現在は世界中で人工知能（AI）の活用が進み、私たちの日常生活やビジネスに大きな影響を与えています。本記事では、まず人工知能の基本的な概念や使われる主な技術について解説し、実際の活用事例を紹介します。
また、AI技術の進化によってもたらされるメリットや、今後の人工知能の未来についても考察していきます。世界中で広がる人工知能の活用事例を知り、現在の状況と将来どのようになるのかを考えていきましょう。
人工知能とは？
そもそも、近年よく聞くようになった「人工知能とは」どのようなものなのでしょうか。人工知能がどのようなものか曖昧になってしまっている方は、ここでぜひご確認ください。ここでは基本的な概要と人工知能に使われる主な技術をご紹介します。
人工知能とは？
人工知能とは人間の知的活動をコンピューターで模倣したものです。人工知能は明確な定義はあるものではありませんが、一般社団法人 人工知能学会設立趣意書では「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」と定義されています。
この文章中の「推論」は人間にしかおこなえないと考えられていましたが、技術の発達によって機械がおこなえるようになったのです。
また、人工知能は与えられたデータに対して学習をおこない、効率や正確性を上げていくことも特徴です。人間が成長するように、機械も成長することができるようになっています。さらに、機械は人間よりも大量のデータを扱うことができるため、成長速度も極端に揚げることが可能です。
人工知能で使われる主な技術
人工知能で使われる主な技術には下記のようなものがあります。
・機械学習：データから学習して、特定のタスクを実行する技術であり、画像認識や自然言語処理などの広い分野で使用
・ニューラルネットワーク：人間の脳の神経回路を模倣したモデルであり、機械学習と組み合わせることで大きな効果を発揮する技術
・強化学習：試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を機会が学習する技術。ロボットやゲームの分野で使用。
・自然言語処理：人間の言語を解釈・生成する技術であり、機械翻訳や音声認識などの分野で使用
・画像認識：画像から物体や人物を認識し、判別する技術。顔認識や商品認識などの分野で使用
これらはそれぞれが独立した技術ではなく、組み合わせられることも多いです。人工知能が搭載されているものを見た際、上記のどれが用いられているのかを考えてみましょう。
人工知能の活用事例
人工知能はどのようなことに用いられているのでしょうか。ここで具体的な活用事例を確認し、現在の人工知能がおこなえることを確認していきましょう。
自然言語処理とその世界での活用例
自然言語処理は人間が扱う言葉を機械が認識・処理をおこなう技術です。人間が扱う言葉を処理できることから下記のようなサービスに用いられています。
・翻訳
・チャットボット
・テキストマイニング
・音声認識
翻訳の最先端事例では、人間の翻訳者と同等の精度で翻訳ができるようになってきています。また、各業界における専門用語などにも対応できるようになり、より幅広く適用することが現在では可能です。
チャットボットは企業のホームページなどに搭載されており、企業が人員を割かずに顧客に最適な行動を促すことができます。とくに、よくある問い合わせなどはチャットボットで代替されることが多いです。
テキストマイニングは、テキストから有益な情報を抽出する技術です。すべての文書を確認せずとも大切な部分を抜き出してくれるため、作業時間の短縮につながります。テキストマイニングは、マーケティングや研究開発などの分野で使用されています。
テキストマイニングの最先端事例としては、たとえばMicrosoftが開発したテキストマイニングシステム「Azure Text Analytics」が挙げられます。本システムは自然言語で書かれたテキストから複雑な情報を抽出することが可能です。
音声認識の最先端事例ではApple社のSiriが挙げられます。Siriは雑音やノイズを区別し、それらが大きな状況でも適切に音声を読み取ることが可能です。また、現在のSiriは複数人の声を同時に認識できるようになっています。
画像認識とその世界での活用例
画像認識は画像から物体や人物を認識する技術です。認識の正確さや、荒い部分を予測する技術などが発達することで画像認識はより多くのものに適用されています。具体的なものは下記のとおりです。
・自動運転
・顔認識
・商品認識
・医療
・エンターテインメント
自動運転では歩行者や信号などの障害物の検知、車線を認識することで適切な制御をするなどに利用されています。具体的な製品にはトヨタ自動車が発売したbZ4Xが挙げられます。
顔認識はスマートフォンに搭載されており、ユーザーの顔を登録しておくことでロック解除をおこなうことが可能です。また、近年ではマンションにて顔認証を導入するシステム（FreeiD）など適用先が広がってきています。
