「AIってなに？」
「なんでAIが必要とされているの？」
「AIが活用されている事例は？」
などと気になりますよね。
AIとは人間の知能や知性を人工的に再現する技術です。
AIが普及したことで、これまで人で行っていたことがAIで行えるようになったため、人手不足などが解消されてきています。
また、人手は行えないような高度な計算もAIならできることから、さまざまな分野でAIが活用されてきているのです。
この記事では、
- なぜAIが必要とされているのか
- AIの活用事例
- AIを使う際の注意点
などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。
AIとは
AI（人工知能）は、人間の知能や知性を人工的に再現する技術です。
AIが発達したことで、これまで人で行っていた作業や人では難しかった作業がAIでできるようになりました。
この章では、まずAIとは何なのかについて、以下の3つのことを解説していきます。
- 世の中のAIはほとんど特化型人工知能(ANI)
- AIと機械学習の違い
- なぜAIが必要とされてきているのか
あなたが想像するAIのほとんどが特化型人工知能と呼ばれるものです。
なので、この記事ではAIを「特化型人工知能」と定義して、解説していきます。
他にもAIがなぜ必要とされているのかなどについても解説していきますので、ぜひ参考にしてください。
世の中のAIはほとんど特化型人工知能(ANI)
世の中にあるほとんどのAIは、特定のタスクや問題解決に特化して作られるAI、特化型人工知能(ANI)と呼ばれるものに該当します。
特化型人工知能は「特定のタスクに特化して作られている」ので、そのタスクにおいて人より高い性能を発揮できるのです。
例えば、特化型人工知能の例として以下のようなものがあります。
- チェスや囲碁など特定のゲームで人を超えるAI
- 画像認識や音声認識などの特定の機能を持つAI
- 医療分野での診断支援を行うAI
以上の特化型人工知能はあくまで1部の例であり、特化型人工知能は今もさまざまな領域で増えてきています。
さまざまな領域で増えてきていることから、世の中としてのAIの定義は、特化型人工知能を指していることも多いのです。
ただし、特化型AIはその性能を発揮できるのは特定のタスクに限られているので、注意しましょう。
AIと機械学習の違い
AIと機械学習は関連した用語ですが、2つの用語には違いはあります。
AIと機械学習の定義をそれぞれ書き出したものが以下の通りです。
- AI：人間のように知能を持てるように再現する技術全般
- 機械学習：大量のデータからパターンを学習し、新たなデータに対して予測や判断を行うAIの1技術
以上のように、機械学習はAIの1技術であり、AIの方が機械学習より広い概念になるのです。
図に表したものが下図になります。
上図のイメージでAIと機械学習の関係性を覚えることをおすすめします。
なぜAIが必要とされてきているのか
AIが必要とされている理由は多くありますが、人よりも問題解決の速度や精度で上回っていることが主な理由になります。
人ではミスがあったり作業速度に限界がありますが、AIを活用することでそのような問題を解決できるのです。
AIが必要とされる理由をまとめたものが以下になります。
- 大量のデータを速くかつ精度高く処理できる
- 人の勘ではなくデータから客観的な判断ができる
- 単調な作業を自動化し、人の労働量を減らせる
以上の理由から、医療や金融、製造業、運送業など、さまざまな分野でAIの導入が進められているのです。
ChatGPTをはじめとする生成AIの活用も進められていることから、AIがより身近な社会になってきています。
AIを活用する3つのメリット
AIの活用は様々なところに広がっており、私たちの生活や仕事にも大きな変化が出てきています。
AIを活用することで得られるメリットは多くありますが、ここでは特に重要な3つのメリットに絞って説明します。
AIを活用する3つのメリットは以下の通りです。
- 人件費の削減や人手不足の解消になる
- 作業の正確さを上げられる
- 予想外のミスが起こりにくくなる
