【AI基礎講座】気付いていますか？ あなたのすぐそばにいるAI
AI（人工知能）は遠い存在ではない。普段身近に使っているソフトウエアやWebサービスにも組み込まれており、誰もが利用している。そうした身近な技術を見直すことで、AIで何が実現でき、どんな新ビジネスを生み出せるかも見えてくる。AIの広がりについて、博士が新人の助手に指南する。
柔裸瑠（にゅうらる）博士
クロトレ大学教授。コンピューターの黎明（れいめい）期からAI一筋で研究をしてきた。最近ついに還暦を迎える。昔は鬼博士と呼ばれていたが、最近は丸くなってきた。
助手のアミ
ある中堅ベンチャー企業で社長秘書をやっていたが、まったく新しい道を進もうと、クロトレ大学の助手として転職してきた。学生のころから数学や理科系は苦手。
AIってとても広い概念なんだね。ディープラーニングだけがAIじゃないんだと分かったよ。
うん、それはよかった。AIっていうと最新技術のようじゃが、いわゆる機械学習はすでにいろんな場面で使われているのじゃ。
えー。そうなんだあ。例えばどんなところ？
前回も紹介したが、迷惑メールの識別、ネット通販でのレコメンデーションとか、デジタルカメラの顔認識が代表的じゃ。
ディープラーニングも実用化されているの？
うん。身近なものでは、機械翻訳がそうじゃな。「Google翻訳」のようにディープラーニングを活用することで、より自然な翻訳を実現しているサービスがあるのじゃ。
メールの言葉解析で「迷惑」スコアを診断
前回は、AIの歴史や分類の仕方について解説した。今回は、AIがどんなところに使われているのかを説明しよう。AIの中でも、機械学習は最近登場した技術のように考えてしまいがちだが、実は比較的長い歴史を持つ。さまざまな問題に対処するために、多くのアルゴリズム（問題を解くためのプログラミング上の手法）が考案されてきた。
身近なところでは、迷惑メールの判別、クレジットカードの不正利用の検出、株価予測、郵便の宛先自動認識などに機械学習が導入されている。
迷惑メールの判別には、ベイズ推定という理論に基づくベイジアンフィルターを使う。このベイズやベイジアンとは何だろうか。ちょっとだけ詳しく紹介しよう。
ベイズ推定のもととなっているベイズの定理は、1700年代の数学者トーマス・ベイズが提唱したもの。ある観測結果を得ることで、別の事象が起こる確率が変わるときに、成り立つ定理である。これによって最終的な結果を推定する。
例えば、街中を次に通る人が男性か女性かという問題を考える。何も情報がなければ、確率は50％ずつだと予想される。その街が秋葉原である、あるいは男子校が近くにある、という情報を事前に得ているなら、男性である確率が高いと考える人が多いだろう。また、男性が1人通過し、その次も男性が通過したという情報を加味すれば、男性が通る確率が更新されて、さらに高くなると推定できる。