AIとは？AIにできることからビジネスでの活用ポイントまで詳しく解説

IT業界のかたに限らず、近年は「AI」という言葉を見かける機会が増えているのではないでしょうか。ただ、「聞いたことはあっても、どのような意味・ものなのかよくわからない」というかたは少なくないでしょう。

本記事ではAIとは何かという基本的な部分をはじめ、AIの種類、AIでできること、AI導入を成功させるポイントについても解説します。基本から知りたい人はもちろん、今後ビジネスでAIを活用する予定があるかたにとっても有益な内容となるでしょう。ぜひ最後までお読みください。

まず、AIとは何か、概要について解説します。あわせて、代表的なAIの種類、歴史についても説明します。

AIは「Artificial Intelligence」の略称であり、人工知能という意味を持ちます。AIは人間の脳と同様に学習を重ねることが大きな特徴であり、学習することでより精度の高い結果を出せるのです。

近年、AIの技術は目覚ましい進歩を遂げており、広い分野での活用が進んでいます。IoT、ビッグデータ、データマイニングといった技術もAIとの関係性が深いため、あらゆる分野で応用しやすいものだといえます。

ひとことで「AI」といっても、学習方法や特性によって、その種類はさまざまです。ここでは、AIが具体的にどのような種類に分けられるか解説します。

機械学習とは、AIが膨大なデータの中から特定のルールや法則性を学習し、出力結果の精度を上げていく技術のことです。機械学習には「教師あり学習」、「教師なし学習」があります。ここでの「教師」は教師データを指します。教師データとは、正解となる出力結果のことです。

教師あり学習をイメージするために、例として機械学習を使って大量の画像データから「りんご」を検出するケースを考えてみましょう。どの画像がりんごに該当するのか、正解を学習させてから分析を開始する場合は、「教師あり学習」に該当します。この場合はりんごの形状、色などをベースにAIがりんごについて学習していきます。

一方、「教師なし学習」では正解となる教師データがないため、AIが自らデータ間の類似度を計算し、分析するための法則性を見出そうとします。

ディープラーニングは、分析に必要なデータが十分にそろっていれば、人の手を借りずに自動的に特徴や法則性を学習する技術です。

ディープラーニングは、広義には機械学習に含まれます。ディープラーニングで代表的な考え方が「ニューラルネットワーク」です。これは、人間の脳神経回路（ニューロン）を数理モデルで再現したものです。

AIを使い道や、「汎用型」「特化型」と目的によって分ける考え方も存在します。さまざまな業界で広く活用されているのは「タスク特化型」と呼ばれるAIです。タスク特化型AIとは、特定の業務に特化して活用されるAIのことです。

タスク特化型AIは、ツールやサービスといった形で販売されていることがあります。独自にAIを開発・運用していくことは難しいですが、タスク特化型のAIであれば既存製品を活用できるため、導入にあたっての障壁は比較的低いといえるでしょう。

ここでは、AIの歴史について時系列で解説します。

AIの始まりは、イギリスの数学者、アラン・チューリングが1950年に出した自著にて「機械は考えることができるか？」という問いを提唱したことだといわれています。その後、1956年に開催されたダートマス会議で初めて、AIに対し「人工知能」という呼び方がされるようになりました。

1960年代にはコンピュータの発達により第一次AIブームが起こります。決められたルールがある問題やパズルを解くコンピュータが出現し、AIに対する関心が急速に高まっていきました。しかし、複雑な事象の解決には力不足であることがわかると、次第にブームは収束してしまったのです。

1980年代には第二次AIブームが起こります。ここでは、第一次AIブームの時よりも高度な課題解決が可能な「エキスパートシステム」が開発され、AIが専門家の仕事を奪うようになるのではと考えられていました。

しかし、曖昧な事象の解釈に難があること、膨大な知識をコンピュータに覚えこませる必要があることなどから限界を露呈し、第二次AIブームも収束していきます。

2000年代に入り、第三次AIブームが巻き起こりました。2022年現在は、この第三次AIブームの真っ只中といえます。三度のブームを経てAIやAIを取り巻く環境は進化し、生活における身近な場面にも役立てられるようになりました。

第三次AIブームは収束の気配を見せておらず、我々の生活をより良くするための開発・研究が進められています。

ここでは、AIを導入することのメリットについて、4つの観点から解説します。

AIは人手不足の解消に役立ちます。AIの大きな特徴の1つ、「大量のデータを短時間で処理できること」が、不足している人手をフォローできるのです。

たとえば、チャット形式の問い合わせ対応において、顧客やユーザーからの問い合わせが集中すると、人手が足りずにさばききれなくなるリスクがあります。文字情報を認識して正しい回答を返すAIチャットボットを導入すると、定型的な質問にはチャットボットから回答できるようになり、限られた人員でもヘルプデスクを運用できるようになるでしょう。

AIは、組織の意思決定をスピードアップさせることにも貢献します。

ここで従来型の経営判断プロセスを考えてみましょう。経営層の判断には現場で得られたデータが必要ですが、これらはエクセルなどでまとめられた上で複数の部署を経由し、経営層に報告されるのが一般的でした。

しかし、これでは現場のデータが経営層に伝わるまでに数週間から数か月のリードタイムが発生し、経営判断が行われる頃には状況が変わっていることがあります。また、データに関する分析が必要な場合も、人の手で行うと時間がかかることがあるでしょう。

決められたデータの集計や分析をAIに一任し、その情報をリアルタイムで確認できるようにすれば、集計や分析、情報共有に時間を費やすこともなくなります。情報が速やかに伝わり、経営判断を効率化できるのです。

近年はBIツールと呼ばれるデータ利活用に特化したツールが存在します。BIツールのレポーティングやダッシュボードといった機能を使うことで、現場で得られたデータをリアルタイムでかつわかりやすく経営層に伝えることが可能です。

日本のビジネスは、勘・経験・度胸を意味する「KKD」によって進められていた部分が多くあります。豊富な経験や長年の勘は個人の努力の賜物であり、組織の重要な資産です。しかし、属人化されたノウハウはベテランの退職や異動によって失われるリスクがあります。

一方で客観的なデータに基づきAIによって行われる業務は、担当者の習熟度による違いが生まれず、業務品質が安定します。AIによって業務の属人化が解消することで、一部の担当者への業務集中、引継ぎの不足によるトラブルを未然に防ぐことができるのです。

近年は慢性化する人手不足に小売業、飲食業、建設業といったさまざまな業界が苦しめられています。

AIは機械と同じく、動力さえあれば24時間365日稼働できる上に、短時間で大量の処理をこなせます。AIが業務の一部を代行することで、労働時間の短縮や有給消化率の向上などといった働き方改革につながるケースもあるでしょう。

AIは人工知能と呼ばれ、人間の脳と同様にデータを解釈する中で学習を重ね、より出力結果の精度を上げていくという性質があります。AIはビッグデータ、IoTといった最新技術との関わりが深く、機械学習、ディープラーニングといったさまざまなアプローチが存在します。

AIをビジネスで有効活用するためには、AIによって実現したい目的を明確にした上で、業務見直しを並行して進めつつ、PoCと呼ばれる部分的な適用から着手することが重要です。また、AIを導入するための費用は目的・規模によって異なるため、費用対効果の見極めも欠かせないでしょう。

AIは多様な業界で活用されている技術であり、AIの市場は今後も拡大していくことが予想されています。この機会にAIについて詳しく知り、ビジネスでの活用を検討してみてはいかがでしょうか。