人工知能 (AI) とは?

AI のパワーを活用して、ワークフローの変革と意思決定の強化を支援しましょう。タスクの自動化からスマート・アプリケーションの強化まで、AI は、私たちがどう働き、創造し、人と交流するかを革命的に変えつつあります。

重要ポイント

  • AI は、アルゴリズムを使って、特定のタスクの意思決定における人間の知能を再現します。

  • AI は、複雑なタスクの自動化や個々のニーズに合わせたワークフローの調整により、プロセスを変革できます。

  • ほとんどの業界は AI を導入することで何らかの形でメリットを得ることができ、さらに多くのユースケースが発見され続けています。

  • テクノロジー・プロバイダーは、企業の AI ニーズを評価し、成功したユースケースの実績に基づいた AI 導入を支援できます。

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人工知能とは?

人工知能 (AI) は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるマシンを作成することに焦点を当てた、コンピューター・サイエンスの一分野です。これは、学習、推論、理解と適応を通じて実現されます。AI は長年にわたって存在しており、特定の狭い用途に使用されてきました。たとえば、オンライン検索の推奨エンジンや、画像や動画内の物体を特定して反応するためのコンピューター・ビジョンなどです。

AI は、複雑なソフトウェア・アルゴリズムを使用して動作し、命令とロジックのパターンに従って、マシンラーニングと呼ばれるプロセスで意思決定を行います。また、ディープラーニングもあります。これは、(人間の脳に似た) ニューラル・ネットワークに階層配置されたマシンラーニング・プロセスを使用して、AI が自らパターンを認識して学習し、最終的により洗練された意思決定を行うことを可能にするものです。

特化型 AI と汎用型 AI

大規模言語モデル (LLM) と ChatGPT などの生成 AI (GenAI) ツールの登場により、AI は日常生活でますます普及し、役立つものになっています。これにより、将来のユースケースを想定した AI の新たなカテゴリーも生まれています。
 

  • 特化型 AI または弱い AI: このタイプの AI は、顔認識や車の運転など、特定のタスクを実行するように設計されています。現在の AI アプリケーションの大部分がこのカテゴリーに分類されます。
  • 汎用型 AI または強い AI: このタイプの AI は、人間が実行できるあらゆる推論タスクを実行するために、より広範な認知能力を使用するように設計されています。汎用型 AI はまだ存在していませんが、AI 研究における長期的な目標と見なされています。

人工知能のメリット

AI は、あらゆる業界でエンドユーザーと企業に数多くのメリットをもたらします。ユースケースに応じて、AI はパターンを特定し、イベントを予測し、複雑なプロセスを自動化し、プロジェクトや個人の個々のニーズを満たすワークフローの調整が可能です。また、AI はリソース管理のモニタリングと最適化において重要な役割を果たすことができます。自然言語処理 (NLP) などの進歩により、AI はチャットボットやインターフェイスを強化し、パーソナライズされたやり取りをユーザーに提供することで、情報へのアクセスをより簡単にします。AI は、人々や組織の働き方、意思決定の方法、創造性の表現方法に変革的な影響を与えることができます。

人工知能の仕組み

AI テクノロジーの核となるのは、AI モデルと呼ばれるマシンラーニングとディープラーニング・プロセスが、最小限の人間の介入でデータを分析し、パターンを認識し、意思決定を行う能力です。技術的なレベルでは、AI モデルは高度なアルゴリズムとニューラル・ネットワークを通じて動作し、マシンがデータを処理し、そこから学び、十分な情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。

AI モデルとは基本的に、データ・サイエンティストと AI デベロッパーが、事前処理されたデータを使用してコーディングを行い、トレーニングするソフトウェアです。TensorFlow や PyTorch などのフレームワークは、マシンラーニングとディープラーニング AI モデルを効率的に設計して訓練し導入するためのツール、ライブラリーとプラットフォームを提供することで、AI 開発において重要な役割を果たします。

AI 開発ワークフロー

AI 開発ワークフローには、3 つの主要な段階があります。最初の段階は、分析されるデータをクリーニングしてフォーマットする、データの前処理です。次は AI モデリングで、アルゴリズムとフレームワークを選択してモデルを構築し、そのモデルが前処理されたデータから学習します。最後に、トレーニングされたモデルを導入して推論に使用し、新しいデータに基づいて予測や意思決定を行い、現実世界での応用可能性を実証します。このプロセス全体の初めから終わりまでは、しばしば AI パイプラインと呼ばれます。

