この記事でわかること
おはよう！今日は世界ののクラウドAIの開発者向けのサービス一覧を紹介するね。
このクラウドAIは、ビジネスユーザーが、深いデータサイエンス知識が無くても人口知能（AI)モデルを活用できるサービスだよ。今日はその最新情報を紹介するよ。
「稼ぐ力」を身に着けて、「必要とされる人財」になろう！
このボストンコンサルティングが開発した、分割表は主要なテクノロジ市場で競合しているのはどのプレーヤーでしょうか？こうしたプレーヤーの位置付けは、長期的にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？こ表は特定の市場におけるリサーチの集大成になりますね。
- 「リーダー(LEADERS)」は、ビジョンを実行できており、将来のポジションを確立。
- 「概念先行型(VISIONARIES)」は、市場の方向性を理解している、あるいは市場ルールを変えるビジョンを持っていますが、実行に移せていない。
- 「特定市場指向型(NICHE PLAYERS)」は、小さなセグメントに焦点を合わせることで成功を収めているか、焦点が定まっていないために他社よりも革新的ではなく、実績も他社を凌ぐものではない。
- 「チャレンジャー(CHALLENGERS)」は、現在高い業績を誇っているか、大きなセグメントを支配していても、市場の方向性を理解していることを示していません。
この記事でわかること
クラウドAIを、さっくりと学ぶ
まずは簡単に、クラウドAIのビジネス用途を見てみよう！実際にはもうみんな使ったことあるサービスもたくさんあるよね？例えばウェッブサイトを見ていて、「お困りですか？チャットで話しかけてみてください」ってテキストボックスが右端にでるよね。あれがIBMワトソンのAutoML(自動機械学習）で人間を模倣したやりとりが学習しており、その学習結果に応じて「人間が答えているように」答えてくれるね。
- AutoML（Automated ML）とは、自動的に最適な機械学習モデルを選択できる機能
- カスタムとは、もしニーズに完全に合致しない場合、そのニーズに合うようにカスタマイズするための機能
音声テキスト化または自動音声認識（ASR） – このサービスは、アナログ入力をテキスト出力に変換する計算言語学のサブセットです。このテキスト出力は、最終製品とすることもできますし、NLUモデルに入力してメタデータを抽出することもできます。パーソナルコンピュータやスマートフォンなど、多くのコンピュータデバイスには、何らかのASR機能が組み込まれています。NLG
例：アマゾンのAlexa 「そうですね、今日は天気が良いので、こんな音楽はいかがでしょうか？」と発声
このサービスは、自然言語処理（NLP）のサブセットで、機械による理解を扱います。テキストの入力を受けて、テキストからメタデータを抽出します。メタデータの抽出は比較的簡単ですが、テキストを入力した人の意図を理解することは難しく、多くの場合、補足的なモデルが必要となります。これらのモデルは、セマンティック技術、ディープニューラルネットワークモデル、またはその両方を組み合わせて構築することができます。NLUは多くの場合、チャットボットやバーチャルアシスタントのソリューションの一部として使用されます。これらのチャット、自動応答フレームワークは、企業やそのパートナーが、ホストされた言語サービスを補完するモデルを構築することを可能にし、企業がビジネスで必要とされる特定のユースケースをサポートするためにドメイン固有の学習を追加できるようにします。
例：IBMワトソン。 「お困りですか？チャットで話しかけてみてください」「それなら＊＊＊に電話を」
概念、データセット、知識ベースの最小限の記述などの機械的な表現や、顧客への手紙を生成する返信フォームなどの論理的なフォームから自然言語を生成するサービス。自然言語形式で配信されるテキスト本体は、データを言語に翻訳するものと考えることができる。NLGはNLPの相互関係にあります。
例： アマゾンで買い物した後に、「＊＊様、この度はありがとうございます。XX製品をお探しですが？」
このサービスは、テキスト入力をアナログ出力または音声に変換します。これは、通常のテキストから音声への変換、または音素などの記号的な言語表現を介して行われます。
例： 「へい グーグル！」 iPhoneのSiri 「おもしろい冗談ですね！」
このサービスは、ソース言語からのテキスト入力を、出力としてターゲット言語に変換します。これは、ある単語を他の言語の対応する単語に翻訳するだけではないため、非常に困難な作業です。言語構造の違いにより、このサービスの精度を高めることは非常に困難です。
例：グーグル翻訳
