自己紹介
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金子邦彦 （かねこくにひこ）（福山大学工学部）
【研究領域】
データベース応用、データベース基盤技術、高度データ利用
【実績】
・学術論文等：２７編、査読付き国際会議：７６編、その他講演多数
・教科書等：３
・授業担当経験：のべ２４科目
・科学研究費：のべ１１件 概算のべ数千万円 他大学との共同多数
・共同研究、受託研究など：のべ１０件 概算のべ一億円 国際共同
研究あり
・学部生、大学院生の指導経験多数
人工知能、画像処理、３次元コンピュータグラフィックス（VR含む）、
Webシステム、知的システムや社会システムの成功には、
データベースが必要 という気持ちで進めています
詳しくは http://www.kkaneko.jp/index.html
AIの基礎知識と導入
• 人工知能（AI，コンピュータに人間のような知的
な振る舞いをさせる技術）に関する基礎知識と応
用について学ぶ．
• 今回は，AIの基本概念，種類，活用分野，プログ
ラミングの基礎を理解する．
• AIの基本的な仕組みを学び，実践的なスキルを身
につけることを目指す．
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人工知能（AI）の学習のための指針
1. 実践重視： AIツールを実際に使用し、機能に慣れる
2. エラーを恐れない： 実行においては、エラーの発生の可
能性がある．エラーを恐れず，むしろ学習の一部として
捉えるポジティブさが大切．
3. 段階的学習：基礎から応用へと段階的に学習を進め，AI
の可能性を前向きに捉える
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学びへのアドバイス
1. 簡単なことからスタートし、段階的に複雑な内容へ
2. 自分自身の成長（さまざまな体験、知識の深まり、スキ
ルの向上、視野の広がり）を感じとる
3. 大事な基礎は繰り返し学習する
4. 知識を増やすため、パソコン操作を辛抱強く続ける
5. 難しい内容へのチャレンジ精神を持つ
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①多様な技術の理解
②コンピュータとプログラミングの基礎知識
③AIとプログラミングの深い関連性
これらの要素を総合的に理解し，技術者とし
ての能力を高め，新しい発見やアイデアの創
出につなげることを目指す．
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目標
1-1. AI入門
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AI 入門
• AI は、コンピュータが人間のような知的能力を持つことを目
指す技術
• AI の３要素
① 知能：思考や判断などの能力
② 知識：情報を収集・処理する能力
③ 学習：知的な能力が上達できる能力
これらの要素が組み合わさることで，高度な処理が可能となる．
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人工知能の応用例
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顔検知、顔識別
合成
画像のセグメンテーション
Webブラウザで翻訳を行う
Mate Translate (Web ブラウザ
Firefox のアドオン)
人工知能（AI）の応用分野の広がり
AIは私たちの生活や仕事を大きく変革する
• 人間の言葉、人間の声の処理
例：対話型AI（チャットボット）、自動翻訳サービス
• 視覚情報処理
例：物体検知（自動運転車の障害物検知など）
• データ分析と予測
例：顧客行動予測
• 自動化、最適化
例：工場の最適化、スマートホーム
• 合成
例：画像生成、画質改善、顔の３次元化
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AI の利点
• 24時間365日の稼働
• 大量データの高速処理能力
• 人間が見落としがちな細かいパターンの検出能力
• 反復作業の効率化
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AI の課題
《欠点》
• 創造性や柔軟性の限界
• 予期せぬ状況への対応の難しさ
• 倫理的判断の必要性
• データ品質による結果への影響
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1-2. AIの応用分野と可能性
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AIによる物体認識，人物認識
• 物体認識技術
• 物体検出
• セグメンテーション（画素単位の認識）
• 人物認識技術
• 顔検出
• 顔のキーポイント（目，鼻，口など）の検出
• 顔識別（顔からの人物特定）
• 表情の自動判定
• 目の動きの追跡
• 人体姿勢推定
• これらの技術は，セキュリティシステムやヒューマンイン
ターフェースなどに活用されている
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物体認識
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車両の場所と向き（前なのか後ろなのか）の検出
物体認識とセグメンテーション
• 人間の「目」の一部機能をコンピュータで再現．
画像の中のオブジェクトを，人工知能が発見・検知
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元画像
人工知能による読み取り結果
(DeepLabv3+ を使用)
自動でのぼかし
