まだ熱い！ディープラーニング関連銘柄┃人工知能(AI)技術の進化を見る

 

人工知能(AI)関連銘柄が一大テーマとして注目を浴びる中、人工知能の進化に欠かせないディープラーニングにも注目すべきです。

 

なんと言っても、ディープラーニングは進化によって人間を超えるレベルまでやってきました。

 

人工知能と人間の戦いも注目度を集めましたが、関連銘柄は今後も注目度は高いです。

 

急速な進化を遂げている人工知能、ディープラーニングは関連銘柄にも大きな刺激を与えると見られています。

 

そこで、今回はディープラーニングについて見ていきましょう。

 

1.コンピューター自ら学習するディープラーニング

人工知能と合わせてよく聞く言葉に「ディープラーニング」がありますが、今回はその内容に迫ってみます。

 

1-1.機械学習の一部

ディープラーニングを説明するには、難しい言葉や長文になってしまう為、簡単に説明していきます。

 

ディープラーニング＝「深層学習」という機械学習の一部で、コンピューターが人間のように多くの情報から学習するということになります。

 

抽象的なものから特徴を探し出し、自動的に認識するといったものです。

 

人工知能という大きな枠組みの中の一部であり、従来からあった機械学習の進化版とされています。

 

数十年前からディープラーニングのアイディアはありましたが、膨大なデータ処理を実用的な時間で可能にする技術がなかったことや、大量のデータを収集できる環境がなかったことで、現実的ではありませんでした。

 

しかし、近年

コンピュータの処理能力が向上

大量のデータがインターネットで集めること可能になった

 

これら技術の進歩により、ディープラーニングは急速に実用化が進んでいます。

 

ディープラーニングの仕組みとしては、人間の脳の神経回路「ニューラルネットワーク」をモデルにした手法で、より深いレベルで学習します。

多層からなる構成で学習が可能なため、高い精度で特徴を認識できます。

 

1-2.ディープラーニングでできること

では、ディープラーニングで何ができるのか。

主に、画像の認識や、人の声の認識といった複雑な判断ができるようになります。

 

例えば、有名なものとしてGoogleの「ネコの概念」があります。

 

人間ならネコの画像や動画、実物などを見てすぐにネコと認識できますが、それをコンピューター自ら判断しネコと認識したというものです。

 

研究の内容としては、YouTubeの動画から1000万枚のネコの画像を元にコンピュータがディープラーニングを行い、自力でネコを学習する流れです。

1000万枚のランダムで選ばれた画像には人間の顔や体といった画像も含まれていたが、ネコの特徴を自動的に見つけ出して最終的にネコと認識しました。

 

これがどう凄い技術なのかというと、画像には「色の違うネコ」や「毛並みの違うネコ」など、様々なネコの画像があることでネコという概念が抽象的です。

 

そんな抽象的な画像からディープラーニングでネコの特徴を見つけ、認識したというのが凄いことです。

これに使われた技術がディープラーニングで、人工知能と合わせ注目度が高くなっております。

 

▼人工知能に関して詳しくはこちら

2019年も最強テーマ！本命の人工知能(AI)関連銘柄とは？

 

 

 

2.ディープラーニングが人間との頭脳戦で勝利

上記のように、ディープラーニングは人工知能の一部として大きく進化してきましたが、人間との戦いや関連銘柄の動きにも注目です。

 

2-1.最強の人間VS人工知能(AI)との戦い

チェス┃「IBMのディープブルー」

　1997年5月：IBMが開発したAIディープ・ブルーとチェスの世界チャンピオンとチェス六番勝負。

　ディープブルーがガルリ・カスパロフ氏に勝利

 

将棋┃「山本一成氏のponanza」

　2013年3月：第2回将棋電王戦において佐藤慎一四段との対局。

　ponanzaが佐藤慎一氏に勝利

 

　2017年5月：第2期電王戦で佐藤天彦名人と対局

　ponanzaが勝利し、将棋界の頂点である佐藤天彦名人を倒した

 

