サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ！今回のテーマは強化学習についてです。 このコースは、初学者には少し難解なAIの仕組みや概要をなるべく優しい言葉でお伝えするコンテンツです。 AIに興味はあるけれどどこから学べばいいか分からない。G検定やDX検定に挑戦したいけど用語が難しい… そんなお悩みがある方は是非この動画でサラッと学んで、AIへの理解を一歩深めてみましょう。 ■サラッとなぞるAIの仕組みシリーズ サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c0323d01/learn/steps/53326 サラッとなぞるAIの仕組み ~畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ae27f876/learn/steps/53330 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/21798df1/learn/steps/53333 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）の進化~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/64295bbd/learn/steps/53336 サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/629252d5/learn/steps/53338 サラッとなぞるAIの仕組み ~音声認識~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/218304a9/learn/steps/53341 サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3473ce75/learn/steps/53343 ■AIについてもう少し学んでみたい方はこちらもご覧ください https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E6%B4%BB%E7%94%A8
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
stakky
メーカー技術・研究・開発
音素なる要素を勉強するることができた。これら一連の流れを一瞬でしていることは驚異である。
sato_hiromori
メディカル 関連職
音声認識のロジックが理解出しました。
taki1990066
経営・経営企画
音声認識は音声を数値化していること、次の単語を予測していることがわかりました。誤変換されないよう、滑舌良く話します。
yasgoh
販売・サービス・事務
音声という物質的な空気の波をコンピュータで処理できるよう数値化するには「A-D変換」という処理をまず行う。この処理はサンプリング・量子化・デジタル化の順番で行われる。
数値化できたら、実際に何を言っているかを聞き分けるため、言葉の最小単位でである「音素」を特定する。
音素が特定できたら、あらゆる単語が発音されたデータを蓄積した「辞書データ」を参照し、波形データのパターンと一番マッチする単語を特定する。
単語の流れが特定できたら、最後に単語同士の前後の繋がりを予測して文書を生成する
papapon
営業
音声認識にはＡ-Ｄ変換が必要であり、これを数値化して、辞書と照合するなど複雑な処理が必要だ。
nagase29
営業
音声認識は大変興味深いものでした。最近では当たり前のように使用されていますが、作られる過程を単にアナログをデジタル化するのだろうと考えていました。文章からも抽出して生成していることを学びました。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
不思議な世界です。
使えるレベルになっていますので、感動です。
partner_sato
販売・サービス・事務
音声を文字に変換する過程は、問題解決のためのロジカルツリー作成にも近いものがあると思いました。また、例えば異国の方と話す時にその時の背景からこの状態で相手が訴えてくる可能性としてどれがもっとも近いと考えられるかと考えることのほうが、相手の発音を何とか理解しようと考えるよりも有効なのではないかと考えました。
akihiroen
専門職
音声認識の仕組みの基礎を知った
yurina_2024
経理・財務
よくわかりました。AIの仕組みにますます興味がわきました。
hr-sakai
その他
理解してます。これからも利用します。
w371173
経理・財務
音声認識の仕組みが、良くわかりました。
masayah
専門職
音声認識の仕組みが理解できました。
音声でのやりとりもすぐに文字化され効率が図れそうと思いました。
genchawan
販売・サービス・事務
A-D変換して音素を特定して辞書データを参照して単語を特定して文章を特定するこんぷーたの作業に圧巻
isobe2615p
その他
音素を初めて知りました。Siriで、英語を話しても、全く通じないことが多いのですが、自分の発音が、つくづく違う音を発生しているんだということが分かりました。
tohrut
専門職
音声認識をさせるために、音声はアナログなのでデジタル変換が必要なんだと当たり前のことに気が付いた。
デジタル技術なのでアナログをデジタルに変換する工程をへて、収集を行い現在に至るということに感動
ur_0314
メーカー技術・研究・開発
音声認識のメカニズムを理解することができた。そして、この分野もAIの進化により、認識精度が良くなっていることが実感できた。
okuoku2
その他
基本中の基本ですね。
toyohikom
販売・サービス・事務
音声認識の仕組みが理解できた
