AI（人工知能）とは？生成AIとの違い・技術種類・企業に与えるメリット・活用事例・導入プロセス徹底解説
最終更新日：2025年04月14日
- AI（人工知能）は、データからパターンを学習し予測や判断を行う技術であり、その中核には機械学習やディープラーニングといった手法
- ビジネスにおいては、データ分析による需要予測、画像認識による外観検査の自動化、自然言語処理を用いた顧客対応の効率化など、多様な課題解決に貢献。
- AI導入を成功させるには、解決したい課題を明確にし、既存サービスの活用か自社専用システムの開発か、目的や状況に応じた最適なアプローチを選択することが重要
「AI（人工知能）」への注目も増してきており、言葉を聞かない日が少なくなってきています。では、そのAIとは一体何なのでしょうか？
本記事では、AIの基本的な定義から、機械学習やディープラーニングといった核心技術、そして画像認識、自然言語処理（LLM含む）、予測分析といった具体的なビジネス応用までを体系的に解説します。
AI導入による業務効率化や品質向上といったメリット、さらには自社に適した導入プロセスの見極め方まで理解を深めることで、AI活用の具体的な道筋を描く一助となるでしょう。
AIシステムを自社で導入する際の手順をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
AI Marketでは
目次
AIとは？
AIとは、「Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス）」という言葉の略語で、「Artificial＝人工的」と「Intelligence＝知能」という言葉をかけ合わせた言葉であり、直訳すると「人工的に作られた知能」という意味になります。
人工知能（AI）の中核をなす数学的な構造をAIモデルと呼び、特定のタスクを効率的に遂行します。AIモデルはデータから学習し、未知のデータに対する予測や判断を行います。
AIモデルが求められる背景には、ビジネスや研究で生成される大量のデータがあり、その有効活用が必要とされているからです。例えば、画像認識や自然言語処理、株価予測など多くの分野でAIモデルが活用されています。そのため、AIモデルの理解は今後ますます重要になるでしょう。
AIとITの違い
AIとITの違いにも触れておきましょう。ITは情報処理・通信技術全般を意味するのに対し、AIはその中でもデータから知見を抽出し、自律的な判断や予測を行う知能的システムに焦点を当てています。単なる情報処理にとどまらず、学習や推論を行う点がAIとITの大きな違いです。
生成AIとは？
ChatGPTやGeminiに代表される生成AIでは、従来のAIが画像や文章の識別を行っていたのに対し、画像や文章を生成することができるようになり、2022年以降、ビジネスでのAI（生成AIを含む）活用は更に拡大しています。
生成AIについては、こちらで詳しく解説しています。
実はAIの定義は専門家にとってもあやふや？
AIというものの定義については、まだ専門家の中でも明確な定義が決まっておらず、下記に紹介するように、様々な定義がされているのが現状です。
専門家 AIの定義 中島秀之／公立はこだて未来大学 人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である 武田英明／国立情報学研究所 西田豊明／京都大学 「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である 溝口理一郎／北陸先端科学技術大学院 人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの（システム）である 長尾真／京都大学 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである 堀浩一／東京大学 人工的に作る新しい知能の世界である 浅田稔／大阪大学 知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない 松原仁／公立はこだて未来大学 究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと 池上高志／東京大学 自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的につくり出せるシステム 山口高平／慶應義塾大学 人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム 栗原聡／電気通信大学 人工的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを想像している 山川宏／ドワンゴ人工知能研究所 計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う 松尾豊／東京大学 人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である
強いAIと弱いAIとは？
「強いAI」とは、人間並みの知識や心を持つAI（汎用型AI）であるとされており多様な問題に対して対処が可能です。強いAI（汎用型AI）は、例えて言えばアニメに出てくるロボットのようなもので、心を持ち、人間のように自然に会話ができるようなAIを指します。
一方、「弱いAI」とは、人間ほどの知識や心を持つ必要はなく特定領域において有用な道具でさえあれば良い（特化型AI）、という考え方です。アメリカの哲学者であるジョン・サールが1980年に発表した論文「Minds，Brains, and Problems」で初めてこの言葉が使われています。
ただし、現状では強いAIの実現は難しいとされており、ビジネスにおいては弱いAI（特化型AI）が活用されています。
関連記事：「ASI(人工超知能)とは何か？AI・AGIとの違いや社会にもたらす影響、現状と技術的弊害について徹底解説！」
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機械学習とは？
機械学習はAIを実現するための1つの技術で、コンピューターに大量のデータを読み込ませ、データの背景にあるパターンを発見する手法です。つまり、AIの1つの分野が機械学習です。
機械学習は大量の教師データをもとに学習していくAIですが、大きく以下３種類があります。
- 「教師あり学習」
- 「教師なし学習」
- 「強化学習」
それぞれの種類について紹介します。
機械学習に用いられるアルゴリズムはこちらの記事で説明しています。
教師あり学習