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人工知能は，手を自動でぼかし，プライバシ保持などに役
立てることができるようになってきた
（HypoX64/DeepMosaics を使用）
顔検出
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顔検出（顔の位置，大きさの情報）
顔検出
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群衆の数のカウント
(FIDTM を使用)
元画像
目の動きの追跡
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目の動きの読み取り
（Pupil Tracker を使用）
顔のキーポイント
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顔のキーポイント（目、鼻、
口など）の読み取り
元画像
顔のキーポイント
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キーポイント５個
を線で結ぶ
キーポイントを手
掛かりに，眼鏡と
髭をつける
顔識別（顔からの人物特定）
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younes
表情の自動判定などを行うオンラインサービス
元画像
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画像分類の結果
URL：https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
表情の自動判定
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表情の自動判定
「驚き (Surprised)」と判定
されている
人体姿勢推定
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人体の姿勢を読み取り
（OpenPose を使用）
人体姿勢推定
人体の姿勢を読み取り
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人体の姿勢を読み取り
３次元情報処理と合成技術
• ３次元情報処理と合成
• 写真からの顔の3次元化
• 複数の写真からの3次元データの合成
• 人間の言葉の合成
• 対話型AI（チャットボット）
• 翻訳
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写真からの顔の３次元化
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写真からの顔の３次元化
（3DFFA を使用）
複数の写真からの3次元データの合成
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様々な方向から撮影した写
真
３次元データをAIで合成
対話型AI（チャットボット）
文章の翻訳、要約のほか、相談や自由なアイデア出しに
自動翻訳サービス
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DeepL の URL: https://www.deepl.com/ja/translator
現実には存在しないビデオの合成
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＋
→
写真 ビデオ
フェイクビデオ
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AIの可能性
• 生産性の向上：人間がより創造的な仕事に集中できるよう
に
• 科学技術の発展：膨大なデータから人間には見つけにくい
パターンを発見、新薬の開発や疾病の早期発見、農業の発
展など
• コミュニケーションの壁の除去：言語の壁などを超えたコ
ミュニケーションの支援
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AIの社会的影響と責任ある活用
• 人間主導の判断
AIはあくまで人間を支援する道具．最終的な判断は人間．
• 個人情報の適切な取り扱い
AIは人間が運用している．AIが危険というよりも，AIの運
営者が危険な場合がある．
• 偽情報への対策
AIの悪用により偽情報の生成が極めて容易に．複数の信頼
できる情報源を参照する習慣が大切．
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ここまでのまとめ
• AIの主要応用分野
言語・音声処理（翻訳、チャットボット）、視覚情報処理
（物体識別、顔認識）など
• AIがもたらす可能性
生産性向上、科学技術の飛躍的発展、コミュニケーションバ
リアの低減
• AIの責任ある活用
個人情報の慎重な取り扱い、偽情報への警戒と情報確認
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演習１．
さまざまなAI
ページ３６～４０
【トピックス】
• 翻訳サイト DeepL による翻訳
• AIと将棋対戦
• AIを用いて言葉を絵に
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さまざまなAIとの対戦ゲーム
• ぴよ将棋 https://www.studiok-i.net/ps/
ブラウザ上で動作する無料の将棋ゲーム。スマホアプリ版もある。
様々な難易度のAIと対戦可能で、初心者から上級者まで楽しめる
• 将棋ウォーズ https://shogiwars.heroz.jp/
ブラウザ版とスマホアプリ版があり、AIとの対戦や他のプレイ
ヤーとの対戦が可能。登録必要。初心者から上級者まで楽しめる。
