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私たちの生活やビジネスシーンに浸透しつつあるAI（人工知能）技術。これまでにはないスピードで進化を遂げるAIは、今後どのようにビジネスの場で発展していくのでしょうか。本記事では、AIが発展することで予想される将来やその影響を、辿ってきた歴史や現状について触れながら解説します。
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AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介
▼社内のデータをAI化するには？
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AIが発展してきた歴史
1.AI（人工知能）の誕生（1950年代）
人工知能という言葉は、イギリスの数学者アラン・チューリングが1950年に出版した著書『計算する機械と人間』にルーツがあります。1956年に開催されたダートマス会議で初めて「人工知能」の言葉が使われ、AIは科学者の間で知られることとなり、AI研究が活発化することになります。
2.第1次AIブーム（1960年代）
第1次AIブームで研究されたのは、コンピューターを使って推論・探索をすることです。特定の問題をコンピューターが次々と解く姿に世間を驚かせていました。
3.AI（人工知能）の限界が見えた冬の時代（1970年代）
第1次AIブームは、ルールが不明確で複雑な問題を解けないと分かると、次第に下火になりました。このとき人工知能が解くことのできた問題は、「おもちゃの問題（トイ・プロブレム）」と呼ばれることになります。
4.第2次AIブーム（1980年代）
AIブームは1980年代に再び勢いを取り戻します。この引き金になったのがエキスパートシステムです。エキスパートシステムとは、専門家の判断を代行するシステムで、ルールに基づいたデータを入力し、その答えを条件反射で答えるプログラムとして当時の市場に影響を与えました。
5.当時のAI（人工知能）の研究が低迷した時代（1980年代後半）
好調に見えたエキスパートシステムですが、再び限界の壁にぶつかります。人間の持つ「一般常識」レベルの膨大な知識を記述しなければならないことと例外処理、矛盾したルールに対応できないことが、研究者を落胆させました。
6.第3次AIブーム（2006年∼現在）
2006年から現在までが第3次ブームです。ブームの背景として挙げられるのが、機械学習やディープラーニングの登場、ビッグデータの普及です。以前までは人間がルールを定義し、AIが問題を解決したり知識を取り出す手法が主流でした。このブームでは、AIが自ら学習し推測する点が注目を集めています。
現代のAI市場規模は？
ITRの調査では、2020〜2025年度におけるAI主要8市場のCAGR（Compound Annual Growth Rate：年平均成長率）は18.7％、2025年度には1,200億円に達すると予測しています。2020年度に最も高い売上金額を記録したのが機械学習プラットフォーム市場で、前年度比44.0%増でした。参入ベンダーが増加し、今後も成長する導入分野と予想されています。
現代のAIに実現できること
学習能力と判断能力を兼ね備えたAIは、さまざまなビジネスシーンで活用されています。ここからは、現代のAIが実現できることを紹介します。
機械学習
機械学習は、AIの1つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術のことを指します。身近な例では、例えばGoogleの検索広告では、機械学習で広告を自動運用してくれるサービスも登場しています。
画像認識
画像認識もAIができることのひとつです。画像認識とは、AIのカメラに写っているものを認識、判断する技術です。昨今の顔検出技術では、帽子をかぶっている・マスクをしているといった特殊な条件下においても、高精度な顔認証を実現している事例が出てきています。
自動翻訳
翻訳の分野においてもAIが、ディープラーニングによる自動翻訳を行うようになりました。「DeepL翻訳」に代表されるように、自動翻訳の技術は著しい成長を遂げています。
自動運転
近い将来、世界的に解禁されることが見込まれている自動運転にも、AIの技術が搭載されています。車に搭載されているカメラの映像からAIが人や道路を認識し、運転を制御することで、事故や渋滞を減らし、安全で快適な移動を行えるようになると予想されています。
オペレーション業務
AIはオペレーション業務の分野でも、身近なところで利用されています。その一例が、iPhoneに搭載されている音声アシスタント機能「Siri」です。AIアシスタントは人間の言葉を明確に聞き分け、データに基づいた的確な返答を行えます。
AIは将来どうなる？2045年に訪れるシンギュラリティとは？
