誰もが一度は耳にしたことがある「AI」。私たちの生活に広く浸透している現代のIT技術ですが、その定義や歴史についてはよく知らない方も少なくはないでしょう。そこで当記事では、AIの基礎知識を網羅的に解説します。AIに関する知見を深めたい方は、ぜひ参考にしてください。

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AIとは「Artificial Intelligence」の略

AIとは、Artificial Intelligenceの略称です。Artificialは「人工的な」、Intelligenceは「知能／知性」という意味があります。また、人工的に作られた知能を持つコンピューターシステムやソフトウェアのことを定義する場合もあります。

しかしながら、どのようなコンピューターやソフトウェアをAIと呼ぶのかについては、企業や研究機関によって定義が大きく異なります。一般的には人間の知能をコンピューターで人工的に再現したもの、という意味で広く理解されています。

AIの誕生やこれまでの歴史

AIの誕生は、1956年に開催されたダートマス会議にて、人間のように考える機械のことを「人工知能」と名付けたことが始まりです。その後、第1次、第2次、第3次と3度のブームを経て、現在に至ります。その歴史は約60年と長いものですが、本格的に普及し始めたのは21世紀に突入してからです。

AIアルゴリズムの代表例

AIを理解するうえでは、代表的な3つのアルゴリズムへの理解が欠かせません。ここでは、それら3つのアルゴリズムの特徴について説明します。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳のしくみ「ニューロン」から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルのことです。ニューラルネットワークは、データを入れる入力層や、入力層から流れてくる重みを処理する中間層、また結果を出力する出力層で構成されています。

エキスパートシステム

エキスパートシステムとは、特定の問題に対して専門家のような受け答えをする機械であり、人工知能研究から生まれたコンピューターシステムのことです。システムは専門家の代わりに、構築された知識をもとに物事への推論を行い、初心者でも問題解決能力を手にできるようにサポートします。

遺伝的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムとは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド氏によって提案された、近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムのことです。人力での計算が難しいレベルの問題に対して、素早く最適解を導き出すことができます。

AIが学習する仕組み

AIが学習する仕組みには「機械学習」や、その機械学習のうちの1つである「深層学習」などが存在します。それぞれの概要について見ていきましょう。

機械学習

機械学習とは、AIの要素技術のうちの1つです。コンピューターに大量のデータを学習させ、データに潜むパターンやルールを発見させる技術となっています。

深層学習

機械学習に関連するものの1つとして、ディープラーニング（深層学習）があります。この2つは混同されがちですが、ディープラーニングは機械学習の手法の1つに過ぎません。

AIで可能なこと

AIは文章や画像、音声などのデータを認識し、プログラムを元に最適な作業を行うことができます。そのため、現在では一般家庭からビジネスまで幅広い分野で使用されていて、私たちの生活に欠かせない存在となっています。ここでは、AIができることについてご紹介します。

情報を精密に推測

AIは大量のデータに対し、高度な推論を的確に行うことができます。分析されたデータは、業務効率化やデジタルマーケティング、さらには人事などといった企業内業務にも活用されています。

イメージを言語

画像解析だけでなく、その画像に何が写っているのかというイメージを言語化することもAIの能力のひとつです。この機能を使えば、写真内のテキストをそのままテキストデータ化でき、業務の効率化に役立ちます。

音声を識別して作動

音声を識別して、機械を作動させることもできます。身近な事例としては、iPhoneに搭載されている「Siri」や、スマートスピーカーの「Amazon Echo」などが有名です。これらの製品には、人間の声に反応して、その指示通りの動作を行うAIが実装されています。

作文・作曲・作画

現段階では人間の補助レベルですが、作文・作曲・作画といったクリエイティブ方面も、AIが徐々に進化してきている分野です。例えば、作文についてはAIが新聞記事などをデータ解析し、パターンを理解することで、文章を書けるようになります。実際にAIが小説を書き、星新一賞の一次審査を通過した事例もあり、今後もますますの発展が期待されています。

AIの活用例

AIは現在、多くのビジネスの現場で取り入れられています。ここではビジネスにおけるAIの活用事例を紹介します。

ロボットに搭載

スマートスピーカーや掃除ロボットなど、AIが搭載されたロボット製品はすでに広く普及しています。

車の自動運転技術に搭載

AI搭載の自動車はすでに実用化が進んでおり、自動車事故を防止するため、危険を予測して運転をサポートしてくれる役割を担っています。他にも、走行している地域の情報をAI搭載のナビが学習し、近くのおすすめスポットや施設情報を指示するなど、ドライバーに配慮したさまざまな仕組みが構築されています。AIの高性能化が進むことで、人の運転に頼らない完全自動車運転を期待できます。日本でも近い将来、無人の自動車が走行する光景が見られるようになるかもしれません。

医療現場で活躍

医療分野では、CT画像から病変の状態を識別し、分類する画像認識AIを取り入れて、現場の負担軽減に役立てています。通常、病気の進行具合や治療の効果を確認するためには、患者一人あたり数百枚にもおよぶCT画像を読影しなければなりません。しかし、画像認識AIを用いることで診察時間を大幅に短縮することが可能です。患者側も病院が素早く診察を行うことで待ち時間を短縮でき、高い満足度を得られます。

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自社の業務にAIを活用し、DX化を推進したいと考えている場合にはTRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。UMWELTがどのような性能を持っているのか、その魅力を紹介します。

高機能が簡単に使える

AI開発には、「データ収集・前処理」「AIモデリング・解析」「実装」の3段階があります。UMWELTにはこの3つの機能が全て備わっていて、ノーコードで使用できるようになっています。また、豊富なアルゴリズムが搭載されているため、高度なプログラミングやAIの知識が無くても簡単にAIを導入することができます。

低コストですぐに導入

UMWELTは、低コストで導入できる点も魅力です。システムはAPIを通して知能化するため、開発環境を整えるための余計なコストが発生せずに済みます。また、複数人の利用であっても料金は同一であるため、社員数が多い職場でも安心して利用できます。

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UMWELTでは、貴社のAIが導入・運用がスムーズに行えるように専任のスタッフがサポートいたします。また、AI人材育成のための講習会を定期的に開催しているため、社内でAIを扱える人材を育成可能です。

まとめ

今回は、AIの基礎知識について解説しました。AIを活用することで、作業効率の向上や労働力不足の解消など、多くのメリットを享受することができます。AIの導入を検討中の企業担当者様は、ぜひUMWELTを検討してみてはいかがでしょうか。