2017年も残りわずかです。今年は仮想通貨元年と言われる年でしたが、人工頭脳の元年とも言われた年です。IT専門調査会社のIDC Japan 株式会社は、国内のコグニティブとAI（人工知能）システム市場を調査し、2016年の同市場の分析と2017年～2021年にかけての市場予測を発表しました。
引用元：株式会社FRONTEO
同社の調査によると、2016年～2021年の年間平均成長率は73.6％で成長し、2021年には2,501億900万円の規模にまで拡大する見通しです。
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人工知能とコグニティブの違い
ところでコグニティブとは何なのでしょうか。コグニティブは日本語で「認知」になり、Augmented Intelligence （拡張知能）のことになります。拡張知能は人間の知識を拡張して増強するという意味です。
例えばコグニティブ・コンピューティング・システムのIBMWatsonは人間の言葉を理解するだけでなく、自ら学習して聞かれたことに多様な言語表現で応対できます。ただし、コグニティブと人工頭脳は若干違います。
コグニティブとはコンピューターが人と同じように情報から学び、経験を元にして勉強するという機械学習です。その一方、人工知能は、人工的にコンピューター上などで人間と同様の知能を実現させようという試みになります。
AI市場規模の予測
日本経済新聞社によると、2017年の日本経済における実質成長率は1.7%、2018年は1.0%の見込みです。日本全体の経済成長率と比べた場合、たった5年間で73.6％の成長率が予想されるのですから、もはや驚異的ともいえます。
アメリカの調査会社Tractica社は、AIの市場規模が2016年から2017年にかけて倍増し、2025年には378億ドル（約4兆円）にまで成長するのではという見方をしています。これは、なんと現在の50倍近くの規模になるということです。
あくまで予想でかつ各調査会社により違いはあるものの、投資家には胸が弾むというか期待ができる分野になるかと思います。
AIの選んだAI関連5銘柄
金融情報のフィスコ（3807）は、同社のアナリストがリストアップした銘柄をロボアドバイザーAIに委託しポートフォリオを作成するサービスを開始しました。
同社が株式会社テクノスジャパン（3666）のロボアドバイザーAIを使い選んだ銘柄は次のとおりです。どういった銘柄が選ばれ、その後どのような業績になっているのでしょう。気になります。
そこで、選定された5つの銘柄の簡単な紹介とリアルチャートを紹介します。ただ、リアルチャートを見るにはTrading view.comの無料ユーザー登録が必要です。また、他の銘柄を検索するときは、銘柄コード（4桁の数字）のみを半角英数で入力してください。
ブレインパッド（3655）
ブレインパッドはデータマイニングを提供することを強みにしていて、ディープラーニング分野の先駆者的存在です。
【リアルチャート】
2016年の始めに出来高と共に株価が上昇した後、上昇トレンドが形成されています。
【導入実績】
- ヤフー株式会社
- SMBC日興証券株式会社
- 三菱電機株式会社
- 日本航空株式会社
- 全日本空輸株式会社
- ライオン株式会社
- 株式会社ローソン
- 株式会社すかいらーく
- その他多数
サイオステクノロジー（3744）
サイオステクノロジーはオープンソースやクラウド製品の開発、販売、サポートなど、幅広くサービスを提供している企業です。
【リアルチャート】
【関連会社】
- SIOS Technology Corp.(USA)
- 株式会社グルージェント
- 株式会社キーポート・ソリューションズ
- Profit Cube株式会社
アドバンスト・メディア（3773）
アドバンスト・メディアは音声を文字に変換する技術を核に、各種業務用ソフトの開発を提供しています。特に、音声認識技術AmiVoice（アミボイス）は、従来の音声認識とは異なり、人と自然な形でコミュニケーションをとることができます。
【リアルチャート】
【グループ企業】
- AMIVOICE THAI CO., LTD.（タイ王国）
- 株式会社グラモ
- 株式会社速記センターつくば
データセクション（3905）
データセクションはビックデータの処理や解析を提供する会社です。特にSNSなどのソョーシャルメディア分析を得意としています。
【リアルチャート】
【グループ会社】
- ソリッドインテリジェンス株式会社
- Weavers株式会社
- DATASECTION VIETNAM CO.,LTD
