- 機械の故障を予測・告知
- ベルトコンベアーに流れている商品の不良品を検知・排除
- 作業員の健康・安全をモニタリング
- 製造・生産計画の最適化
AI(人工知能)の正式名称はArtificial Intelligence。
このページはDAによる、AIの定義、位置づけ、歴史、活用例、開発プラットフォームなど、AIのことを総合的に説明する記事になります。少しでも、皆さまの参考になればと心から願っております。
目次
人工的につくった知的な振る舞いをするもの（システム）である 溝口 理一郎（北陸先端科学技術大学院大学 教授）
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 松尾 豊（東京大学大学院工学系研究科科 准教授）
人工知能とは、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの。 IT用語辞典
AI(人工知能)の定義に関しては様々なものはありまして、定義は定まっていないようですが、下記の定義は参考になると思われます。
参考：松尾豊「人工知能は人間を超えるか」（KADOKAWA）p.45
参考: IT用語辞典 e-Words, e-words.jp
常に人間による誘導なく
作業タスクを実行する能力。
経験から学ぶことで
パフォーマンスを向上させる能力
AIはコンピューターサイエンスの一分野で、機械学習はその中の一分野になります。深層学習（ディープラーニング）はさらにその機械学習の中の一分野にあたり、近年特に大きな注目を集めています。
AIの歴史は意外に長く、人工的な知能という話はすでに古代の神話、物語などに登場しています。
学問分野としてのAIが成立したのは、1956年夏にアメリカのダートマス大学で開催されたダートマス会議においてでした。
AIの研究はこれまで「ブーム」(繁忙期）と「冬の時代」（閑散期）を繰り返してきています。最新の第3次ブームは2010年ごろから始まった本格的なもので、今後AIの活用は様々な業界や分野で発生すると思われます。
第1次ブームAI技術を現実世界に応用するのはまだ難しい。
第2次ブーム課題はまだ多く、専門家の手が必要。コストも高い。
第3次ブームディープラーニングなどAI技術の発達により、AIの活用が急増。
参考：松尾豊「人工知能は人間を超えるか」（KADOKAWA）p.61
今回のAIブームは同時に進んできている三つの変化（要因）によって生じていると言えます。
機械学習と深層学習など、新AI技術の大きな進歩によって、今まで実現できていなかった施策がついに可能になりました。例としては自動運転、画像・動画・音声の認識が挙げられます。
機械学習を実施するには大量のデータが求められます。以前は企業内の顧客データベースなど、限られたデータに頼るしかありませんでした。しかし2010年ごろからは、ウェブ、ソーシャルネットワーク、スマートフォンに含まれているセンサーなどからもデータが得られるようになり、AIの学習に使えるデータの量と種類が爆発的に増えています。
機械学習、特に深層学習にはコンピュータの高い計算力が求められます。コンピュータの半導体チップの性能向上の他に、画像処理に特化したGPU(Graphics Processing Unit)の性能向上が機械学習などの計算力を支えていると言えるでしょう。
参考：AIビジネス研究会「AIビジネス最前線」(技術評論社)、p.18-19
参考：DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部「人工知能」（DIAMOND社)、p.39-43
AIの技術は様々な業界や用途で活用可能です。
大きく分けると以下の三つのカテゴリに分類することができます。
画像認識、音声認識などによって
モノゴトを識別するAI
データから未来の事象を予測するAI
表現生成、デザイン、行動の最適化、作業の自動化を実行するAI
参考：DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部「人工知能」（DIAMOND社)、p.46-47
AIを研究している人の間では、古くから「強いAI」と「弱いAI」の議論が繰りかえされています。「弱いAI」は限られた作業にしかできないような、現在でも多く存在するAIをさします。一方「強いAI」は人間と同等あるいは人間を超える知能を持っている、「何でもできる」というような超人的なAIを指します。
見かけ上、人間と同等のレベルの知能を持つが、その知能を使えるタスクが限られる
実際に人間と同等のレベルの知能・汎用性を持ち、多種のタスクをこなせる
「弱いAI」は一見、人間と同等の知能があるように見えるのですが、その知能は一つか少数のタスクしかこなせません。少数のタスクをこなすAIのことを「特化型人工知能」(Narrow AI)と呼ぶこともあります。タスクの例として「翻訳ができる」「顔を認識する」「売上を予測する」「掃除ができる」などが挙げられます。現在のAIのすべては「弱いAI」になります。
一方、「強いAI」は人間と同等のレベルの知能をもつAIだと言われています。「強いAI」と似た概念として汎用型人工知能（AGI: Artificial General Intelligence）があります。AIの研究はかなり進んできたとはいえ、人間と同等のレベルの知能で多種のタスクをこなすAIの実現には、まだ長い道のりがあると思われます。
AI研究の最終的な目標は、人間の持っている知能を機械で完全に再現することだと言われています。
参考: 三津村直貴「AIビジネス入門」（成美堂出版）、p.56-57
参考: 神崎 洋治 「人工知能がよ~くわかる本」（秀和システム出版）、p.35
プログラミングスキルなしでAIの開発を可能にしているプラットフォームは多数あります。
以下はそのAIプラットフォームのいくつかの例になります。
参考：伊本 貴士「ビジネスの構築から最新技術までを網羅 AIの教科書」（日経BP)、p.134-138
人工知能の活用と言っても、様々なレベルが存在します。
メディアスケッチ代表 伊本貴士氏によると人とAIの協調レベルは5つに分けられるとしています。
参考：伊本 貴士「ビジネスの構築から最新技術までを網羅 AIの教科書」（日経BP)、p.43
海外でも、国内でも、AI市場の急激な成長が予想されています。
IDC JapanのAIシステムの市場予測によると、2016年以降は年間平均73.6%のペースでAI市場が成長し、2021年の市場規模は2501億900万円と見込んでいます。
参考：IDC Japan「国内コグニティブ／AI（人工知能）システム市場」2017
サービス：年平均成長率76.0%、ソフトウェア：年平均成長率83.5%、ハードウェア：年平均成長率53.5%、
コンサルティング企業Accentureが2016年に行った調査によると、日本はAIを活用することによって、2035年時点で経済成長率が3倍以上になる可能があるとの結果が発表されています。
参考：Mark Purdy/Paul Daugherty「Why Artificial Intelligence Is The Future Of Growth」(Accenture)、p.16
マッキンゼーが2017年に発表したAIレポートによると、AIによってなくなる仕事が多くある一方、それ以上に新しく生まれる仕事のほうが多いと予想されています。
参考：McKinsey Global Institute 「Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation」(McKinsey & Company)、p.2
参考：Nedelkoska/Quintini「Automation, skills use and training」、p.50
公開日：2019/02/08 更新日：2021/09/10
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