教師あり学習とは、与えられたデータ（入力と出力（正解データ））をもとに、そのデータがどのようなパターン（出力）になるのかを識別・予測する学習方法です。つまり、教師あり学習では、入力データと出力データの関係性を学習し、識別・予測する学習方法です。
教師あり学習と教師なし学習それぞれに特長があるため、どちらが良い、というわけではなく、構築したいAIモデルによって手法を選択していくことが一般的です。教師あり学習は、分類、回帰（数値予測）を得意とします。
分類とは、正解データによって学習した特徴をもとに、入力データがどの区分（クラス）に分けられるか、を識別するもので、例えば迷惑メールの識別などに活用できます。この分野では、サポートベクターマシン（SVM）が特に効果的なアルゴリズムとして知られています。
回帰（数値予測）とは、学習したデータをもとに、今後、どのような事象が発生した際に、どのような数値が現れるか、を予測するもので、需要予測などで活用されています。
教師あり学習のアルゴリズム、活用方法についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。
教師なし学習
教師なし学習とは、与えられらデータ（入力）のみで、そのデータがどのようなパターン（出力）になるのかを識別・予測する学習方法です。
教師あり学習では、入力データと出力データの関係性を学習するのに対し、教師なし学習では、入力データからその構造や特徴を学習していく学習方法となります。
教師なし学習は、クラスタリング、アソシエーション分析（関連性の解析）を得意とします。
クラスタリングは、分類と似ていますが、分類は正解データをもとに区分が決まっていたのに対し、クラスタリングは、決められた区分がない状態で、入力データの特徴を判断し、入力データを自ら区別していくものです。例えば顧客データの入力をもとに、顧客の属性を判別するなどが可能になります。
アソシエーション分析（関連性の解析）とは、入力データをもとに関連性を見つけ出すもので、購買分析（このような顧客はこれも買う可能性が高いという予測）などに活用できます。
なお、一部を教師あり学習、一部を教師なし学習、という形で教師データを使い分ける「半教師あり学習」、という手法もあります。
強化学習
強化学習とは、行動を学習する仕組み、を指し、目的とする報酬（スコアと呼ばれる行動結果の点数と捉えてください）を最大化するためにはどうすればよいか、を学習していく学習方法です。一連の行動をもとに、どのような行動が報酬が最大化されるか、を繰り返しながら学習していく手法で、前述したDeepMind社のAlphaGoはこの強化学習により学習されています。
強化学習の仕組み、用いられるアルゴリズム、活用事例についてこちらの記事で特集していますので関心ある方はごらんください。
それぞれの学習方法は、このように特長が異なっており、どのようなAIモデルを構築するか、によって学習方法を使い分けていくことが必要です。
さらなる発展的手法
機械学習には、さらなる発展手法として以下があります。
さらに、Few-Shot Learning（フューショット学習）やZero-Shot Learning（ゼロショット学習）により、ほとんどデータがない状況や学習データが存在しないクラスに対してもモデルを適用したり、モデルマージによって複数の学習済みモデルを統合して新しいモデルを構築したりする試みも行われています。
また、知識蒸留（knowledge distillation）によって、大規模モデルの知識を小規模モデルへ圧縮・転移することも可能です。
これらの高度な学習技術が発展しても、AIが動的な環境で何が変化し、何が変化しないのかを判断する際に生じる概念的な問題が残ります。これが「フレーム問題」と呼ばれる課題であり、知識表現と推論の分野で長く議論されてきたテーマです。
AIが現実世界で柔軟かつ確実に推論するためには、このフレーム問題を克服する新たな手法や理論が求められています。
ディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、ニューラルネットワークと呼ばれる、人間の脳神経回路であるニューロンを模した学習モデルです。ニューラルネットワークが多層（深く）繋がっているものをDNN（ディープニューラルネットワーク）と呼び、これを活用した学習方法をディープラーニングと呼びます。
ビジネスにおいて機械学習とディープラーニングを使い分けるポイント、実際の活用事例についてこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。
機械学習とディープラーニングの違いは？
機械学習（Machine Learning）とディープラーニング（深層学習、Deep Learning）は、どちらも教師データをもとに、結果を導き出す判断ロジックである「特徴量」を学習していきます。しかし、その特徴量を人間が教え込む必要がある「機械学習」と、コンピュータが自ら特徴量を判断する「ディープラーニング」という点で大きな違いがあると言えます。
例えば、果物などの画像を判別するモデルを構築する際に、色や形をもとに識別する、という特徴を人間が作り込む必要があるものが機械学習です。一方、ディープラーニングではそのような特徴を定義しなくても、コンピュータ自らが特徴を判断し識別することが可能になります。
機械学習においては、特徴を人間が教える必要があるため、複雑な画像などにおいて適用することが難しく、反面ディープラーニングでは、コンピュータが膨大な学習データをもとに特徴を自ら判断していくため、画像認識の分野などにおいて多く活用されています。
DNN（ディープニューラルネットワーク）とは
DNN（ディープニューラルネットワーク）とは、多層のニューロンの層からなる学習方法ですが、その中でも、どういった手法がどの目的に適しているのか、というところで活用する手法が変わってきます。それがこのCNN、RNN、オートエンコーダ、GANと呼ばれる4つの手法です。
- CNN
畳込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）と呼ばれ、画像認識に適しています。 - RNN
再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）と呼ばれ、株価予測など、時系列データの処理に適しています。 - オートエンコーダ
次元削減と呼ばれる技術を活用した手法で、異常検知に適しています。 - GAN
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network）と呼ばれ、画像生成に利用されています。
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AIの歴史