以上のメリットがあることから、AIが注目されているのです。
それぞれ解説していきます。
人件費の削減や人手不足の解消になる
AIを導入することで、人件費の削減や人手不足の解消に繋がるメリットがあります。
人が行っていた単純作業をAIに任せることで、人件費を抑えつつ、人手不足の解消も行えるのです。
実際に、AIを活用して人件費の削減や人手不足の解消をした例として、以下のものがあります。
- 工場の製造ラインにAIを導入し、人件費を削減した
- AIによるチャットボットを導入し、人手不足を解消した
- 事務作業にAIを導入し、人件費を削減した
以上は一部の事例ですが、AIを活用することで人件費削減や人手不足解消が可能なのです。
ただし、AIの導入には初期コストもかかるため、長期的な視点で検討する必要があります。
AIを活用するメリットを理解し、自社に合ったAIの活用方法を見つけていきましょう。
作業の正確さを上げられる
AIを活用することで、作業の正確さも上げられる可能性があります。
人が行う作業は、どうしてもミスが発生してしまいますが、AIは24時間休みなく正確に作業を行えるのです。
例えば、以下のような場面でAIを活用することで、作業の正確さを上げられます。
- 製造業における品質検査や不良品の検出
- ECサイトなどでの不正アクセスの検知
- 医療分野における画像診断
AIは人以上の正確さで作業を行える分野もあるため、ミスを減らして品質を向上させられるのです。
また、AIは大量のデータを瞬時に処理できるので、人では処理しきれないデータ量でも対処できます。
とはいえ、AIでも100%の精度を出せるわけではない点に注意しましょう。
予想外のミスが起こりにくくなる
予想外のミスが起こりにくくなるというのも、AIを活用することによるメリットの1つです。
人が行う作業は、うっかりミスや思い込みによるミスが発生しやすいですが、AIはプログラムされた通りに正確に作業を行えます。
例えば、AIを活用することで、以下のような予想外のミスは防げるでしょう。
- 工場の生産ラインにおける製品の組み立てミス
- 物流倉庫における在庫管理のミス
- オフィスにおける書類の入力ミス
以上のようなミスも未然に防げる可能性があることから、AIを活用するとリスク管理にも繋がります。
ただし、AIを過信しすぎるのは危険で、AIにもミスはあるため、人による最終チェックが必要です。
そのため、AIと人が協力して作業を行って、予想外のミスを最小限に抑えるという意識を持ちましょう。
AIが活用されている5つの事例
先ほどの章で説明した通り、AIには多くのメリットがあることから、様々なところで活用されています。
ここでは、AIが活用されている5つの事例を紹介します。
- 在庫管理のための需要予測
- SNS上の意見の分析
- 製造業における不良品の検知
- 自動車の自動運転
- 医療分野での診断支援
以上の事例以外にも、多くの場面でAIは活用されています。
なので、あなたの身近なところにAIが活用されていないかの参考にもしてください。
それでは、それぞれ解説していきます。
在庫管理のための需要予測
過去の販売データをAIで分析することで、将来の需要をある程度の精度で予測できます。
将来の需要を予測できることにより、売り逃しや過剰な在庫を防ぐためのリスク管理を行えるのです。
AIを需要予測に活用することで、以下のようなメリットがあります。
- 在庫不足による販売の機会損失を減らし、収益を向上させられる
- 余剰な在庫を保管するためのコストを削減できる
以上のメリットがあることから、AIによる需要予測のサービスも多く開発されてきています。
とはいえ、AIによる需要予測は人による需要予測よりも精度は良いですが、100%の精度ではないため、リスク管理のために需要予測が用いられることもあるのです。
「需要予測が当たらない」ことについては『なぜ需要予測は当たらない？理由や精度の上げ方を解説』の記事で解説しています。
SNS上の意見の分析
SNSでは多くのテーマについて議論が行われていますが、その意見の分析にもAIが活用されています。
AIを使ってSNS上の意見を分析することで、様々なテーマやトレンドに対する世論の反応を把握できるのです。
