依存しています。リアルタイムの情報を提供する必要性が高まっているため、手動で集中的に準備するプロセスはボトルネックを生み出します。さらに、電子メールやニュースフィードなどの非構造化データを含めることで、より完全な全体像を把握できる可能性があり、これらから知識を抽出し、新しいソースを迅速に統合する必要性が確認されています。

セマンティックBIにはさまざまな研究課題があります。非構造化ソースから抽出された知識は、重要なBIシステムで使用でき、構造化データと一緒に分析できる十分な品質である必要があります。さまざまなデータモダリティから抽出された知識の相関関係も重要です。オントロジーを介したBIプロセスの結果の表現、保存、および再利用は、さらなる課題です

• 半導体の設計とAIおよびAI用チップについて

“コンピューターを構成する計算要素と半導体チップについて“で述べた半導体チップを設計するプロセスと、”ソフトウェア技術者のため のFPGA入門 機械学習編“から一歩進めたAIアプリケーションに特化した半導体チップについて述べたいと思う。

• 半導体製造技術の概要とAI技術の適用について

今回は、半導体製造技術について述べる。半導体製造は、大きく分けると「前工程」「後工程」の2つに区分される。前工程はウエハ製造、洗浄工程、成膜工程、リソグラフィ工程、エッチング工程、不純物拡散工程等があり、後工程には、ダイシング、マウント、ボンディング、モールド、マーキング、バンプ加工、パッケージング等がある。

検索技術について

DXに活用される技術でまず最初に検討すべきもものは検索技術となる。

本ブログでは 以下のページにて検索技術に関する様々な技術に対して述べている。

推薦技術

DXでは自然言語処理が活用されるシーンも多くなる。その中でも推薦技術は多く活用される。

本ブログではこの推薦技術に対して、 以下のページにて具体的な実装や理論について述べる。

一般的な機械学習とデータ分析

機械学習のタスクの中での基本的なアルゴリズムとして、ある入力から連続値の出力を予測するための関数を求める回帰(regression)、出力を有限個のシンボルに限定したモデルである分類(classification)、入力データを、何らかの基準に従ってK個の集合に分けるタスクであるクラスタリング(clustering)、現実の系ではよく見られる高次元のデータを処理するために行う次元削減(linear dimensionality reduction)等の基本的な技術は多くのDXタスクで活用される。

 本ブログでは 以下のページにて、一般的な機械学習の理論/具体的なアルゴリズム/実装について述べる。

深層学習

深層学習は、大量のデータを用いた学習によって、自動的に特徴量を抽出することができる点が特徴となる。そのため、特徴量を手動で設計する必要がなく、従来の機械学習アルゴリズムに比べて、高い汎用性を持つことができる。また、tensorflow/Kerasやpythorch等のpythonによるツールが提供されており、それらを用いる事でモデルの構築/学習を比較的簡易に実現することができる。

本ブログでは 以下のページにて、これら深層学習技術の理論や、画像認識、音声認識、自然言語処理等さまざまな領域での実装、特にtensorflow/Kerasやpythorch等のpythonによるツールの利用についてまとめている。

Data Visualization & UX

コンピューターを使ってデータを処理するということは、データの中にある構造をビジュアライゼーションすることで価値を生み出しいくいくことと等価となる。さらに、データ自体には複数の視点で複数の解釈が可能であり、それらをビジュアライゼーションしていくためには、巧妙に設計されたユーザーインターフェースも必要となる。

本ブログの 以下のページにてこのユーザーインターフェースの様々な事例について述べる。