AIは、古くは1950年代から言葉として使われており、1955年のダートマス会議と呼ばれる研究発表会にて、ジョン・マッカーシーが初めて「AI」という言葉を使ったとされており、ここからAIという言葉が広まり始めました。
また、1980年代に第二次AIブーム、そして2000年代から、現在まで第三次AIブームが続いています。
尚、それぞれの時代で活用されていた技術は変わっており、現在続いている第三次AIブームは今までのブームと異なり、実際のビジネスの現場でも多く使われ始めています。
第一次AIブーム（1950年代〜1960年代）：推論と探索
1950年代には、初めてコンピュータの原型を作り、コンピュータの父とも呼ばれているイギリスの天才数学者であるアラン・チューリングが、機械が「人間的」であるかどうか＝機械が「人工知能」かどうかをテストする「チューリングテスト」を発表し、話題となりました。
その後、1950年代〜1960年代にかけて「推論と探索」問題を解くための第一次AIブームが始まりました。
推論と探索とは、特定条件において、「決められた枠組みの中で」早くゴールにたどり着く選択を行う技術です。具体的には、迷路のようなゲームなどにおいて、選択肢をすべてコンピュータが認識できる形式に変換し、どちらを選択することが正しいのかいち早く導き出すものです。
この手の判断は機械が得意とすることではありますが、「トイ・プロブレム（＝おもちゃの問題）」と呼ばれ、特定条件下でしか活用できない技術であるとされ、第一次AIブームは冬の時代へと向かいます。
第二次AIブーム（1980年代〜1990年代）：エキスパートシステム
1980年代には、エキスパートシステムの開発を目指す第二次AIブームが起こりました。エキスパートシステムは、専門家の知識を機械に覚えさせることで、専門家のように回答を導き出す技術です。
エキスパートシステムは専門家の知識を機械にインプットし、第一次AIブームの技術である推論と組み合わせることで、「特定条件において正確であると思われる回答をいち早く導き出す」ということが可能になりました。
もし、◯◯といった条件であれば、☓☓という回答が正解であろう、という答えを推論し、アウトプットする仕組みです。例えば弁護士や医者のように、専門知識が必要な際にこの仕組を活用することで、多くの回答を早く得られることができます。この技術は非常に活用できるように思われますし、実際に企業が取り入れることも多くありました。
ただし、「専門家の知識をデータベース化」することがこの技術の前提であることで壁にぶつかりました。データベース構築（知識獲得）のために、専門家が持っている知識を経験則などの暗黙知も含めて言語化したうえで機械に学習させなければなりません。データベース構築の課題と、あいまいな表現に対しての判断ができない、という課題にぶつかり、第二次AIブームも冬の時代へと向かいました。
第三次AIブーム前期（2010年代〜）：機械学習
すべての知識をデータベースとして構築しなければならなかった第二次AIブームの課題を機械学習（Machine Learning）とディープラーニング（Deep Learning）で解決したことで、現在のAI技術はこれまでと比べても大きく進歩していると言われています。
機械学習とは、結果を判断をするための特徴量を人間が教えることで、明示的にプログラムをしなくても、コンピュータに取り込んだデータをもとに、コンピュータが自らデータに潜んでいるパターンを学習する能力を持っている人工知能の技術です。
第三次AIブーム後期（2010年代後半〜）：ディープラーニングの時代
ディープラーニングとは、機械学習の一種で、特徴量を人間が教えなくても、自ら判断する能力を持っている人工知能の技術です。現在続いている第三次AIブームでは、上記の2つの重要な技術が主流となっています。
ニューラルネットワークは、もともとはパーセプトロンと呼ばれており、1950年代にはアメリカの心理学者であるフランク・ローゼンブラットにより提唱されていました。
ディープラーニングは、2012年に開催されたILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）と呼ばれる、画像認識技術を競う大会で優勝し一気に脚光を浴びました。
当時フロント大学のジェフリー・ヒントン教授が率いるチームが、Supervision（AlexNet）というCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルを使い、2位以下のチームを10％以上も引き離す形の16.4％という当時圧倒的に少ない誤認識率で優勝したのです。
なお、ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニングの生みの親の1人と言われており、2019年に「チューリング賞」も受賞しています。
その後、毎年開催されているILSVRCでは、すべての優勝チームがディープラーニング技術を採用しており、2012年以降、毎年のようにこの記録が塗り替えられており、ディープラーニング技術がますます成長を遂げるきっかけとなっています。
2016年には、DeepMind社が開発したAlphaGoが、韓国のプロ棋士に勝利したことで話題になりましたが、こちらもディープラーニング技術を活用したAIモデルです。
生成AIの時代（2020年代〜）
2020年代に入ると、ディープラーニングの進化を背景に、新たな潮流として「生成AI」が大きな注目を集めています。これまでのAIが主にデータの識別や予測を行ってきたのに対し、生成AIはまるで人間のように、テキスト、画像、音声、動画など、様々な種類の新しいコンテンツを自ら作り出すことができるようになりました。
特に、自然な文章を生成するChatGPTのような大規模言語モデルや、指示された内容に基づいた画像を生成するAIなどが登場し、社会に大きなインパクトを与えています。生成AIの登場により、コンテンツ制作、デザイン、研究開発など、多岐にわたる分野での応用が期待され、ビジネスにおいても新たな可能性が広がっています。
関連記事：「生成AIとは何か、何ができるのか？、導入メリット、最新動向、活用事例、そして実践的な活用方法まで説明」
近い将来？AIのシンギュラリティ（技術的特異点）
シンギュラリティとは、「AIの技術が、十分に賢くなり、AI自信が、自ら人間より賢い知能を生み出す事が可能になった瞬間に、無限に知能の高い存在を作り出し、人間を超越する知性が誕生する」、ということを指した言葉です。シンプルに表現すると、「AIの知能が人間を超える時」です。この時から、AIは指数関数的に成長を遂げ、人間が想像できないところまで到達する可能性があります。
