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AIトレンド11選!それぞれの特徴と今後の課題を解説

 

ai トレンド

近年のAI技術の発展とビジネスへの実装スピードには目を見張るものがあります。さまざまな企業がAIを導入している中、自社でも活用を検討したいという企業様もいるのではないでしょうか。

AIといってもその中身は幅広く、トレンドを理解するのも容易ではありません。そこで、本記事ではAIのトレンドや今後の課題を解説しています。最後までお読みいただくことで最新のAI事情を把握し、今後の検討に役立つでしょう。

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近年増加してきたAIのトレンド最新研究の傾向とは?


ビジネスへ応用される最新のAI研究の一例として、「混合整数線形計画法」があります。自社が保有するリソースをどのように割り当てれば、効率的な事業を実現できるかといった計画立案をサポートします。

これは数理最適化問題の一種で、定められた制約条件を満たしながら、目的関数を最大化・最小化する決定係数を見つけるものです。目的関数として設定されるのは、利益やコストなどです。

例えば、物流業界における配送の最適化など、限られたリソースで最適な組み合わせを見つける際に利用されています。他にも発電設備の運転計画作成支援、自動車の運転支援、構造物の3次元モデル自動生成などの実現へ向けた研究が進められています。

AIトレンドを活用するために知っておきたいAIの種類


AIの特性上、大きく2つの種類に分けられます。特定の領域の処理に特化した「特化型」と、複数の広い範囲を処理できる「汎用型」です。AIを用いる目的によって最適なほうを選びます。

AI技術の発展に伴い、その種類を明確に分類するのは難しくなってきていますが、まずはこの2つの特徴を理解しておきましょう。

特化型AI

法律分野・医療分野など限定された範囲で、特定のタスクを実行できるAIを特化型といいます。将棋やチェスなどで人間のプロと対局して話題となったAIや、画像や音声認識などを行うAIが例として挙げられます。最近では公共交通や自家用車での自動運転機能が注目されていますが、ここで利用されているのも特化型AIです。

これまでに開発され、ビジネスへの適用が始まっているAIの大部分は特化型です。

汎用型AI

限定した範囲のタスクを処理する特化型に対して汎用型は、範囲が限定されずにあらゆるタスクをこなせるAIを指します。自分で状況を判断し、自律的に最適な処理を行うもので、SFに登場するアンドロイドのようなイメージのAIです。人間が多くの情報を与えなくても自ら処理を実行できるため、多くの業界において実用化が期待されています。

汎用型AIは特化型よりも技術的な難易度が高く、実用化にはまだ時間を要すると予想されています。

最新AIトレンド11選


AIといっても、その種類はさまざまです。日々新しい技術や領域が誕生するこの分野では、全てを網羅するのは難しいでしょう。しかし、AI技術の中でもビジネスに応用が進んでいるものがすでにいくつか存在し、企業の成長に貢献しています。

ここでは、主要なAI関連のトレンドを12個紹介します。

chatGPT

ChatGPTは自然言語処理技術の進化によって生まれたAIモデルで、大量の文章データを学習しています。そのため、人間との会話や文章生成など、さまざまな業務に活用できます。

公開後は世界中で急速に利用が広がり、カスタマーサポートやチャットボット、文章自動生成などに使われるようになりました。今後もChatGPTの進化によって、より高度な業務に適用できる可能性があります。

量子機械学習(QML)

量子コンピューターは、これまで化学、製薬、自動車、金融の分野に応用が期待され、研究が進められてきました。そして近年その新たな適用先として注目されているのが、機械学習の領域です。

機械学習への適用が注目されるきっかけとなったのは、2018年に発表された量子回路学習(Quantum Circuit Learning:QCL)というアルゴリズムです。NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum device)と古典コンピューターの両方を用いて問題を解きます。

量子機械学習が実社会で活用できるかは不透明ですが、実用化に向けた研究は進んでいます。

ロボティックプロセスオートメーション(RPA)

RPAは、AIが登場する以前から定型的な文書作成などを自動化する、業務改善用のソフトウエアツールとして利用されてきました。

近年では人材不足などを背景に、定型的で非生産的な業務を自動化し、従業員を創造的な業務に割り当てるためにRPAの導入が加速しています。

これまでのRPAは、人間が設定したルールに従って単純な繰り返し作業を行うものでした。しかし、AIを搭載したRPAはより広い範囲の複雑な業務をカバーできます。例えば、ラベルなどをカメラでスキャンした文字をデジタル化して識別するなどが可能です。

定型業務の自動化はもちろん、繰り返しの多い事務作業の効率化は、あらゆる企業で導入が進むでしょう。

画像生成(NeRF)

