60年以上前から誕生していたAIですが、現在では第3次AIブームと呼ばれ、ここ最近ようやくAI技術の実用化が実現してきました。本記事では、様々なビジネスで活用されている「AI」の導入事例と、今後AIがどのように発展していくのかを解説します。
AI（人口知能）とは
まず、AIとは、どのようなものなのかおさらいしましょう。
AIは、AI（Artificial Intelligence）の略で“人工知能”と訳されています。IT用語辞典では、“AI（人工知能）とは、人間にしかできなったような高度な知的な作業をコンピューターを中心とする人工システムにより行えるようにしたもの”と定義しています。
簡単に言うと、人間に近い高度な学習機能を持ったコンピューター処理といったところでしょうか。
AIができること・できないこと
AIには一帯どのようなことができるのでしょうか。できることと出来ないことを分けて解説していきましょう。
AIができること
AIができることは、大きく分けて2種類あります。
1つ目は、「機械学習」と呼ばれ、ルールやパターンをコンピューターに教えて自動的に処理させるものです。
2つ目は、「深層学習（ディープラーニング）」と呼ばれ、AIに経験を積ませて学習させ判断力を強化するというものです。チェス、将棋などのAIプログラムが有名です。
実際にGoogleが開発したディープラーニングを活用した囲碁プログラムの「AlphaGo」が、2016年に囲碁のトップ棋士に勝利したことは当時多くの注目を集めました。
AIが苦手とするもの
AIは学習しながら判断力を強化することは得意な一方、苦手な作業もあります。特に苦手とされるものが、「パターン化」できないものです。
クリエイティブな作業や、人の気持ちを汲み取るようなものが、人工知能が苦手とする分野として挙げられます。
絵を描いたり、小説を書いたりするAIも存在しますが、実際には、保持しているデータを組み合わせるもので、そのクオリティを高めていくものではありません。クオリティの良し悪しの判断が人によって違うため、クオリティの高いものを作るための判断がパターン化できないのです。
今後、AIが苦手分野をどのようにして克服をしていくか、AIの開発に注目しましょう。
現在AIで実用化されているもの
AI技術は進化の途中段階ですが、すでに様々な分野で実用化されています。2020年時点でのAI導入事例を紹介していきましょう。
事例１ チャットボット
ビジネスシーンで多く活用されているものは、チャットボットです。Webサイトなどにアクセスしたユーザーの問い合わせに対し、AIが解決策を提示するものです。
チャットボットは、AIの中でも簡単に設定ができるもので、「ユーザーがこの質問をした時は、この答えを出す」と定義しておくと、AIがスピーディーにユーザーの問題を解決することができます。
チャットボットを稼働させる前には、チャットボットが回答する基本的なデータをインプットすることが必要になります。チャットボットが稼働していくなかで、AIがデータを収集しながら回答の精度を向上させていきます。
事例２ 音声認識を活用したAI
スマートフォンやスピーカーに搭載されたAIでは、音声認識を活用してAIが様々な要求に応えるサービスを提供しているものがあります。「Siri」「Alexa」が代表的な例と言えるでしょう。
ユーザーごとにAIが趣味嗜好を学習していくので、使用すればするほど、AIがそのユーザーの趣味嗜好を理解して対応の精度が高まります。
事例3 需要を予測するAI
最近では、生産効率を高めるための支援をするAIも増えています。代表的なAIとしてタクシー業界が導入しているAIがあります。タクシー業界が導入するAIは、過去の乗車記録をAIが学習し、天候、場所、時間帯によって乗客になりそうな潜在客を予想し、ドライバーに待機場所などを提案するものです。
実際にタクシー業界では、需要予測のAIを活用して業務効率の改善に成功しています。
需要予測のAIはタクシー業界だけでなく、株価予測やマンション価格の変動予測などでも活用されています。今後、需要予測サービスはビジネスを手助けする上で欠かすことが出来ないAIとして期待できるでしょう。
事例4 コンテンツモデレーション
コンテンツモデレーションは、AIに動画、画像、テキストに関するガイドラインを覚えさせて、それを確認や検閲させるものです。
ユーザーが動画、画像、コメントを投稿するSNSなどでは、AIに違法性のあるコンテンツや不適切なコンテンツを学習させ、検閲させるというシステムを導入しています。
コンテンツモデレーションシステムによって、サイトの安全性を保ち、オンラインでのポジティブなコミュニケーションを可能にしています。
将来的にAIの実用化で期待されていること
AIの実用例まだまだ少ないものの、今後成果が期待されるAIも数多くあります。将来的にされている事例を紹介しましょう。
事例１ 農業で活用されているAI
ここ数年注目を集めているのは、農業でのAI活用です。AIが記憶した画像から収穫に最適な野菜を収穫するというものです。きゅうり、トマトでは、AIに収穫を判断させる試みがはじまっています。今後、収穫だけでなく、天候と収穫の関係なども学習できれば、野菜を安定して収穫することが可能になるでしょう。
事例２ 自動運転をサポートするAI
自動車の自動運転は国土交通省が6つのレベル分けを行っています。
- レベル0：完全なマニュアル運転
- レベル1：ドライバーの運転支援
- レベル2：部分的な運転の自動化
- レベル3：条件付きでの運転の自動化
- レベル4：高度な運転の自動化
- レベル5：完全な運転の自動化
日本では、2020年4月に、公道上で「レベル3」の自動運転が解禁になりました。2020年から2021年は、レベル2からレベル3への移行期間といってもいいでしょう。
自動車業界では、自動運転の技術競争が加速しています。AI技術が今よりもさらに高度になれば、交通事故が防げる自動車が誕生するでしょう。
事例3 建築業界で期待されるAI
建築現場は、経験に基づく人間の高度な判断が必要とされことが多いため、現状、AIの活用は試験的に導入されている研究段階といえます。
現在AIが活用されているのは、施工現場の画像認識、点検現場でのひび割れの画像認識、打音・漏水音の音認識などになります。
建設現場では、人手不足が深刻化しているため、今後、無人化の施工システムなどのAI活用が期待されています。
事例4 AIによる診察
病院では、若干の事例ではありますが、AIを導入した診察を実施しているケースがあります。イギリスでは、症状を入力すると、AIが可能性のある病気を診断するサービスもあります。
AIの精度が高くなれば、病院での業務効率が改善されるだけでなく、医師が見落としてしまう病気を発見することができるかもしれません。
事例5 AIによる消費者行動予測
消費者行動予測のAIが発達すれば、様々な商品開発において適切なビジネス戦略を行うことが可能となります。現在はタクシー業界など限られた分野のみでしか、行動予測のAIは導入されていませんが、今後、飲食店やスーパーなどで導入されれば、無駄な商品の仕入れをする可能性が無くなるでしょう。
まとめ
AI技術は、進化の途中段階であるものの、すでに、様々な業界に最適なAIが導入されはじめています。今後、開発されたAIが私たちの生活がどのように豊かにするのか、AIを開発している企業に注目していきましょう。