AIの分類とは？アルゴリズムを徹底解説！

これまで人間が手作業で行ってきた業務を、コンピュータが代わりに行うケースが増えてきました。このときに活用されるシステムが、人工知能（AI）です。AIをビジネスで有効活用するためには、その特性を正しく理解することが欠かせません。本記事では AIについての理解を深めていただくために、その種類や分類、ビジネス活用のポイントについて解説します。

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AIのおおまかな分類

人工知能は「汎用人工知能」と「特化型人工知能」の大きく2つに分類されます。2つともAIと定義されているものの意味合いは大きく異なるため、それぞれの違いを理解しておくことが重要です。

汎用型AIと特化型AI

汎用人工知能は、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じように思考して行動し、あらゆる課題を処理できる人工知能を指します。人間同様、問題処理能力を持つAIと定義されており、さまざまな思考・検討を行えるため、 初めて直面する状況にも対応可能なものを指します。ただし、現在時点では完全な汎用型AIの開発は実現できていないと言われており、創作物の中でのみ登場するためビジネス領域ではほとんど用いられません。

一方の特化型人工知能は、特定の問題に関する処理・検討だけに優れている人工知能を指します。具体的には車の自動運転や天気予報システムなどが当てはまります。現在ビジネス領域で広く活用されているAIは特化型AIにあたります。

自律性と適応性

一般的にAIと呼ばれるものには「自律性」と「適応性」のふたつの特徴が備わっています。それぞれの特徴は、以下の通りとなります。

• 自律性＝人が指示することなく自動的に作業を行う能力
• 適応性＝過去のデータを学習することでパフォーマンスを向上させる能力

自律性はAI以外のロボットなどにも備わっていますが、適応性はAIならではの能力です。

特化型AIの種類は主に2つ

AIは大きく「ルールベース」と「機械学習ベース」に分けられると考えられています。ルールベースは、人間があらかじめ設定した動作ルールに従って動作する仕組みのことです。一方で機械学習ベースのAIは、人があらかじめルールを決めるのではなく、統計学等を駆使してデータドリブン的にルールを導き出して動作します。つまり、大量の学習データをもとに背後にあるモデルやパターンを学習を通して動作ルールを策定します。単純処理の場合はルールベースが構築しやすく費用対効果も高いですが、多くの例外処理やパターンに対応する必要がある場合には機械学習ベースの利用が適切であるといえます。

機械学習には5つの種類がある

特化型AIのベースとなる機械学習はデータの学習方法の違いから「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層強化学習」「半教師あり学習」の5種類に分類されます。ここでは、それぞれの特徴について説明します。

教師あり学習

教師あり学習とは、正しいとされる入力と出力の組からなるデータをもとに、入出力の関係を正しく再現することができるように入力データの特徴やルールを学習する手法です。既存の入出力データからタスクごとに設定されたいくつかのクラスへ識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」にさらに分類できます。

教師なし学習

教師なし学習は、正しいとされる入力と出力の組からなるデータが取得できていない際に、取得済みのデータから計測できていないデータを推測するために、入力したデータの特徴やルールを学習する手法です。データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築します。計測されたデータの類似点から、各データのクラスを類推する「クラスタリング」が代表例です。

強化学習

強化学習は、AIが取り組むべき課題を与える「環境」と環境への適応度を判断する「エージェント」という2つの構成要素からなるシステムから成り、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞えるように動作ルールを学習する手法です。

深層強化学習

深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。強化学習と深層学習を組み合わせたものを、DQN（Deep Q-Network）と呼びます。強化学習では、エージェントが次に行う行動における報酬の期待値をQ関数と呼ばれるもので表現することに対し、DQNではこのQ関数を深層学習で予測しています。

半教師あり学習

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の中間のような手法で、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータを用意して行う手法です。少数のラベルのついたデータのみの教師あり学習よりも高い性能を発揮します。

AIの機械学習が応用できるタスクは？

機械学習ベースのAIが応用できるタスクは主に「予測」「分類」「実行」の3つの領域に分けられます。それぞれのタスクが関連する応用領域は以下の通りです。

予測

予測は、数値予測、ニーズ・意図予測、マッチングなどに役立てられます。ビジネスでの応用分野としては、売上需要の予測、興味の推定、商品のレコメンドなどが挙げられ、現在最も実用化が進んでいる分野といえます。

分類

分類は情報の判断・仕分け、音声・画像・動画の識別、異常検知・予知などに役立てられます。ビジネスの応用分野としては、迷惑メール判定や音声認識、医用画像診断などが挙げられます。なかでも顔認証や画像認識は、機械学習手法のひとつである深層学習の登場によって、急速に技術が発達し、その精度が著しく向上しています。

実行

実行は作業の自動化、表現の生成、行動の最適化などに役立てられます。ビジネスでの応用分野としては、車の自動運転や機械翻訳、配送経路の最適化などが挙げられます。成果のわかりやすさとインパクトの強さから、一般の人がイメージするAIの姿はこの分野であることが多いでしょう。

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まとめ

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