囲碁┃「GoogleのAlphaGo」

　2016年3月：Googleが「AlphaGo」を開発。囲碁界のトップ棋士であるイ・セドル九段との勝負

　AlphaGoがイ・セドル九段に勝利

 

　2017年5月：Googleの「AlphaGo」と世界最強の囲碁棋士カ・ケツ氏との勝負

　AlphaGoがカ・ケツ氏に勝利

　この勝負の後、AlphaGoが囲碁を「引退」すると発表し、衝撃を与えました。

 

このように、チェス、将棋、囲碁の最強棋士達が次々と人工知能の前に敗れました。

特に囲碁はチェスと比べてとてつもない複雑さをもつと言われていますが、GoogleのAlphaGoは世界最強の囲碁棋士に勝利。

 

このことからも、人工知能、ディープラーニングの進化が凄いレベルになってきたと分かります。

 

2-2.戦いの裏で刺激された関連銘柄

2016年3月に行われた、Google「AlphaGo」VS囲碁界のトップ棋士「イ・セドル」との戦いが行われ、世界中から注目を集めていましたが、その裏では関連株が刺激されていました。

銘柄	安値	高値	倍率
【3905】データセクション	440円	1,384円	わずか2ヶ月程度で倍率3.1倍
【3906】ALBERT	1,413円	3,285円	わずか1ヶ月程度で倍率2.3倍

 

プロ棋士に人工知能が勝てるようになるのは10年以上かかると言われていましたが、この対決によりディープラーニングの進歩が注目され、人工知能、ディープラーニング関連銘柄が大きく動きました。

 

その後2016年4月に行われた、将棋の電王戦にも注目が集まり、再び人工知能、ディープラーニング関連銘柄が刺激され、上値を伸ばす銘柄も続出しました。

 

ここでも、将棋ソフト「PONANZA」が勝利し、人工知能、ディープラーニングが注目度を再び高めました。

人工知能、ディープラーニングは様々な話題性も多く持つことから、今後も関連銘柄は注目されやすいでしょう。

 

 

 

3.政府も力を入れるディープラーニング

ディープラーニングの一部として人工知能の進化には必要不可欠で、国策にもなっています。

 

3-1.利用法や応用出来る分野

ディープラーニングは政府が2016年7月に「次世代人工知能推進戦略」として戦略を掲げて取り組んでいる国策です。

 

日本が直面する社会的課題である、

「高齢化社会」「少子化による労働力不足」「多発する自然災害」

これらの解決にAIを有効活用することを挙げています。

 

特に、高齢化と少子化による労働力不足が懸念され、人工知能を活かすことで企業における業務効率の改善などが見込めます。

 

実際、2012年の国際的画像認識の大会ILSVRCでは、ディープラーニングのエラー率が15％台と好成績を収め、その後の研究結果では3.5％までエラー率を下げることができているとの研究成果をあげています。

これにより人間の精度を超えたことになります。

 

この結果からも、今まで人間でした出来なかった作業を人工知能に任せることができるようにもなるので、新たな製品やサービスが生み出されたり、生産の効率化により人工知能が社会問題に貢献していくと見られております。

 

ディープラーニングは人工知能と合わせ国策であることと、その技術は人間の精度も超え始めていることから、関連銘柄も今後大きな動きとなるでしょう。

 

3-2.大手企業5社の動き

では国策の「次世代人工知能推進戦略」で取り上げられている大手企業の取り組み事例を確認しておきましょう。

 

日立製作所(6501)

電子カルテからあらかじめ用意した学習データに基づき、答えを高精度で抽出する技術を開発。これらの機械学習手法を導入したサービスを提供している。

また、人工知能技術を活用した経営の課題を解決、支援する「Hitachi AI Technology／業務改革サービス」を展開。

---

NEC(6701)

カメラ画像などからディープラーニング技術を利用し不審者の自動検出する画像認識を実現した「画像解析版」と求職者の適性にあった求人企業の紹介を実現する「人材マッチング版」の2種類のソフトウェア「NEC Advanced Analytics – RAPID 機械学習 V1.1」を提供しています。

