AI、機械学習、また今回取り上げるディープラーニングなど、最近名前を徐々に聞くようになりましたが、それらはどのようなもので、なぜ学ぶ必要があるのでしょうか。 ここでは「ディープラーニングを学ぶ意義」について書いていきます。

最近は様々なところでディープラーニングが活用されるようになっていて、それらの仕組みを学ぶことでそのシステムがどういった仕組みで動いているかや、作る側に立つことができ、本質的な知識を得ることができます。
今まで目視での品質管理や紙ベースでの在庫管理など、人が手作業ひとつひとつ行っていたことがDX化などの過程でディープラーニングを用いたシステムなどに置き換わって行きました。ですが「置き換える」ためのシステムを作り出すのは現時点では人間であることがほとんどです。
そういったことを考えていくと、ディープラーニングについて学ぶことはそのようなシステムの仕組みを本質的に理解することにつながるでしょう。

今、ディープラーニングを用いて配送準備の自動化などが進んでいます。
大手 ECサイトでは、倉庫ロボットを採用しロボットに搭載されたAIが自動で注文された商品を倉庫から取り出し、梱包場所まで移動させます。これにより従来であれば60分かかる作業が15分になったと言います。 このように従来であると人がたくさん移動していたのが、AI搭載のロボットが作業を行うことで最適なルートで倉庫を動き回ることによって、最速で仕事を終了させることができます。
また、AIを搭載することによって人が作業することによって起きるイージーミスをなくすことができます。これにより誤配送や入れ忘れなどを未然に防止することができます。
こういった事例のように、ディープラーニングを用いた自動化などが行われつつあります。ディープラーニングを学ぶことにより、これらのシステムを理論的に理解することができれば、システムを「作る側」に回ることもできるでしょう。

通常、アルバイトなどを雇い単調作業を行うことにより労働力を確保するのが一般的とされてきました。
ですが、ディープラーニングを用いたシステムなどを導入することにより、それらの作業をするための人件費を削減し、かつ作業スピードも向上することが予想できます。
日本の企業421万企業のうち、99.7%が中小企業である(2006年 総務省「事業所・企業統計調査」より引用)という調査結果が出ており、そういった企業では人件費を削減することが非常に重要なことだと考えられていることが予想できます。 ディープラーニングについて学ぶことにより、そういった需要にいち早く対応できるようになるでしょう。