商品認識の例としてはAmazonのAmazon Goが挙げられます。本店舗は商品を認識することで自動精算をおこなうシステムが搭載されており、利用者は買い物を簡潔にすることが可能です。
医療分野としてはX線CT画像やMR画像の画像データを人工知能が見ていくことで、病気の診断や治療方針の決定などに利用されています。NTTデータのMaestroAIはその一例であり、精度向上などがなされ続けている技術です。
エンターテインメントでは動画などが挙げられます。たとえば、Adobe社の動画編集ソフトAdobe Premiere Proでは動画の被写体や背景を自動認識し、効果を追加する機能が搭載されています。このように、私たちに届くエンターテインメントは人工知能が考えた処理である可能性があるのです。
このように画像認識は日常生活にも深く関わってくるものが多いです。まだ導入されていないお店・商品も多いですが、今後は非常に多くのお店・商品で画像認識技術が導入されることが予想できます。
人工知能がもたらすメリット
人工知能が何となく便利なことは伝わったかと思いますが、具体的にはどのようなメリットが出てくるのでしょうか。人工知能がもたらすメリットはロボティクスと予測・推論の2つに大別されます。では、それぞれのメリットを確認してみましょう。
ロボティクスがもたらすメリット
ロボティクスとは、ロボットの設計・製造・制御に関する技術の総称です。ロボットは人間の代わりに危険な作業や繰り返し作業を行うことができ、生産性や安全性の向上に貢献しています。
そして、人工知能を導入することで複雑な作業もロボットがおこなえるようになっています。このことから作業効率や適用範囲はどんどん広がっていく可能性が高いです。
また、人間の手ではおこなうことができなかった非常に細かい作業を担当することもできます。人工知能が考え、人工知能でしかおこなえない作業で作られるサービスが出てくるのもそれほど遠い話ではないでしょう。
実際の例としてはトヨタ自動車の自動化が挙げられます。トヨタ自動車は2021年度に塗装作業をおこなうロボットを導入することで生産性を向上しました。本ロボットは塗着効率が95%以上を超えています。
予測・推論がもたらすメリット
意思決定をする際、将来どのようになっているのかといった予測・推論は非常に重要です。しかし、予測・推論には非常に多くのデータ・要因が関わってくるため人がおこなうのは難しいこともあります。
そこで、人工知能は大量のデータを扱うことができるため、予測・推論を人工知能におこなわせようといった活動が活発におこっているのです。これらは意思決定だけではなくリスク管理や政策にも利用することができます。
予測の実例としては野村ホールディングスが挙げられます。野村ホールディングスは過去の株価や経済指標などを機械学習にかけ、投資の判断材料としています。株価の予測は絡まっている要素の数から難しいですが、このように投資の判断材料としてはすでに利用されています。
人工知能の未来
現在、さまざまな場面で人工知能が利用されていますが、今後はより増えていくと予想されます。また、活用事例だけでなく技術自体も発達していくでしょう。では、具体的にどのように進化・活用されていくのかを確認してみましょう。
今後の人工知能の進化
人工知能は各分野で下記のように進化していくと予想されます。
・自然言語処理：ニュアンスの読み取り、言語間のニュアンス変換、人間に近い文脈での応答
・画像認識：荒い画像の認識、移されていない部分の推測、画像出力
・機械学習：より広範な課題に対して用いることができる学習モデルの開発
・ロボティクス：より柔軟な動きを表現できるロボット開発
自然言語処理は私たちの言葉に対する受け取り方、ロボティクスは実際に動く部分であるロボット側の技術発達、など人工知能は他の技術の発達も必要になることがあります。これらは相乗効果があるものであるため、人工知能は他の分野と同時に進化していくことが予想されます。
最先端での人工知能活用例
最先端の事例としては日本気象協会があります。エネルギーは世界的な課題となっており、最適な分配や損失の少ない供給方法などが重要視されています。
そこで、日本気象協会は気象予報士のノウハウと人工知能を組み合わせ、電力需要の予測をおこなうサービス「電力需要予測Services」の提供を始めました。需要は気温、湿度、日射量など多くの要素によって左右されますが、人工知能の特徴であるデータ処理能力によって実現しています。
現在は予測期間が当日から翌々日までとなっていますが、今後は予測期間が伸び、より実践的な利用ができるようになるでしょう。
このように人工知能は1つのサービスだけでなく、地方自治体や国など非常に大きなものにも関わることができます。人工知能は信頼度や不確実性があることから導入されていない部分もありますが、今後の技術改善によって普及は今よりも進んでいく可能性が非常に高いです。
