目次
AIとプログラムは、仕組みが似ている部分もあることから、混同されがちなものです。AIとプログラムの違いを知ることで、それぞれの長所を活用できる場面が明確に理解できます。本記事では、AIとプログラムの概要や、それぞれの違いを解説します。
▼更にAIについて詳しく知るには？
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？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
AIとは一体なに？
AIという言葉が聞かれるようになってから久しいですが、詳しいことが分からない方が多いのが現状です。最初に、AIとはどのような仕組みなのか、概要を見てみましょう。
データから学習して推論する
AIとは、「Artificial Intelligence」を略した言葉で、人工知能をさしています。人工知能は、人間の知的活動をコンピューターで模倣して作成したものです。AIの処理能力を向上させるには、コンピューターに学習をさせる「機械学習」を行いますが、学習にはデータが必要です。膨大なデータを元にして、コンピューターが反復的に学習を繰り返すことで、データに潜んだパターンや特徴を見つけ出します。そして、未知のデータに対して予測や推論ができるようになるのです。
AIの学習方法の種類
機械学習を行う方法は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がよく例に挙げられます。教師あり学習は、コンピューターが学ぶ学習データに正解を与えて、正解データとして認識させます。そして、未知のデータがどこに適合するかを予測させるための学習方法です。つまり、過去のデータから未来のデータを予測できるように学習します。教師なし学習は、学習データに正解を与えないことで、コンピューターがデータの規則性を見つけていくものです。サイトでレコメンド機能を表示する場合などに用いられる方法です。
強化学習は、教師なし学習と同じように、はっきりとした正解は与えません。その代わりに行動と報酬を与え、最大の報酬を得るために取るべき行動を学習させるものです。他にも、半教師あり学習や深層強化学習が手法として挙げられます。
ディープラーニングについて
ディープラーニングとは、上記で紹介した機械学習を発展させた手法です。ヒトの脳内にある神経細胞を、コンピューターによって模倣した「ニューラルネットワーク」を用いて、データの分析および学習を行います。ディープラーニングは、機械学習の一部であり、データの特徴をより深く学習することができるようになります。このとき、コンピューターが自動的に画像や音声データなどのデータを学習するため、極めて高い精度でパフォーマンスをこなせるようになったのです。
プログラムとは？
AIについて詳しく説明したところで、次はコンピュータープログラムの定義や長所・短所など、概要を解説します。
コンピュータへの指令を書いたもの
コンピューターの用語におけるプログラムとは、コンピューターがどのような工程や順番を経て処理を行えばよいのか、コンピューターが理解できるように書かれた命令文を指します。料理のレシピをイメージすると分かりやすいでしょう。
コンピューターの用語以外でも、プログラムという言葉はさまざまな用途で使われており、行事の進行計画や物事の組み合わせなどを意味しています。用途によって、プログラムの数は無限であり、あらゆる命令の総称がプログラムといわれているのです。
プログラムでできること
プログラムは、人間の知能をはるかに超え、決められた処理を高速・自動・正確に行います。プログラムと同じ処理を人間が行うのは不可能であり、特定の分野や作業において、プログラムは驚異的な能力を発揮します。人間が処理を行うと、ヒューマンエラーは避けられませんが、プログラムはコンピューターが立ち上がっている限り、処理を正確に行うことが可能です。
プログラムでできないこと
プログラムでは、決められた処理以外の処理や、臨機応変な対応などはできません。ほんの少しでも指示が間違っているものや、手順が決められていない処理などは、一切できないのです。プログラムを構成しているプログラミング言語は、わずかでも記述が違っているとコンピューターが認識しません。そのため、指示を出す時は内容を間違えないようにすることが重要です。
AIとプログラムの違い
AIとプログラムの概要を解説しましたが、双方の具体的な違いや共通点は何が挙げられるのでしょうか。
AIとプログラムはここが違う
AIとプログラムは、目標解決までの道のりが大きく違います。AIは、過去のデータを提示すると、データ内容から自動的に手順を推測します。これに対し、プログラムは手順を詳細に提示して、初めて能力を発揮するシステムです。
