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人工知能（AI）とは？4つの種類や導入事例をわかりやすく解説【2024年最新版】
機械学習やディープラーニングといった技術が急速に発展したことにより、業種や業界を問わず、さまざまな分野でAI技術の活用が進んでいます。
その一方で、AIについて詳しく理解していないという方も多いのではないでしょうか。
- AIの技術を活用して、生産性を上げたい
- AIを活用する際の注意点について知りたい
- 実際のビジネス現場への導入事例を知りたい
本記事では、このような悩みを抱えている企業の担当者の方に向けて、AIの基礎知識や歴史、そして導入事例などについて解説します。
自社の業務でAIを活用すべきか迷っているという方は、お気軽にご相談ください。専門のコンサルタントが、あなたの要望をヒアリングし、予算や目的にあったAI活用をサポートします。
AIとは？重要視される理由
AIとは、「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略称で、日本語にすると「人工的な知能 / 知性」と訳すことができます。
より厳密に言うと、人間の脳が行う「知的活動」の一部をコンピュータープログラムを用いて、人工的に再現することです。
ここで注意しなければならないのは、AIは何かしらの技術的な定義があるものではなく、単なる概念に過ぎません。そのため、人間が行ってきた知的活動の一部を自動化する技術やプログラミングのことを総じて、「AI」と呼ぶことが一般的です。
最近では人間の知的活動の一つである「絵を描く」という行為を、AIプログラムが行い、絵画コンテストで最優秀賞を獲得するといったニュースも大きな話題になりました。
この他にも、「チェスをプレイする」「自動で運転する」「文章を書く」「特定の分野で将来を予測する」など、業種や業界を問わず、多くの分野でAIの技術が用いられています。
AIを可能にする技術
現在の高度なAIを支える技術として、「機械学習（Machine Leaning）」と「ディープラーニング（Deep Leaning）」の2つの技術の発展があります。
- 機械学習の発展
- ディープラーニングの発展
それぞれを詳しく解説すると、非常に長くなるので簡潔に説明しますが、機械学習とは、膨大なデータの中から機械が自動的に学習を行い、データに含まれる（もしくは背景にある）ルールやパターンを導き出す手法です。「識別」と「予測」に主に用いられる技術です。
一方で、ディープラーニングは機械学習の一種ですが、人間の脳神経の構造を模倣した「ニューラルネットワーク」をベースに作られた手法。十分なデータ量があれば、人間が手を加えなくてもデータの特徴を発見することができ、より高度な「分析」を可能とします。
これらのAIを支える2つの技術が発展したことにより、人間が今まで得ることができなかった知見を獲得できるようになり、そして限られた分野では人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになりました。
特にビジネスにおいては、今まで経営者の勘や経験に基づいて判断を下していたものをAIを活用することによって、合理的な判断を可能にします。
AIの種類は2通りの分け方がある
AIと一括りで言っても、実行できるタスクの幅や知能レベルによって、「特化型AI」と「汎用型AI」の2つに分けることができます。
また別の視点からAIを見ると、意思や思考を持ち能動的に機能する「強いAI」と、意思や思考は持たず学習した通りに機能する「弱いAI」の2つに分けられます。
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
特化型AIと汎用型AI
特化型AIとは、特定のタスクを実行するために特化したAIのことです。
例えば、「文章を書く」「チェスや囲碁をプレイする」「自動運転を行う」「画像・音声認識を行う」といったAIが例に挙げられ、企業が導入を検討するAIは、このような特化型AIが中心になります。
一方の汎用型AIとは、特化型とは異なり、特定のタスクに限定されず、多くの分野でタスクを実行することができます。人間の脳と同程度の処理能力を持つAIとも言い換えることができ、現在の技術では実現することはできません。
弱いAIと強いAI
弱いAIとは、あらかじめ組み込まれたプログラミングに従って問題解決を行う受動的なAIのことです。逆に言うと、事前に想定していないシチュエーションが起こった場合、適切な処理を導き出すことができません。現在普及しているAIの全てが、この弱いAIに分類されます。
一方で、強いAIとは、人間の脳と同程度の処理能力を持つと同時に何らかの自意識を有するものです。問題を処理するだけでなく、「果たしてこの問題を処理するのが適切なのか」といったメタ的な思考が可能になります。2022年時点において、強いAIに分類されるものは存在していません。
AI開発と歴史
AIの開発と発展の歴史は大きく分けて4つに分類できます。
- AIの誕生と第一次AIブーム（1950年代～1970年代）
- 第二次AIブーム（1980年代）
- 第三次AIブーム（2000年代）
- 新AI時代（現在）
AIの誕生と第一次AIブーム（1950年代～1970年代）
