ちょっと中小企業のAI導入にかかわることがあって、
周りの人が知らなかったので、シェアしておきます。
これ知らないと、無駄なことしたり、あさっての方向に
開発が行ってしまうから。
【まず前提】
AIを導入するとき、どこにAIを導入したいかっていうのを決める。
これが決まった後の話。
■オープンソースを使う場合
オープンソースは、CNN,RNNのように、
アルゴリズム（畳み込み深層学習とか）としてまとまっていて、
機能ごとに存在するわけではない。
（というか、どのような機能に応用可能か日々研究されている）
なのでこれらオープンソースを利用して、AIを利用したシステムを構築する場合は
（１）どの手法、アルゴリズムを利用するかを決定する。
（２）その手法を実現するのに学習データが必要な場合
どのような学習データを収集（場合によっては生成）するか
決定する
（３）学習データを使って学習させる
→学習してくれれば、使える
という手順である。
適切なアルゴリズムがあるか、学習してくれるかは、わからない
■SIerのAPIを使う場合
富士通だと、Zinrai
音声合成、チャットボットなど、各目的ごとにAPIやライブラリがあり、
それを利用する（富士通以外でも、各社、API,ライブラリはある）
なので、目的が決まったら、SIerを呼んで
（１）どのAPI、ライブラリを使うか
（２）学習モデルをカスタマイズする必要があるか検討
・標準的なものを利用する場合→学習不要
・一部判断部分で、自社用にカスタマイズ必要→転移学習
・はじめっから学習させる
→この場合、そのライブラリ、API使えないかも
（３）（２）の結果に応じて、学習を行う
となる。よって細かなAIの知識は必要ないが
・AIで実現できる機能を知っていて、その範囲内に要求を持ってくること
・学習不要か、転移学習かの判断
は必要になってくる
機械学習とか深層学習の話をしたがる人は、
「■オープンソースを使う場合」に偏っていて、
「■SIerのAPIを使う場合」で使う「何をどこで使うか」の
考え方を無視しているような気がする
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