「AI」の話題は、乗り物、ゲーム、医療と様々な分野で世間を賑わせていますね。
最近では、スマートスピーカーのようなAIをフル活用した製品も出てきました。
そんな急成長しているAIをビジネスで活用してみたいという方も多いのではないでしょうか。
今回は、AIを活用する考え方とeラーニングでの活用事例を紹介します。
AI活用までの流れ
ビジネスでAIを取り入れるにはまず課題から考えるようにして、下記のように段階的に考えてみましょう。
- なにか成し遂げたい目的、解決したい課題がある
- 課題解決のためにAIというツールが有効だろうか？と検討する
- AIを取り入れてみる
初めからAIありきではなく、まずは課題の具体的な内容、本質を認識しておくことが大事です。
その上で、AIの特徴について整理しておくと活用しやすくなると思います。
AIの特徴
「機械学習」と「ディープラーニング」
AIには、大きく「機械学習」と「ディープラーニング」の2種類の技術があります。
説明をするとかなり長くなりますので、要約すると・・・
○機械学習とは
膨大なデータの中から「自動的に目の付けどころを見つけるルール」を、「人間が」設計できる
○ディープラーニングとは
膨大なデータの中から「自動的に目の付けどころを見つけるルール」そのものを、「AI自身が」見つけて進化させていく（人間にはルールを設計することができない）
詳しくは、以下のサイトにも説明が記載されています。
「機械学習」と「ディープラーニング」の違いとは？
企業研修eラーニングでのAI活用
相性がいいのはどっち？
企業研修eラーニングでAIを活用するシーンでは、「人間」が仮説を立ててルールを設計することができる「機械学習」の方が使い勝手がよいのではないか？と現時点では考えています。
インターネットでの教育提供するeラーニングでの課題は、例として以下のようなものがあります。
課題①：毎年10,000人の従業員に対し、教育を提供することが求められる企業において、低コストで高い習熟率を達成するには？
課題②：集合教育で行っていたノウハウをインターネットで配信・販売したい事業者がよく困ること・気になることは、どういう点か？
課題③：受講者がなかなか受講しない・ログインもしなくなるのはなぜか？
現状の「ディープラーニング」だけでは、上記課題に対する解決策を出すことは難しいと思っています。
つまり、人間の考える余地があり、人間ならではの仮説検証に対して、効果的にAIを組み入れていきやすいのではないか？と、プロシーズラボでは現在は捉えております。
もちろん「機械学習がよい」「ディープラーニングがダメ」というわけではないですが、人間が行うこととして「利用する人間がうれしいこと、利用する人間の困りごとが解決すること」を考えるのは、人間の大事な役割だと考えています。
次回は、具体的なプロシーズラボとしての取り組みを、特にeラーニング分野でのAI（機械学習）を活かした取り組みについて公開していきたいと思います。