難易度：★☆☆☆☆
はじめに
いやほんま、最近「AI」って言葉を耳にせん日なんてないやんか。どっち向いてもAI、AI、AI！ そのうち家の掃除も料理もみーんなAIにやってもらって、自分はゴロゴロするだけ…ちゅう夢みたいな時代が来るかもしれへん。愛（AI）は地球を救う！…やとええんやけどなぁ（しらんけど）。
「で、結局AIってどないして動いてるん？」
そう思う方もおるやろし、そんな「今さら聞かれへんかも…」ってモヤモヤしとる疑問を解消すべく、今回はAIの超基礎・入門編をざっくりやさし～く解説していくで。医療の例を交えつつ、AIがどないして勉強（学習）して、どないして予想や判断（推論）しとるんか、たこ焼き食いながら見ていこうや！せやろ？あめちゃんいる？
そもそもAIって何やろ？
AI（人工知能）っちゅうのは、「人間みたいに勉強したり考えたり推理したりするコンピュータシステム」のことや。医療の世界やと、患者さんの症状とか検査結果を解析して、診断や治療方針のサポートをしてくれたりするんやで。
ちょいと専門用語をまとめたんで、ざっくり頭に入れといてな。
- AI（Artificial Intelligence／人工知能）
広～い意味で、「コンピュータで人間のような知能を実現する技術」の総称や。スマホの音声アシスタントから病院で使われてる画像解析システムまで、めっちゃ幅広いんや。 - 機械学習（Machine Learning）
AIを作るテクニックのひとつ。山ほどデータを食わせて、そこから「パターン」を見つけて予測や判断をする方法や。医療やと、過去の診療データや画像を学習して「この人、病気になる確率高いかもな？」みたいな予測をしてくれる。 - ディープラーニング（Deep Learning）
機械学習の中でも鬼👹強力なやつで、「ニューラルネットワークっちゅう仕組みを多層（ディープ）に重ねたもん」。モダン焼きみたいなもんや。画像認識とか音声認識にめっちゃ強くて、医療画像（CT、MRI、レントゲンなど）の解析でも大活躍。 - 基盤モデル（Foundation Model）
大量のデータをまとめて学習して、多種多様なタスクに応用できる“汎用型”AIモデルや。「生成系『AIの素』」みたいなもんや。なんやおいしくなりそうやな。それ、あ●の素や！ChatGPTの裏側で動いとるGPT-4とか -o1とか、そういうのが代表例やで。
昔は「これの専門」「あれの専門」ゆうて、別々にAIを作るのが多かったんやけど、基盤モデルなら一回大規模に学習させたら、いろんな分野で使い回せるのがポイントやな。
医療やと、診断支援・創薬・電子カルテ解析…とにかくいろんな応用が始まっとるらしい。Googleが作ってる「Med-PaLM」「Med-Gemini」とか、名前だけでも押さえといたら、今んとこは十分やと思うで。もっとすごいもんが出てくるかもしれへんから、ワクワクさんやな！
AIの基本的な仕組み
AIが動くうえで要（かなめ）なんは、「学習（トレーニング）」と「推論（予測・判断）」の2ステップや。医療の例でいうたら、「がんや！」「いや、がんちゃう！」っていう過去の患者データを学習して、その知識をもとに新しい患者さんのデータを見て「これ、もしかして…」って推定するっちゅう流れやね。
AIの基本的な流れ：「学習」と「推論」
- 学習（トレーニング）
- 大量のデータを用意
例えば、がん検知するAI作りたいなら、「がんあり画像」「がんなし画像」をとにかく山盛り集めてくる。 - 正解（ラベル）を教える
人間が「ここにがん写っとるで」「こっちにはないで」とか、画像にペタペタ答えを貼り付けていく（ラベリング、アノテーションっちゅうやつや）。 - AIが特徴を見つける
「がんらしい形状はココ見たらわかるんやな！」みたいなパターンをAIがゴリゴリ学習する。 - 間違いを修正して精度UP
AIが「ここががんかも？」と外してたら、「ちゃうわ！」って正して（ツッコんで）あげる。するとAIは内部パラメータ（ニューラルネットワークの繋がりの強さとか）をちょっとずつ修正していくんや。それを繰り返してたら、徐々に正解率が上がっていくわけ。漫才と一緒やな。 - イメージ：テスト勉強
「教科書（データ）読んで、問題集（トレーニング）解いて、答え合わせ（ラベル）で復習して…」いう感じやな。
- 大量のデータを用意
- 推論（予測・判断）
