今回はビーンズラボのAI技術チームが
実際の業務でどんな技術を使用しているのかご紹介します。
最先端のIT技術を駆使した
カッコいいお仕事に興味のある方はぜひご覧ください👀
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～ 技術①自然言語処理 ～
自然言語処理とは、
自然言語(※)で書かれたテキストをコンピュータで処理する技術のことです。
※自然言語：人間がコミュニケーションを取るために用いる言語のこと。日本語や英語など。
自然言語処理でできること
自然言語処理を行うことで、文章の解析や文章の自動生成などが可能になります。
元々コンピュータへ指示や情報を伝えるには
プログラミング言語を用いて処理を記述する必要がありますが、
自然言語処理を利用することで「今日はいい天気です」などの
文章の意味をコンピュータが解釈することができます。
自然言語処理の活用例
代表的な例としては、
機械翻訳や自動要約、感情分析、テキスト分類などが挙げられます。
身近にあるGoogle検索や翻訳アプリもこの技術が使用されています。
～ 技術②chatGPT活用 ～
GPTとは
GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、
LLM（Large Language Models）の1つで、
膨大なパラメータ数(※)を持ち、それを大量のデータで学習させたモデルです。
人間のように自然な文章を生成することができ、
文章生成や翻訳、要約などのさまざまなタスクをこなすことができます。
※パラメータ数が多いほどモデルの性能が高いと言われており、
GPT-4のパラメータ数は公開されていないが、
2020年に発表されたGPT-3のパラメータ数は
1750億もの膨大なパラメータを持っています。
そのGPTを対話型に調整したのがChatGPTです。
chatGPTでできること
chatGPTは、文章生成や翻訳、要約など幅広いタスクをこなすことができます。
自然な言葉で話しかけることができ、対話するようにやり取りを行うことができます。
chatGPTの活用例
カスタマーサポートや自動応答、チャットボットなどがあります。
chatGPTは与えた情報を踏まえて回答を生成することができるため、
文書検索と組み合わせたシステムを構築することで、一般的な知識だけでなく、
社内の製品情報やFAQなどに関する問い合わせにも対応できるようになります。
～ 技術③画像解析 ～
画像解析とは、コンピュータが画像を解析し、
その中に含まれる情報を取り出す技術のことです。
例えば、人間が写真を見て「これは猫だ」「これはりんごだ」
と認識するのと同じように、コンピュータが画像を解析することで、
その中に含まれる情報を自動的に取り出すことができます。
画像解析でできること
画像解析を使うと、物体検知や顔認識、テキストの認識(※)などを行うことができます。
これまで人の目視で確認していた作業をコンピューターに任せることで、
単純作業を自動化し、作業効率の上昇や、人件費の削減に繋がります。
※物体検知：画像に写っている物体を自動的に認識する
※顔認識：画像に写っている人物の顔を認識する
※テキスト認識：画像に写っている文字を自動的に読み取る
画像解析の活用例
医療分野や防犯分野、自動運転などが挙げられます。
医療分野では、レントゲンなどの画像データから病気の診断を行ったり、
防犯分野では監視カメラからの映像を解析して
犯罪の予防や捜査の支援などが行われています。
また、ビーンズラボでは、
国が指定する特定外来生物の「タイワンハブ」を捕獲するために、
新たな罠の開発に携わっています。
罠にはカメラが取り付けられており、
罠内の映像をAIで判断してタイワンハブかどうかを確認するという仕組みです。
これにより、定期点検の作業負担が軽減されることが期待されています。
～ 技術④データ活用 ～
現代はテクノロジーの進化により、多様で巨大なデータ群が溢れています。
それらはビッグデータ(※)と呼ばれ、取捨選択・分析・検証などを行い、
得られた結果をもとに業務改善や事業の発展などビジネスへ活用することができます。
※ビッグデータ：多様で巨大なデータ群のこと。
例えばSNSのコメントや、ウェブ上に公開された動画や画像、
商品の購入履歴、 位置情報やセンサーで記録されたログデータなどが挙げられます。
データの蓄積
データを活用するためには、
データの蓄積・分析を行うための仕組みの構築も必要となります。
データはそのままの状態で蓄積する場合もあれば、
その後の分析に備えて事前にフォーマットを揃えるなどの加工やクレンジングを施したり、
目的ごとに分けて保管するような仕組みが必要になる場合もあります。
そのような仕組みと、蓄積し保管する場所は、
適切なクラウドサービスやツールを利用して構築します。
データの分析
蓄積したデータを分析することで、現状の課題や傾向を把握することができます。
その際、データの傾向やパターンを分析する手段の一つとして、
機械学習モデルを作成することがあります。
分析結果はその後、業務改善や、新たな事業検討に役立てることができます。
ビーンズラボではこれらの技術を使って、
ビジネスにおける課題の解決や目的実現に向けて日々AI開発をしています。
業務内容としては、
カスタムデータを使用したAIモデルの作成や性能改善、
プロンプトエンジニアリング、周辺開発などに取り組んでいます。
ご興味のある方はぜひビーンズラボの説明会にご参加ください👀
それでは、次回のAI技術ブログもお楽しみに！