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 日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する「G検定」合格を目指す上で重要なポイントを解説する本講座。本編の最終回となる今回は、ディープラーニングの活用事例と関連する法律・倫理について解説する。日々新しいニュースが生まれている領域であり、G検定でも回を追うごとに新しい問題が登場する。

 昨今、ディープラーニングを利用したシステムの導入事例は日々増加している。一方、これまでの情報システムでは容易に実現できなかった機能が実用化されるようになったことで、新たな問題も表出している。情報処理推進機構の『AI白書』(角川アスキー総合研究所)最新版を読むなどして、世の中のニュースや議論の動向にしっかりとアンテナを張っておこう。

ディープラーニングの活用事例

 ディープラーニングは、研究から実践の段階へと移っている。これから例題と共に事例を確認していこう。例題は、JDLA監修の『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』(翔泳社、以下「公式テキスト」)掲載の問題を引用するほか、公式テキストやAI白書などを参考に著者が作成した問題を紹介する。

例題1:以下の文章について、誤っているものを1つ選べ。
  1. 製造業におけるディープラーニングの導入目的は、生産性向上、品質管理・向上、在庫削減、不良品の削減等である。
  2. 製造業におけるディープラーニングの活用領域は、不良品検出および予防保全領域に限定されている。
  3. 製造業におけるディープラーニングの活用は現状としては部分的であるが、中長期的にはIoTデータの分析等の取り組みが進展することで、スマート工場の実現が期待されている。

出所:公式テキストp275 8章 章末問題 問題3を改変