pythonライブラリを活用しよう
以前ブログで、pythonは機械学習の分野で広く利用されているとご紹介※しましたが、今回はもう少し深く掘り下げてご紹介したいと思います。
※「世界中で利用されるPython（パイソン）でできることとは」
pythonでは機械学習に関するプログラミングを行う際、標準ライブラリを利用すれば開発の手間を省くことができます。また拡張性も最大の魅力です。
＜バージョン3.6.1標準ライブラリ＞
http://docs.python.jp/3/library/
＜バージョン2.7.13標準ライブラリ＞
http://docs.python.jp/2.7/library/
ご覧になるとわかると思いますが、どれを使えばどうなるかなんて、プログラミングの知識がない人にはわかりませんよね。
そこでこちらではpythonのライブラリをどう活用すればいいのか、担当者レベルでも理解できるようにいくつか例を挙げて説明したいと思います。
標準ライブラリの中には組み込み関数やテキスト処理、バイナリーデータ処理、データ処理、数学モジュール、関数型プログラミング用モジュール、ファイル・ディレクトリへのアクセス、データ関係、暗号関連、ネットワークやインターネット上の操作、構造化マークアップツール、マルチメディアサービスなど、実に30項目を超えます。
さらに独立したプログラムやモジュールからパッケージ、アプリケーション開発フレームワークなど、数千以上のコンポーネントがこちらにあります。
https://pypi.python.org/pypi
さて、エンジニアではない方にこれらの標準ライブラリやコンポーネントを読んで理解せよというのは不可能でしょう。もちろんあなたがpythonを使ったプログラミングを本格的に開始しようとしているなら話は別です。
最も重要なのはpythonが機械学習を取り入れた人工知能の開発に、もっとも近道となるソースを与えてくれるということです。
まずは機械学習や人工知能ありきではなく、自分の会社や展開するビジネスプロセスを分析しつつ、人工知能を活用できそうな部分をピックアップします。
その後、ではどうすれば人工知能を開発できるかという方法論を検討し、見込み収益のそろばんをはじいていきましょう。そのプロセスにおいては他社の事例をしっかりと見ておくことが重要です。
開発、サービス事例
2017年4月の時点で、いろいろなところに人工知能は使われています。災害予測や発電所の故障予兆、電力需要予測などのインフラから、顧客分析管理、お客様の声分析、人材マッチングなどのマーケティング分野でもそうです。
もっともみなさんに近しいところでは、アドテクノロジーが最たる例ではないでしょうか。
いわゆるネット広告の最適化ですね。RTBと呼ばれる人工知能を用いた自動入札技術を駆使し、ユーザーのページ閲覧履歴などのデータに基づいて、ユーザー属性を類型化して入札額や入札するかどうかを判断するという人工知能です。これを瞬時に行うわけですから、ヒトの判断が入る余地はありません。
金融取引の世界ではコンピュータを利用した自動取引が行われていて、とりわけ短時間の売買を高速で繰り返して利益を得る高頻度取引（HFT）というアルゴリズム取引がさかんです。金融市場のいくつかはすでにアルゴリズム取引が全取引の半分を占めていると言われ、1秒の1000分の1という超高速での取引を前に、人の考えるスピードが及ぶはずもありません。
もちろん自動取引を行っても損することはありますが、人間にはできない取引手法をコンピュータが行っている点は注目に値するでしょう。
こういったアドテクノロジーもアルゴリズム取引も、pythonを使って開発されているケースが多くなっています。
そのほか、顔認証技術を使い、来場者やお客さんの年齢・性別を正確に把握、分析して来るお客さんに合った店舗戦略を立案する方法も、人工知能を使ったマーケティング手法として知られています。データの蓄積によって、新サービスや売上拡大につながるアイディアも生まれやすくなるはずです。
またテキストマイニングに近い技術ですが、大量に届いたお客様の声や意見を、自動分類、整理することでカスタマーサービスの向上や、今までになかったサービスの立ち上げなどにつなぐことも、人工知能の導入によって実現しつつあります。日常見逃しがちな意見を定量化、手元で集計していちいち入力していた作業を、圧倒的に効率化。高度化したことで、掘り下げられるお客様の意見がより深くなるというわけです。
人材サービス会社では求人情報にマッチする人材を選ぶ際に、人工知能を活用しているところもあります。求人情報と求職者のパターニングに際し、数値データだけでなく、テキスト、画像データを読み込みながら、マッチング度を算出、企業と人材の「出会い」を効率化し、採用・人事業務の負担を軽くするというものです。
このように事例を上げていくと、どんな企業にもAIの導入によって業務効率の改善が図れる予知があると思われます。
pythonを使った機械学習の推進と人工知能の開発は、どんな業界においてもこれからますます盛んになっていくでしょう。そういった波に乗り遅れないように、少しずつpythonへの理解を深めていけると良いかもしれませんね。
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