このサービスは、会話モデルやソーシャルモデルに通常入力される単語を分析し、ユーザーが選択した単語に基づいて、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな感情を持つ言語を分析します。このサービスは、アナログ入力のトーンを分析する他のサービスによって補完されることもあります。
テキスト分析 – 非構造化テキストをアルゴリズムで分析し、コンセプト、トピック、キーワードの属性などの要素を抽出して、メタデータとして追加するサービスです。
画像認識 – 通常、画像に含まれる物体や人物を識別するサービスです。一部の実装では、色やパターンなど、画像内の要素の属性を識別することもできます。このサービスの一般的な用途は、画像の中に人がいるかどうか、または興味のあるアイテムがあるかどうかを識別し、メタデータを追加して画像を分類またはタグ付けすることです。
このサービスは通常、画像認識と自動音声認識を組み合わせて、ビデオ内の人物やオブジェクトを識別し、ビデオの音声部分のトランスクリプトを作成します。一部のサービスでは、ビデオ内のオブジェクトや人物を識別し、ビデオの複数のフレーム間で人物の方向を追跡することもできます。
タイプされたテキスト、手書きのテキスト、印刷されたテキスト、画像やビデオに含まれるテキストの電子画像を機械でエンコードされたテキストに変換し、コンテンツにメタデータを追加するサービスです
様々な技術があるね。独学で短期間で学ぶためには、Udemy（ユーデミー）が最短。
通常だと高い受講料も、キャンペーン時に、購入すると非常にお得に購入する事ができるので、ぜひ何か学びたいものがあれば挑戦すべきでしょう。
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IBM,グーグル, アマゾン とマイクロソフトの弱みと強み
マット視点だと、まずは一つの言語を覚えて、それ以外は応用で読み替えるのがお勧め。例えばJavaを覚えてC++へ、JavaScriptをおぼえてTypescriptへ、Javaを覚えてkotlinへなど。ひとつの軸(言語思考)ができると、知識の引き出しからたくさん情報が繋がるので難しくないよ！ でもたくさんの言語があって、流行り廃りもあるので将来に向けてどの言語を選ぶかは、「稼ぐ力(会社でステップアップ、転職に有利、副業で稼ぐ)」や「守る力（リストラ対象から外れる、副業で残業分を稼ぐ）」に大きく関係するね。
では早速最新の人気言語をみてみよう！
1位(と4位）は、C/C++言語
1972年に開発されたコンパイル型プログラミング言語。コンパイル型プログラミング言語とは人間が書いたプログラムをコンピューターが理解できる形式に変換してくれるプログラミング言語。レジェンドともいる歴史ある言語であり、未だに根強い人気！一度習得すればロボットや組み込みIoTソフトウェアなど幅広い分野で活躍できるよ。特にC++言語はC言語にオブジェクト指向を加えたプログラミング言語。オブジェクト指向とは簡潔にいうとモノ（オブジェクト）とそのモノと振る舞いをスッキリを定義すること。C++言語はこのオブジェクト指向によって効率よくプログラミングができるように作られているよ。Googleの「Chorme」で使用されるなど、Webアプリや業務システムにこの C++言語は使われているね。C++はC言語の省メモリ且つ高速なプログラムも書ける上に、Java/Kotlinのようなエレガントなプログラムをかける良いを集めた言語だね。
2位は、人気のJava！
プログラミングの世界に数ある開発言語の中でも需要が高く、処理能力の高さから大規模なWebアプリでも用いられることが多い「Java」！”Write once, run anywhere”というスローガンが示すとおり、Javaはプログラムを実装すればコンピューターやOSに依存せず動作するという特徴があります。MacOSやWindowsといったOS間での互換性はもちろん、最近ではスマーフォンなどでもJavaによるアプリケーションが使われているよ。
他の言語と比べて理解しやすく、コード行数も他言語少なくて済むためプログラミング初心者におすすめだね。Pythonは膨大な数学的データを扱う数学ライブラリが豊富で、AIやディープラーニングに用いる機会が多いよ。
3位は、急上昇のPython！
1991年に開発されたオープンソースで運営されているスクリプト型プログラミング言語。Pythonは読みやすく書きやすいプログラミング言語として作成されたため、少ないコードで簡潔にプログラムを書けるよ！
他の言語と比べて理解しやすく、コード行数も他言語少なくて済むためプログラミング初心者におすすめだね。Pythonは膨大な数学的データを扱う数学ライブラリが豊富で、AIやディープラーニングに用いる機会が多いよ。
