【開発ナレッジ】開発者向け AI 技術概要 - j-komatsu/myCheatSheet GitHub Wiki

開発者向け AI 技術概要

本ドキュメントでは、開発者向けに AI 技術の基礎から応用、ツール比較、実装例までを詳細に解説します。

目次

  1. AI の分類
  2. 主要技術の解説
  3. AI ツールの比較表
  4. 業界別 AI 活用事例
  5. Python 実装例

AI の分類

人工知能（AI）は大きく以下のカテゴリーに分類されます。

AI 分類ツリー

  • 機械学習（Machine Learning）
    • 教師あり学習: ラベル付きデータを学習し、新しいデータを分類
    • 教師なし学習: ラベルなしデータを学習し、データ構造を解析
    • 強化学習: 報酬を最大化する行動を学習（例：ゲーム AI、ロボット制御）
  • 深層学習（Deep Learning）
    • CNN（畳み込みニューラルネットワーク）: 画像認識向け
    • RNN/LSTM（再帰型ニューラルネットワーク）: 時系列データ向け
    • Transformer（トランスフォーマー）: 自然言語処理（ChatGPT など）
  • 生成 AI（Generative AI）
    • 自然言語生成（ChatGPT, Claude）
    • 画像生成（Stable Diffusion, DALL-E）
    • 音声・動画生成（VALL-E, Runway）

主要技術の解説

AI を支える技術の概要を説明します。

ニューラルネットワーク

人間の脳神経回路を模したモデルで、入力 → 隠れ層 → 出力の構造を持ちます。

自然言語処理 (NLP)

文章の意味を理解し、翻訳・要約・質問応答などを実行する技術。

コンピュータビジョン (CV)

画像や動画を解析し、物体検出・分類・セグメンテーションを行う技術。

トランスフォーマーモデル

ChatGPT の基盤となる深層学習アーキテクチャで、自己注意機構を利用。

AI ツールの比較表

ツール 精度 処理速度 導入コスト 対応言語・用途
ChatGPT 高精度 中程度 API従量課金 多言語対応
Claude 高精度・安全性重視 高速 API従量課金 50+ 言語対応
Gemini マルチモーダル対応 中程度 API従量課金 40+ 言語対応
GitHub Copilot コード補完に特化 高速 月額課金制 各種プログラミング言語

業界別 AI 活用事例

  • 医療: 画像診断支援、創薬
  • 金融: 不正取引検知、リスク評価
  • 製造業: 予知保全、品質管理
  • エンタメ: コンテンツ推薦、AIアバター
  • 教育: 自動採点、チューターAI

Python 実装例

機械学習モデルの構築

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

NLPテキスト生成（Hugging Face Transformers）

from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
prompt = "AIがもたらす未来は"
print(generator(prompt, max_length=30)[0]['generated_text'])

画像認識（TensorFlow）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=64, validation_split=0.1)

print(f"Test accuracy: {model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)[1]:.3f}")

この MD ファイルは、開発者が AI 技術を理解し、実装を試せるように構成されています。