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COLUMN コラム

AI(人工知能)

AIは何を略した言葉?人工知能の基本と身近で活用されている事例を紹介

AIは「人間のような知能を持ったコンピューター」であり、データを取り入れることで自ら学習できるのが特徴です。AIは近年、生活や仕事などに活かされており、大変身近な存在になっています。しかし、本質的な意味や仕組みを理解していない人も多いのではないでしょうか?本記事では、AIの言葉の意味、定義や種類、機械学習・ディープラーニングといった学習方法、活用事例などを徹底的に解説していきます。

AIとは?

人々の生活や業務などに役立っている「AI」とは、一体どんなものなのでしょうか?そこで、ここからはAIの意味と定義を解説していきます。

AIは何の略語?

AIとは「Artificial Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス)」の略です。Artificialは「人工的な」、Intelligenceは「知能/知性」という意味を持っており、合わせて「人工知能」という意味で使われています。

AIの定義

AIに関する研究が進んだ現在、AIは研究者ごとに異なる言葉で定義されています。国内の主な研究者による人工知能(AI)の定義では、「AIとは何か」を平たく『NI(自然知能)をコンピューター上に再現したもの』『人間のような知能を持ったコンピューター』としているものの、明確には定義されていないのが現状です。

AI(人工知能)の種類

AIにはさまざまな種類があり、大きく分けると「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つに分けることができます。次からは、特化型人工知能、汎用人工知能など、それぞれのAIの種類について解説していきます。

特化型AI

特化型人工知能はNarrow AI 、またはWeak AIとも呼ばれ、ある特定の分野で能力を発揮する人工知能のことをあらわしています。特化型人工知能の有名な事例として、囲碁のプロ棋士にも勝利している「AiphaGO」があります。

汎用AI

汎用人工知能 はAGI(Artificial General Intelligence)とも呼ばれ、人間と同じように様々な領域で問題解決をする人工知能のことをあらわしています。ただ、実際は未だ研究段階のため、実現には至っていません。

強いAIと弱いAI

弱いAIは、ある特定の分野において決められた範囲の行動しかできず、限定的な用途のAIをあらわしています。逆に、強いAIは自ら学習、思考し、判断を下すAIのことをあらわします。

AI(人工知能)の歴史

AIはブームと停滞期(冬の時代)を繰り返しながら、少しずつ進化を遂げました。ここからは、そんなAIの歴史について解説していきます。

第一次 AIブーム

「AI」という言葉が生まれたダートマス会議が開催された1950年代後半から、1960年代にかけて第一次 AIブームが巻き起こりました。当時のAIは明確なルールや定義付けがある問題にのみに用途が限定されていたものの、コンピューターによる推論と探索が可能となり、特定の問題に対して解答を導き出せるようになりました。

第二次AIブーム

1980年代〜1990年代には、ルール群で知識を構成している「エキスパートシステム」の誕生により、知識表現が可能となりました。ただ、当時のAIには自分で学習する機械学習のような機能は備わっておらず、特定の領域の情報など、限定されたものにしか機能しませんでした。活用できる知識量に限界があったことが原因で、1995年頃にAIは再び冬の時代を迎えることとなります。

第三次AIブーム

2000年代から現在に渡り、AI(人工知能)自身が大量のデータ(ビッグデータ)から知識を獲得する「機械学習」の実用化が進み、第三次AIブーム が到来します。さらに2006年には、知識を定義する要素(特徴量)をAIが自ら習得するディープラーニング(深層学習)の登場により、ブームはさらに加熱しました。

AI(人工知能)の学習方法

AIの機械学習方法は、大きく分けると「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つとなります。それぞれ3種類の学習方法における特徴について、具体的に紹介していきます。

教師あり学習

教師あり学習とは、例題と模範解答のセットを与えていくことで人工知能を1つの方向に学習させ、正誤判断をする方法です。一般的には、与えられた膨大なデータに基づき、ニューラルネットワーク自体が出力結果の正否を判断していきます。

教師なし学習

教師なし学習は、模範解答を必要とせず、AI(人工知能)が自身の活動を基にデータを蓄積して自ら学習する方法です。教師あり学習のように、大量のデータを必要としない学習法ですが、その代わりに「正しく学習できる環境」が重要となり、シミュレーションできない事象に対しては学習できません。