2025年 将来性のあるWeb APIは？
やはりディープラーニングやスクリプト言語が流行りだした、2013年からは「Python」が圧倒的人気だね。「Python」は仕事の自動化もできるし、クラウド（サーバーサイド）やアプリ（クライアントサイド）でも使えるからね。そしてなによりディープラーニングなどの、高機能な機械学習用ライブラリが豊富なことが要因だね。この「Python」人気で、減ったのがおそらく「C#」と「Java」だね。
Web APIの要となるのは「JavaScript」。サーバサイドの言語がGoとかPHPやJavaServletなどがたくさん存在しているの対して、JQuery,Vue.js,TypeScriptなどの基本となるのが「JavaScript」。
2025年 将来性のある言語は？
プログラミング学習者が、今後Python、JavaScriptなどいくつかの言語を学習しなければならないというのは変えがたい事実だね。残りの言語、例えばJava,C/C++はどうかな？たくさんの選択肢がある中、学ぶための努力に値する言語はどれだろうか？
マット視点では、長期のスキルセットで役立つのは、次の3つだね。
- C/C++言語
- Python
- JavaScript
あくまでもマットの意見だよ。でも上記言語が流行りの言語の源流となり、派生となり増えているのが一番の理由だね。同じ源流であれば新しい派生言語がでてきても1か月程度で身に着けられるよ！
少し先進的な言語で、WEB関連の会社に入るのであれば次がおすすめ。
- Go言語
- Kotlin or Flutter
ちなみに、今後将来性のあるPythonやC++言語を身に着けて、AIやディープラーニングを学ぶとよいことがあるのか？に答えるよ
その答えは、Yes。
なぜなら「人工知能ビジネス総調査」[1]によると、2020年度（見込）のAIビジネスの国内市場だけでも1兆1,084億円もの規模だね。[1]株式会社富士キメラ総研
世界を見ると2019年、CB Insights AI 100によると、3つの大陸、18の産業からAI企業が選出されているね。この中の一部新興企業のうち9社が大企業に買収され、4社がユニコーン(売却)になったね。とくにMicrosoft、Oracle、HSBC、General Electricなどとパートナーシップを結んだ企業も多いね。
つまり、AIやディープラーニングを学んで企業や復職で働けば、将来性のある企業とともにステップアップできるよ。
例えばMicrosoftが2018年に買収を表明したコードホスティングサービス「GitHub」で今、もっともコントリビューター人口が増えているプログラミング言語は、Googleが公式にサポートしているAndroidアプリ開発言語「Kotlin」だね。
Kotlinは約1年前にGoogleの公式サポート言語に追加された。それまで、公式にサポートされている言語はJavaとC++だけだったので、Kotlinにも注目だね。なぜKotlinやFlutterが中もされるかと言えば、ズバリ！マルチOS対応だね。AndroidやiOSなどに分かれたアプリを一つの開発言語で共通に開発したいから。もちろんJavaも一部対応でできていたけど、不十分なんだ。
では、最新の情報から「学ぶ必要が無い言語」はあるのか？一緒に考えて行こう！
- Perl
- Objective-C
- CoffeScript
あくまでの2021年の傾向として、上記は置き可能な言語の登場や、より高位（上位）の言語が登場して包括されたので敢えて選ぶ必要は少なくなったね。
自分にあったプログラミングの学び方
書籍と一緒に活用したいのがUdemy（ユーデミー）。
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初心者には、独学で難しい機械学習本を1ページ目から読み始めるのはおすすめしないよ！マットがおすすめするのは、オンラインで効率よくビデオや凝縮されたテキストでコースをざっと理解する事。ひとはだれでも、一緒に学ぶと理解が進みモチベーションが保ちやすよね。こちらのコースを学んだあとに、おすすめ書籍を参考書として使ってね！
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まずおすすめその１は、次の順番だよ。まずはマストアイテム”Python“ヘビ！だね。このスクリプト言語は非常にシンプルで、C++やJavaと比較してもプログラミング行数が圧倒的に少なく、簡潔にかけるよ。
次におすすめその2は、Pythonを使った機械学習の入門編だね。
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