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人工知能「AI」とは何か? その基礎知識と活用事例をわかりやすく解説!

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近年、「AI」という言葉を盛んに聞くようになりました。AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語で「人工知能」のことです。特にビジネスの現場では、チャットボットによる自動問い合わせ対応や音声認識による自動情報入力、チェスをプレイするコンピューターから車の自動操縦など、様々なシーンで活用されており、その発展には目を見張るものがあります。

AIとは何か?

しかし、「人工知能とは何か?」となると、即答できる人は多くはありません。それもそのはず、実はAIの専門家や研究者の間でもAIの定義は統一されておらず、下記のような様々な見解があるためです。
 
人工的な知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野
「知能を持つメカ」ないし「心を持つメカ」
人工的につくった知的な振る舞いをするためのシステム
人間の頭脳活動を極限までシミュレートし、人間の能力を補完·強化するシステム
人工的につくる新しい知能の世界
人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことができる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し、現象をモデル化することのできるコンピュータ
 
ただ、一般的に説明するのであれば、AIとは「人工的につくられた知能」であり、その概念や技術そのもののことを指すと考えるとわかりやすいでしょう。

AIには弱いAIと強いAIがある?

ここからは、AIの機能をもう少し詳しく説明していきます。一般的にAIと呼ばれるものは広く「自律性」と「適応性」の2つの特徴で分類されています。
 
·自律性 …… 人の指示が不要で自動的に作業を行う能力
·適応性 …… 経験や学習によってパフォーマンスを上げる能力
 
「自律性」は現在のロボットにも備わっています。しかし「適応性」はロボットにはありません。この点がAI特有のメリットであり、画期的な点と言えるでしょう。さらにAIは次の2つに分けることができます。
 
·弱いAI:特定の作業を行う特化型AIで、自立性はあるが適応性が不足
·強いAI:様々な作業を行える汎用型AIで、自律性も適応性もともに備わっている
 
双方とも自律性については同様に備わっていますが、適応性については「強いAI」に軍配が上がります。それぞれ詳しく説明しましょう。
 
特化型AI(弱いAI)
将棋や囲碁のAIソフト、スマホのカメラで撮った写真を認識し瞬時に情報を表示する仕組みなど、特定の用途のためにつくられたAIが「弱いAI」です。与えられた仕事に対しては自動的に処理ができる一方で、プログラムされていない、想定外の状況への対応はできません。学習することでその作業の精度を上げることができるので、人の補助や能力の拡張に最適なAIです。現在、実用化されているAIや、企業で研究されているAIのほとんどはこの弱いAIに分類されます。
 
凡庸型AI(強いAI)
一般的なAIのイメージである、人間のような自意識を備え、全認知能力を必要とする作業も可能なAIを指します。アニメや映画に出てくる人間的な振る舞いができるアンドロイドやロボットに組み込まれている「自分で考えて判断するAI」が該当します。実現すれば、人を超える知能を持つものが生まれることになりますので、時代が大きく変革することになるでしょう。

AIによって可能になること

現在のAIができることは、主に次のようなものです。
 
·画像認識
·音声認識
·言語識別
·制御
·予測
 
 
画像認識
学習データをもとにして「画像に写っている人(物)の識別」を行うことで、人間と同じように写真を分類できるようになります。また、蓄積された画像の特徴をもとに写真を作成することも可能です。
 
音声認識
画像認識と同じく、人間の声を理解しテキストに変換できる技術が音声認識です。近年、AIが自然な抑揚で話をすることができるようになっているのは、音声認識の精度向上の賜物です。
 
言語認識
現在、インターネット上には無数の文字データがあります。それらを使うことで、文章の特徴を学習することができます。文章を識別したり、書いたりすることができる人工知能(AI)も登場しています。
 
制御
画像認識、音声認識、言語認識を組み合わせることで、ロボットや自動車などの機械を制御することも可能になっています。最近だと自動運転技術やGoogle homeなどが挙げられます。カメラやマイクなど、各種センサから得られた自分の状態と、その状態で動作した結果を関連付けて学習させることで、その時々に最適な動作をさせることができます。AIで機械が賢くなれば生産性や品質の大幅な向上が期待できるのです。

予測
制御と同じく状態と結果を学習することで、特定の状態からまだ起きていない結果を予測することもできます。ビジネスでは、環境変化をふまえた市場・需要・顧客行動を予測し、マーケティング施策の立案や経営判断を伴う意思決定をサポートすることが可能です。

AIが活用されているサービス

·Automatic Image Colorization
白黒画像をカラー化してくれるWebサービスです。早稲田大学の研究グループが開発した人工知能(AI)で、大量にある白黒画像とカラー画像から白黒の画像にどんな色を付けるべきかを学習させています。その結果、白黒画像を最初からフルカラーだったかのような違和感のないカラー画像にしてくれるのです。
 
·Traffic Jam Pilotシステム
もっとも多くの人に人工知能(AI)の力と未来を感じさせてくれると思われるのが、自動運転技術です。その中でも注目されているのが「アウディA8」の「Traffic Jam Pilotシステム」です。「Traffic Jam Pilotシステム」は、高速道路での渋滞中(時速60キロメートル以下)には、ハンドルやペダルから手足を離していても車を安全に運転してくれる画期的な人工知能(AI) システムです。
 
・AI検温ソリューションSenseThunder(センス・サンダー)
昨今のウイルス拡大問題により、AIを活用した非接触検温ソリューションの需要も高まってきています。その代表例ともいえるのが、ソフトバンク株式会社が研究開発した「SenseThunder」というAI検温ソリューションです。マスクを着用したまま検温できるシステムとして大きな注目を集めており、AIを活用した独自の認証デバイスとサーモグラフィカメラを組み合わせることで、わずか0.5秒で個人認証と体温測定の両方を実行します。

まとめ

いかがでしたか。ここ十数年のコンピュータの進歩と低価格化によってビッグデータを容易に扱えるようになったことで、AIは急速に普及してきました。今後も大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようになっていくでしょう。
AIの進化によって人の仕事は減少しますが、それはある意味「人としての暖かさが不要な仕事」と言えます。一方で、対人的なサービス、特に心の拠り所となるような仕事は、より重要視されていくでしょう。また、これからの時代に早急に求められるのは、「AIを使う側の人材」です。
なぜなら、日本企業の多くがAIの導入を先導する組織や人材の不足に陥っており、それらをフル活用できる段階には至っていないためです。AIに精通した技術者が必要とされている今だからこそ、プログラミングや機械学習、ディープラーニングの学習を始めても良いでしょう。何かしらの行動を起こすことで、今の自分に足りないスキルや知識がわかり、現代を強く生きていくための新しい働き方を見出すきっかけになるのではないでしょうか。

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中川 里美(ナカガワ サトミ)

中川 里美(ナカガワ サトミ)

20歳の時にアメリカで出会った経営者に誘われてライターの道へ。 自分の事業と並行して趣味レベルでライター業に取り組んでいたが、 その後のリモートワークやネットビジネス業界の普及により、 ネット環境があれば、どこでも仕事ができるライター業の魅了を再認識する。 現在、リサイドのライターとして、記事を執筆中。 好きなことは、旅と美味しいものを食べること。 今年の目標であったバンジージャンプと滝行と富士登頂を達成し、来年の目標を思考中。