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
人工知能（AI）を学ぶことのメリット
• 社会のニーズ
• 多様な分野でのAI活用：医療診断、創薬、金融のリス
ク分析や自動取引、向上の品質管理、AI農業
• ビジネスチャンスの拡大
• 個人の成長
• 活躍機会の増大：様々な企業がAI人材を募集
• キャリアアップ、新たな挑戦の機会
• AIの効果
• AIツールを活用した業務効率向上、時間短縮
• スマートフォンやパソコンを使った手軽なAI活用
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人工知能（AI）の上達へ向けて
1. 実践重視： AIツールを実際に使用し、機能に慣れる
2. 第１回は、AIを協力者として捉え、効果的なコミュニ
ケーション方法を学ぶ
3. AIの可能性を前向きに捉える
4. 好奇心、学ぶ意欲の重視：AIの活用は、特別な才能や忍
耐を必要としない
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「第１回」のアウトライン
①AIの概要と学ぶメリット
②AIの主要な応用分野（言語処理、画像認識など）
③チャットボット（対話AI）の特徴と活用例
④AIとの対話演習の手順とヒント
⑤AI活用における注意点
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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：情報を収集し、処理する能力
③ 学習：知的な能力が上達できる能力
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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)
AI の利点と欠点
《利点》
• 24時間365日稼働可能
• 大量データの高速処理
• 人間が見落としがちな細かいパターンの検出
• 反復作業の効率化
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AI の利点と欠点
《欠点》
• 創造性や柔軟性に限界がある
• 予期せぬ状況への対応が苦手
• 倫理的判断が必要な場面では人間の介在が必要
• 学習時に用いられたデータの品質や偏りによって、AI の結
果が悪化する
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1-2 人工知能（AI）の応用分
野と可能性
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人工知能（AI）の応用分野
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：自動運転車の障害物検知、セキュリティシステム
• データ分析と予測
過去のデータを基に将来予測。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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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
視覚情報処理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