SNS上のAIによる意見の分析として、以下のようなことが行われています。
- ポジティブ・ネガティブな反応の割合を分析する
- 読者の関心が高いトピックを把握する
ポジティブ・ネガティブな反応の割合を分析する事例として有名なのが「Yahoo!リアルタイム検索」の事例になります。
Xのポストをリアルタイムで検索して、ポストの感情をAIによって分析して反応の割合を分析するサービスです。
実際に「AI」というキーワードをYahoo!リアルタイム検索で入力すると以下のような分析がAIによって行われます。
上図のYahoo!リアルタイム検索の分析のように、AIを活用することでSNS上の意見の感情分析なども行えるのです。
また、関心が高くなっているトピックを把握することにもAIが用いられています。
あなたが使っている身近なSNSでもAIが活用されているという意識を持ちましょう。
製造業における不良品の検知
製造業では、製品の品質管理にAIが活用されています。
AIが画像やセンサーのデータを扱えるようになったため、製造過程で発生する不良品をAIで自動検知できるようになったのです。
AIによる不良品検知には、以下のようなメリットがあります。
- 目視検査に比べても、高速かつ高精度な検査ができる
- 検査工程の自動化により、人件費を削減できる
- 品質のばらつきを抑え、顧客満足度を高められる
AIによる不良品の検知は精度が高いため、不良品検査の自動化が行え、人件費の削減に繋がります。
例えば、製造ラインにカメラやセンサーを配置することで、正常じゃない数値の製造品を不良品として検知でき、その場で取り除けるのです。
とはいえ、人による最終チェックが不要になるわけではない点に注意してください。
自動車の自動運転
自動運転技術も、AIの活用によってどんどん進化していっています。
AIを搭載した自動運転は日本では社会実装には至っていませんが、公道などでの実証実験が進められているのです。
※参考：自動運転の推進｜愛知県
自動運転技術によるメリットをまとめると以下のようになります。
- 人的ミスによる事故を防げる
- 高齢者や障がい者の移動を支援できる
完全な自動運転の実現には、まだ多くの課題が残されていますが、部分的な自動運転機能はすでに実用化が進んでいます。
例えば、衝突する前に自動でブレーキを踏むような衝突防止センサーを搭載した車などが既に存在するのです。
このように、部分的ではありますが、自動運転の実装が進められています。
医療分野での診断支援
医療の現場でも、AIを活用した診断支援システムが導入され始めています。
大量の医療データを蓄積したAIを活用できれば、医師の診断をサポートできるのです。
AI診断支援システムには、以下のようなメリットがあります。
- 医師の経験や勘に頼らず、データに基づく診断ができる
- 見落としや診断ミスのリスクを軽減できる
- 医師の負担を軽減できる
以上のようなメリットがあるため、医療分野でのAI活用が進められており、医療の質の向上が日々行われているのです。
AIで診断させることで、データから可能性のある病気を列挙できるので、医師の診断ミスや見落としも防げます。
また、可能性のある病気を絞ることもできるので、医師の診断の負担も軽減できるのです。
AIを活用してできること4つ
これまでの章では、AIの活用事例について紹介してきましたが、AIを活用してできることは多くあります。
そのため、以下からはAIを活用してできることについて解説していきます。
今回取り上げるAIを活用してできることは以下の4つです。
- 大量のデータを解析して予測を行える
- 文章から感情の分析ができる
- 画像を解析して画像の分類が行える
- 個別に最適化された情報の推薦が行える
AIの活用事例とも照らし合わせながら解説していきますので、ぜひ参考にしてください。
大量のデータを解析して予測を行える
AIは膨大なデータを高速で処理して解析できるため、近い未来をある程度予測できます。
これまでは人が手作業で行っていたデータ分析ですが、AIでも一部自動化できるようになってきたのです。
例えば、以下のようなことがAIでできるようになっています。