tomoyasu_kudo
建設・土木 関連職
音声認識を用いて、聞き取りにくい情報を文字に起こして文章にした。
axtyu
IT・WEB・エンジニア
音声認識のAIは広く普及されており、その仕組みを知っておき、日常生活で利用したい
pomu77
IT・WEB・エンジニア
音声認識するための作業の流れが理解出来ました。
fujiij40
コンサルタント
理解できました！ありがとうございます。
kazureo
その他
今後様々な分野で活躍して行くと考えられるAIについて更に学びたいと思った
lifeline
営業
りょうかいちゃんで＿＿＿す
higuchi_561
人事・労務・法務
AIの処理工程の理解に役立てたい
fbj11987
営業
音声認識に興味があったので、興味深く学べました。
kawaihrm
人事・労務・法務
音声認識の事がよくわかりました
n_jiro
営業
仕組みが理解できました。この処理を瞬時にするためのAIチップの重要性も改めて感じました。
aki4444
建設・土木 関連職
音声認識について基本がわかりました
naoki0814
マーケティング
A-D変換から音素に変換して文字を音として認識していく事がわかりました。
mo_o
その他
前後の文脈まで理解できるからこそいまの音声認識のレベルが上がっているんですね。
k1_k
経営・経営企画
よく理解できました。多言語の会話の場合も、同様の仕組みで判断するのでしょうか
taka1962
販売・サービス・事務
現在キーボードを使っているデータ入力を音声認識で入力できれば、仕事のやり方が変わって効率化できると思います。
firia
営業
音声認識、なかなか理解しずらいですね
nabezo1962
人事・労務・法務
コンピュータにおける音声の扱い方を学べました。
多分、私たち人間も同じような理解／認識をしているのだろうなあ、と思います。だとしたら感慨深いものがあります。
jll00415
メディカル 関連職
音声認識に関しては携帯電話を含め余り使ってきませんでした。これは一人一人がニュアンスや声量、声音が違う為認識が難しいので、文章で打ち込むことが簡単だと考えたからです。また、言語が違うともっと難しくなり日本英語や造語が多い中どれだけ音声認識が反応できるかは興味があります。
katakorikei
マーケティング
音素という捉え方がAIの音声認識を高めてる事が理解できました。
70sp1208
その他
音声認識の仕組みが理解できた。Ａ／Ｄ変換など今まで習得した信号処理技術によるものだが、それに加えて確率の考えが入ってくるため、難しさを感じた。さらに詳しく勉強して使いこなせるようにしていきたい。
takahashi-m
その他
●音声認識
・音声は音という空気の振動を処理する必要がある
・音声波形から抽出 アナログ→デジタルへ(A→Ｄ変換)
・アナログ信号→標本化(サンプリング)→量子化→デジタル化(ビット列)
・音素を特定(言葉の最小単位)→単語に変換(辞書に照合)→前後の繋がりで文書の生成
seishiro
営業
ありがとうございました。
hydorogen
メーカー技術・研究・開発
数千人数千時間は、日本人のみ？地域性はどうみたのかな？
sales_supdoctor
金融・不動産 関連職
AD変換を使って音素まだ落として単語を理解して、文章を理解刺さるステップが理解出来ました
4ktake
人事・労務・法務
音声認識にも、色々な行程に分化されているということが分かった
gokusi
販売・サービス・事務
音声を数値化し認識する行為は、人間が外国語を覚える方法とは違うようなので、ＡＩとは違う学びもある事にわからないけど安心感が生まれました。
hayakenken
メーカー技術・研究・開発
電気系のAD変換同様に音声認識にも活用されているのは知らなかった。
昔のｱﾅﾛｸﾞ電話だと２０-３０種類の音声で近い人のを活用していたけどより細かい部分まで識別出来ている、特徴点を捕まえているのが凄い大変な定量化抽出の作業だと思いました。
madara68
専門職
音声認証のしくみが理解できた。
m-takayoshi
営業
一言にAIといっても、何をしているのか知らなかったので
こういう事を行っていると分かったのは良かったです
nob_nid
メーカー技術・研究・開発
時系列に読解し続けるだけでなく、次の言葉を推測・照合していく工程があるのには驚いた。
komatsu_chihiro
人事・労務・法務
A-D変換は知っていましたがそれがAI学習に使われているなんて知りませんでした。
面白かったです。
yoshi-katsu-222
メーカー技術・研究・開発
A-D変換しているんですね
drmhoyu
メーカー技術・研究・開発
生産技術の設備に使えそうです
yuu3131
金融・不動産 関連職
音声認識やズレる仕組みが理解できた
nakashi49
営業
音声認識技術のポイントが、音素の特定と辞書データとの照合にあり、何れもデータベース技術の応用であることが理解できた。
zling412
資材・購買・物流
音声認識の仕組みについて理解しました。
masahide_oi
マーケティング
アナログをデジタルの音素にして解釈する
1250405
その他
音声認識は、AD変換、音素特定、単語のつなぎ合わせ予測を経て出来ている。音素特定、単語の繋ぎ合わせ予測にAIが使われていることがわかりました。
itoyou
IT・WEB・エンジニア
波形をより細かくサンプリングすれば精度があがるのか？
th0588
その他
まったくわかりませんでした。
toshi-iwai
経理・財務
音声を音素にして辞書データで言語化して認識するってことですね。難しいので復習したいと思います。
sakana3
その他
もうすっかり実用化されている。テレアポとかお問い合わせセンターなんて仕事は大幅縮小しそう。
t_banban
メーカー技術・研究・開発
はきはきと話さないと認識できないかもですね。
