AI(人工知能)の分析技術である機械学習には様々な手法があります｡その機械学習の中でもニューラルネットワークやディープラーニングは、特にビジネス活用への注目を集めています｡ディープラーニングにおいては、プログラマーやデータサイエンティストが、判断基準を設定せずとも、AIが自ら学ぶことで高精度のデータ分析、データ処理が可能となります｡
機械学習を利用する場合、近い将来においても人間の役割として残るプロセスがあります｡ビジネスの課題や利用可能データに基づいて、どの機械学習の手法を採用するべきかは人間が考える必要があります｡また、ディープラーニングにおいて利用するデータ設計やチューニングは、人間の役割です｡人間とAIの間での適切な役割分担を行うことによって、AI･ディープラーニングをビジネスに活用することができます｡
AI・ディープラーニングのビジネス活用するには、技術面と活用面の両方の知識と技術を身につける必要があります。ディープラーニングの設計やチューニングを円滑に行うためには、そのメカニズムの概要を理解し、Pythonや人工知能関連ライブラリの使い方を把握しておく必要があります。また、AI関連ビジネスの企画は、AIのビジネス活用事例に関する幅広い見識や企画力が必要となります。技術面・ビジネス活用面の両面の知識を持つことで、AI関連ビジネスの設計と運用が可能となります。
ディープラーニングをはじめとする人工知能技術・機械学習に適したプログラミング言語はPythonです。Pythonは、シンプルで可読性が高いという特徴に加えて、Googleが開発・公開をしているTensorFlowと呼ばれる人工知能技術に関するライブラリを利用することができます。Pythonによるプログラミング方法や人工知能関連ライブラリの利用方法を身につけることが、独自の人工知能関連サービスの設計の第一歩となります。あえて情報に優先度をつけるのであれば、メール本文よりも情報量の多いドキュメント（ファイル）の管理が重要ではないでしょうか。
例えば、端末内やネットワークのセキュリティをいくら高めても、メール誤送信のリスクは付きまといます。社内に閉じた話であればまだしも、お客様の大事な資料を別のお客様に送信してしまったとなれば、信頼が揺らぐことになりかねません。
誤送信があったとしても、後からリモートでワイプ（削除）できたり、「いつ」「どこで」「誰が」「何の情報にアクセスしたのか」を把握できる状態であれば、情報漏えいの範囲を最小化できます。今までの添付ファイルでの運用にありがちだった「PDF化」「ファイル圧縮」「パスワード付与」…といった煩わしい操作を必要とせず、このような情報管理（ドキュメント管理）ができれば、まさに攻めと守りの両立といえるでしょう。
人間が具体的な判断基準を設定せずとも、人工知能が自ら特徴量と呼ばれるデータの中で着目すべきポイントを学習できることがディープラーニングの特徴です。ディープラーニングのビジネスへの応用事例には代表的なものがいくつかありますが、揺らぎがある文章に対するテキスト処理もその一つです。ディープラーニングを利用すれば、チャットボットに入力され得る口語や単語のみのテキストであっても、高精度に正しい回答と結びつけることができます。
まずはお問い合わせから始まる。
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