IoTスペシャリストを目指そう（2）
第2問 人工知能「ディープラーニング」について（2/3 ページ）
PANとセンサーネットワークなどの通信網
LANよりも狭い範囲のネットワークを「PAN（Personal Area Network）」と呼びます。BluetoothもPANに含まれます。PANの中でもセンサーを接続する用途に適したものがあります。それが「センサーネットワーク」です。数多くのセンサーを配置して温度分布を調べたり、田畑の温度を調べたりするために用いられ、「ZigBee」がその代表的なものです。
ZigBeeは接続距離が100mで転送速度250Kbpsと低速ですが、安価で消費電力が少ないことが特徴です。2.4GHzを用いた無線通信規格で、接続形態は「スター型」「ツリー型」「メッシュ型」が選べます。ノードには、ネットワーク接続を開始して管理する「コーディネーター」と、他のノードの中継を行う「ルーター」、中継を行わない「エンドデバイス」の3種類があります。ツリー型やメッシュ型を用いることで、100mを越える範囲で無線ネットワークを構築することが可能です。
図3 センサーネットワークについて
クラウドとディープラーニング
クラウドは、インターネット上でデータの保存をしたり、アプリケーションの機能を提供したりするなどのサービスだけではなく、人工知能を応用した分析などのサービスも提供できます。
人工知能の「ディープラーニング」では、ブロック崩しのようなゲームを数百回のゲーム回数でマスターしたといわれています。囲碁のようなゲームでも、時間をかけて学習することで、囲碁のチャンピオンを4勝1敗で下すことができました。自動車の自動運転でもディープラーニングによる分析が注目されています。
IoTでは、センサーで集めた情報を、クラウド上のディープラーニングを用いて分析することが可能になります。つまり、通信回線でディープラーニングに接続することで、身近な「モノ」に人工知能を持たせることが可能になるのです。こうした利用こそが“IoTの真価”といえるでしょう。ちなみに、自動運転では車載カメラの画像などをクラウドに送信して処理することは、応答時間などから困難（安全性の面でNG）なため、通信回線を用いずに自動車自体に分析機能を搭載します。
今回の問題
それでは、IoT関連の知識・スキルアップに役立つ問題を出題します！ 今回はIoT検定スキルマップの「データ分析 － 機械学習および人工知能に関する知識」に該当する設問となります（※）。
問題（2）：
ニューラルネットワークを応用したディープラーニングに関する説明として正しいものを1つ選びなさい。
- ディープラーニングを用いた囲碁プログラムを開発するためには、囲碁のルールと基本的な定石に関するデータを用意して学習させる必要がある。
- ディープラーニングを用いた画像認識プログラムでは、猫の顔や人の顔に反応するニューロンを“教師なし学習”で作り出すことができた。
- ディープラーニングを用いた強化学習では、データと正解の組を用意して学習する。
- ディープラーニングを用いた囲碁プログラムでは、学習した手の応用をすることができるが、全く新しい発想の手を編み出すことはない。
※本連載の設問が実際のIoT検定にそのまま出題されるわけではありません。
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IoTスペシャリストを目指そう
IoTプロジェクトを計画・推進するには、産業システム、法律、デバイス開発、無線ネットワーク、データ分析、セキュリティなど幅広い知識が必要となります。本連載ではIoT検定制度委員会監修の下、IoT関連の知識・スキルアップに役立つ問題を出題し、その解答を詳しく解説していきます。
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