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AI(人工知能)

AI(人工知能)の定義とは?特徴や機能を徹底解説!

AI(人工知能)について耳にする機会が増えていますが、AIという言葉については知っていても、細かな定義を把握している人は多くはないかと思われます。本記事では、AIの定義や特徴について詳しく解説します。企業におけるAIの活用事例についても説明しますので、ぜひ参考にしてください。
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AI(人工知能)の定義や特徴とは?


AI(人工知能)には、実は統一的な定義が存在しません。AIの研究者や専門家の間でも意見が分かれているのが現状ですが、専門家が考えるAIの定義とその特徴について説明します。

AI(人工知能)の定義

公立はこだて未来大学の中島秀之氏は、AI(人口知能)とは「人工的につくられた、知能をもつ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能全体を研究する分野」と定義しています。また、東京大学の堀浩一氏は、「人工的に作る新しい知能の世界」、慶應義塾大学の山口高平氏は「人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム」と言い表しています。なかには、大阪大学の浅田稔氏のように、「知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない」としている専門家もいるほどです。

AI(人工知能)が持つ特徴

AI(人工知能)は、自律性と適応性というふたつの特徴を持っています。自律性とは、人間が誘導することなく作業を実行する能力で、適応性とは経験から学びパフォーマンスを向上させる能力を指します。AI(人工知能)は理学・工学・数学の3つの大分野にまたがるコンピューターサイエンスの分野のひとつです。さらにその一分野には、音声や映像をはじめとする大量のデータを分析する機械学習が存在します。

AI(人工知能)とDXの関係

DXは、デジタルトランスフォーメーションの略称です。人間の生活に影響を与えて進化するテクノロジーであり、人々の生活が良い方向へと変化していくことを目指す概念です。また、DXは、データの利活用を重視していて、AIを用いることで、DXの実現が確立できるといえます。

AIが歩んできた歴史


人口知能自体の研究は、長い歴史があり、コンピューターが誕生した1950年代から始まりました。ここからは、AIが歩んできた歴史について紐解いていきます。

【第一次ブーム】言葉としての始まり

ジョン・マッカーシーを始めとする当時の科学者らは、1956年アメリカのダートマス大学で開かれた研究会で「人工知能」という概念を初めて使いました。さまざまなコンピュータプログラムのアルゴリズムが考案され、パズルを解いたり、迷路を脱出したりといった単純な作業を得意としました。しかし、ルールが不明確である複雑な計算はできないといった課題が見つかり、AI技術が停滞する時代へと突入します。

【第二次ブーム】エキスパートシステムによるきっかけ

1980年代に入ると、エキスパートシステムの開発や導入により、第二次ブームが起こります。知識表現に重きを置いて作られたエキスパートシステムは、専門家の知識をもとに、ある特定の領域について質問に答えるプログラムでした。しかし、人間の持つ常識を捉えられないという課題が明らかになり、ブームは終わりを告げることになります。

【第三次ブーム】機械学習や深層学習技術の進化

数十年の間、進展がなかったAI研究が、第三次ブームを巻き起こした理由として、ディープラーニング技術の発展やビッグデータの普及、また計算機の能力向上があげられます。音声や映像など、大量のデータを分析して学習できるディープラーニング技術は、コンピュータがみずからデータを分析して予測することを可能にしました。

AIの種類は大きく分けて2つ


AIの種類には、大きく分けて「特化型AI」と「汎用AI」のふたつが存在します。その内容について詳しく説明します。

1つのタスクに特化した「特化型AI」

特化型AIの大きな特徴は、ひとつのタスクにのみ特化している点です。特化型であるため、他のタスクを行えません。代表的な特化型AIには、AlphaGo(囲碁AI)やPonanza(将棋AI)があります。

集積したデータで思考して応用できる「汎用AI」

汎用AIは、特化型AIと異なり、集積したデータをもとにAIがみずから考え、応用できるのが特徴で、AGI(Artificial General Intelligence)とも呼ばれます。まだ研究段階ですが、人間と同等か、人間以上の知能を持つ汎用AIが発明されると考えられています。

現代のAIが持ち合わせている技術や機能


ヒューマノイドロボットや機会翻訳、無人自動運転車など、AIをもとにして、数多くの先端技術が開発されています。ここからは、現代のAIが持ち合わせている技術、機能について解説します。

アルゴリズムを構築する「機械学習」

私たち人間はさまざまな経験を通して多くを学んでいますが、この学習をコンピューターで再現するのが機械学習です。大量のデータを学習し、分類や予測といったタスクを実行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。