- 株価や為替レートの変動を予測する
- 工場の設備の故障を事前に予測する
AIによる予測を導入することで、リアルタイムの予測が行えたり人件費の削減が行えたりといったメリットがあります。
また、AIを活用することで、人だけでは気づかないような新たな発見を得られることもあるのです。
とはいえ、予測精度を上げるのは簡単なことではないため、リスク管理などの面で使われることも多いのが現状になります。
文章から感情の分析ができる
AIを使って文章を分析することで、文章に含まれる感情まで分析できるようになっています。
テキストデータから感情を読み取ることで、SNSでのあるトピックに対する反応が肯定的かどうかなどを分析できるのです。
実際に、以下のようなことに役立てられています。
- SNSの投稿からあるトピックについての反応を分析する
- 商品レビューから商品の評価を行う
以上のような分析をAIで行うことで、SNS上の単なる意見であっても意味のある情報にできます。
文章データを価値ある情報に変えられるので、ビジネスの世界でもAIが多く活用され始めているのです。
他にも様々な文章データを分析できるため、単なる文章と思わず、AIを活用することを検討してみましょう。
画像を解析して画像の分類が行える
AIを使えば、画像の特徴を自動的に抽出し分類できるため、物流の仕分けや病気の判断などにも役立てられています。
これまでは人の目と手作業に頼っていた画像分類を、AIで自動で行えるようになったのです。
例えば、以下のような例でAIによる画像分類が行われています。
- 商品画像から商品の種類を判別する
- 医療画像から病変の有無を見分ける
- 車載カメラの映像から歩行者や障害物を検出する
AIによる画像の分類も以上の例のように、様々な場面で活用されています。
顔認証のサービスもAIによる画像の解析・分類が行われている1つの例です。
画像の分類は様々な場面で必要となりますので、これからますます重要な技術になっていく可能性が高いでしょう。
個別に最適化された情報の推薦が行える
AIを使えば、ユーザー1人ひとりの嗜好に合わせて、最適な情報を推薦できます。
これまでは、すべてのユーザーに同じ情報を提供していましたが、AIによってユーザー1人ひとりに最適化された情報を届けられるようになったのです。
例えば、以下のような場面で情報の推薦が行われています。
- ECサイトで購入履歴を分析し、おすすめ商品を提示する
- 動画配信サービスで視聴履歴から好みの作品を推薦する
- SNSでおすすめを表示する
情報をAIによって自動で推薦できるようになったことで、ユーザーが見たい情報をすぐに見れるようになったのです。
その結果、ユーザーは短時間で見たい情報を見れるようになったことから、サービスの満足度が情報の推薦によって高まりやすくなりました。
例えば、ユーザーは「AI」の情報が知りたいのに、「エンタメ」の情報ばかり流れていると満足度が下がってしまいますよね。
ですが、AIによる情報の推薦を活用すれば、ユーザーが見たい情報を見れるようになり、上図の状態に陥るのを防げるのです。
AIによる情報の推薦を行うことで満足度が上がるため、ユーザーが他のユーザーにサービスをおすすめしてくれる可能性も高まるでしょう。
ただし、ユーザーが見たい情報ばかりを見せてしまうため、提供する情報のジャンルに偏りが生じてしまう問題には注意しなければなりません。
AIを使う際の注意点5つ
AIは便利ですが、使う際にはいくつかの点に注意しなくてはなりません。
AIを使う上で気を付けるべき点は、以下の5つです。
- プライバシーとセキュリティの問題がある
- AIの判断結果を完全には説明できない
- AIの判断を過信することで判断ミスが発生する
- AIでは責任を取れない
- 過去に実例がないものは対応できない
以上の注意点を意識していなければ、AIを使っても望んだ成果が得られない可能性があります。
なので、日常や業務にAIを活用する場合は、必ず注意点を意識するようにしましょう。
それぞれ解説していきます。
プライバシーとセキュリティの問題がある
AIを使う際は、まずプライバシーとセキュリティの問題に注意しなければなりません。