人工知能の概念が初めて定義されたのは、1950年にさかのぼります。英国の数学者であるアラン・チューリングが自身の論文『計算する機械と知性』の中で、「機械は考えることができるのか」という人工知能の根源的な問題を提起しました。
論文では、人間の質問者との会話が成立したかどうかで、機械が思考しているかどうかを判断する「チューリング・テスト」という実験方法を提案しています。
また、初めて「人工知能」という言葉が使用されたのは、アメリカの数学者ジョン・マッカーシーをはじめとする研究者が1956年に開催したダートマス会議です。この会議は、AI研究の原点とも言われています。
ダートマス会議が開催された1950年代〜1970年代は「第一次AIブーム」と呼ばれ、AIにまつわる多くの研究に注目が集まりました。コンピューターによる「推論」と「探索」が可能となり、明確なルールが存在するパズルゲームや定理の証明といった問題を扱えるようになりました。
その一方で、多くの要因が絡み合い、明確なルールが存在しない実社会の問題に対しての、AIの有用性に対して疑問符が付き始めます。「AIは本当に実社会の問題を解決する有用なものなのか」という議論が起こり、AI研究は徐々に下火になっていきます。
第二次AIブーム（1980年代）
下火が続いたAIに第二次ブーム（1980年代）が勃興したのは、「エキスパートシステム」と呼ばれる技術が誕生したことに起因します。
エキスパートシステムとは、人工知能に専門知識を教え込むことにより、専門家と同じレベルの問題解決ができるようにする技術のことです。この技術は広く商用利用され、現在でもAmazonや楽天といったECサイトで活用されています。
ただし、問題処理に必要となる膨大な知識を学習させる必要があり、活用は特定領域に限定されました。また、例外的な処理や矛盾するルールを処理することができないため、第二次AIブームも再び下火になりました。
第三次AIブーム（2000年代）
第三次AIブームの火付けとなったのが、本記事の冒頭でも解説した「機械学習」とそれに内包される「ディープラーニング」の2つの技術です。
ビッグデータを学習することで、AIがルールやモデルを自動で構築できること、そしてディープラーニングによってAI自身が特徴量（数値化されたデータ）を定義できるようになったことから、より高度な予測や推論ができるようになり、AI実用化のためのブレイクスルーとなりました。
新AI時代（現在）
AIがより身近になった現在、注目されているのが「シンギュラリティ」という言葉です。シンギュラリティとは、日本語で「技術的特異点」と訳され、AIが人間の能力を超える時点を指します。
2022年はテキスト生成AIのChatGPTや、画像生成AIのMidjourneyなどが話題になりました。
今後もAI技術の発展により、「今の仕事がAIに置き換わる」といった雇用面だけでなく、人間の生活に大きな変化がもたらされることが予想されます。
ビジネスにおけるAIの活用事例
ここからは、AIが実際のビジネスで活用されている事例について、業種ごとに分けて解説します。
- 医療
- 不動産
- 製造業
- 金融・保険
- 建築
- 物流
- 農業・水産業
医療
医療分野において、さまざまな形でAIが活用されていますが、特に注目されているのが「診断支援AI」と呼ばれるものです。
従来、病気の診断は、血液検査やCT・レントゲンなどの検査結果やさまざまな諸症状をもとに、医師によって行われます。しかし、専門外の分野や症例の少ない病気の場合、また医師でも判断が難しい場合、既知の病気とうまく結びつけることができないことがあります。
診療支援AIでは、膨大な量の過去の症例や検査結果のデータをもとに、医師が見つけにくい病気の診断をサポートすることが可能に。特に「画像診断システム」では、数百枚もの画像をチェックし、見落としがちなごく小さな病変まで高い精度で診断することが可能になります。
不動産
不動産領域でのAI活用で代表的なものが、マンションや一軒家など不動産の価格査定です。
不動産の価格査定では、土地の価格や築年数・間取りといった物件の条件から価格を導き出す「机上査定」と、実際に物件に訪問して査定を行う「訪問査定」の2つの工程を踏むのが一般的です。
しかし、AIを活用することによって、膨大な物件データや取引データから自動で「机上査定」を行うことができます。人件費や査定にかかるリソースを削減できるだけでなく、大量のデータから査定を行うため、担当者の経験や勘といったものに頼らず、より信頼度の高い査定を可能にします。
製造業
製造業でAIが活躍する事例として、「不良品選別」が挙げられます。不良品選別とは、製品の品質を維持するために、製品ラインにおいて、キズや凹みといった不具合を見つけ出し、選別する作業です。
従来は、人の目視によって行われていましたが、人件費がかかることや不良品の見逃しが発生することが課題としてありました。そこで画像認識の技術を持つAIを活用することで、高い精度で不良品を検知することが可能となりました。
金融・保険
従来、住宅ローンの審査には、顧客側は多くの書類を記入し提出する必要がありました。また審査側も、提出された資料をもとにローンのリスクをチェックするため、顧客側・審査側双方に多くの労力が必要でした。
AI技術の活用により、多くのデータの中から規則性を導き出し、審査判断を行うことでよりスピーディに作業を終えることができます。また、顧客側も従来よりも少ない項目を記入するだけで審査が可能になるため、顧客満足度の向上に寄与します。