強化学習

強化学習とは、AIが自ら置かれた環境のなかで試行錯誤を繰り返し、最適な行動、価値を見つけ出していく学習法です。自身の行動結果を認識し、分析していくという意味では、教師なし学習とも捉えられます。

技術の加速を後押しする「ディープラーニング」

ディープラーニングとは、機械学習のひとつであり、多様化したニューラルネットワークを用いてデータの特徴を自動抽出することを得意とした手法です。ディープラーニングの登場によって、デジタル化の難しい非構造化データ(画像、自然言語、音)の学習も可能となりました。さらに最適化、レコメンデーションの精度が向上し、自然言語の生成、異常検知などもできるようになりました。

多様化するAIの能力と活用例

AIの技術は、ビジネスや生活などさまざまなシーンで幅広く活用されています。そこでここからは、AIの活用例について具体的な利用シーンを紹介していきます。

物を識別する

AIの自動運転では、車載カメラの画像を取得した上で通行人、対向車、標識などを識別し、無人による道路走行を可能としています。また、車載カメラの技術は無人運転に限らず、運転中の人間の視界では見落とすような通行人や障害物を識別し、事故を未然に防ぐために役立っています。

情報を推測する

AIは、過去のデータから不確定な情報を推測する際にも使われています。AIにデータを大量に取り込み学習させることで、より正確な推測を行えるようになります。主な事例としては、気象予報に使われるAIなどが挙げられます。

情報を言語化する

AIは、画像や情報解析だけでなく、画像に写っている内容を分析し、言葉や文章で説明することも可能としています。AIの言語化機能を使うことにより、写真に写っているテキストをテキストデータに起こすことも可能となります。

音声の内容を判別する

AIでは、人の言葉、動物の鳴き声、機械の音などを分析し、判別できます。さらに、AIは人の声の判別も可能です。会議やセミナーのように複数人が話す場で利用すれば、AIがそれぞれの声の特徴から、話す内容を聞き分けることができます。他にも、AIは人間の耳では聞き分けられないほど小さな音、変化も聞き分けることができます。機械の音の変化から故障などを判別することもでき、工事でも広く活用されています。

作文・作曲する

AIの自動作曲機能では人間によって取り込まれた楽曲の情報により、AIが自動で曲を生成します。近年では作曲のみならず、作曲補助、さらに鼻歌から自動で曲を編曲するといった機能まで実現されています。

AIをビジネスに活用するなら「UMWELT」がおすすめ

AIの技術は、さまざまな企業が業務に導入し、人件費コストの削減、労働力の軽減などに役立っています。しかし、その一方でAI開発、利用できるエンジニアは人手不足の状況が続いています。そこで、プログラミング経験がない人の多い職場でもAI活用を検討しているならば、プログラミング技術不要で分析や自動化ができる「ノーコードDXツール」を取り入れている「 UMWELT」がオススメです。

UMWELTには常時100種類ものアルゴリズムが搭載されており、それらを自由に組み合わせることで「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。企業ごとに異なるデータフォーマットをUMWELTが「標準化」することで各社に最適な活用方法を「安価かつ高速に」作り出すことができます。導入後はコンサルタントによる充実のサポート体制が用意されているため、困った時も安心です。UMWELTは、誰でも簡単にシステムを構築できるシステムが揃っているため、プログラミングの経験がなくても安心して利用できます。

まとめ

AI(人工知能)は、人に代わって過去のデータを解析・分析し予測をおこなえるシステムです。AIを業務に導入することで、労働力や人件費の削減、業務効率化などに役立てることができます。AI導入にはプログラミングの知識を持つ人材が必要不可欠ですが、現状ではエンジニアが不足しています。そこで、プログラミング未経験でも安心して利用できるのがUMWELTです。

UMWELTはAIを誰でも簡単に導入、利用できるようにシステムが構築されており、誰でも機械学習、ディープラーニングを安心して行うことができます。また、UMWELTはクラウドという特性上、導入コストは業界最低水準のコンパクトな費用設計となっているのも嬉しいところです。リーズナブルにサービスを利用できるので、経費の面も安心です。UMWELTでAIを導入し、業務効率化に役立てていきましょう。

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