なぜなら、AIを作るにはデータが必要であり、そのデータの中に個人情報などが含まれている可能性があるからです。
実際に、以下のようなケースの問題が考えられます。
- 個人情報を含むデータをAIに学習させてしまった
- AIシステムのセキュリティ対策が不十分で、ハッキングされてしまった
- AIで生成した画像がプライバシー侵害になってしまった
なので、AIを使う際は入力するデータの取り扱いには細心の注意を払う必要があります。
また、特に個人情報を含むデータは慎重に取り扱わなければならないため、AIシステム自体のセキュリティ対策も万全にしておかなければなりません。
そのため、プライバシーとセキュリティの問題は最優先で対策しておくことをおすすめします。
AIの判断結果を完全には説明できない
AIが行った判断の根拠を完全に説明できないことも、AIを使う上での注意点になります。
AIは膨大なデータから規則性や情報を発見できる技術ですが、AIから得られた判断を説明する根拠を見つけ出すのが大変難しいのです。
例えば、以下のようなケースでは、AIの判断の根拠を説明するのは難しいでしょう。
- ディープラーニングによる画像認識の判断の根拠
- 自然言語処理による感情分析の判断の根拠
- 強化学習によるロボットの行動決定の判断の根拠
以上のようなAIの判断プロセスはブラックボックス化しているため、AIの内部でどのような計算がされているのか把握しづらいのです。
そのため、AIによる判断の説明を求められた場合、しっかりと説明を行えないことに注意しましょう。
とはいえ、ブラックボックス化したAIを業務に使うことも多くありますので、臨機応変にAIを活用していくことをおすすめします。
AIの判断を過信することで判断ミスが発生する
また、AIの判断を過度に信頼してしまうと重大なミスにつながる恐れがあるので、注意しなければなりません。
AIは確かに人よりも高度な分析や判断ができる能力を持っていますが、完璧ではないため、AIの判断を過信してはいけないのです。
実際に、以下のような事例でAIの判断ミスが問題になっています。
- AIによる需要予測が当たらず、在庫が余ってしまった
- AIによる人物認証で本人を見誤ってしまった
- AIで書いた記事が間違っていた
AIの判断を100%信じ切ってしまうと、以上のようなミスが起きてしまう可能性があります。
AIの判断を参考にしつつも、最終的には人が責任を持って判断する意識が必要です。
AIでは責任を取れない
もしAIによって問題が発生した場合、責任を取るのは人になります。
なぜなら、AIはあくまでツールであり、責任を取れないからです。
以下のような場面で、AIの判断による問題が起きる可能性があります。
- AIによる融資審査で不当な差別が発生した
- AIによる人事評価で不公平な処遇が行われた
- AIが生成した著作物で著作権侵害が起きた
こうした問題が起きた際、AIに責任を取らせることはできません。
そのため、AIの利用者である人が最終的な責任を負わなければならないのです。
だからこそ、AIの利用には十分な注意が必要であり、人による確認は必須になります。
過去に実例がないものは対応できない
AIは過去のデータを元に学習を行うため、前例のないことへの対応はできない点に注意しましょう。
AIはパターンを認識するのは得意ですが、前例がないケースは想定できないからです。
例えば、以下のようなことにAIが対応するのは難しいでしょう。
- 前例のない事件や事故の事象を予測する
- これまでにない新商品やサービスを開発する
AIは過去のデータに基づいて計算を行うため、以上のような新しいことへの対応ができないのです。
そのため、AIを活用する場合には、AIの限界を理解した上でうまく活用していく必要があります。
AIについてよくある質問3つ
この章では、AIについてよくある質問について回答していきます。
AIについてよくある質問3つは以下の通りです。
- AIは人間の仕事を奪うのか？
- AIは自我を持てるのか？
- AIの発展はどこまで続くのか？
それぞれ解説していきます。
AIは人間の仕事を奪うのか？
AIが人の仕事を代替することはあるでしょうが、同時に新しい仕事も生まれてくる可能性が高いです。
