AI（人工知能）とは？強いAIと弱いAIとは？種類・非IT企業でも活用できる事例徹底解説

近年、デジタルトランスフォーメーションの話題と共に、「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の定義、歴史、技術や特徴などを解説するとともに、実際のビジネスでの活用方法についても触れていきたいと思います。AIを正しく理解し、AIの効果を最大まで発揮できるようにしていきましょう。

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。

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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。

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が、「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。

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。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！」

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（2010年代〜）：機械学習とディープラーニング

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。

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。

2016年には、ディープマインド社が開発した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。

また、最近では、画像認識をエッジ端末にて処理を行うエッジAI開発も注目されています。エッジAIとは、監視カメラやドローンなど端末側でAIによる解析を行うことにより、高速処理、高セキュリティを実現させることが可能な手法です。例えば自動運転など、非常に高速な処理が必要なシーンで活用されています。

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。

マイクロソフトの創設者であるビル・ゲイツ氏は、「AIは多くの仕事を人間の代わりに行ってくれ、コントロールできている内は非常に有益であるものの、非常に強くなった場合を懸念している」と、AIの進歩に対しては前向きであるものの、賢くなりすぎることに対して不安を語っています。

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。

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。

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。

ビジネスにおいての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。

ディープラーニングは脳を模したニューラルネットワーク

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。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、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一気に脚光を浴びました。尚、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。

ディープニューラルネットワークにおけるCNN、RNN、オートエンコーダ、GANとは

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。

機械学習は教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類

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、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。

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。

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、前述したディープマインド社のAlphaGoはこの強化学習により学習されています。

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。

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。

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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
• 音声認識
• 自然言語処理
• 画像生成
• 予測
• 感情認識

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。
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

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。ディープラーニング技術は、まさに画像認識の分野において大きな進歩を実現したものでした。

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。

• りんごやバナナといった果物の種類を特定
• 手書き文字の認識
• 壁や鉄塔のヒビ割れやサビの箇所の特定
• レントゲン写真から異常箇所（がん細胞など）の特定
• 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）
• 工場における欠陥品の発見（画像から汚れや傷を発見）

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。

このように、画像認識精度が向上したことにより、ビジネス上の様々な用途で活用されています。近年話題の自動運転も画像認識技術の向上によって飛躍的に進歩した分野の1つです。
自動運転で活用されている画像認識以外のAI技術の種類についてはこちらの記事で解説していますのでご覧ください。

また、製造業では完成物や設備の外観検査にAIの画像認識が活用されています。

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。

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）

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。

自然言語処理

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。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。

最近では、AIによる正確、かつ低コストな自動翻訳が多くの企業で活用されています。

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。

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。

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

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。

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。
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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。

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。

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を活用した企業向け人気サービス

実際にAIが活用されているサービスを紹介していきます。これらのサービスは、既にサービスの活用領域で必要となるAI技術が既に搭載されており、自社専用に構築する必要がないため、非常に導入しやすくなっています。
紹介するサービスが、自社の領域で活用できそうか、ぜひご確認ください。

AI OCR

AI OCRとは、紙の帳票等に書かれた文字を、コンピュータが正しく認識する技術を指しており、これにより、申込書や請求書といった多くの帳票の文字を、システムに自動で取り込むことなどが可能となります。

OCRと呼ばれる技術は以前からありますが、AIが搭載されたことで、文字認識の精度が大幅に向上してきています。

また、「【製品比較】AI-OCRを徹底理解！AI-OCR活用のメリットとは？」では、OCRの製品比較や活用メリットを紹介していますので、ぜひ一読ください。

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。

AI法務

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。

このように、AIを活用したサービスは既に多く提供されており、自社で必ずしも構築しなくとも、目的に沿ったサービスがあれば、そちらを利用することを検討してもよいかもしれません。ただし、AIを活用する際は、AIが全てを行ってくれる、という認識ではなく、AIが得意とするところを任せ、判断や検討が必要な箇所は人が行う、という役割分担を行うことで、自社のビジネスに最大限活用できる、AIサービスの利用ができるでしょう。

AI翻訳

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。

ニューラルネットワークを基礎とする深層学習（ディープラーニング）によってAIは従来よりも自然な言語の取り扱いができるようになっています。これにより、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。