近年発展が著しい仮想現実(VR)などの分野で活用されている画像生成技術のひとつが、Neural Radiance Field(NeRF:ナーフ)です。これは、インプットされた複数の画像から、新しい別の視点の画像を生成する技術で、ニューラルネットワークを用いています。

人物や造形物などの3Dモデルを自分の好きな視点から自由に視聴でき、ゲーム業界などで強い需要があります。NeRFによるモデル生成は、これまでの3Dモデルよりも表現力が豊かで、より現実に近いリアルな画像や映像を生成できる点も魅力です。

今後はスポーツ観戦など幅広い領域で活用が進むでしょう。

自然言語処理(NLP)

人間が普段利用する自然言語をコンピューター上で処理することを「自然言語処理」(NLP)といいます。代表的な例は言語翻訳で、英語を日本語に翻訳する際に重宝している方も多いでしょう。

通常、コンピューターはプログラミング言語を理解し、人間が指示したルール通りに処理を進めます。しかし、自然言語は人によって多様な表現があり、時代によっても変化します。ルールをひとつひとつ与えるだけでは、自然な言語処理は困難です。

近年ディープラーニングによってこの問題は劇的に改善し、コンピューターと自然な対話ができます。今後は、ライフスタイルや仕事の進め方にも大きな影響を与えるかもしれません。

メタバース

インターネット上の3D仮想空間をメタバース(metaverse)と呼びます。比較的新しく登場した造語で「Meta」と「Universe」を組み合わせたものです。

メタバースの明確な定義は存在しませんが、VRゴーグルを装着し、アバターを使って交流する仮想空間と捉えるのが一般的です。SNS大手のFacebookが社名をMetaに変更し、多額の費用を投じて関連技術やサービスの開発を始めた話題を耳にしたことがあるでしょう。

最近では、工場の生産ラインをメタバース上でシミュレーションし、AIを用いて最適な生産条件を見つけるなどの取り組みが行われています。

スモールデータ

ITの発展に伴い、ビッグデータというキーワードが頻繁に使われるようになりました。大量のデータを短時間で処理できる環境が整ってきたことで、世の中に存在するデータから有意義な洞察を見出せると期待され、実際に有益な結果をもたらしています。

一方で、ビッグデータの分析では見過ごされる洞察があることも事実です。全体の傾向などを捉えられますが、その理由を明確に説明することが難しいケースがあります。そこで、小さいデータ量を意味する「スモールデータ」の活用に注目が集まっています。

ビッグデータの中の局所的なスモールデータを抽出し、分析を行うことでビッグデータの分析では見えなかった深い洞察が得ることが可能です。

説明可能なAI(XAI)

AIの導入をためらう主な理由は、AIが何をどのように処理して結果を出しているか分からないことではないでしょうか。

例えば、複数の製品ラインアップを有する企業がAIを利用して顧客に最適な製品を提示するケースでは、「なぜこの製品がその顧客にとって最適なのか」の理由を説明できなければ購入につながらないでしょう。

そこで役に立つのが、処理する内容を説明できる「説明可能なAI」です。AIに対する信頼性を向上させ、導入しやすくする狙いがあります。

ノーコード

AIの導入があらゆる現場で進んでいますが、それに伴って生じるのが専門人材の不足です。労働者人口の減少が進む日本において、AI人材の不足は今後ますます顕著になるでしょう。

人材が増えない環境でAIの需要に応えていくには、既存の人材でもAIを操作できる仕組みが必要です。それを叶えるのが「ノーコード」AIです。

本来、データの準備、加工、AIモデルの選定、評価などは専門家にしかできない作業ですが、ノーコードAIは専門人材によるプログラミング不要で導入できます。

ノーコードで簡便に誰でも操作ができるAIサービスは今後も利用が拡大するでしょう。

ジェネレーティブ

現在主流となっているAIは、過去の事象や実績を大量のデータから学習し、予測するものです。しかし、過去のデータがないケースも存在します。人間が経験していない事象、コスト面などでアナログデータをデジタル化できない場合、技術的難易度が高くセンサーを設置できない場合などがその一例です。

このような場合に活用が期待されるのが、ジェネレーティブAIです。人間が大量のデータを与えるのではなく、少ないデータ量、もしくはゼロからAIが自ら学習して回答を出します。

人間は未経験の事象に直面すると当たりを付けて試行を繰り返し、成功に結びつけますが、現在のAIにとっては非常に難易度の高いことです。

サイバー攻撃

企業にとって個人情報の流出などにつながるサイバー攻撃は、存続を左右するほどの大きなリスクです。あらゆる企業情報が電子化され、インターネットに接続されている今日では、サイバー攻撃にさらされる危険性は日に日に高まっています。

