ボードゲームのソフトウェアを作る場合、開発者自身がどういう盤面が良い盤面なのかを考え、それをアルゴリズム化しているために、本人以上の実力のものがなかなか作れないという課題に直面していました。
そこで登場したのが人工知能を使ったアルゴリズムです。
人間も囲碁や将棋の上達のために上手な人を真似ながら経験値をためていきますが、まさにそれを機械にやらせました。人工知能に人間同士の対戦履歴を学習させ、その盤面が有利か不利かを判定する評価関数自体を作らせるということを試みました。
するとこれまでの限界を飛び越え、プロに匹敵する実力のアルゴリズムとなってしまいました。

「評価関数自体を作らせる」というのは、先ほどオセロの例で言うとこのようなイメージです。

人同士の対戦履歴・勝敗から、「どのような要因を評価対象にすればいいか」というところさえも機械に任せてしまいます。

アルファ碁はプロ棋士の対戦結果を学習するだけでなく、アルファ碁同士を何千万回と対戦させての学習や現在の局面から最終局面までのシミュレーションを超高速に行う技術など数々の技術と工夫でプロを圧倒するレベルに達しました。

このような人工知能ですが、ビジネスへの応用は可能なのでしょうか。
「人工知能を使う」というとなかなかハードルが高そうに聞こえますが実際のところ、すでに使われている場面も多くあります。

人工知能が最も得意とするところが音声認識や画像認識の分野です。
みなさんお手持ちのスマートフォンの音声認識機能やカメラを使った顔認識などは人工知能を使うものが主流です。他にも身近なものとしてスパムメールの検出・クレジットカードの不正利用の発見・製品出荷台数の予測などにも使われています。

いわば、これまでコンピューターで行うことが難しく、人間の判断が必要だった

といったことができるようになる技術が人工知能です。

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人間の判断の置き換えだけでなく、人手で行うには大変な大量のデータを使った高速な判断などが実現できるため、今後のビジネス利用が強く期待されています。

次回はそのようなビジネス事例を中心に紹介したいと思います。