- 株式会社日本データ取引所
- Money Data Bank株式会社
イー・ガーディアン（6050）
イー・ガーディアンは掲示板監視・投稿監視等のアウトソーシングサービスを得意としている会社です。
【リアルチャート】
【実績】
- 株式会社NTTドコモ
- 株式会社ファンコミュニケーションズ
- 株式会社フルスピード
- UUUM株式会社
機械学習とディープラーニング（深層学習）の違い
人工頭脳はAIと呼ばれ、Artificial Intelligenceを略したものということはすでに広まっています。でも、「機械学習やディープラーニングとどこが違うの？」と聞かれた場合、明確に答えられるひとは少ないのではないでしょうか。
学者や専門家の意見になると捉え方が広い概念なので、いろいろと見解がわかれ複雑になります。でも、グーグルのシニアエンジニアリングマネージャの賀沢秀人さんの解説はとてもわかり易かったので、そのまま言葉をお借りしました。その説明によると人工知能は「知的な情報処理をするもの、もしくはその技術」のことになります。
知的な処理とは、足し算の計算をすることや色を白から黒に置き換えるというような単純な作業ではなく、創造力が必要になる処理のことです。つまり、新しいものをつくりだす能力をもっているのが人工知能です。
機械学習やディープラーニングは、大まかにいうと人工知能を実現するための手段になります。とのことから人工頭脳と機械学習、ディープラーニングは似通っているのです。
では、機械学習とディープラーニングは何が違うのでしょうか。実は機械学習の1つがディープラーニングです。イメージに置き換えると、人工頭脳という技術の中に機械学習があり、その中に存在するのがディープラーニングということです。
ディープラーニングの話題の中では、機械学習や人工頭脳のことが取り上げられることもあります。でも、機械学習の話題になると必ずしもディープラーニングの技術のことを話しているとは限りません。
というのはディープラーニングはあくまで機械学習の部分的な技術になり、機械学習はもっと広い幅の技術を意味するからです。では、機械学習についてはどのように考えればいいのでしょう。
まずは普通の機械、例えばコンピューターのことをイメージして下さい。コンピューターは、人間の指示に従って動作します。例えば、1たす1という計算をコンピューターにしてもらう場合、1を入力した後、記号の＋を入力し1をまた入力してから＝をエンターすれば答えの2が出力されますね。（1+1=2)
Ｘの情報が入ってきたときに、Ｙの条件に合致するならばＺという答えをだすというようなプログラムを人間があらかじめ作っているので、それに従った答えがでるようになっています。これが機械です。では、機械学習ではどうなのでしょう。
機械学習は、プログラムを人間が用意する必要はありません。とはいっても、ある程度の情報を例として教えておきます。「このパターンの時の答えはこうで、このパターンになるとこうなる。」というようにたくさんの事例をセットすると機械がそれを真似て自分で学習しモデルを作っていきます。このように機械が完全指導型から半指導型になったものが機械学習です。
機械学習は、同じような事例を何度も繰り返して知識を獲得していくので、イメージ的には人間の子供が学習するときに似ているといえます。
ただし、人工頭脳の中には人がプログラムを書かないと作動しないものもあります。とのことから機械学習はプログラムを必要としない人工頭脳の一つと覚えておくといいと思います。
では、機械学習のイメージが出来上がったところで、ディープラーニングについても学んでみましょう。ディープラーニングは「深層学習」と訳されています。文字どおり、深いところまで学習するという意味です。
機械学習では、事前に用意された情報に対して出力（処理）を行っています。ですので、情報量が少ないと正確に学習して適切なモデルをつくるのが困難になってしまうのです。
ディープラーニングとはこの処理を段階を分けて処理していく技術のことで、1段階の処理では曖昧になっていた処理でも段階を重ねることにより、正解率の高い処理を行うことができます。
このように段階的に情報を処理して学習していくことで複雑な処理でも対応できるというのが、ディープラーニングの考え方なのです。
AI関連の銘柄は今後も増えてくると思います。取り敢えず、いくつかの証券会社に口座を開設して、株価の動きを見ていると良いかもしれません。
ほとんどの証券会社の場合、口座開設は無料ですから、将来性の高い事業に投資をしていくというのも、資産を増やす一つの方法になるかと思います。