建築
建築業界は、深刻な人手不足という課題を抱えており、作業の効率化が一層求められる業界です。そんな中、注目を集めるのが「自動搬送システム」です。
AI技術を活用し、画像データの中から人や障害物を検知することで、建築機械の自律走行を可能とします。人手不足を解消するだけでなく、建築現場での安全面の向上も期待されています。
物流
建築業界と同様に、物流業界でもドライバーの不足といった業界全体の課題を抱えています。特に最近では、Amazonや楽天といったECサイトの活用が一般的になったことや、コロナ禍の影響で、物流量の増加が人手不足に拍車をかけています。
そこで、新たに活用されている技術が「AIによる配送ルートの効率化」です。全国の地図データやGPSデータ、リアルタイムの混雑状況、各拠点の物流量といったデータから、ドライバーがどのルートを辿るべきか、またどこに停車をすべきかといった情報を提供し、配送の最適化を行います。
より短い時間で多くの配送を可能とするため、人材不足や走行時間の削減・ガソリン代の削減といったメリットをもたらします。
農業・水産業
農業では、AIを搭載したドローンの活用が進んでいます。
例えば、上空からドローンで農園を撮影し、画像解析することによって、発育が進んでいる箇所や病害虫の有無を検知することができます。
またドローンに農薬を搭載することで、必要な箇所に必要なだけ、農薬を散布するといったことも可能です。大規模な農園においては、人件費や労力を削減するだけでなく、より品質の高い作物を作ることにもつながります。
AIを採用するメリット
AIを企業の生産活動に採用するメリットとして、以下の5つが挙げられます。
- 生産性の向上が狙える
- 労働力と人件費の問題解決が期待できる
- 精度の高い分析や予測が可能
- 安全性の向上に貢献する
- 人材活用が可能になる
生産性の向上が狙える
AIを導入することによって、特定の分野において、人的に作業を行うよりも効率よく業務をこなすことが可能になります。例えば、工場における検品作業で、AIの画像認識の技術を活用することで、より多くの製品を短時間で検品することができます。
労働力と人件費の問題解決が期待できる
AIは、人間とは違い24時間休みなく稼働することができます。そのため、人を採用するコスト・雇用するコストを抑えることが可能に。また、労働人口が不足する我が国において、人材を確保することは困難を極めます。AIを活用することで、生産活動に必要な労働力を担保することができるでしょう。
精度の高い分析や予測が可能
AIはビッグデータを活用した精度の高い分析や予測に強みを持ちます。需要の予測や在庫管理、マーケティングなどさまざまな分野に活かすことで、合理的な経営判断をサポートします。
安全性の向上に貢献する
建築現場や農業の現場では、安全上のリスクを伴う業務が存在します。最近では、AI技術を用いた無人施工システムなどが開発され、危険な現場でも人の力に頼らず、無人で作業を進めることが可能になりました。
人材活用が可能になる
単純作業や反復作業といった作業をAIに置き換えることにより、従来別の場所で使っていた労働力を有効活用することが可能になります。新しい価値を生み出す業務に労働力を集中させることにより、従来は不可能であった人材の活用ができるようになります。
AIを採用する注意点と解決策
AIの採用には企業に恩恵をもたらすだけでなく、注意すべき点もあります。
リスクマネジメント
導入しているAIのシステムにトラブルが発生することで、業務遂行に大きな支障が出ることも十分に予想しなければいけません。トラブルが発生した際に、どのように対応するのか、また現在の業務のどれくらいをAIに置き換えるのかといったリスクマネジメントが求められます。
コストがかかる
当然ですが、AIの導入・運用にはコストがかかります。AI技術を導入すれば、必ずしも業務改善に繋がる訳ではありません。導入前に、AI活用によってどのような費用対効果があらわれるのかを事前に検討しておくことが大切です。
AIの種類や活用例を紹介しました
本記事では、AIとはそもそもどのようなものなのか、そして大きく4つに分類できること、導入のメリット・デメリット、業界別の活用事例について解説しました。
AI技術の発達により、多くの分野で労働力が人からAIに置き換わることが予想されます。AIの持つ高い分析や予測の能力を活用し、今まで人的にはできなかった新たな価値を生み出すことができるようになるでしょう。
その一方で、業務の多くをAIに依存することで発生するリスクや、コスト面についてしっかりと理解しておく必要があります。
自社の業務でAIを活用すべきか迷っているという方は、お気軽にご相談ください。専門のコンサルタントが、あなたの要望をヒアリングし、予算や目的にあったAI活用をサポートします。
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Q. 人工知能（AI）とは何ですか？
人工知能（AI）とは、人間の脳が行う知的活動の一部を、コンピュータープログラムを用いて人工的に再現することです。業種や業界を問わず、多くの分野で用いられています。
Q. 人工知能（AI）のメリットは？
人工知能（AI）のメリットは「生産性の向上が図れる」「精度の高い分析・予測が可能になる」などです。詳細は記事内で紹介していますので、ぜひご覧ください。