また、高い学習能力によって様々な専門用語の取り扱いも可能になりました。業界特有の言葉や言い回しも学習により習得できます。こういったAI翻訳の能力向上により、翻訳にかかる作業コストや時間は従来に比べてはるかに削減できるようになりました。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翻訳のおすすめサービスをこちらの記事で紹介しています。

AIレコメンド

レコメンドとはユーザーの閲覧商品やお気に入り商品、FAQなどをAI（人工知能）が認識し、ユーザーに合わせておすすめの商品を表示させるものです。様々なデータを元に、個人個人に合わせた最適な商品がなにかを分析するアルゴリズムが用いられます。

サイトを利用していると、顧客の商品の購買や視聴、閲覧などの行動履歴など様々なデータが集まります。このようなデータはビッグデータとも呼ばれており、このビッグデータを機械学習のアルゴリズムが解析します。解析することで個人個人の趣味嗜好の傾向などが見えてくるため、この解析結果をベースにお客様におすすめの商品やサービスを表示する仕組みです。

AIレコメンドの仕組み、導入事例についてはこちらの特集を併せてご覧ください。

AI 議事録

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

コールセンターのAI導入事例

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。

教師データを作成するためのアノテーション

AIに学習してもらうためには、基本的には教師データが必要です。教師データを作成するために、画像や動画、文章といった入力する対象データに対して、アノテーションと呼ばれる正解データのラベル付け作業が必要となります。

自社が構築したいAIモデルに合わせて、以下のような多種多様なアノテーション作業があります。

• 入力したい画像の区分を決めておき、犬の画像、猫の画像、鳥の画像、といったように、画像をグルーピングする分類作業
• 画像の中に写っている物体に対して、特定エリアを四角形で囲むバウンディングボックス（BoundingBox）
• 画像に写っている人や車の画像などを画素（ピクセル）単位でラベル分けを行うセマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）
• 骨格検出を行うためのキーポイントアノテーション
• 顔のパーツなどを検出するためのランドマークアノテーション
• チャットボットでの活用を想定した類似文章の作成など、

これらのアノテーションを付したデータをコンピュータが学習できる状態にすることで教師データを作成します。

元データはどうやって収集する？

アノテーションを行う際によく発生する問題としては、教師データを作る際に、アノテーション作業は行える体制を準備できたとしても、その元データの収集が課題となるケースです。例えば、自動運転用に画像アノテーションを行う際に必要となるのは、走行している車や歩行者などから実際に撮影した道路の画像といったものです。自社で学習データを調達しなければならない場合は膨大な時間と労力が必要となるため、アノテーションデータ収集代行会社へ相談してみると良いでしょう。
アノテーションデータ収集代行会社を探している方はこちらのおすすめ業者厳選記事をご覧ください。

アノテーション作業自体はこの元データがないと進めることができませんので、アノテーションが必要となる場合は、どのようなアノテーション作業を行う必要があるのか、と合わせて、元データをどのように収集することができるのか、についても検討することをオススメします。もちろん、アノテーション代行会社の中には、元データの収集から手伝ってくれる企業も存在しますので、合わせて相談してみるのも良いかもしれません。

アノテーション作業はツールで可能？

アノテーション作業を行う際に、VOTTやLabelImgといったアノテーションツールを活用することが一般的かもしれません。ただし、これらの教師データは、膨大な作業量が必要であり、また精度の高いアノテーション作業が必要となるため、アノテーション作業を専門として実施している会社に、自社の教師データ作成について相談してみることをおすすめします。

アノテーションツールに関しては「AI開発におすすめのアノテーションツール」にてご紹介しております。
アノテーション代行会社を探している方は「プロ厳選！アノテーションサービス会社」の記事をご覧ください。

また、この教師データについて、「Harvard Dataverse」「e-stat」「Google Open Image V6」「COCO Dataset」「YouTube-8M Dataset」のように無料で公開されているデータセットも存在します。自社が構築をしたいAIモデルの教師データとして適切（入力データと正解データとして活用できる）場合には、これらのデータセットを活用することを検討してみても良いかもしれません。ただし、これらの教師データはあくまで提供団体が構築したデータセットである場合、自社の用途に合わない場合は、もちろん自社用の学習データを構築する必要があります。

AIについてよくある質問まとめ

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。

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