アメリカのAI研究の権威であるレイ・カーツワイル博士が、2005年に発表した著作「The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology」の中で提唱したとされており、この中で、レイ・カーツワイル博士は「2045年にシンギュラリティが起こる」と予測しています。
シンギュラリティが本当に訪れるかどうかはわかりませんが、AIの進歩に対して警笛を鳴らしている著名人も少なくありません。イギリスの物理学者であるスティーブン・ホーキング博士は、「完全なAIを開発できたら、人類の終焉を意味するかもしれない」とBBCへのインタビューでAIの進歩に対して警笛を鳴らしています。
ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭によって、シンギュラリティがますます現実味を帯びたとも言われています。
シンギュラリティの定義、社会、企業に与える影響をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
事業活用されるAI技術の種類
ここでは、事業でよく活用されているAI技術の種類は以下です。
- データ分析
- 画像認識・コンピュータビジョン
- 画像生成
- テキスト生成
- 動画生成
- 音声認識
- 音声合成
- 自然言語処理/LLM
- 予測
- 行動認識
- 感情認識
- チャットボット
それぞれの活用方法について、詳しく紹介していきます。
データ分析
データ分析とは、数学的な手法を活用することで、データの移り変わりや傾向などを分析することです。データ分析を実施する際にAIを活用することで、効率的かつ高度なデータ分析が可能になります。
AIでデータ分析を行うメリット、活用事例についてはこちらの記事で特集していますのでご覧ください。
特に、AIが行えるデータマイニングは、ビッグデータ（膨大なデータ）の分析を行うことで有益な情報を発掘する人気技術です。ビッグデータとは、人間では全体像を把握できないほどの多様、かつ多量なデータです。
AIによるデータマイニングでは、膨大な量のビッグデータの分析を行えるため、従来では得られなかった有益な情報を発掘、分析できます。例えば、製造業における機械の故障予測による予知保全や、金融取引における不正検知といった異常検知も、AIによるデータ分析の重要な応用分野の一つです。
これらの分野では、大量の正常データから逸脱するパターンをAIが学習し、早期に異常を検知することで、ダウンタイムの削減やリスクの軽減に貢献します。
データ分析に使われる代表的なアルゴリズムについてはこちらの記事で特集しています。
画像認識・コンピュータビジョン
画像認識とは、画像の中の物体を識別することができる技術です。画像認識では、下記のように、入力した画像に何が写っているのかを特定したり、入力した画像が正しいものかどうかを識別するといったことができます。
より詳細に分類すると以下のように分けられます。
AIによる画像認識の仕組みと導入活用事例についてはこちらの記事で分かりやすく解説していますので併せてご覧ください。
画像認識精度が向上したことにより、今のようなビジネス用途で活用されています。
- レントゲン写真から異常箇所（がん細胞など）を特定する医療画像診断
- 海の漂着物からゴミの発見
- 道路やガードレールにおけるヒビや凹みの発見
- 商品画像を元に似ている服を特定（レコメンデーション）
- 製品や設備の表面状態をチェックする外観検査
- 群衆の人数カウント
- 画像から対象物を検出し数をカウントする個数カウント
- 製品の色味や色むらをチェックする色検査
- 設計図面の読み取り・検索
- 建設現場での危険行動の検知
- 工場ラインの異物混入対策
- 自動運転
コンピュータビジョン（Computer Vision）は画像認識よりも広範な概念で、画像や動画から情報を抽出し、理解する技術全般を指します。物体検出、画像セグメンテーション、行動認識、異常検知など、多岐にわたる応用があります。
画像認識の導入に関しては「画像認識・画像解析のAI開発に強い！プロ厳選の開発会社」にておすすめの厳選会社を紹介しております。
画像生成
画像生成技術もディープラーニングによって大きく進歩した活用分野であり、入力したデータを元に、特徴を自動認識することで、新しい画像を作り出すことができる技術です。特徴が同じ全く別の画像を自動生成したり、ボケたり荒い画像から高精度な画像を生成したりすることができます。
また、画像生成AIの登場により、テキスト指示（プロンプト）から画像を生成することもできるようになっています。
この技術によって、以下のような場面で活用されています。
- スケッチから商品画像の生成
- テキストから画像の生成
- 対象画像の一部のパーツの差し替え
- 日中の景色の写真から夜景の写真の生成
- 不鮮明な衛星画像の高精度化
- 特定人物の画像や動画の生成（特定の人物を別の写真や動画として生成するなど）
- 存在しない人物画像の生成
テキスト生成
AIは、人間が書くような自然な文章を自動で生成することができます。これは、ブログ記事、メールの草稿、小説のプロット、レポートの作成など、多岐にわたる用途で活用されています。
特に近年注目されているのが、ChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）です。これらのモデルは、与えられた指示や質問に基づいて、非常に人間らしい、流暢で内容の濃いテキストを生成することが可能です。
さらに、テキスト生成の応用範囲は文章だけに留まりません。AIは、プログラミングコードの生成も得意としています。例えば、特定の機能を実現するためのPython、JavaScript、Javaなどのコードを、指示に基づいて自動的に生成することができます。
GitHub Copilotのようなツールは、この技術を活用して、プログラマーのコーディング作業を大幅に効率化しています。これにより、開発者はより創造的なタスクに集中できるようになります。
動画生成
AIは、テキストや画像などの入力に基づいて、オリジナルの動画コンテンツを生成することも可能です。以前は専門的な知識や高度なスキルが必要だった動画制作のプロセスを、AIが大幅に簡略化しています。
例えば、与えられたシナリオやスクリプトに基づいて、キャラクターアニメーション、風景映像、商品紹介動画などを自動で作成することができます。
この分野では、テキストから動画を生成したり、既存の画像や動画素材を組み合わせて新しい動画を生成するRunway Gen-2、Sora、Lumiereなどが開発されています。これらの技術は、広告制作、教育コンテンツの作成、エンターテイメントなど、様々な分野での活用が期待されています。
関連記事：「動画生成AIツールおすすめ16選を徹底解説」
音声認識
