テレビ・新聞のマスメディアや一般大衆がイメージする「人工知能」、アニメやマンガ、映画から想像するものも少なからずというところでしょうが、実は我々専門家からしても定義が曖昧で今のところ概念的に用いられています。コンピュータサイエンス分野の現実的な技術として、機械学習(ML)や深層学習(DL)が挙げられます。

深層学習(DL)は機械学習(ML)の一分野、機械学習(ML)は人工知能(AI)の一分野、人工知能(AI)はコンピューターサイエンスの一分野とそれぞれ相関関係にあります。

機械学習はデータとアルゴリズムを用いて人間の学習方法を模倣させて、その精度を徐々に向上させることに重点を置いています。最近の事例では、ネットサービスで個々のユーザーに対しピンポイントでリコメンドする機能や、EV（電気自動車）の自動運転なども広義には人工知能を使っていると言えますが、もう少し正確に説明するならば、機械学習技術で実現していることになります。

機械学習は、近年のデータサイエンスのなかで特に成長分野と言えます。統計的な手法を用いてアルゴリズムにより分類・予測を行います。少し前にビッグデータやデータマイニングのブームがありましたが、それらを結合させてより進歩させたものです。

機械学習をさらに細分化すると、学習データに正解を与えた状態で学習させるモデルの「教師あり学習」、学習データに正解を与えずデータの中から類似性や規則性を探し出すモデルの「教師なし学習」、それぞれのハイブリッドモデルの「半教師あり学習」、あらかじめ学習データを用意せず報酬（行動に対する評価）が最大となる方式を学習するモデルの強化学習(RL)などあります。

一般の人がイメージする人工知能は、発案や創作までを期待しているかも知れませんが、現実はあくまでもコンピュータの演算に過ぎず、統計学上で成立している数学的な結果出力をしている以上でも以下でもありません。が、AIが進化したら仕事が奪われるのでは？という考えも、一定条件の上では正しく、単純な事務作業はAIに置き換える事が可能でしょう。税務を扱う税理士も、突き詰めれば税法という複雑ではあるものの精密にルール化されているものであれば、突き詰めればAIに置き換える事は可能でしょう。寧ろそういう「複雑ではあるが明瞭にルール化されている分野」こそAIの得意分野です。人間の税理士であれば何千時間もの学習時間を投入して身に付けた知識は、AIであれば瞬時に出せるのです。国税庁の解釈がというのも、もっと明瞭化すれば国税職員の削減も可能です。実際に東欧バルト三国に属するエストニアでは政府の電子化により会計士、税理士という職業が基本いらなくなりました。AIというよりも、アルゴリズムで解決できています。悪く考えれば失業者が増えるわけですが、それは今まで我が国の時代の流れでも、籠屋や飛脚、紙漉きや駅の改札の切符切りも無くなって人員削減していますが、それらの人たちは別の仕事に就いただけです。良い面で考えればAIは単純作業から人々を開放してくれる技術です。人は退屈な作業ではなく、よりクリエイティブで創造的な仕事をすれば良いのです。

当社は社名に表されている通り創業よりデータベースエンジニアリングに特化した事業展開をしてきましたが、時代の流れで必然的にデータベースエンジニアリングからデータマイニング、ビッグデータ、機械学習に到達しました。人工知能はデータベースの進化形とも言えるのです。

機械学習アルゴリズム（機械学習フレームワーク）はメジャーどころであれば TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn などオープンソースとして公開されています。人工知能（機械学習）を簡単に実装してみたい場合、これらのアルゴリズムを使う事は迅速に人工知能組み込みアプリケーション開発をしたいと考える企業には最適な選択肢となり得ます。

DBCでは、アプリケーションへの実装よりも人工知能のエンジンとなる、この機械学習アルゴリズムの研究に取り組んでいます。