LLM と生成 AI のスケール

LLM への関心が広がるなか、従来の AI 導入と LLM の違いについて疑問に思う人もいるかもしれません。LLM は、規模と複雑さの点で、一般的なディープラーニング AI モデルとは異なります。LLM は、トランスフォーマーと呼ばれる広範なニューラル・ネットワークを使って言語のニュアンスを理解し、多種多様なソースから膨大な量のテキストデータを使ってトレーニングを行います。これにより、LLM や ChatGPT などのツールは、創造的で人間のようなテキストを効果的に生成して、さまざまな構文やスタイル、文脈に対応できるようになります。比較すると、ディープラーニング AI モデルは通常、画像認識や単純言語翻訳など、特定のタスクに焦点を当てています。

人工知能の活用方法

AI は、その適応性と、まだ想像もつかないようなアプリケーションの可能性により、いくつかの業界でデジタル変革の基本的な要素として成熟しつつあります。以下にいくつかの注目すべき例を挙げます。
 

  • 自動車業界における AI: AI は、コンピューター・ビジョンを使った運転手と乗客のモニタリングと、生成 AI アシスタントおよび AI 対応ゲームを車両に導入することで、無人運転車の実現を支援しています。
  • 金融業界における AI 金融サービスにおける AI: AI チャットボットが顧客とのやり取りをパーソナライズする一方で、その背後では不正の検出と防止、リスク評価の自動化、アルゴリズム的な株式取引の促進に役立っています。
  • 製造業界における AI: AI は、工場や倉庫の現場でのロボットを動かし、デジタルツインによる状況認識の自動化、予測メンテナンスによるダウンタイムの短縮、そして自動化された不良品検出によるアウトプットの向上を支援しています。
  • 持続可能性に関する AIエネルギー業界における AI: AI は、再生可能エネルギーを効率的に統合するスマートグリッドを強化し、送電線などのエネルギーインフラの予測メンテナンスを可能にし、建物におけるエネルギー使用量の最適化を行い、環境と排出量データを分析して気候変動に対処する手助けを行っています。

人工知能の課題

AI 導入には、いくつかの参入障壁があります。たとえば、AI インフラの設定に伴う高い初期コストや、これらのシステムの開発と保守を行うために熟練した専門家の雇用などです。また、ビジネスリーダーは、AI テクノロジーを既存のワークフローに統合するには時間がかかり、混乱を招く可能性があると考えるかも知れません。また、最良の結果を得るためには、AI モデルの継続的なモニタリング、分析と改良が必要である点にも気づくでしょう。さらに、組織は、AI を活用して意思決定に役立てる際に AI モデルにおける潜在的なバイアスを中和するよう積極的に取り組む必要があります。

幸いなことに、既存の IT インフラを AI プロセスに活用したり、ハイブリッド・クラウド・リソースを使用することで、組織が初期コストを相殺する方法はいくつかあるかもしれません。段階的な導入とパイロットプログラムは、本格的に導入する前に AI への移行を容易にします。そして、AI モデルの継続的な改良によって、時間が経つにつれて、より効率的な AI が実現できます。AI モデルにおけるバイアスを軽減するために、組織はデータと推論結果を定期的に監査して透明性を高め、多様なトレーニング・データを使用したり、AI システムを設計・開発するチーム内の多様性と公正性を促進したりできます。

人工知能の未来

AI は急速に進化しており、将来的な可能性に満ちていることを示唆する著しい進歩を示しています。すでに確立されているマシンラーニングとディープラーニングの分野での進歩と、LLM の創意工夫が組み合わされることで、産業を再編成し、効率性を高め、創造性の新たな領域を切り拓く可能性があります。透明性があり、公平で説明責任を持った、信頼できる AI の追求は、AI が社会に与える潜在的な影響についてマインドフルネスを育むのを助け、AI の進展がコミュニティーを引き続き向上させるのに役立ちます。

概念的には、将来の AI は、今日のコンピューター・インフラとニューラル・ネットワークをはるかに超える固有の能力を備えている可能性があります。これらの可能性には、人間のような認知能力を完全に実現する汎用型 AI と、他者の感情や信念、意図を理解し解釈する能力を指す、「心の理論」を実現する AI が含まれます。心の理論を持つ AI は、現在ユーザーがやり取りしているパーソナライズされたチャットボットと比較して、会話においてはるかに共感的になり得ます。最後に、自己認識を持つ AI は、自らの存在を理解できるシステムを指しますが、現在のところ、これは理論やサイエンス・フィクションの範囲内に留まっています。