”AI”とは何かと聞かれて人工知能と答えられても、詳しくは分からない方が多いのではないでしょうか。今さら人工知能なんてと思うかもしれませんが、今後もさらに活用される場が増えてくることが予想されますので知っておいて損はありません。
ここではAIに関する基本的な機能のことから、今後の展開についても見てみようと思います。

AIとは?

AIはArtificial Intelligenceの略で、人工知能のことです。
デジタル大辞泉によると

コンピューターで、記憶・推論・判断・学習など、人間の知的機能を代行できるようにモデル化されたソフトウエア・システム

https://www.weblio.jp/content/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

とされていますが、学術的な視点では捉え方によって定義が異なり、専門家の間でも解釈や認識にずれがあり統一がされていません。

AIの種類

AIには大きく分けて2種類あります。

特化型人工知能

1つのタスクに特化したAIのことです。
現在ビジネスで広く活用されているのはこのタイプの人工知能で、すでに人間以上の能力を持つものが数多くあります。たとえば、コンピューター将棋や囲碁などです。
実用化の例:Appleの「Siri」、Googleの検索システム

汎用人工知能

なんでもできる人工知能のことです。
AGI(Artificial General Intelligence)とも呼ばれています。
異なる領域で複雑な問題を解決する人工知能で、人間の設計の想定を超える働きを期待し、この人工知能こそが人類が人工知能を作り始めた目的でもあります。「ドラえもん」のようなアニメや漫画に出てくるような、まるで人間のようなロボットが人工知能です。ただその複雑さから開発のための課題も多いため、実現されているものは非常に少ないです。
実用化の例:ソフトバンクの「Pepper」

AIのすごさ!「機械学習」と「ディープラーニング」の技術

AIと機械学習とディープラーニング(深層学習)の関係性は、簡単に言うと、機械学習はAIの一つの技術で、ディープラーニングは機械学習の中の一つの技術です。

機械学習

機械学習とはたくさんのデータを処理していくことで、分類や予測を自動的に習得していくことです。現在活用されている人工知能の中核になる技術と言えます。
既存のデータをもとに正解データと比べることで分類する「教師あり学習」や、正解データなしで特徴やパターンで分類する「教師なし学習」、正解データなしで最大の価値を出すための判断処理をする「強化学習」があります。

ディープラーニング(深層学習)

先にお伝えしました通り、ディープラーニングは機械学習のうちの1つの手法です。機械学習とは異なり、分類するための特徴を自ら見つけることができます。
そのためエクセルデータなどの構造化されたデータだけではなく、複雑なデータを使用する際に利用されることが多く、画像認識や音声認識の領域などで活用されています。

AIの今後

今後AIは社会にどのような変化をもたらすのでしょうか。

人からAIへ…効率化される業務

人工知能の方が人よりも素早くかつ正確に処理が行えるので、単純で反復性の高い業務は今後AIに置き換わっていく可能性が高いです。たとえば、レジ打ちや問い合わせ対応、異常検知などの認識する業務です。
AIの導入で業務が効率化され、労働人口の減少問題に解決の糸口ができるのではと期待されています。
人は人にしかできない業務に専念することができるようになり、従事する業務内容や働き方が大きく変わっていく可能性があります。

AIを活用しないことによるビジネス格差

テクノロジーを使えるかどうかが格差につながるのは以前から注目されてきたことですが、AIを使える側と使えない側で今後ますますその格差が広がる懸念があります。
さらにDX(デジタルトランスフォーメーション)が注目され、日本においてもDXの推進が急務とされる中、AIがDXの中で担う役割の重要性も高まっています。DXでは集積された膨大なデータを活用し、社会に合わせてビジネスモデルを変容させていくことが必要なため、そのデータの認識や判断、予測などをAIによって迅速かつ正確に行えることが競争社会でのアドバンテージとなるからです。

参考 「DXの波に乗る!いざ始めるためのゼロからの基礎知識

まとめ

ここではAIの基礎知識から今後の発展について見てきました。
AIはこれからの社会に必要不可欠なため、AIの進化に合わせて人間もそのテクノロジーを使いこなせるようにならなければなりません。
我々は日々発展していくITやAIから、ますます目が離せなくなっていくでしょう。