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AIを適用しやすい課題・しにくい課題

現在、様々な業界で人工知能 (AI)をビジネスに活用することが多くなっています。ただし、AIを適用しやすい課題と、難しい課題があります。以下では、それぞれの課題について詳しく説明します。

AIを適用しやすい課題

AIは、パターン認識をするために最も有効です。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理などが挙げられます。これらの課題は、膨大なデータセットを使用して学習し、高い精度で予測を行うことができます。

AIは、自然言語処理にも有効です。例えば、機械翻訳、音声認識、テキスト分類などが挙げられます。これらの課題は、AIを使用して言語を理解し、適切な処理を行うことができます。

AIは、ロボット制御にも有効です。例えば、自動車運転支援、工場の自動化、ドローン制御などが挙げられます。これらの課題は、AIを使用して環境を監視し、最適な行動を選択することができます。

AIは、創造性を持つことができません。例えば、芸術作品や小説を書くことはできません。これは、AIが創造的な思考をするために必要な想像力や感性を持っていないためです。

上記AIの得意・不得意を含めて、

AIプロジェクトの立ち上げをする際には、検討する必要があります。

環境依存性：季節や時間帯、天候等、環境の変化が多ければ多いほど、AIを適用しにくくなります。
必要とされる精度：100%正解が出せるAIはまだ存在していません。そのため、80%, 90%程度の正解率でも活用できるのであれば、AIの活用を検討すべきですが、人命にかかわるサービスであれば、AIの活用は慎重に検討しないといけいないです。
データ入手の難易度
汎用性：構築した学習済モデルは、複数の用途に応用が効くかどうか

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