音声認識も画像処理同様イメージがつきやすいかもしれません。音声認識は、スマートフォンに搭載されているsiriやAmazon Echoといったスマートスピーカーのように、コンピュータに話しかけることで音声から文章を認識する技術です。
この技術もディープラーニングの登場によって飛躍的に成長を遂げており、雑音や「うーん、、」といったなどのノイズを除去して正しく音声を認識するだけでなく、単語の繋がりを理解してより正しい文章として認識することができるようになっています。
これらの技術を活用することで、スマートスピーカーだけでなく、下記のように音声認識技術が活用されています。
- 議事録の自動作成
- 電話内容の自動テキスト化
- 動画へのリアルタイムの字幕付与
- 音声による感情の分析（顧客満足度の測定）
- ボイスボット
近年では、LLMを用いた音声データの解析や、会話の意図理解能力の向上が注目されています。音声認識についてより詳しい内容を知りたい方は、「AI音声認識とは？【仕組み・技術・活用事例】まで徹底解説！」の記事をご覧ください。
音声合成
音声合成（Speech Synthesis / Text-to-Speech – TTS）は、テキストデータを人間の声のように合成する技術です。音声アシスタント、読み上げ機能、自動音声応答システムなどに活用されます。
上記の「音声認識」と対になる技術です。
関連記事：「音声合成の仕組みと、AI（人工知能）によって進展した技術について解説」
自然言語処理/LLM
自然言語処理とは、私達が一般的に使っている日常の言葉の意味などをコンピューターが正しく認識し、適切に処理することができる技術です。自然言語処理技術を活用できるのは、メールのように書いた文章だけではありません。
特に近年では、LLMが文章の生成や要約、分類において圧倒的な成果を上げています。例えば、ChatGPTのような生成AIを活用した自然言語処理は、企業のカスタマーサポートや自動翻訳で利用されています。
人間が話した言葉を正しく文章として認識する「音声認識」技術と組み合わせることで、話し言葉や書き言葉を、正しく意味のある文章として認識可能です。自然言語処理の仕組み、活用方法についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。
日常で使っている言葉をコンピュータが理解してくれるようになり、下記のように様々な形で活用されています。
- スマートスピーカー
- WEBサービスにおけるチャットボットでの自動回答
- 文章のインデックス化や要約
- 研究レポートなどの文章の分類
- 作成した文章の禁止ルール使用アラート
- 文章の自動作成
- 商品レビューやコメントの分析
- 自動翻訳
スマートスピーカーは、音声合成技術を加えることで「音声認識→自然言語処理→音声合成」の処理の流れで会話できるようになっています。
LLMを用いた自然言語処理AI開発を検討している方は「ChatGPT/LLM導入・カスタマイズに強くコンサルもできる開発会社！日本最大級AIコンシェルジュ厳選」の記事を一読ください。
予測
AIの活用において、非常に活用しやすい分野の一つとして予測があります。予測とは、入力したデータを元に、未来の数値や結果を予想する技術です。ビジネスの分野においては、何かしらの未来の数値を想定して戦略を構築することは少なくないでしょう。
そのようなシーンにおいて、AIを活用した予測は非常に有効です。下記は、AIにおける予測で活用されている例です。
- 需要予測
- 株価予測
- 在庫状況予測
- 見込まれる客数の予測
- 交通渋滞予測
- 駐車場の混雑予測
需要予測とは何か？はこちらの記事で、分かりやすく解説しています。予測分析のAI開発を検討している方は、「需要予測のAIシステム開発に強い、プロ厳選のAI開発会社！」にておすすめのサービスを紹介しております。一読ください。
行動認識
行動認識（Activity Recognition）は、人や物体の行動パターンを分析し、その種類や意図を認識する技術です。セキュリティシステム、ヘルスケア、マーケティング分析などに利用されます。
感情認識
感情認識とは人間の感情や気持ちの変化を読み取ることです。マイクやカメラ、センサーなどを通して、音声やテキスト、顔の表情、脈拍の変化から喜怒哀楽や興味の度合いを分析します。（用語解説：感情分析とは）
接客や電話応対でのスキルアップの支援や、同僚や部下など同じ職場で働く社員の悩みをすぐに察知できたり、コミュニケーションの質の向上に貢献できたりするでしょう。技術やサービスごとに音声だけ、テキストだけ、などと認識対象は限定されたものが多いのが現状です。やがて人間のあらゆる細部における変化をとらえ、総合的な感情の判断ができるAIも現れるかもしれません。
感情認識AIの仕組み、導入事例についてはこちらの記事で分かりやすく特集していますので併せてご覧ください。
AI チャットボット
チャットボットとは、「会話」を意味するチャットと、「ロボット」のボットから名付けられている自動応答システムを指します。WEBサイト等に設置された窓口を通して、コンピュータがWEBサイトを訪れたお客様とのやり取りを行うことができるサービスです。
AI チャットボットは、お客様より入力されたメッセージの内容をAIが解析（自然言語処理）して、適切な案内を返すことが可能になっているチャットボットです。
チャットボットを様々な業界で導入する実例についてはこちらの記事で特集しています。
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AIのビジネス導入メリット
AIを活用することで、実際のビジネスにどのような効果があるのか紹介します。
- 業務効率化
- 機会損失の低減
- サービス・製品品質の向上
- 教育レベルの向上と均質化
- 防災性能を高める
それぞれのメリットについて説明します。
業務効率化
AIを活用するにあたって、多くの企業がまずは業務効率化を目指すことが多いでしょう。例えば、AI OCRを活用し、申込書画像に記載された文字を自動認識することで、これまで人がシステムに登録していた入力作業を軽減できます。また、チャットボットを活用することで、人が応対していた対応をAIに代替してもらうことも可能です。契約書をAIが読み解き注意ポイントをリスト化し、法務の方がそれを元に確認を行う、といったことも可能になります。
このようにAIが一部の業務を代替することにより、その部署で行っていた人の作業は大きく削減され、人が行うべき作業を別のコア作業に充てることが可能になります。
AIを活用した業務効率化については、こちらで詳しく解説しています。
機会損失の低減
