AIができることや苦手なことは？AI技術の特徴も解説！

近年多くの企業がAIによる業務効率化システムを導入し、在庫管理や需要予測、シフトの自動作成などの業務が自動化されています。AIの発展が目覚ましい現代社会において、AIにできることを把握することは必要不可欠です。この記事では、AIの概要と現代のAIにできること、苦手なことを紹介します。

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AIとはどんな技術？種類は？

AI（Artificial Intelligence）とはいわゆる人口知能を意味し、人間の脳でおこなうような思考・判断・学習といった高度な知的作業をコンピューターを使い再現したものです。特化型AI、汎用型AI、強いAI、弱いAI、などがあり機能や特徴によって分類されています。

AI技術とは「人工知能」のこと

AI技術とはいわゆる人工知能のことです。人工的に人間の脳を再現したことで、今まで人間にしか行なうことができなかった高度な作業を行うことができます。定義としては、「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」とされています。

特化型AIと汎用型AIの特徴や違い

プログラムされた特定の作業を行うためのものが特化型AI、プログラムされた分野以外でも自分で学習し作業することができるものが汎用型AIです。特化型AIは、運転技術、音声、画像、ゲームなど、さまざまな課題を認識し処理することができます。特定の分野では人間を超える高い性能を持つ一方、プログラムされた分野以外の作業はできません。現在、主にビジネスで使用されているAIはこの特化型AIです。一方で汎用型AIはプログラムされていない分野でも作業することができますが、実用には課題が多いのが現状です。

強いAIと弱いAIの特徴や違い

人間のように意識や感情を再現することができるAIを強いAI。意識や感情を持たないのが、弱いAIです。強いAIの例としては「ターミネーターシリーズのスカイネット」や「ドラえもん」などがあげられます。強いAIは実現までいたっておらず、現時点ではフィクション作品の中の存在です。現存するAIは全て弱いAIにあたり、感情を持たない反面で高い正確性と持続力、スピードで作業することができます。

現代のAIにできること

現代使用されているAIは弱いAIで、特化型AIが主流です。文章や画像、音声などのデータを認識しプログラムを元に最適な作業を行うことができ、一般家庭からビジネスまで幅広い分野で使用され私たちの生活に欠かせない存在です。ここではAIにできることと実用例を紹介します。

文章理解

AIにできることの1つ目は文章理解です。人が日常的に使う文章を理解し処理することで、翻訳や要約などの業務を行います。AIによって従来のコンピューターでは認識できないような曖昧な表現も理解し、精度の高い文章を作成が可能になりました。大量のデータを自動的に収集して執筆することができ、1年に2万ページほどのまとめ記事の作成を行った事例もあります。

音声理解

AIは音の波形を記録し解析することもできます。一音ごとに分析し文字を抽出し、抽出した文字を単語に置き換え、さらに文章へと変換します。これにより、音声入力やバーチャルアシスタントとの会話ができるようになりました。音声により家電の操作や情報の検索を行う「スマートスピーカー」などに使用されています。

画像認識

画像認識とは、カメラに映ったものを自動検出する機能です。画像から特徴を認識、学習したデータから対象物を検出します。AIの進歩により正面からの画像だけでなく、マスクを着用している画像や斜めから撮られた画像でも認識できるようになりました。顔認証システムなどに使用されています。

推論・予測

推論・予測とは、過去のデータを元に最適な手段を推論・予測し実行することができる機能です。ディープラーニング（深層学習）技術の発達により精度が飛躍的に上昇しました。将棋（AlphaGo）やチェスといったゲームを行うこともでき、人間を超えるプレイが可能です。他にもグーグルの検索システムや株価予測といった用途に使われています。

異常検知

通常時のデータを学習することで、異常がおこった時に認識することもできます。人間では認識できない異常を検知することで、半導体の傷を認識したり、食品の異物検査することができます。実用例として、診断が難しい病気を見つけ出す「Watson」などがあげられます。

機械制御

機械制御もAIができることです。データを理解し学習しながら、最適な制御をすることができます。車の自動運転や産業用のロボットに使用。農業の分野では自動収穫ロボットの開発などに応用されています。

現代のAIが苦手なこと

AIの進化によってできることが大幅に増えた一方で、できないことも存在します。AIができないとされているのは、新しい発想が必要とされる作業や空気を読んで行動するコミュニケーションの分野です。

パーソナライズ化

AI・人工知能ができないこととして「パーソナライズ化」があげられます。パーソナライズ化とは、顧客全員に同じサービスを提供するのではなく個人に合わせ対応を変えることです。AIは過去のデータを元に、よくある質問や事例に対応はできますが、データの少ない個別の事例に対しては正確な回答ができません。個人の事例に対応するパーソナライズ化はAIの苦手分野です。

人の気持ちを汲んだコミュニケーション

相手の気持ちを察したコミュニケーションもAIのできないことです。ビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているのかを予測し行動することが非常に重要です。しかし、現在のAIは感情を持たないので人間の心理までは予測できません。空気を読むことが必要な場面には不向きです。

クリエイティブ分野

作曲や小説創作といった、クリエイティブな作業もAIのできないことです。AIは「過去のデータをもとに作業を行うこと」を得意としています。過去のデータから最適解を見つけ出すことはできる反面、今までになかったものを生み出す作業には不向きです。

未来にはAIができることは増えるのか

AIができることはこれから増加していくと考えられます。人工知能が人間に追いつくポイントはシンギュラリティと呼ばれ、2045年に到達する予測です。ただし人間が機械に支配される懸念から、AIの発展は人間がAIを支配できる範囲で止まるという見方もあります。とはいえ、AIのビジネス導入は今後も拡大していくと考えられます。さまざまな分野へAIが導入されることでビジネス格差が発生すると思われます。

UMWELTで既存システムを手軽にAI化

AI技術を活用することで、多くの仕事で業務の効率化を行うことができるようになりました。AIの実用化はこれからも進み、AI技術はビジネス格差を助長する可能性もあります。しかし、AIを導入するための知識や専門人材がいないという会社は多く、AI導入の障害になりっています。
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まとめ

今後もAIは発展を続け、ビジネスの分野に幅広く普及していくと考えられます。AI技術はビジネス格差を助長する可能性もあり、新たなビジネスのかたちに対応するためには今からAIを導入し活用していくことが必要です。
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