oyobe_y
営業
日々の業務で使用している音声認識技術の簡単な仕組みを理解できた
akirakanno
営業
AIの学習能力は、そこに至るまでの気が遠くなる時間と細かな作業がある事を認識した
h-haru
その他
音の数値化ってすごい。
exeo_takahashi
営業
音声認識のロジックが理解出しました。
runkuma
販売・サービス・事務
音声認識の仕組みが良く理解できました。
sh-tsujimoto
メーカー技術・研究・開発
音声認識について理解できました。
oooooooo44
IT・WEB・エンジニア
音声認識は業務効率化において，とても活用できると思います。キーボードを打ちながら、別の指示を記録するなど，仕事の効率性を大きく変えうる可能性を持つと考えました。
bonjours
金融・不動産 関連職
音をＡＩが誤認識する仕組みも理解できました。
komanetzi
営業
音声認識とは音声をコンピューターが認識できるようA-D変換により数値化、それをベースに発された言葉の音素を特定、単語認識、単語同士のつながりから次に来る単語の予測で文章化する。という多くのステップを経て成立することがわかりました。それぞれのステップに膨大なデータが必要となることもイメージできました。日本語の音声認識においては、どこの企業のものが精度的にも高く、利用が先行しているのか知りたくなりました。
nekonyan
IT・WEB・エンジニア
辞書データは、方言認識もできるのでしょうか。方言は、失われていく言語と思っております。それが、データとして残ることは言語学の分野で有意義と思います。
pomuec
専門職
音声認識では、A-D変換を行なっており、音素や文章構成も含め適切な認識を行なっていることが分かった。標本化や量子化などA-D変換は工事担任者の資格で学べていたので、復習できた。
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
簡単な説明で音声認識のしくみがわかりました
kshimada
メーカー技術・研究・開発
音声認識も細かく見るといろいろな技術が絡んでいるのですね。
aqueous
メーカー技術・研究・開発
不良がつかう汚らしい言葉とかも学習しているのだろうか。すげー面白い。
noir_hpy
経理・財務
仕組みがわかりました
nakata0505
建設・土木 関連職
音声認識を業務で使用することはあまりないが、A/D変換は普段の業務で使用している。今後は、音声認識を利用してユーザーからの意見を正確に認識し、正しい回答ができるようにシステムを構築していきたい。
iwc_co
建設・土木 関連職
音声のデジタル化は、私が目的としている音声から整理された正確な議事録を作成することに活用
したい。
taka_miffy
経営・経営企画
音声認識の仕組みがわかりました。音素だけでなく前後の文脈から推測して認識しているところに驚きました。
kaneko-ju
IT・WEB・エンジニア
音声の数値化が分かりました。
sa-yamanaka
販売・サービス・事務
AIに関して難しかったですが、今後の未来に向けて色々なコースで学んで行きたいと思います。
celt
クリエイティブ
音声認識の仕組みについてよく分かった。数値データに変化した音声から音素を特定し、辞書データと付き合わせて単語を特定、さらにその単語から文章を作るという流れであった。誰が考えたのか知らないが、上手い考え方だと思った。
grateful
専門職
音声認識の仕組み学びました。
mishibya
建設・土木 関連職
音声認識の仕組みがわかりました。音声変換が誤変換する事の事情がわかり、勉強になりました。
rika05
販売・サービス・事務
音声認識の仕組み、理解できました
akira01552
販売・サービス・事務
興味深い内容でした。
kamakuramm
その他
もともとはアナログデータで、それを数値化するためにデジタルにするという過程が理解できました。
s-eguchi
営業
人によって声の周波数が違うと思いますので、その辺の処理はどうしてるのかが気になりました。
taniguchiy
営業
音声認識はこうやって認識してたことが勉強になりました
hiroyuki_oda
販売・サービス・事務
聞いてみると、なるほど！となりました。時代についていくのも必要ですね。
koh-i
営業
言語に音声波形を組合せている辞書があることが理解でき、これのブラッシュアップは日々行われていると想定されました。
nona0825
マーケティング
AIの音声認識の仕組みが理解できた。
vegitaberu
人事・労務・法務
コンピューターの音声認識のメカニズムを知ると、人間がどのように認識しているのかが気になりました。
fu-fu-fu
クリエイティブ
音声認識について理解が深まった。音は空気の振動なので、それを数値化するプロセスが興味ぶかかった。まずは「A-D変換」を行い、「音素の特定」、辞書と参照して「単語の特定」、その後「文章を生成」とステップを踏む様子が人の脳の中をのぞいているようで面白かった。
ryoshima
メーカー技術・研究・開発
処理の系統がなんとなく理解できた
_oioioi
その他
日常よく使う機能についての新しい知識が増えた
michiyone
営業
AIのスピーキング学習ができるアプリを使用したことがあります。英語の発音は難しく、自身では正しく発音したのに、AIには全く違う言葉になっていることもあり、本当に悲しくなりました。今回の学習中に、この時のことを思い出し、非常に参考になりました。ありがとうございました。
junmat
販売・サービス・事務
あらためて丁寧に解説をうけることで、A/D変換をサラっと理解できました。
melmb_kw
メーカー技術・研究・開発
Teamsなどの文字起こしの原理が理解できた。文字お越しを正確に行うためには音素のディクショナリにマッチする様にきちんと発話することが重要と考える。