最近のサイバー攻撃にはAIが使われることも多く、以前よりもセキュリティーホールの発見が容易になっているといわれており、企業は高度で積極的な防衛策を講じなくてはなりません。

AIを用いて企業内のシステムを監視し、個人レベルではなく組織全体で脆弱性や脅威を検知できるサービスも登場しています。

予測

AIが得意とする作業のひとつが将来の予測です。例えば、過去の販売実績を基にそのトレンドや関連要因を見つけ、将来の販売需要を予測します。

企業は正確な需要予測ができれば、仕入れや製造する量や在庫数を設定でき、管理コストの無駄、在庫ショートによる販売機会損失などを最小限に抑えられるでしょう。

また、生産設備の故障予測や感染症の流行予測、天候の予測、農作物の収穫量予測などでもAIが活用されています。

将来の予測ができれば、その予測に対して早めに対策を立てられます。しかし、必ず予測通りになるとはいえないため、どのように予測を利用するかをあらかじめ検討しておく必要があるでしょう。

AIトレンドと今後の課題


急速なAI技術の進展とその実装が進んでおり、その波に乗り遅れないように導入を急ぐ企業も増えています。しかし、社会的にAIに対する理解が追いついていない部分も否定できません。

ここでは、AI導入の検討時に課題となるポイントを2点紹介します。これらの課題にどう対処するかも検討項目に入れておきましょう。

判断基準の「ブラックボックス化」

AIは人間よりも大量のデータを学習し、問題に最適な回答を出します。しかし、AIが回答を出すまでのプロセスを人間は理解できません。人間の問題解決プロセスは明確に説明が可能です。そして、そのプロセスの良し悪しも判断できます。

AIの判断がブラックボックス化は、結果の妥当性の判断にも影響します。多数のデータから選び出した答えが、正しいかどうかを判定できないこともあるでしょう。正しいといえない情報を信じてビジネスを進めることは、リスクレベルが分からず危険です。

責任所在の判断が難しい

AIの利用時にトラブルが起きた際、責任の所在がどこにあるのかを判断するのが困難なケースがあります。AIを利用している人か、それともAIを開発した企業かを判断できる基準をあらかじめ整合しておくことが重要です。

AIは今やあらゆるものに搭載されています。責任の所在が問題となるような一例は、安全に関わるケースです。自動車に搭載されているAIの判断によって大きなけがや人命に関わる事故が起きた場合、誰の責任であるかは非常に重要です。

企業のDXにノーコード予測AI『UMWELT』をおすすめする理由


AIを導入して効率化を図りたい企業様にとって、最適なサービスを選ぶことは難しい課題です。多種多様なAI技術が開発され、日々新しいサービスが生み出されています。費用や人的リソースの確保も容易ではありません。

そこでおすすめしたいのが、TRYETINGの『UMWELT』です。専門人材を必要とせず、低コスト・短期間でAI機能をビジネスに導入できます。

社内データと連携でCSVをAI化

Microsoft Officeなどのソフトウエアを利用している場合、その蓄積した業務データを活用して生産性向上などに役立てたいと考える企業様は多いでしょう。

UMWELTでは、これまでExcelで管理・蓄積されてきたデータをCSV形式に変換し、RPA機能でデータの結合・変換などの処理を自動化できます。複雑なデータ処理を必要とせず、AIによる社内データの分析・需要予測などが実行可能です。

豊富なAIプラットフォームを搭載

UMWELTの特徴は、簡単に豊富なAIプラットフォームを活用できることです。需要予測、安全在庫計算、スタッフのシフト作成、文章の要約などのタスクは、専門的なスキルを持った人材しか実施できませんでした。

UMWELTは、これら豊富なタスクを全てノーコードで実現できます。これにより既存のスタッフによる操作と短期間での導入が可能で、すぐに効果を実感できるでしょう。

まとめ

AIの分野は技術進歩が著しく、新たな手法が次々に開発され、ビジネスへの展開も進んでいます。自社の目的に適したAIを導入できれば、生産性向上や競争力の強化などが期待できます。

一方で、多種多様なAIの中から最適なものを選ぶのは容易ではありません。AIの専門家ではない既存の従業員がAI導入を一から検討し、目標を達成するのは困難です。

UMWELTはこのような企業様に最適なソリューションです。豊富なAI機能を、追加のリソースを用意することなく導入が可能で、サポートも充実しています。ぜひご相談ください。

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