日経コンピュータの5月26日号（日経BP）から、エクサウィザーズの機械学習エンジニアを中心とした著者による長期連載が始まりました。AI技術の最新動向と応用事例について解説していきます。
●5回目はエクサウィザーズ 機械学習エンジニアのサヒリ・モハメッド、浅谷 学嗣が担当しました。
「AIモデルと処理の軽量化 エッジデバイスで必須に」
IoTでエッジデバイスにおけるAI（人工知能）活用が広がっている。コストと性能を両立させるために必須なのがAIモデルの軽量化だ。ただし手法が数多くあり、選択や活用に注意が必要だ。
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●4回目はエクサウィザーズ 機械学習エンジニアの石丸 裕吾、西日本事業部/エネルギー環境企画部 事業部長の長谷川 大貴が担当しました。
「数理最適化で意思決定 予測×制約で導き出す」
AIのビジネス活用において数理最適化の重要性が高まっている。現場や経営で必要とされる制約条件を考慮できるからだ。成果を得るための意思決定においてさまざまな分野で活用され始めている。
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●3回目はエクサウィザーズ 機械学習エンジニアの神戸宏之が担当しました。
「追加学習が不要な「GPT-3」 文章生成などビジネス活用も」
「GPT-3」は自然言語処理分野にパラダイム変化をもたらした。テキストを入力するだけで、それに「答える文章」の予測が可能になったからだ。課題は多いが、マーケティング文章の生成などビジネス活用が始まっている。
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●2回目はエクサウィザーズ 機械学習エンジニアの小野晃司が担当しました。
プライバシー保護の切り札 「連合学習」が普及期に
「連合学習」はデータそのものを収集せず機械学習モデルを作成できる。携帯の予測変換やクッキー代替などでの活用が始まっている。プライバシー重視のヘルスケアや金融などでの活用が有望視されている。
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●初回はエクサウィザーズ AI技術統括の遠藤太一郎が担当しました。
「AIの精度を左右する3技術 4ギルドで体制づくり」
AIの精度を左右する最新動向として3つの技術を紹介する。「自己教師あり学習」「マルチモーダル」「MLOps」をうまく取り入れる必要がある。4つのギルドから成る組織体制が、最新動向のキャッチアップに欠かせない。DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が企業の重要課題となっており、その差異化の手段としてのAI（人工知能）に対する期待は高まるばかりだ。AIの主たる要素である機械学習は近年どのように進展し、ビジネスに活用されるようになっているのか。本連載では機械学習のビジネス応用を専門とする筆者が、最新動向と企業事例について解説する。
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