たびたびニュースでも話題にあがるシンギュラリティとは、AIが人類の知能を超える「技術的特異点」を意味します。現時点では、アメリカの未来学者Ray Kurzweilは、シンギュラリティを迎えるのは2045年と提唱しています。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。
AIの発展でなくなる仕事となくならない仕事
今後、AIの活用が進むことで、なくなる仕事となくならない仕事があるといわれています。ここでは、それぞれの職業とその理由について解説します。
なくなると言われている仕事
AIによってなくなる可能性がある仕事としては、以下のようなものが挙げられます。
-
事務作業
警備作業
建設作業
タクシーやトラックの運転
受付業務
ライン作業
レジ打ち作業
定常業務や入力作業などの単純な業務は、コンピュータによる処理と相性が良い分野です。そのため、人間の判断をあまり必要としていない単調な仕事や、身体を使うことの多い作業は代替対象として挙げられやすいです。
なくならないと言われている仕事
AIによってなくなる可能性が低い仕事としては、以下のようなものが挙げられます。
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営業
介護
コンサルティング
アート
カウンセリング
児童保育
AIは決められた業務をこなすのが得意な一方、新たな発想や状況に応じた柔軟な対応など、クリエイティブな仕事はあまり得意ではありません。人間の手がなければ成り立たないような仕事は、AIが導入されてもなくなる可能性が低いといえるでしょう。
AIと共存していくためにできる対策
AIの導入はビジネスの現場で確実に進みつつあります。ビジネスだけでなく、生活様式も今後変化させていく必要があるでしょう。
新しい働き方を考える
これまで属人性が高かった作業を、まずは体系化し仕組化することが大切です。AIで自動化することを前提に職場や働き方を変えていく発想が求められます。
AIを活用できるスキルを磨く
AIをうまく使いこなしながら仕事を進めていくには、AIに関係するスキルを磨くことが必要不可欠です。AI企業が開催している無料の講座やG検定など、気になったものがあれば、ぜひ積極的に取り組んでみてください。
ビジネスでAIを活用するメリット
AIを業務に導入することで、さまざまなメリットがあります。ここではビジネスでAIを活用するメリットについて説明していきます。
労働負担の削減ができる
本格的な少子高齢化を背景に労働力不足が深刻な社会問題となるなかで、企業は業種業態や規模を問わず、労働力の確保が急務の課題となっています。そうした課題に対処していくためには、多種多様な人材の雇用はもちろん、デジタルテクノロジーを駆使した業務効率化の取り組みが欠かせません。業務を圧迫する定型業務をAIで自動化すれば、単純作業をロボットが担うことで業務負担が削減し、従業員はより高度な仕事に集中できるようになります。
生産性の向上ができる
単調で同じ動作を繰り返す作業や、ミスが許されない作業は、AIが最も得意とする分野です。そのため、画像の認識や解析、データの分析といった単純作業をAIを搭載した機械に代替させることで、ヒューマンエラーを排除することができます。結果的に、これまで以上に正確かつ高速に作業することができるようになり、生産性の向上を見込めます。
顧客満足度の向上ができる
AIを活用することで安定した生産性・品質性を保てるようになれば、顧客満足度向上にも期待ができます。例えば、カスタマーサポート業務においては、AIが応対を行うチャットボットを導入することで、24時間365日の顧客対応を実現します。休日や深夜に製品やサービスの使い方がわからなくなったときでも、チャットボットがスムーズに問題の解決に導けば、おのずと顧客の自社製品への信頼性を高められるでしょう。
新しい時代についていくためにAIシステムの導入を！
これからのAI時代を生き抜くためには、早い段階からAIに関する知見を深め、AIの力を上手に活用することが求められます。しかし、プログラマーの育成や導入にあたって必要となる環境の準備など、すぐには導入が難しいと考えている方も多いです。
そんな方におすすめなツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTです。プログラミング知識を要することなく誰でもAIシステムが導入が可能で、メンテナンスや環境整備などの作業も一切必要ありません。アフターサービスも充実しているため、AIに詳しくない方でも安心して利用することができます。
まとめ
今後、AIができることはさらに増えていくと考えられており、私たちの生活にとってなくてはならないものとなることが予想されています。今すぐにでもAIをビジネスの現場に導入したいと考えている方は、ぜひTRYETINGのUMWELTをご検討ください。
参照文献
人工知能（AI）研究の歴史｜総務省
ITR Market View：AI市場2021｜ITR
The Singularity Is Near:When Humans Transcend Biology｜Ray Kurzweil（2005）
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