はじめての「 SonyNNC 」改訂版(ハジメテノソニーエヌエヌシー　カイテイバン)

「 Neural Network Console 」 (NNC) は、誰でも無料で利用できる AI ツール。 2019 年に発売した、開発元の監修付きガイドブックを、現在のアップデートに合わせて改訂。
■「 SonyNNC 」を活用するための諸準備
・本書で想定する「人工知能」の学び方
・本書での「 NN 」の考え方と利用法
・「 SonyNNC 」の入手と導入

■「 SonyNNC 」の説明と、「画像データ」の分類判断
・「 SonyNNC 」を活用するために学ぶこと
・「例題画像データ」の「分類実行」での動作確認
・「 SonyNNC 」での「学習の調整」と「結果の確認」

■独自画像データの分類判断の実践
・「 SonyNNC 」より提供された例題画像の説明
・独自画像からのデータセットの作成手順
・ 2 種類画像の「各種 NN 」による分類判断
・「 3 種類以上の画像」の「 NN 」による判断
・データ数増加と構造自動探索の検証

■＜例題＞「数値データ」の「分類判断」の確認
・「 SonyNNC 」を有効活用するためのツールの準備
・「数値データ」の「分類判断」の実施と評価ーアヤメの花の種類
・「 SonyNNC 」の実行結果などのレポート機能
・「 SonyNNC 」の高度な活用に向けての情報 1

■「独自数値データ」の「分類判断」の実践
・「独自の数値形式」の「学習用データ」の作成
・「 3 層 NN 」による体格データの学習と評価
・「 SonyNNC 」の高度な活用に向けての情報 2

■「独自数値データ」の「異常検知」の実践
・「異常検知」で用いる「 RNN 」 (LSTM) の概要
・「異常気象」を検証するためのデータの準備
・「 LSTM 」を用いた「異常気象の分析」の実行と評価
・「 SonyNNC 」の高度な活用に向けての情報 3

■「独自画像データ」の「異常検知」の実践
・「ものづくり」での「異常検知」の状況設定
・「 NN 」で取り組む「画像の異常検知」
・実践的な「異常検知」の準備と検証
・「 NN 」での「精度比較」と「学習範囲外の異常検知」

コードを 1 行も書かずにニューラルネットワークを設計・学習・評価できる。 Sony が提供する Neural Network Console (NNC) はそのコンセプトで登場した GUI ベースの深層学習開発環境です。本書はその NNC を対象に、ネットワーク構造のドラッグ & ドロップ操作から学習曲線の読み方、推論結果の確認手順までを図解中心で案内する入門書です。

プログラミング経験がなくてもディープラーニングの全体像 (データ準備 → モデル構築 → 学習 → 評価) を体験できる点が本書の主な価値です。著者の柴田良一氏は画像処理・ CAD 分野の教育者で、操作手順を丁寧にステップ化する構成に定評があります。一方、 NNC はあくまで学習や試行用の環境であり、大規模な本番運用や PyTorch/TensorFlow との連携を前提とした開発には別のワークフローが必要になります。「深層学習とは何をしているのか」を概念だけでなく手を動かして確かめたい非エンジニア層に適した一冊です。