１　人工知能（AI）

人工知能（AI）を活用すると、機械が自律的に経験から学び、新たな入力に順応し、人間が行うようなタスクを実行できるようになります。これらのテクノロジーを利用すると、大量のデータからパターンを認識させるという方法で、特定のタスクを遂行するようにコンピューターをトレーニングすることができます。

AIの導入が業界にもたらしている大きなチャンスは、顧客サービスの向上や、より的確なオファーを適切なチャネルで適時に提供する取り組みで、それらは実際に効果を出し始めています。

２　機械学習

機械学習（マシン・ラーニング）はデータ分析手法の一系統であり、分析モデルの構築を自動化することを目的としています。機械学習とは、「コンピューター・システムはデータから学習し、パターンを特定し、人間の介入を最小限に抑えた意思決定を実現できる」という考え方に基づく「人工知能（AI）」の一種です。

優れた機械学習システムを作るために必要な要素：

• データ準備機能
• アルゴリズム
• 自動化プロセスと反復プロセス
• 拡張性
• 自主学習（アンサンブル・モデル）

３　ディープ・ラーニング

ディープ・ラーニングとは、音声認識、画像識別、予測など人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターに学習させることを目的とした機械学習の一種です。

ディープ・ラーニングでは、人間はデータに関する基本的なパラメータ設定のみを行い、その後は何層もの処理を用いた特徴抽出・パターン認識をコンピューター自体が自動的に学習することができます。

４　自然言語処理

NLPは、コンピューターが自律的に言語を用いて人間とコミュニケーションできるようにします。より具体的には、コンピューターがテキストを読み、人間の話を聞き、内容を解釈し、感情を推し測り、どの部分が重要かを判断できるようにすることが目的です。

５　コンピューター・ビジョン

コンピューター・ビジョンとは、人工知能（AI）の下位分野であり、視覚的な世界を解釈および理解できるようにコンピューターをトレーニングする取り組みです。この機能を組み込んだマシンは、カメラやビデオ機器のデジタル画像／映像とディープ・ラーニング・モデルを用いて、物体を正確に特定および分類することや、自身が “見ている” 物事に反応することができます。