AIを活用して予測分析を行うことで、今後どこでどのような需要が発生するか見極めることが可能となり、これにより適切な供給量の確保が可能になります。今まで、人の経験と勘に頼っていた部分をAIが担うことで、これらの需要予測を可視化することができ、結果として、企業全体の売上拡大やロスの削減にも繋げることができます。
AIを活用して売上拡大に繋げる方法について、こちらでまとめています。
サービス・製品品質の向上
AIを活用することは、効率化などの側面で語られがちですが、実際には、AIを活用することで、自社のサービスや製品の品質を向上することにも役立ちます。
例えば、建築物における劣化状況をドローンと組み合わせて画像解析することで、今まで人では確認しきれなかった箇所や頻度での確認が可能になるでしょう。結果としてそれらの修復に対してのスピードが上がり、より製品の品質改善を迅速に行うことが可能になります。
教育レベルの向上と均質化
企業がビジネスを運営する上で、非常に重要になるのが新人社員や中途社員への教育です。これらの教育面においても、AIは活用することが可能です。
例えば、AIを活用したクラウドフォンや議事録サービスを活用し、エースの営業スタッフの音声をテキスト化できます。それらのテキスト情報を元に、発言回数や発言時間、トークに活用されたキーワードの出現回数などを可視化することで、どのようなトークがアポイントに結びついたのか、などを可視化することが可能になります。この情報を活用することで、今まで先輩社員の経験に頼っていた部分を企業内で体系的に整理することができ、企業内での教育レベルの向上に活用することができるようになります。
防災性能を高める
AI防災とは、AI技術を利用して災害に備えることを指します。例えば、地震や津波発生後すぐに注意警報を出せるのも、AIがこれまでの災害を比較・シミュレーションしているからです。
防災にAIを活用することで、災害発生速報やリアルタイムの被害状況を伝えられるため二次災害の防止が可能です。また、AIによるビッグデータ活用を実行することで、災害時でも最適な避難経路の案内が可能です。AIが被害状況をスマートフォンに共有することで、安全なルートを導き出し、案内してもらうこともできます。また、避難経路の誘導と同時に避難場所も指定してくれるため、スムーズに避難を完了させられます。防災にAIを活用することで、迅速な安全確保・情報共有を実施できるでしょう。
AIによる防災技術を活用した事例についてはこちらの記事で解説しています。
AIを活用するメリット・デメリットの詳細はこちらにまとめていますので、ご参考ください。
意思決定支援
AIが分析したデータや知識に基づいて、人間がより良い意思決定を行うための情報を提供するシステムです。経営戦略、リスク管理、サプライチェーン最適化などに活用されます。
AIの判断根拠を人間が理解できるようにする説明可能なAI（XAI – Explainable AI）も進化しています。特に、金融、医療、法務など、AIの判断の透明性が求められる分野で重要視されています。
AIを活用した業界事例
ここまで紹介したAIの技術やAIサービスは、どのような業界で多く活用されているのでしょうか？ここでは、AIを活用している業界の事例を紹介します。
この記事で紹介している以外のさまざまな業界のAI活用事例についてはこちらの記事で解説しています。
製造業のAI導入事例
製造業においては、製造した部品の欠損箇所の特定や、製造量分析、工場内の在庫管理場所の最適化など、多くの工程にてAIが活用されています。ある自動車メーカーでは、異音検査時に発生する検査結果のばらつきや、熟練検査員の人材確保をAI開発によって解消しました。
官能検査を音データをもとにしたAIに置き換えることで、人手に頼らず、均一かつ効率的な検査が可能になった事例があります。
製造業でよく用いられるAI技術分野を以下にまとめています。
| AI技術 | 概要 | AI Market紹介記事 |
|---|---|---|
| デジタルツイン | 現実世界から得た情報を基に作り上げたデジタル仮想空間 自由に指定した条件下でシステム、機械や設備のシミュレーションや試運転が可能になる。 | デジタルツインとは？メタバース・シミュレーションとの違い・導入メリット・事例徹底解説！ |
| 予知保全 | 工場における設備などを継続的に監視し、劣化や故障が起きる前にメンテンナンスを行う 監視にはIoTセンサーやPLC等を使い、電流値、温度、振動数や稼働音などから劣化や異常のタイミングを事前に予知します。 | 予知保全とは？予防保全・事後保全・予兆保全との違い、メリット・デメリットを解説 |
| ファクトリーオートメーション | 工場や倉庫における加工や組み立て作業、運搬管理、管理を自動化すること 英語のFactory Automationの各単語の1文字目を取って、FAと呼ばれることもあります。 | ファクトリーオートメーションとは？メリット・デメリット徹底解説！AI活用で何が変わる？ |
| スマートファクトリー | データの可視化・デジタル化によって生産性が改善した工場 これまでは、製造部や品質管理部など特定の範囲のみでデジタル技術が使われてきましたが、スマートファクトリーは工場規模でデジタル化することにより、他部署との連携も強化できます。 | スマートファクトリーとは？解決可能な課題や導入事例・デメリットを徹底解説！ |
| 外観検査 | 製品部品の外観をチェックし、品質の維持・向上を実施する 例えば、食品パッケージに異物がついていないか、本来の色から変色していないかなどが外観検査として挙げられる | AIによる外観検査導入完全ガイド！ |
| 品質管理 | 製品を生み出す際に一定の品質を担保しているか検証し、保証すること 従来は目視による検査が一般的で、対応できる範囲が限定的であることや精度の低さが課題でしたが、AIのディープラーニングを活用した技術進歩により高精度で効率の高い検査が実現しつつあります。 | AI（人工知能）を活用した品質管理とは？導入メリットや活用事例も解説 |
| 在庫管理 | 以前は、非常に多い数量の商品や製品の在庫管理を担当者がマニュアルで実施していたが、AIシステムを活用した在庫管理ではバーコードなどを用いて入出庫時のデータを入力できるため、在庫数カウントなどの人為的ミスの防止が可能です。 | AI在庫管理で業務効率化！導入事例や問題点も解説 |
| 異音検知 | ある環境や装置で発生する異常な音を検出すること 例えば、工場内での装置の故障を早期に発見するために、異音センサーを設置して異音を検出することができます。また、異音検知は、自動車などの警告音や警報音を検出するためにも使用されます。 | 異音検知とは？AIの活用事例・メリット・pythonの役割を解説！ |
製造業でAI開発を検討している企業様は「製造業のAI開発に強い、プロ厳選のおすすめAI開発会社！」の記事をご覧ください。