そのため、AIによって仕事が奪われると考えるのではなく、AIによって新しい仕事が増えると考えることをおすすめします。
とはいえ、AIによって代替される可能性が高い仕事も存在します。
- 単純作業の繰り返しが中心の仕事
- データ入力やデータ分析など、定型的な仕事
- 危険な作業や過酷な労働環境での仕事
AIの強みは単純作業を高い精度でこなせることであり、そのような仕事はAIに代替される可能性が高いです。
例えば、事例でも取り上げたように、製造ラインでの不良品検知の自動化などはAIに代替される可能性が高い事例になります。
しかし、介護士など人と接する職業では、AIによる代替が行われにくい可能性が高いでしょう。
AIは自我を持てるのか？
AIが自我を持つようになるのではないかと、不安を感じる人もいるかもしれません。
ですが、AIが人のような自我を持つことは非常に難しいと考えられています。
AIが自我を持つためには、以下のような高度な能力が必要だからです。
- 自己を認識する能力
- 感情に基づいて行動する能力
- 倫理観や価値観を持つ能力
- 創造性や想像力を発揮する能力
現在のAIでは、以上のすべての能力を備えたものはないため、人のような自我を持つことは難しいのです。
ただし、AIの技術は日々進化しているため、将来的には自我を持つ可能性もゼロとは言い切れません。
なので、AIが自我を持つことに不安を感じている人は、定期的にAIの情報を収集するようにしてください。
AIの発展はどこまで続くのか？
AIの技術は急速に進歩しており、どこまで発展するのか予測するのは困難です。
しかし、AIが発展することで、日々の生活がより豊かになる可能性があります。
AIが発展していく条件としては、以下の項目が挙げられます。
- データの処理能力が向上する
- 技術革新が起こる
- AIを活用した新たなビジネスモデルが登場する
以上のようなことが起こると、AIがさらに発展していく可能性が高いでしょう。
ただし、AIにはプライバシーの問題や倫理的な課題など、克服すべき課題も多いです。
そのため、AIの発展だけに目を向けるのではなく、注意点については必ず押さえるようにしましょう。
まとめ
今回の記事では、AIの知識から活用方法、メリット、そして注意すべき点まで、幅広く解説してきました。
世の中にあるほとんどのAIは、特定のタスクや問題解決に特化して作られるAI、特化型人工知能(ANI)に該当します。
人ではミスがあったり作業速度に限界がありますが、特定のタスクに適したAIを活用することでそのような問題を解決できるのです。
また、AIを活用することで得られるメリットは以下の3つです。
- 人件費の削減や人手不足の解消になる
- 作業の正確さを上げられる
- 予想外のミスが起こりにくくなる
AIはさまざまな分野で活用されており、以下の5つの事例が挙げられます。
- 在庫管理のための需要予測
- ニュースサイトのコメントの感情分析
- 製造業における不良品の検知
- 自動車の自動運転
- 医療分野での診断支援
以上のような場面でAIは活用されていますが、以下の注意点も知っておく必要があります。
- プライバシーとセキュリティの問題がある
- AIの判断結果を完全には説明できない
- AIの判断を過信することで判断ミスが発生する
- AIでは責任を取れない
- 過去に実例がないものは対応できない
以上の注意点はAIを使う際に必ず意識しておくべきポイントですので、定期的にこの記事を見返すことをおすすめします。
AIを業務に活用する事例も増えていますが、データの扱いを慎重に行わなければ最悪の事態に陥る可能性があります。
ですが、AIを活用することによって業務効率化が実現され、企業としての生産性を上げられるため、AIによるメリットも多くあるのです。
もし、「AIを業務に活用したいけどできない…」「自社データをどうにかして活用したい…」とお悩みであれば、『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。
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