- 学習を終えたAIを実際に使う段階
例えば新しいCT画像をAIに見せると、「ここ、なんか怪しいで～」と教えてくれる。 - 最終的な診断はお医者さん（少なくとも今んとこ）
AIの出した予測結果は、いわばセカンドオピニオンみたいな立ち位置やな。 - イメージ：テスト本番
「勉強（学習）して身につけた知識を使って、未知の問題（新しいデータ）を解く」ってことやね。これでM1優勝や！
- 学習を終えたAIを実際に使う段階
学習の仕組みをもうちょい掘り下げていくで
AIを賢くするカギは「とにかくデータ」や。でもやみくもに集めるだけやとあかん。ちょい道頓堀深掘りしてみよか。
- データをぎょうさん集める
- 量と質が大事。AIは「データの中からパターンを学ぶ」から、データが少ないとレアケースが学べへんし、精度もイマイチになる。白は200種類あるらしいからな。
- 心電図で不整脈検出するAI作りたいなら、年代も性別も病歴もいろんなパターンの心電図があるほど、どんなケースでも対応できるAIに育つんやで。
- 特徴を学習する
- 医療画像なら、「腫瘍っぽい形とか、怪しそうな濃淡パターン」とか、医者が「ん？」て目を凝らすとこを自動で学ぶ。
- 心電図なら、「波形がここだけ乱れてる」とか「周期がやけに短い/長い」とか、そういう異常サインを拾って病気の兆候を見つけ出す感じや。
- 正解と照らし合わせて修正
- 最初はAIも「ズレまくり」やねん。「悪性や！」って言うたのが実は良性やったら、「ちゃうて！」って正解との差をフィードバックする。
- 何度も何度もこの「フィードバック→修正」を繰り返すうちに、ちょっとずつ精度が上がっていくわけや。ええこやなー！
ニューラルネットワークって何や？
「人間の脳みそって、神経細胞（ニューロン）が電気信号で情報処理してるらしいで？ ほなコンピュータで真似したら最強ちゃうん？」みたいな発想から生まれたのがニューラルネットワークや。脳内ニューロンの働きを、数式と行列演算で再現してるんやで。
層を深く積み重ねる＝ディープラーニング
- シンプルなニューラルネットワークを多層（ディープ）にしたら、むっちゃ賢くなった！ それがディープラーニングや。
- 層が増えると、単純な特徴（画像の明るさとか）を足し算して、より複雑なパターン（腫瘍の形や配置など）を学べるようになる。
- 医療画像解析なんかやと、人間の目でも見落としがちな小さな病変を見つけ出して、「ここにあるやん！」って指摘してくれることも多い。ありがたい話やな。
実例：画像認識（医療画像の場合）
- 1層目: 画像のざっくりした情報（濃淡や縁取りなど）を認識
- 2層目・3層目…: だんだん高度な特徴（腫瘍の形状や異常領域など）を抽出
- 最終層: 悪性度の高いがんの可能性や炎症の進行具合なんかを推定
層を重ねるほど、AIがより細かいとこまで判断できるようになって、人間の目でも気づきにくい異常を「ここや！」って教えてくれる。めっちゃかしこいな～。
まとめ
AI（人工知能）は、「学習」と「推論」の二段構えで動いとるっちゅう話や。機械学習やディープラーニングの力で、大量の医療データから複雑なパターンを学んで、新しい患者さんにも「ここヤバいリスクあるかも！」と高精度に見つけ出すのが強みやで。
ほんで最近やと、一度に大量データを学習して汎用的に使える「基盤モデル」ってやつも出てきてる。上で書いたけど、ChatGPTの裏側で動いてる生成系AIの素（あ●の素みたいなんや、2回言うたったわ。これが同じボケを繰り返すことで笑いを取る高等なテク「天丼」や、覚えときー）やな。医療の世界でも、診断支援から創薬、電子カルテの解析まで応用先は無限大っぽい。近い将来、もっと高度な診断やら治療法の提案があっちゃこっちゃで起こるんかもしれへん。
ただ、医療で使うAIは「安全性」とか「倫理的な課題」とかもめっちゃ大事やから、そこを無視して突き進んだらいろいろ問題起きるやろな。せやからまずは、AIの「仕組み」をようわかっとくのが大切や。
次回からは、ちょいと技術の話をもうちょい掘り下げたり、実際の活用事例や倫理面のポイントなんかを紹介していく予定や。肩の力抜きつつ、一緒にAIのお勉強進めてこな～！
ゆうても、やっぱAIは難しかったな。疲れたやろ？もう1個、あめちゃんいる？
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