医療業界のAI導入事例
医療業界では、画像解析による疾患の特定や医療記録の解析など、AI活用との相性もよく、日々進化しています。
一つの事例として挙げられるのは、株式会社HACARUSと神戸大学の共同研究・AI開発による肝細胞がんのMRI画像解析です。機械学習の一手法である「スパースモデリング」を用いて、比較的少ないデータ量でも必要な情報を見極めて抽出することに成功しました。
また、医療現場では、自律型ロボットが患者の搬送や手術支援など、さまざまな業務をサポートし、医療従事者の負担軽減や治療の精度向上に貢献しています。病院内での搬送には自律移動ロボットが導入され、医薬品や検体、医療機器の運搬を自動化しています。
医療、看護業界でのAI技術活用事例をこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。
創薬業界のAI導入事例
創薬とは、いわゆる薬を製造する製薬プロセスであり、薬の元となる物質の特定や化合物の最適化といった演算処理をこなすことで、創薬プロセスを大幅に改善しています。
事例としては、アメリカ医薬情報サービスの日本法人IQVIAソリューションジャパン株式会社が、AIシステム開発の株式会社ブレインパッドによる売上の予測モデルの構築を導入したことが挙げられます。導入により、これまで提供していた医薬品市場の売上実績データに加えて、将来の売上予測の値を機械学習モデルを構築して算出することを可能にしました。
製薬業界に強いAI開発会社をこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。
小売業界のAI導入事例
小売業界では、AIを搭載したカメラ等を活用し、顧客の属性や来店動向を数値化・分析し、商品管理などに活用しています。
セブンイレブンでは人手不足に対処するため、AIを活用した発注数の自動算出システムを取り入れています。さらに、シフトや作業割当表を自動作成するシステムもテスト予定とのことです。
小売業・スーパーでのAI導入事例についてはこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。
材料開発のAI導入事例
材料開発分野のDXとして注目を浴びているのがマテリアルズ・インフォマティクス（MI）です。マテリアルズ・インフォマティクスは、材料開発にかかる期間を半分以下にでき、試作回数も数十分の一にできる驚異的な威力が既に実証されている技術です。この面で後れを見せていた日本でも急激な巻き返しが期待されています。
「マテリアルズ・インフォマティクスとは？材料開発でのメリット・課題・成功事例を解説！」も併せてご覧ください。
証券業界のAI導入事例
膨大な金融データや顧客データを用いた株価予想や、AIによるデータ分析を活用した金融商品についてはニュースでもたびたび取り上げられています。また、証券会社でも営業業務の効率化や収益性アップが求められています。そして、競争の激化によりさらなる顧客の掘り起こしがかつてなく必要な状況です。人員を大きく増やすことなく、ますます増大する社会や顧客のニーズにこたえるために、今AIの導入が注目されています。
「証券会社のAI活用事例！株価予想・自動売買で潜在顧客獲得」を併せてご覧ください。
スポーツ業界のAI導入事例
人々とスポーツの関係性も変化し、スポーツとテクノロジーを掛け合わせた「スポーツテック」とも呼ばれる事業分野が注目されています。AI（人工知能）の活用がますますスポーツ分野にも広がり、多くのスポーツシーンでAIが活用しています。
「スポーツでのAI活用事例完全解説！企業が事業参画する際の注意点は？」をご覧ください。
アパレル・ファッション業界のAI導入事例
アパレル業界やファッション業界は、従来の実店舗だけでのビジネスが難しくなったことで、ECサイトに参入する企業も増えてきています。また、もとよりアパレルやファッション業界はトレンドの変化も早く、業務効率性の向上、変化への対応がますます求められています。そこで注目されているのがAIです。
「アパレル・ファッション業界のAI活用事例！需要予測以外にも活用できる？」を併せてご覧ください。
コールセンター
コールセンター業界では、人材不足、作業効率化のためAI（人工知能）サービスを導入している企業が増えています。
AIがオペレーターの対応をサポートすることで、研修期間が短い新人でもすぐに現場で業務をこなせ、研修コストを削減できます。また、簡単な資料請求や受付予約などのお問い合わせであればAIで完結できるため、有人である必要がありません。そのため、コールセンターの要員を減らすことができ、人件費削減につなげられます。
「コールセンター向けAIサービスおすすめ会社徹底比較！」を併せてご覧ください。
法務セクション
AI 法務サービスは、企業の法務担当者が行う契約書チェック業務をラクに、且つ品質を高めてくれる契約書チェックサービスです。AIが契約書の文章の内容を理解し、契約書条項の抜け漏れや、契約書に潜んでいるリスクのアラートをあげてくれます。これにより、法務担当者のチェック漏れなどを回避することができ、自社にとってより良い契約書の作成をサポートしてくれます。
オフィスでのAI導入事例（翻訳・自動議事録）
世界のグローバル化が進み、大企業でなくても海外のお客様やマーケットへのアクセスが日常的に求められるようになってきました。言語の壁を越えるために翻訳サービスの必要性が高くなっています。
AI翻訳はこれまでの機械翻訳に比べてはるかに自然な表現ができるようになりました。訳語を逐語的につなぐだけではなく、より人の使う言葉に近いテキストに翻訳できるのです。
更新頻度の高いサイト情報のように、その都度翻訳が必要になるテキストや、複数の外国語に同時に翻訳することが求められる用途では、AI翻訳は特に有効なツールとなることは間違いありません。
AI 議事録サービスは、その名の通りAIが会議の議事録等を自動で作成してくれるサービスです。製品の中に組み込まれているAIが、発言者の言葉を理解（音声認識）し、議事録としてテキストにまとめてくれます。
企業がAIを社内導入するプロセス
一般企業でもAIは簡単に導入できます。ここでは、既存のサービスを活用する方法と自社専用システムを活用する方法に分けて説明します。
既存サービスを活用する方法
この方法は、市場に既に提供されているAI機能が組み込まれたサービスやツール（例：ChatGPTのような生成AI、AI搭載の業務効率化ソフトウェアなど）を活用するものです。
導入が比較的容易で、初期費用を抑えられ、特定のタスクに対してすぐに効果を発揮できる可能性があります。
例えば、文章作成や要約にChatGPTを利用したり、AI機能が搭載された顧客管理システムを導入したりといったケースが考えられます。自社のニーズに合致する既存サービスが見つかれば、迅速にAIの恩恵を享受できます。
