AIとは? - IoTとの掛け合わせで新たな価値を生み出すAIについて1からわかりやすく解説します

AIとは?
AI (人工知能) について1からわかりやすく解説

近年、AIという言葉をよく耳にしますが、一体どういうものなのかよく分からないと感じる人は多いでしょう。
AIとは「人工知能」のことで、コンピュータによる技術や概念を表し、その定義は曖昧です。
そのため、AIによって実際に何が行えるのかイメージしづらいですよね。
そこでこの記事では、AIの特徴や市場規模、AIの仕事への活用方法についてご紹介します。

  • AI 言葉の定義

    AIの正式名称は「Artificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)」で、「人工的な」という意味の「Artificial」と「知能」という意味の「Intelligence」が組み合わさっています。AIという言葉は広く知られていますが、AIの意味を正確に説明できる人は少ないでしょう。

    実は、AI (人工知能) には厳密な定義はなく研究者によっても解釈はバラバラです。そのため、「コンピュータによって実現する知的な活動」や「言葉の理解や問題解決など人の知的な振る舞いを模倣するコンピュータシステム」などと言われています。

    また、時代によってもAIの研究対象は異なります。AIを理解するために、まずはAI研究の歴史を振り返りましょう。

  • AIの歴史

    第1次AIブームから第3次AIブーム

    近年のAIブームにより、AIが最近登場したように思われている人も多いですが、実はAIの歴史は古く1950年代から研究が続いています。

    第1次AIブームは1950年代後半で、パズルや迷路などを解けるようになりました。しかし、当時のAIが解ける問題は明確なルールが定められているものに限られ、現実社会に起こり得る問題は解けませんでした。

    第2次AIブームは1980年代で、各分野の知識を与えると専門家のように高度な処理を行えました。しかしながら、AIが問題を解くために必要な情報は、全て人間の手によりコンピュータが理解できる内容に記述しなければならないため、手間も多くかかっていました。

    そんな中、1997年に世界が注目するゲームが行われました。ホテルの一室で行われたチェスの試合は、世界チャンピオンとチェス専用のコンピュータ「ディープブルー」との対戦でした。第1局は世界チャンピオンが圧勝したものの、彼に勝利するためにプログラムされたディープブルーは徐々に巻き返し、第6局には世界チャンピオンに勝利しました。初めて人間がコンピュータに負けた瞬間でした。

    そして現在の第3次ブームではディープラーニングの登場によってAIの研究は大きく発展しました。ディープラーニングとは、人間の脳のニューロンという神経細胞をモデルとして設計されたニューラルネットワークを用いた学習方法です。ディープラーニングでは大量のデータをコンピュータに与えると人間の脳と似た働きによりAIが自ら学習し知識を獲得します。

    ディープラーニングの活用により、2016年にはチェスに比べて着手数が多く複雑な碁において AlphaGo(アルファ碁)がプロ囲碁棋士に勝利しました。4勝1敗で勝利したAIは世界中から注目を浴び、普段は囲碁をしない人やコンピュータに興味のない人もAIに対する期待を高めました。

  • AIの今後の市場規模

    AIの今後の市場規模

    (出典:富士キメラ総研「2019 人工知能ビジネス総調査」)

    富士キメラ総研による「2019 人工知能ビジネス総調査」では、2018年度には5,301億円だったAI市場規模は2022年度には1兆20億円に、2030年度には2兆1,286億円になると予想しています。中でもAIを活用したクラウドサービスやハードウェア・ソフトウェア、SIの市場拡大を見込んでいます。

    具体的には、2018年から2030年に金融業・プロセス製造業・組立製造業・医療介護業などの分野においてAI市場が大きく成長する予想です。

    また、EY総合研究所による『人工知能が経営にもたらす「創造」と「破壊」』では、2030年にはAI関連作業の市場規模は86兆9620億円になると予想しています。特に運輸や卸売、製造分野がAI市場を占めると見込んでいます。

  • AIの特徴

    機械学習とディープラーニング

    AIの大きな特徴の一つは、人間が行う知的な活動をコンピュータが代わりに行う点です。
    例えば私たち人間は、リンゴとオレンジを一目見ただけで見分けられます。人間は頭の中で、「赤くて丸いからリンゴ」「橙色でブツブツしているからオレンジ」と判断します。

    人間の脳に似た働きをするのがAIです。AIには機械学習と呼ばれる学習方法があり、中でもディープラーニングは高度な学習方法です。

    AIにリンゴやオレンジの画像を学習させるとディープラーニングによって、学習させていないリンゴやオレンジの画像も認識できるようになります。学習用データは人間が用意する必要がありますが、より多くの学習を行うことで認識精度を向上させることが可能になります。

    AIが処理できるのは画像だけではありません。音声や言語処理もAIの得意分野で、例えば多言語翻訳やスピーチの文章化を迅速に行えます。

  • AIと仕事

    ディープラーニングの発展によりAIはあらゆる分野で活用でき、仕事の効率化・省力化に役立つようになりました。私たちの仕事や生活に身近なAIの活用例を紹介します。

    コールセンターでは、オペレーターの業務負荷軽減にAIが役立ちます。従来であれば、顧客とオペレーターとの会話は録音されたデータを担当者が聴き直して内容を確認しなければなりませんでした。また、顧客とのやり取りの履歴も担当者同士の引き継ぎが必要なため、伝え忘れなどのミスも発生していました。

    AIを活用すれば、顧客とオペレーターの会話からAIがそれぞれの声の特徴を学習し、2人の会話を文章化。そして、文章の中から重要なフレーズを拾い他のオペレーターへ共有します。すると、オペレーター間の引継ぎ作業が従来よりも楽に行え、通話記録もデータとして残せます。

    AIで会話をテキスト化

    病院での画像診断にもAIが活用できます。従来は、患者のMRIやCTスキャン画像を医師が全て目視で確認する必要がありました。人による作業なので労力も時間もかかり、見落としのリスクもあります。

    そこで、各疾患の検査画像や病理画像を学習したAIが画像診断すると数分で診断が完了します。そのため、医師はAIの診断結果をダブルチェックする形で従来よりも短時間で画像診断が行えます。AIの活用により患者の命に係わる診断ミスを防ぎ、画像診断にかかる時間を減らせるので、患者と向き合う仕事に集中できます。

    AIで画像診断

    各社が実用化を目指している車の自動運転に関してはさらに多くのリアルタイム情報を処理する必要があります。対向車、通行人、標識、道路脇の段差等様々な情報を認識するにはディープラーニングの技術が必要不可欠です。完全な自動運転の実現には法整備や技術面での制約等、いくつものハードルがありますが、IT大手のGoogle、自動車メーカーのTOYOTA等を中心に自動運転の開発が進められており、近い将来、自動運転が現実となる可能性が高まっています。

    AIで危険を予測
  • まとめ

    AIは1950年代から開発・研究が進められている技術です。現在ではコールセンターの業務負荷軽減や医療分野における画像診断、そして自動車の運転技術にもAIが活用されています。

    今後ますます人工知能技術の発達により、実社会でのAI活用が進んでいくと考えられます。次項では具体的なAI活用事例や既存のAIサービスを紹介しつつ、今後のAI活用の方向性について説明いたします。

    (文:山内理絵)

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