5分で分かるAI・機械学習・データサイエンス

「5分で分かるAI・機械学習・データサイエンス」は、「機械学習」といった人工知能やデータサイエンスに関連する誰もが知っておくべき最重要キーワードの「概要」「歴史」「違い」「仕組み」「課題」「勉強方法」などを分かりやすく5分で説明するコーナーです。

第1回　5分で分かる人工知能（AI）（2022/04/11）

人工知能をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、人工知能の概要、注目される理由、歴史と課題、できること、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。

1分 ―― 人工知能（AI：Artificial Intelligence）とは
・人工知能（AI）の実現レベルと現状
・専門家による人工知能（AI）の定義
2分 ―― 人工知能（AI）が注目される理由
・技術面
・環境面
3分 ―― 人工知能（AI）の歴史と、現在の課題
・第1次AIブーム（1950～1970年代）
・冬の時代（1970年代）
・第2次AIブーム（1980～1990年代）
・冬の時代（1990～2000年代）
・第3次AIブーム（2010年代～現在）
・現在の人工知能（AI）が抱える課題
4分 ―― 現在の人工知能（AI）ができること
・AIが扱うデータ種別
・AIの基本的な処理
・具体的なAIのタスク（データ種別ごと）
　- 表形式データ
　- 画像／動画
　- テキスト／言語
　- 音声
　- 複合的なデータとマルチモーダル
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
・人工知能（AI）をより詳しく学ぶには
・人工知能（AI）の活用法を知るには

第2回　5分で分かる機械学習（ML）（2022/04/18）

機械学習をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、機械学習の概要、統計学との違い、機械学習の作業フローと学習方法、回帰／分類／クラスタリング／次元削減に使える手法、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。

1分 ―― 機械学習（ML：Machine Learning）とは
・統計学と機械学習の違い
・データサイエンスと人工知能の違い
2分 ―― 機械学習（ML）の作業フローと学習方法
・作業フロー
・学習方法
3分 ―― 機械学習（ML）の代表的な手法　パート1（教師あり学習）
・回帰問題に使える手法
・分類問題に使える手法
・回帰＆分類問題に使える手法
4分 ―― 機械学習（ML）の代表的な手法　パート2（教師なし学習）
・クラスタリング問題に使える手法
・次元削減に使える手法
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
・機械学習をより詳しく学ぶには
・機械学習の手法を理解するには
・機械学習のプロジェクトを立ち上げるために

第3回　5分で分かるディープラーニング（DL）（2022/04/25）

ディープラーニング（深層学習）をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、深層学習の概要、ニューラルネットワークの仕組み、深層学習の代表的な手法としてコンピュータビジョン向けのCNN／GAN、および自然言語処理向けのRNN／Transformer（BERT／GPT）の概要を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介。最後に、次の一歩を踏み出すための参考情報もまとめる。

1分 ―― ディープラーニング（DL：Deep Learning）とは
2分 ―― ニューラルネットワークとは
・ニューラルネットワークの仕組み
3分 ―― DLの代表的な手法　パート1（コンピュータビジョン）
・DNNから発展した代表的な手法
・CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
・GAN（敵対的生成ネットワーク）
4分 ―― 深層学習（DL）の代表的な手法　パート2（自然言語処理）
・RNN（再帰型ニューラルネットワーク）／LSTM
・Transformer（BERT／GPT）
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
・深層学習をより詳しく学ぶには
・試しながら学ぶ
・本格的に学ぶ

第4回　5分で分かるデータ分析（2023/03/06）

1分 ―― データ分析とは
・データ分析とデータサイエンスの違い
2分 ―― データ分析のメリットと、作業フロー
・メリット1：より正確な現状把握
・メリット2：より現実的な将来予測
・メリット3：より迅速な意思決定
・基本的な作業フロー
3分 ―― データ分析で何ができるか？
・データ全体の傾向を把握する
・データ間の関係性を把握する
・データを可視化して特徴を把握する
・データから数値を予測する
・各データの分類を判別する
・データをグループ分けする
・その他の応用
4分 ―― データ分析で役立つツールと、思考法
・データ分析でよく使う主なツール
・データ分析で役立つ主な思考法
　- クリエイティブ・シンキング（創造的思考）
　- クリティカル・シンキング（批判的思考）
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
・データ分析を始める前に
・データ分析を実践的に学ぶには

第5回　5分で分かるデータサイエンス（2023/03/20）

1分 ―― データサイエンス（DS：Data Science）とは
・データ分析や人工知能との違い
・なぜデータサイエンスを知るべきなのか
2分 ―― データサイエンティストに必要なスキル
・データサイエンス力
・データエンジニアリング力
・ビジネス力
3分 ―― データサイエンスの作業フロー
・データ分析とAI
・「機械学習メインのデータ分析」の作業フロー
4分 ―― データサイエンスの活用シーン（職務別と業界別）
・職務別シーン1：営業部での売り上げの現状把握（データ分析）
・職務別シーン2：広報部でのメール効果測定（データ分析）
・業界別シーン1：回転すしチェーン店での需要予測（データ分析／AI）
・業界別シーン2：製造工場での検品自動化（AI）
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
・データサイエンスの基礎知識を学ぶには
・データサイエンスの手法を学ぶには