• Egaroucid for WEB（オセロ） https://reversi.simaenaga.net/
ブラウザで動作するオセロ。Windows 版もある。シンプルなイン
ターフェース。登録不要でプレイ可能。
• lichess.org（チェス）https://lichess.org/
無料でオープンソースのチェスプラットフォームです。AIとの対
戦、オンライン対戦、パズルなど様々な機能。
• 囲碁 - Online-Go.com https://online-go.com/
ブラウザベースの囲碁プラットフォームで、AIとの対戦やオンラ
イン対戦が可能。登録必要。初心者向けのチュートリアルもある。
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人工知能に期待される役割
• 人間の仕事の補助や代行。人間との協働。
人工知能は、単純なタスクや反復的な作業など、人間にとっ
て退屈な仕事を代行できる。
• 迅速な判断
膨大な量のデータの処理、高速な計算が得意。人間のミスを
減らすことにつながる。
• 新たな創造性や価値の創出の可能性
人間の知覚を超えたセンサー、情報ネットワークの能力を組
み合わせて、新たな分野の開拓や価値の創出が可能に。
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1-3. 人工知能の種類
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人工知能の種類
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ルール，知識による人工知能
人間がルール，知識をコン
ピュータに与えることによ
る人工知能
機械学習
コンピュータがデータを使用
して学習することより知的能
力を向上させる技術
人工知能
（知的なITシステム）
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機械学習は，コンピュータがデー
タを使用して学習することにより
知的能力を向上させる技術
• 情報の抽出：データからパター
ンや関係性を自動で見つけ出す
能力を持つ
• 知的なタスクの実行：予測，分
類などの知的なタスクを実行
機械学習の基本
機械学習における訓練データの役割
訓練データ
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学習
学習者
３種類に分類済み
• 訓練データは，機械学習の学習に使用されるデータである．
• データを用いた学習により，コンピュータは分類や予測な
どの知的な能力を獲得する．
例：画像分類では分類済みの大量データを使用する．
機械学習の学習プロセス
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②学習の実行：
データを用いてパターンを学習
データを用いて学習を
行う．学習の結果、文
字認識の能力を獲得．
プログラム
①データの準備：
目的に応じた訓練データを準備
③タスクの実行：
新しいデータを処理
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機械学習の特徴
• データを用いて知的能力を向上
• 自動でデータのパターンを抽出
• さまざまなタスクを自動実行
応用事例
画像理解、自然言語処理、予測
など多数
機械学習の定義：
• 訓練データを用いて学習し、その結
果として知的能力が向上
• 訓練データの追加により、さらに知
的能力が向上する可能性
機械学習まとめ
1-4. プログラミングの基本
と意義
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• コンピュータは，プログラム
に従って動作
• プログラムは，コンピュータ
に指示を出し，所定の作業を
遂行させる
コンピュータとプログラム
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• プログラムを設計し作成する
プロセス（プログラミング）
は，創造的な活動
• アイデアを形にできることが，
プログラミングの魅力
プログラミング
① プログラムとアプリケーション
プログラムが動作し，アプリケーションの機能を実現
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Web ブラウザ
ワープロ
（マイクロソフト・ワード）
② プログラムは，コンピュータの動作をコント
ロール
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Python 言語を使って
ニューラルネットワーク
を作成．AIシステムを構築
プログラムは，コンピュータの動作を細かくコントール
③ プログラムは，コンピュータ間の連携にも
役立つ
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利用者
コンピュータ
利用者
サーバは，サービスを提供する
ITシステム
ネットワーク
コンピュータ同士の接続でもプログラムが必要．
コンピュータ
コンピュータ
プログラミングの目的
• プログラムは，コンピュータに指示を出し，
所定の作業を遂行させる
• 複雑な作業も自動化し，効率化することが可
能
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Python プログラムの
ソースコード
プログラムの
実行結果
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① プログラムの内容によって，
コンピュータはさまざまな作
業を実行できる
② プログラムを利用すること
で，多くの作業を自動化でき
る
③ プログラムで行った作業を
いつでも再現できる．
④ プログラムは柔軟性がある．
変更により，プログラムの動
