最近AIは聞き飽きた。 数理最適化、量子コンピュータというのもよく聞くけど、何がちがうのか。 勉強会出たので、せっかくなので聞いてみよう と思った時に読む資料

1. AIと数理最適化の違いを
うっかり
聞いてしまう前に読む資料
～解答者の葛藤を和らげてあげるために～

2. 数理最適化の話をしたときに出る質問 Top3
質問１「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
質問２「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
質問３「ＡＩと最適化何が違うんですか？」
ほぼ100%聞かれます
(気持ちはわかるけど、逆に「なぜ人類はこの質問をしてしまうのか？」と聞きたい)

3. 頑張ってひねり出した解答Ｔｏｐ３
答１
答２
答３
「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！ ハハハ」
「ＡＩは大量のデータがないと使えませんが、数理最適化はルールが分かってい
れば使えます。」
「ＡＩは今後どのようになるか つまり予測分析であり、最適化はその後のどのよ
うに手を打つかつまり計画のための分析という違いがあります」）
…もう勘弁してくれ。
AIが何か知ってて聞いてるのか？（ワシも知らんけど）

4. そもそもAIって何ですか？
世界で最も納得がいくAI説明
https://twitter.com/matvelloso/status/1065778379612282885
機械学習とＡＩの違いは、
Pythonで書かれていたら機械学習で、
パワポで書かれていればＡＩ！

5. 少し真面目に、AI（えーあい）の定義
AIの明確な定義はなく、「お、知能っぽいゾ」という処理や技術を指す。
現在のトレンドは機械学習だが、それ以外のAIも存在する（というかそちらのほうが歴史が長い）
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
逆強化学習
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）

6. AIと数理最適化は比べられるのか？
AIや数理最適化の対象はデータであり、データ分析のツールとして比較できる。
＊これは利用側からのカテゴライズです。ちゃんと勉強する人からすると「いやいや、データ分析のためのモノじゃないし…」はごもっともですがスルーしてください。
記述的分析：何が起きたか？
診断的分析：なぜ起きたのか？
予測的分析：何が起きるのか？
処方的分析：何をすべきか？
最適
化
データ蓄積/集計
(RDB,NoSQL)
データ収集・可視化
(Message Queue,ETL)
予測
処方
AI

7. 私の最終的な解答
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。
例えば、大量のデータから規則性を見つけ出し、その規則性の再現を行うディープライニングのような
タイプのAIや、ルールがわかっている事象に対してルールに基づき処理をするルールベースの処理を行
うタイプのAI、その他、処理対象のデータそのものの特性を利用してグループ分けする クラスタリング
のようなタイプのAIなどがあります。
実はクラスタリング等は最適化そのものです。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」を目的関数とした最適化問題ですので、その処理過程に最適化を内包しています。
したがって、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
較については一言ではご説明できません。
「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」と答えるわけです。
をあきらめて嚙み砕いて…

8. 付録

9. 付録１
https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_5.pdf

10. 付録２
https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_5.pdf

11. AIと数理最適化は比べられるのか？
AIや数理最適化の対象はデータであり、データ分析のツールとして比較できる。
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
・Message Queue
・Data Streaming
・CEP(Complex Event
Processing)
データ蓄積/集計
・RDB
・分散DB、NoSQL
・分散ストレージ
予測・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、人間、パワーポイント...）
では、データの分析はどのような種類があるのか？
＊これは利用側からのカテゴライズです。ちゃんと勉強する人からすると「いやいや、データ分析のためのモノじゃないし…」はごもっともですがスルーしてください。

12. 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
つまり、ＡＩと最適化では 使われるフェーズ（用途）が違う
分析の種類で分けてデータ処理過程を見ると…