性能の高い認識をする「ディープラーニング」

深層学習とも呼ばれるディープラーニングは、画像認識を正確に行うなど、性能の高い認識を行います。大量のデータをみずから学習し最適な答えを出せるディープラーニング技術は、科学や医学、金融といったさまざまな分野で活用されています。

脳のような役割を果たす「ニューラルネットワーク」

何層にも重なった人間の脳の構造をニューラルネットワーク(神経回路網)と呼び、ディープラーニングは、まさに、このニューラルネットワークをモデルにしたものです。

音声を文字に変換する「音声認識機能」

音声認識機能は、音声の情報と言語情報を組み合わせて、音声を文字に変換する技術です。スマホのSiriやAIスピーカーに搭載されている、AIアシスタント操作に必要不可欠な機能です。

言葉の意味を解析する「自然言語処理機能」

自然言語処理機能は、人間が日常的に使用している言葉をコンピューターに理解、処理させる一連の技術を指します。人間が話す言葉の意味を解析し、機械で処理する技術は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンや、文字入力の変換、話しかけた情報をAIが聞き取り、適切に応えてくれる音声対話システムに活用されています。

将来の事象を予測する「予測機能」

AIには、膨大なデータをもとに、将来の事象を予測する予測機能があります。来客予測やタクシーの需要予測など、活躍の場は広く、最近では、新型コロナウイルスの感染予測サービスや、ワクチン接種予測などに利用されています。

企業におけるAIの活用事例


ここからは、実際に企業がどのようにAIを活用しているのか、具体策をあげながら解説します。

卸売企業の活用事例

⽇々の商品発注数決定は事業に直結する業務であるため、今まで属人的であった決定⽅法を改め、発注数を自動化しました。その結果、在庫の精度や回転率が向上するようになりました。

製薬企業での活用事例

技術者の「暗黙知」を「形式知化」した事例です。これまで、熟練の技術者が長時間監視を行わ、製造していたものを、AIにより収率最⼤化が可能な条件を計算し、モデル化に成功しました。

小売業での活用事例

購買データだけでなく、店舗のある地域の天候や、住人の属性、経済指標、IoTセンサーを用いた人々の行動データを分析して、顧客データと掛け合わせて予測します、その結果、顧客ニーズにあわせたパーソナライズ化、ターゲティング、より効率的な在庫管理や店舗運営が実現できると考えられます。

金融業での活用事例

ビッグデータ分析の活用で、顧客ニーズに即したサービスの提供や自動化、付加価値の向上が期待できます。

マーケティングでの活用事例

マーケティングの分野では、ウェブサイト自動作成サービスやロゴの自動生成、検索エンジン最適化をサポートするAIサービスまで、多岐にわたります。広告やテレビCMに対するユーザー感情(反応)の計測を計測することで、企業側は、効果の高い広告を製作できるようになります。

AIを導入するメリットと課題


AIを導入し、得られるメリットが多く存在する一方で、課題があることも事実です。ここでは、メリットと課題をそれぞれの内容をみていきます。

AI導入のメリット

AIを導入すると、今まで人間が行っていた作業の代替や、業務効率化を図ることができます。その結果、労働力不足の解消につながると考えられます。また、人間にはできない膨大なデータを処理し、適切に活用することで、サービスにおける新たな価値を創出でき、競合他社との差別化を図れるメリットもあります。

AI導入における課題

AI導入による第一の課題は、責任の所在が不明瞭となる点です。たとえば、AIを搭載した自動運転車が事故を起こした場合、誰が責任を負うことになるのか現在の法律では明確に定義されいません。次に、ブラックボックス問題が指摘されています。これは、AIの思考のプロセスが不明であるため、どのような根拠で判断を下したのかが不明瞭になる点です。また、今後、人間の代わりにAIやロボットに置き換えられる仕事が多くなると予想されていて、雇用の減少が問題視されています。たとえば、宅配業者の代わりにドローンが配達、無人タクシーが運転するといったことが予測されます。特に、単純作業の分野での入れ替わりが激しく、AIが活躍するほど職業も変わっていくことでしょう。

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まとめ

これまでAIの定義から、企業のAI活用事例まで幅広く解説してきました。将来にわたり、安定的な事業を継続していくためにも、AI導入が必要不可欠です。しかし、いちから構築するのはコスト面、技術面から考えてもハードルが高いものです。そこで、トライエッティングのUMWELT導入を検討してみませんか。気になる方はぜひ、一度お問い合わせください。資料請求をお待ちしております。

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