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COLUMN コラム

AI(人工知能)

人工知能とは何だろう?知っておきたいAIの基本とビジネスでの活用方法

これまで人間が行ってきた作業を、コンピュータが代わりに行うケースが増えてきました。このとき活用されるシステムが、人工知能(AI)です。AIの活用によって、人間の生活は大きく変わりましたが、AIの詳細をあまり良く知らないという人も多いかと思います。そこで今回の記事では、AIの基本知識や、ビジネスでどのように活用すると良いのかなど、AIについて詳しく解説します。

人工知能 とは

人工知能(AI)とは、「Artificial Intelligence」を略した言葉です。大辞林によると、AIの意味として「学習・推論・判断といった、人間の知能が持つ機能を備えたコンピューターシステム」と記されています。ただ、学術的な専門家の間では、人工知能の定義は異なっており、幅広い捉え方がなされています。人間のような知能や技術をさす専門家もいれば、明確に定義できないと捉える専門家も見られます。

人工知能の分類

人工知能は、大きく2つに分けられます。2つとも、定義は「AI」とされているものの、機能は大きく異なるため、違いを理解しておくことが必要です。双方の内容を見てみましょう。

特化型人工知能

特化型人工知能とは、限定的な課題に特化しているAIをさします。ビジネスに広く導入・応用されているAIは特化型に該当し、課題に対して自動的に処理を行うものです。具体的な例として、画像認識や音声認識を活用して、車の自動運転、囲碁・将棋などの対戦、故障診断の対応、医療におけるパーソナライズ、スポーツの試合における画像分析などがあげられます。どの機能も、人間以上の能力を発揮することが特徴です。

汎用型人工知能

汎用型人工知能とは、幅広い課題を処理できるAIをさします。人間が、突発的な出来事が起こったとき、とっさに対応できるのと同じように、これまでの経験を基にして適切な判断を出す機能です。ただし、今の時点では、汎用型人工知能は実現にいたっていません。汎用型こそ真の人工知能だと考えている研究者もおり、実現に向けてさまざまなアイデアが提唱されています。

「強いAI」と「弱いAI」

人工知能の分け方として、「強いAI」と「弱いAI」という表現を行うことがあります。これは、アメリカの哲学者であるジョン・サール氏が提唱した分類です。強いAIは、汎用型と近い概念を持っており、人間と同じような行動や考えが可能です。想定外の事態が起こっても、その場でAIが自ら判断し、処理できるようになります。ただし、技術的なハードルの高さから、実現にはかなりの時間がかかるとされています。弱いAIは、特化型に近い機能であり、プログラムに組み込まれた一定の作業に対して自動的に処理を進めます。現在普及しているAIは、すべてこちらに該当します。

人工知能の歴史

人工知能は、さまざまな分野で認知されていますが、ブームを3度・冬の時代を2度繰り返し、現在にいたっています。では具体的に、歴史をたどってきたのでしょうか。それぞれのブームを振り返ってみましょう。

第一次ブーム

最初の人工知能ブームが訪れたのは、1950年代後半のことでした。AIという言葉が生まれたのは1956年で、アメリカのコンピュータ学者であったジョン・マッカーシー氏によって名づけられました。そこから1960年代にかけて、AIで「推論」や「探索」ができるようになりました。パズルやゲームなど明確な解答が導き出せる問題に対して、性能を発揮したのです。しかし、ルールが曖昧な問題や複雑な問題が解けないことで、AIは冬の時代を迎えました。

第二次ブーム

人工知能における第二次ブームは、1980年代に入ってからやってきました。このブームでは、「エキスパートシステム」の研究が進み、知識を教え込むことでAIが問題を解決するようになりました。ところが、このシステムも、教え込む知識の量が膨大であることや、イレギュラーな処理に対応できないなどの壁を超えられず、ブームは再び下火となってしまったのです。

第三次ブーム

2度の冬の時代を経て、2000年代に入ってから現在にいたるまで、人工知能の第三次ブームが続いています。このブームの特徴は、人工知能自身が知識を得られる「機械学習」と、機械学習の精度を上げて発展させた「ディープラーニング」の2つがあげられます。近年では、GoogleアシスタントやAmazonアレクサなどにディープラーニングが活用されており、人工知能がより身近で応用されていることが実感できます。機械学習とディープラーニングについては、のちほど詳しく解説します。

人工知能の機能

人工知能をさらに理解するには、人工知能に備わっている機能をきちんと把握する必要があります。ここからは、人工知能が持つ機能を詳しく説明しますので、技術の進化や応用とともに見ていきましょう。

機械学習

機械学習とは、大量のデータを基にコンピュータ自身が学習し、その中にあるパターンを見つけ出すことで、分け方の法則やルールを見つけ出すものです。実用化が進んだのは、2010年代に入ってビッグデータを扱うようになってからでした。機械学習は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3手法に分けることができます。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経細胞「ニューロン」が語源であり、入力層・隠れ層(中間層)・出力層の三層から構成されています。入力層でデータを受け取り、内容によって中間層で処理方法を変え、ルールや流れを見つけ出したうえで、出力層から結果を出すのです。これは、人間の脳のはたらきを、コンピュータ上で表現したものだと言われています。

ディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの中間層を複数持つことで、より複雑な問題にも対応できるようになった仕組みです。これにより、ルールの出力精度や性能が飛躍的に向上しました。特化した分野に対して強い性能を発揮し、分野によっては人間の能力を超えたものもあるほどです。