作を簡単に調整できる
プログラミングの利点
プログラミングの基本と意義まとめ
• コンピュータは，プログラムの指示に従って動作す
るものである．
• プログラミングは，創造的な活動としてプログラム
を設計・作成することである．
• プログラムは，コンピュータの動作を詳細にコント
ロールする．
• プログラムを活用することで，複雑な作業も自動化
が可能である．
• プログラムは，作業の再現性と柔軟な変更が可能と
いう利点を持つ．
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1-5. Python言語の特徴とプ
ログラミングの可能性
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• Python は多くの
人々に利用されてい
るプログラミング言
語の１つ
• 読みやすさ，書きや
すさ，幅広い応用範
囲が特徴
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Python
Python 言語が広く使用されている理由
文法のシンプルさ
• Python は，直感的で読みやすい文法
• 例えば、print で簡単に出力できる、if や else で条件分岐、for や
while で繰り返し（ループ）
拡張性
• 多岐にわたる分野で利用が可能
• 例えば、関数やクラスを定義するための def や class、継承やオブ
ジェクトの属性名と値を操作するための super や vars などがある。
柔軟性
• シンプルなスクリプトも、高度なプログラムも作成可能
• オブジェクト指向の機能を持ち、__init__ や self のようなキーワード
を使用してクラスを利用できる。
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trinket
• Trinket はオンラインの Python、HTML 等の学習サイト
• ブラウザで動作
• 有料の機能と無料の機能がある
• 自分が作成した Python プログラムを公開し、他の人に実
行してもらうことが可能（そのとき、書き替えて実行も可
能）
• Python の標準機能を登載、その他、次の外部ライブラリ
がインストール済み
matplotlib.pyplot, numpy, processing, pygal
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• ソースコードは，プログラミ
ング言語で書かれたプログラ
ムのもの
• 人間も読み書き，編集できる
• ソースコードにより，プログ
ラムの動作を理解し，必要に
応じて改変できる
ソースコード
演習．
Python プログラムの実行
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演習．
簡単なプログラムでも
さまざまなことが可能
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プログラミングの可能性
• 人間の力を増幅し、私たちができることを大幅に広げる
• シミュレーション、大量データ処理、AI連携、ITシステム
制作など、さまざまな活動で役立つ
• プログラミングはクリエイティブな行為
• さまざまな作業を自動化したいとき、問題解決したいとき
にも役立つ
• 論理的思考力の向上
• 問題解決能力の育成
• デジタル社会での必須スキル
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プログラミングの応用分野
• Web開発
フロントエンド（HTML, CSS, JavaScript），バックエンド
（Python, Django, Flask）
• データ分析
ビッグデータ処理，統計分析，データビジュアライゼーショ
ン
• 人工知能
自然言語処理，コンピュータビジョン，予測モデリング
• ゲーム開発
2Dゲーム，3Dゲーム，モバイルゲーム
• IoT（Internet of Things）
センサーデータの収集と分析，スマートホームシステム
• サイバーセキュリティ
ネットワークセキュリティ，暗号化技術
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Python 言語の特徴とプログラミングの可能性まと
め
• Pythonは直感的で読みやすい文法を持つプログラ
ミング言語．
• 文法のシンプルさ，拡張性，柔軟性が特徴的である．
• Pythonは基本的な計算から高度なプログラミングま
で幅広く対応可能である．
• Web開発，データ分析，AI，ゲーム開発など応用分
野が多岐にわたる．
• プログラミングは人間の能力を増幅し，創造的な活
動を支援する．
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プログラミングにおける注意点 ①
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1. コンピュータにも，できないことがある．全ての
問題を解決できるわけではないことを理解しよう，
2. コンピュータを使用するからといって，計算が常
に完全に正確であるとは限らない．特に複雑な計
算を行う場合には，精度に注意が必要．
3. 人間がプログラムを作る際には，書き間違い，勘
違い，思い込みなどによるミスが起こり得る．
プログラミングにおける注意点 ②
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4. ミスがあり得るため，「プログラムが期待通りに
動いているか」を確認するテストは非常に重要．
5. ミスの回避のため，抽象化、モジュール，標準ラ
イブラリの活用などの様々な手段を知っておく．
6. 性能や精度を追求し，問題を解決するために，既
存のアルゴリズムを知っておく
