最近ちょっと聞くことが多い数理最適化。 エーアイとどう違うなかなと思った時にチラ見して3分でわかった気分になる資料

1. AIと最適化の違いを
うっかり
聞いてしまう前に

2. 最適化の話をしたときに出る質問 Top3
Ｑ「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
Ｑ「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
Ｑ「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
ほぼ100%聞かれます。

3. とりあえず、お茶を濁す解答Ｔｏｐ３
Ａ「コンピュータが人の代わりに最高の答えを見つけてくれるという意
味ではＡＩ（人工知能）の一つと考えられますね！」
Ａ「ＡＩは大量のデータがないと使えませんが、最適化はルールが分か
っていれば使えます」
Ａ「業務的な観点から述べると、ＡＩは今後どのようになるかという予
測に用いられ、最適化はその後のどのように手を打つかに用いられま
す」
… もう勘弁してくれ。AIって何か知ってて聞いてるのか？？ …

4. AIや最適化の出番
AIや最適化をコンピュータで行う以上、対象はデータです。
データ源
・デバイス(IoT/携帯）
・センサー
・キーボード入力
・カメラ
・ネットワーク
：
データ収集/ETL
・Apache Kafka
・Apache Storm
・Apache NiFi
・AmazonKinesis
・Logstat
etc
データ蓄積/集計
・分散DB、NoSQL
(Bigtable、Hive)
・ＲＤＢ
・分散ストレージ
(HDFS他)
高度な分析
・AI
計画、対策
・最適化
出力（ディスプレイ、プリンタ、IoTデバイス、ロボット、パワーポイント...）
では、データってどう処理されているの？

5. 分析の種類
Descriptive Analytics
記述的分析
過去から現在、
どうだった
Diagnostic Analytics
診断的分析
過去から現在、
何が起こった
Predictive Analytics
予測的分析
現在から未来、
どうなる
Prescriptive Analytics
処方的分析
今とるべき
アクション

6. AI（えーあい）って？
AI自体がくそ曖昧で広い範囲を指す。ほとんどの人はAIが何かわかっていない。
AI
ルールベース
機械学習
教師あり学習
・ディープラーニング
教師なし学習
・クラスタリング
・GAN
・主成分分析
・アソシエーション分析
強化学習
必要なデータ量
多 小
ルール（モデル）の明瞭さ
不明瞭 明瞭
（なんか賢いプログラム）

7. 最終的な解答としては
AIという定義は曖昧であり、非常に広義のテクノロジーを含んでいます。AI自体が前に記載した様々なタ
イプがあります。
そのため、データが大量にいる、事前にルールがわからないもの、わかるものなど様々ありますし、ク
ラスタリング等 実は最適化と同義のものも含んでいます。
予測分析のモデル生成は「あるモデルに基づいた出力誤差の最小化」ととらえることができ、最適化を
内包しています。
なので、AIの一つ一つのテクノロジーと最適化についての議論はできますが、あいまいな”AI”との比較は
できません。
Ａ「ＡＩは大量のデータがないと使えませんが、最適化はルールが分
かっていれば使えます」
を嚙み砕いて…

8. 参考
https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_5.pdf