人工知能の活用別分類と活用事例

人工知能は、人間以上の能力を持っている分野もあり、現在では実に多彩な場面で活用されています。その中でも、特に多く活用されている代表的な分類と事例は、次の4つです。それぞれどのような内容でしょうか。

画像認識

画像認識とは、人間の目が持つ機能と同じく、画像や動画の内容を認識する技術です。先述したディープラーニングを初めて適用したのが、この画像認識であり、最も多く力を発揮しているとも言えます。製造業において、製品検査に導入され不良品の自動検出に活用されているほか、踏切内の障害物を検知するシステム、デジタル地図データへの活用、動画解析、AIドローンによる低農薬農法、小売店における無人レジなどの販売効率化、自動運転、ヘルスケアでのデータ入力など、活用の幅が格段に広まっています。

言語処理

言語処理とは、人間の言葉を機械で処理する手法です。言葉には、言葉や文章などの話し言葉と、論文などで用いられる書き言葉の両方が該当し、どちらの言葉からでも意味を解析できます。解析したうえで、翻訳、文字変換システム、音声対話システム(AIアシスタントなど)、検索エンジンなどで活用されています。音声対話システムでは、人間と同じように言葉を発することができ、コミュニケーションも可能です。人間が発する言語には、曖昧線が含まれており、時として複数の解釈が可能です。これをコンピュータが処理できるように、技術が発展しています。

音声認識

音声認識では、音声情報と言語情報の組み合わせによって、音声を解析して文字に変換します。文字に変換してからの作業は言語処理に該当するため、変換するまでの作業が音声認識に該当します。音声認識を活用した事例として、SiriやGoogleアシスタントを始めとする音声認識機能、スマートスピーカー、車の試乗、顧客満足度の可視化、自動的な文字起こしによる議事録の効率化などがあります。検索エンジンを活用するうえで、欠かせない機能です。

予測

予測とは、これまで蓄積してきた膨大なデータを分析することで、将来起こる出来事を予測する機能を言います。人工知能による予測で特に活用されている場面は、競馬の着順予想です。過去のレース結果から、着順の掛け合わせパターンを分析すると、着順予想を出せるようになります。人間では予想を行うのが困難であるため、期待が高まっています。さらに、市場の変化やタクシーの乗車台数等の予測にもつなげられ、効率の良い企業運営にも役立てられるのです。

人工知能の懸念点


ここまで紹介したように、人工知能にはたくさんの利点がありますが、一方で懸念点もあります。人工知能の利点を活かし、さらなる発展につなげるために、懸念点も把握しておくことが大切です。詳しい内容を理解しましょう。

2045年問題

2045年問題とは、2045年に人間の知能を人工知能が超えてしまう「技術的特異点(シンギュラリティ)」を迎えるという予測をさします。専門家の中には、人間の脳が持つ演算能力を、AIの思考能力が2029年に超えると予測している人物もいます。2045年問題が発生すると、人間の生活やビジネスに大きな影響を与えると考えられています。

責任の問題

人工知能の発展により、人工知能が問題を起こす可能性も高くなっています。例えば、人間が意図せずにAIが他人の著作権に関わる行為を起こしてしまうかもしれません。この場合、責任の所在がどこにあるのか、また倫理的に正しい設計を行っているかなど、責任問題に発展するケースがあるものです。人工知能の設計時には、あらゆる可能性をふまえておかなくてはいけません。

注目が高まるDXとAIの関係性は?

業務の効率化を進めるうえで、DXは欠かせないシステムです。では、DXとAIの関係性は、どのようになっているのでしょうか。双方が持つ機能を最大限に活かすため、詳しく見ていきましょう。

DXとは

DXが、デジタルトランスフォーメーションの略語であることは、良く知られるようになりました。直訳すると「デジタル変革」の意味を持ちますが、これはデジタルの活用によって、ビジネス環境をより良いものにしていく取り組みをさしています。ビジネス環境が整えば、業務の効率化につながり、ひいては働きやすい環境の構築にも役立つのです。

DXとAIの関係性

DXを進めるには、人工知能の機能は欠かせません。人工知能を活用して、データを認識・判断することで、時間の短縮や作業効率化の向上に寄与でき、企業間の競争を優位に進められるようになります。これにより、DXの推進がさらに加速できるのです。DXと人工知能は、今や切っても切れない関係を持っているといえます。

AIを活用して業務をDX化するなら「UMWELT」がおすすめ

人工知能を活用し、DXを推進したいと考えているのであれば、トライエッティングの「UMWELT(ウムヴェルト)」がおすすめです。高い技術力を備えたシステムが、簡単・低価格にて利用できます。DX化のための機能がすべて備わっており、企業ごとに機能を組み合わせることで、オリジナルのシステムができあがります。さらに、既存システムをそのまま活用できるので、システムを一から覚えなおす必要もありません。企業が抱える悩みを解決するために、ぜひ活用を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

人工知能は、これまで人間が行ってきた業務を、デジタル技術によって快適に進められるようになるツールです。活用方法は企業ごとで異なるため、「UMWELT」の導入によって企業に合った活用方法が見出せるでしょう。「UMWELT」の詳細を知りたい担当者様は、無料の資料ダウンロードをご利用いただく、またはお気軽にお問い合わせください。

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