さらに詳しくメリットとデメリット、そしてどのような場合に適しているかを説明します。
メリット
- 手軽さと迅速性：導入や利用開始までの手間が少なく、すぐに使い始められるサービスが多いです。
- コスト効率：専用システム開発に比べて初期費用が抑えられる場合が多く、月額課金などのサブスクリプションモデルが一般的です。
- 専門知識不要：AIに関する深い知識がなくても、比較的容易に利用できるインターフェースやサポートが提供されています。
- メンテナンス・アップデート：サービスの提供事業者がシステムの保守や機能アップデートを行うため、自社での負担がありません。
デメリット
- カスタマイズの限界：自社の特定のニーズや業務プロセスに完全に合わせたカスタマイズは難しい場合があります。
- データセキュリティ・プライバシー：外部の事業者にデータを預けることになるため、セキュリティやプライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。
- 機能制限：既存の機能範囲内でしか利用できないため、独自の要件を満たせない場合があります。
- ベンダーロックイン：特定のサービスに依存することで、将来的に他のサービスへの移行が困難になる可能性があります。
どのような場合に適しているか
- 一般的な課題を解決したい場合：例えば、文章作成、簡単な問い合わせ対応、基本的なデータ分析など、多くの企業に共通する課題を解決したい場合に適しています。
- AI導入の初期段階である場合：まずは手軽にAIを試してみたい、AIの効果を実感したいという場合に有効です。
- 予算や時間的な制約がある場合：短期間で比較的低コストにAIを導入したい場合に適しています。
- AIに関する専門知識や人材が不足している場合：外部のサポートを受けながらAIを活用したい場合に有効です。
自社用システムを開発する方法
この方法は、自社の特定の課題やニーズに合わせて、AIシステムを独自に開発するものです。まず、解決したい課題を明確にし、そのために必要なデータ収集を行います。
手順概要は以下です。
- 社内外に存在する様々なデータを集め、AIが学習できるように準備します。
- 教師あり学習が必要な場合は、集めたデータに対して正解ラベルを付与するアノテーション作業を行います。
アノテーションツールも活用できます。 - 小規模な環境でAIモデルの有効性や実現可能性を検証するPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施
- 本格的なシステム開発
- テスト
- 社内への導入
高度なカスタマイズが可能で、独自のデータや業務プロセスに最適化されたAIシステムを構築できるメリットがありますが、開発期間やコストがかかり、専門的な知識や人材が必要となります。
メリット
- 高度なカスタマイズ性：自社の独自のニーズや業務プロセスに合わせて、AIの機能や挙動を細かく設計・開発できます。
- データ管理の自由度：収集したデータを自社で管理できるため、セキュリティやプライバシーに関する要件をより厳格に満たすことができます。
- 独自の競争力：他社にはない、自社独自のAIシステムを構築することで、競争優位性を確立できる可能性があります。
- 既存システムとの連携：既存の社内システムやデータ基盤との連携を最適化できます。
デメリット
- 高コストと長期間：開発費用が高額になり、完成までに時間もかかる傾向があります。
- 専門知識とAI人材が必要：データサイエンティスト、AIエンジニア、インフラエンジニアなど、専門的な知識やスキルを持つ人材が必要です。
- 継続的なメンテナンスとアップデート: システムの保守、運用、機能改善などを自社で行う必要があります。
どのような場合に適しているか
- 独自の課題を解決したい場合：既存のサービスでは対応できない、自社特有の複雑な課題を解決したい場合に適しています。
- 高度なカスタマイズが必要な場合：AIの機能や性能に高いレベルの要求がある場合に有効です。
- データセキュリティやプライバシーが非常に重要な場合：外部にデータを預けることに強い懸念がある場合に適しています。
- 長期的な視点でAI活用に取り組みたい場合：将来的な拡張性や柔軟性を考慮して、自社でAIシステムを育てていきたい場合に有効です。
- AIに関する専門知識や人材を確保できる、または育成できる場合：自社でAIシステムを開発・運用できる体制が整っている場合に適しています。
AIについてよくある質問まとめ
- AIの主な種類と、それぞれの特徴は何ですか？
AIの主な種類と特徴は以下の通りです。
- 弱いAI（特化型AI）：特定の領域で役立つ、現在のビジネスで主に使用
- 強いAI（汎用型AI）：人間並みの知能を持つ、現状では実現困難
- 機械学習：データから特徴を学習し、判断や予測を行う
- ディープラーニング：多層のニューラルネットワークを使用し、より複雑なパターンを学習
- ビジネスでよく活用されるAI技術にはどのようなものがありますか？
ビジネスでよく活用されるAI技術には以下があります。
- データ分析：ビッグデータから有益な情報を抽出
- 画像認識：物体の識別、異常検出など
- 音声認識：音声をテキスト化、感情分析など
- 自然言語処理：文章の理解、生成、翻訳など
- 予測分析：需要予測、在庫管理、リスク分析など
- チャットボット：顧客対応の自動化
- OCR：文書のデジタル化と情報抽出
- AIを導入する際の注意点について教えてください。
AI導入時の注意点は以下の通りです。
- 目的に合わせたAI技術の選択
- データの品質と量の確保
- 既存システムとの連携
- 導入コストと運用コストの考慮
- 従業員のトレーニングと抵抗感への対処
まとめ
AIにまつわる定義、歴史、技術、効果からサービスまで、さまざま紹介をさせて頂きました。
自社でのAI活用のイメージが湧きましたでしょうか？AIは適切に活用すると非常に強力な武器となります。どのようなAIで自社のビジネスを強化できそうか、ぜひ本記事を参考にご検討頂けましたら幸いです。
AI Marketでは
また、AI開発を実際に行いたい、とお考えの方は、ぜひおすすめAI開発会社紹介記事もご参考ください。
AI Marketの編集部です。AI Market編集部は、AI Marketへ寄せられた累計1,000件を超えるAI導入相談実績を活かし、AI（人工知能）、生成AIに関する技術や、製品・サービス、業界事例などの紹介記事を提供しています。AI開発、生成AI導入における会社選定にお困りの方は、ぜひご相談ください。ご相談はこちら
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