---

富士通(6702)

ディープラーニングによる、中国語の手書き文字認識で人間を超える認識精度を達成。中国語の手書き帳票の処理の効率化を可能にしている。

また、人工知能技術を活用した対話型質問応答技術を開発、海外の病院と共同研究で精神疾患の発症トリガーを発見、新しい対策や治療法の確立に取り組んでいます。

---

パナソニック(6752)

「Panasonic AI」というWeb サイトを開設し、人工知能技術の研究・開発ビジョンを紹介している。

また「パナソニックラボラトリー東京」を設置し、人工知能などに関する研究を実施。社内の人工知能教育プログラムの拡充のため、人工知能技術者に特化した採用を予定している。

---

シャープ(6753)

家電をインターネットに接続して人工知能化し、もっと人に寄り添う存在にするとのコンセプトで、モノの人工知能化を推進している。

また、音声対話による自然なコミュニケーションができるロボット電話「ロボホン」を発売。写真撮影や二足歩行なども可能。

 

 

 

4.注目のディープラーニング関連銘柄

それでは、今後も注目すべきディープラーニング関連銘柄を見ていきましょう。

 

4-1.【3666】テクノスジャパン

市場	東証一部
業種	情報・通信業
単位	100株
比較される銘柄	ブレインパッド、野村総合研究所
注目ポイント	人工知能分野でも飛躍する注目の企業

同社は2012年のジャスダック上場からスピード昇格を遂げている企業で、基幹業務システムの導入コンサルティングや人工知能の分野でも成長を見せております。

 

子会社が統計アルゴリズムを活用した人工知能製品「scorobo」を発表するなど注目の1銘柄です。

 

4-2.【3744】サイオステクノロジー

市場	東証二部
業種	情報・通信業
単位	100株
比較される銘柄	ソルクシーズ、日本ユニシス
注目ポイント	幅広くITサービスを展開

同社はオープンソースソフトやクラウドなどを中心に幅広くITサービスを展開しています。

 

ディープラーニングの機械学習機能搭載ITオペレーション分析ソフトウェア「SIOS iQ」をリリース。

 

2017年3月にはアマゾンウェブサービスのクラウド環境へのデータベースの移行を支援するソリューションの提供を開始したと発表するなど、関連銘柄として注目の銘柄です。

 

4-3.【3906】ALBERT

市場	東証マザーズ
業種	情報・通信業
単位	100株
比較される銘柄	ブレインパッド、エイジア
注目ポイント	ディープラーニングなどの分析力に強みを持つ

同社はディープラーニングによる画像解析サービスを行うなど、分析力に強みを持ちデータソリューション事業などを展開しています。

 

2017年4月にはディープラーニングを用いた図形商標の類似画像検索システム「Deepsearch Logo」を開発し、東京都渋谷区と人工知能を活用した実証実験を開始するなど今注目の銘柄です。

 

4-4.【3680】ホットリンク

市場	東証マザーズ
業種	情報・通信業
単位	100株
比較される銘柄	インテージＨ、マクロミル
注目ポイント	東京大学、電通パブリックリレーションズとの共同研修を開始

同社はソーシャルビッグデータ分析ツールの「クチコミ＠係長シリーズ」やSNS監視「e-mining」を提供しています。

 

ディープラーニングなどの人工知能技術を積極的に活用し新機能リリースしていることや、2017年6月には東京大学、電通パブリックリレーションズとの共同研修を開始するなど、積極的な動きから見ても、今後の動きが期待できる銘柄です。

 

5.まとめ

ディープラーニングは技術の進歩により、人間を超える勢いで進化しています。

 

また、ディープラーニングは人工知能と合わせ注目度が高まることからも、投資でも注目していきたいセクターとなります。

 

今後も引き続き注目のディープラーニング、人工知能関連銘柄は注視していきましょう。