また、プログラムは達成したい目標があらかじめ決まっていますが、AIは目標以上の成果を期待できます。特に、ディープラーニングでは、従来のシステムでは達成し得なかった画像や音声の認識ができるようになりました。
AIとプログラムには共通点もある
AIとプログラムの違いを紹介しましたが、双方には共通点もあります。どちらも、特定のタスクを解決する目的があるという点です。プログラムがあることで、これまでに数多くのソフトウェアが誕生しています。
AIもプログラムも、人間が抱えているあらゆる問題を解決すべく、これまで力を発揮してきました。AIの仕組みを活用したソフトウェアも多く見られるようになり、問題解決に大きく貢献しています。
AIが従来のプログラムよりも優秀なポイント
AIが、従来のプログラムよりも優れているのは、特にディープラーニングの機能において顕著に見られます。プログラムでは、人間がコンピューターに対して起こしたい動作を、全て指示しなくてはなりません。これに対しディープラーニングでは、画像・音声・自然言語などの認識を、AIがみずから行います。例えば、プログラムの機能では、犬の画像を読み込んで犬と当てるのは不可能です。ディープラーニングは、犬の画像を大量に読み込ませると、犬と認識できるようになります。
AIの活用でビジネスが変わる
AIの進化により、ビジネスは大きく変化を遂げています。その中で、近年特に多く見られるようになったシステムを見てみましょう。
チャットボット
人間の代わりに、顧客からの問い合わせに対する応答業務をこなすチャットボットの普及には、AIの進化が欠かせません。チャットボットは、AI搭載型と非搭載型がありますが、AI搭載型ではデータやログを元にAIが自己解析するため、適切かつ高精度な回答が期待できます。定型の回答は少なく、さまざまな表現方法にも柔軟に対応できるため、機械でありながら自然な対話が可能となっています。
画像認識
画像認識の技術が向上するとともに、応用サービスの幅も広がっています。例えば、店舗や道路などに設置される監視カメラや、店舗で自動的に会計ができるスマートレジサービス、店舗を利用した顧客の年齢・性別による購入商品の傾向を把握するためのマーケティングサービスなどが挙げられます。これらのサービスは、今後さらに機能の向上が期待され、より多彩なジャンルで応用されていくでしょう。
需要予測
小売・卸業や製造業など、在庫を抱える業種では、適切な需要予測が大きなカギです。AIの活用により、需要予測の精度を高めた上での発注量が算出でき、発注業務の効率化および在庫の適正化に繋げられます。特に、予測が難しい新商品の発注量においては、類似商品を特定し、受注が見込まれる取引先を推定することで、発注量の予測を可能としました。
AI導入が未来をつくる！UMWELTの強みを紹介
データテクノロジーを用いて産業と産業を繋げ、新たな価値を生み出しているTRYETINGでは、「明日の未来を今日つくろう」をモットーとしています。TRYETINGが目指すAIは、人間を助け、人間の能力を拡張できる拡張知性（Augmented Intelligence）なのです。そんなTRYETINGが提供する「UMWELT」には、どのような特徴があるのでしょうか。
ノーコードなので挫折しない
UMWELTの大きな特徴は、難しいコードがないノーコードである点です。データを収集し、アルゴリズムを選んでシステムを統合することで、挫折することなくAIが構築できます。
簡単・高速に導入できる
UMWELTは、高速導入・低コスト・使いやすさの3つを兼ね備えており、必要な機能をマウスで選ぶだけの簡単操作で導入が可能です。さらに、クラウド製品であるため、既存システムがそのまま使用でき、導入コストも抑えられるうえ使いやすさにも優れています。さらに、IT導入補助金にも対応しており、資金面で不安を感じている中小企業の方にも安心してご利用いただけます。
AI人材の育成もサポート
UMWELTでは、導入時に勉強会を実施しており、AIの基礎的な知識やUMWELTの使用方法などについて詳しく学ぶことができます。その上で、プロジェクトが軌道にのるまで、弊社担当者が伴走するプランもございます。AIシステムを内製化し、コスト削減につなげるための人材育成もサポートしております。
まとめ
AIは、プログラムにできなかった機能を、幅広くこなすことが可能となったシステムだと言えます。AI技術の発展は目覚ましく、今後もさらなる技術が生まれていくことでしょう。自社の業務でAIを活用し、業務改善や効率化につなげたいと考えている企業の担当者様は、弊社までお気軽にお問い合わせください。
UMWELTのサービスページをチェックする
TRYETING
公式
TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。
