AI（人工知能）とは？種類や仕組み、主な機能を詳しく解説
【トゥモロー・ネット テックブログ】

人間のように自然な文章を生成する「ChatGPT」を筆頭に、近年ではAI技術がさまざまな場面で注目を集めています。

しかし、AIという言葉自体は聞いたことがあっても、それが具体的にどんな技術なのか、詳細をご存知ない方も多いのではないでしょうか。

そこで今回の記事では、AIの種類や仕組み、主な機能などの基本知識について、詳しく解説していきます。

AIの意味が知りたい方や、今後ビジネスシーンに活用したいとお考えの方は、ぜひ参考にしてください。

AI（人工知能）とは？

AIとは、簡単に言えば、コンピュータや機械に人間と同等の認識や推論をさせたり、人間の言語を理解させたりする技術の総称です。もともとは “Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）” の略称であり、日本語に訳すと「人工知能」となります。

AIの始まり自体は意外と古く、1950年代には既に言葉として存在していました。しかし、AIにできることの範囲、およびその定義は歴史とともに大きく変わり、ここ数年は特に目覚ましい発展を遂げています。

AIの種類

AIの種類は、大きく「特化型AI（ANI）」と「汎用型AI（AGI）」に分けられます。

それぞれの特徴について、詳しく確認していきましょう。

種類①：特化型AI（ANI）

「特化型AI」とは、ある特定の分野・作業に特化したAIのことです。“Artificial Narrow Intelligence” の頭文字を取って「ANI」と呼ばれることもあります。

具体例として、画像を認識することに特化したAIや、車の自動運転に特化したAIなどが挙げられます。現在実用化が進んでいるAIは、すべて特化型AIに分類されます。

また、特化型AIは、人間の知能の一部のみを行う意味から「弱いAI」と呼ばれることもあります。

種類②：汎用型AI（AGI）

「汎用型AI」とは、人間と同様に、あらゆる事象に対して対応できる知性を備えたAIを意味します。“Artificial General Intelligence” の頭文字を取って「AGI」とも呼ばれます。

汎用型AIは、SF映画の世界に出てくるような、自分の意志を持って活動するイメージです。現在の技術では、汎用型AIの実現には至っていないため、今後目指すべき1つの到達点として認識されています。

なお、汎用型AIは人間に命令されずとも活動できる点から、「強いAI」とも呼ばれています。

AIの仕組み

AIの仕組みを理解するうえでは、「機械学習」「ニューラルネットワーク」「ディープラーニング（深層学習）」という3つのキーワードの理解が重要です。

それぞれの概要について、以下で確認していきましょう。

機械学習

機械学習とは、コンピュータに大量のデータを与え、それをもとに学習させる仕組みを意味します。

機械学習ではまず、あらかじめ答えの用意されたデータを教え込みます。これを「教師あり学習」と呼びます。

続いて、答えの用意されていないデータを与え、そこにあるパターンやルールを機械に判断させる「教師なし学習」が行われます。そして最終的には、目的に合わせて0から学習させる「強化学習」の過程に達します。

利用目的に応じて適切な方法の機械学習を行うことで、人間に匹敵、あるいはそれを越え得る判断や予測をAIにさせることが可能となります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経（ニューロン）の構造を模して作られたアルゴリズムです。

ニューラルネットワークでは、情報が入力層・中間層・出力層の三層構造で扱われます。これにより、1つひとつ教えられたことをこなすだけでなく、それぞれの命令間の繋がりをAIが理解できるようになりました。

機械学習の「教師あり学習」や「強化学習」が可能となった背景には、ニューラルネットワーク技術の発展が大きく寄与しています。

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング（深層学習）とは、ニューラルネットワークを応用した、より高精度な機械学習です。

前述したニューラルネットワークの中間層では、入力層と出力層の間の意味付け処理が行われます。ディープラーニングでは、この部分の構造を強化することによって、情報の重要度の差や関連性の強弱をAIに判断させられるようになりました。

近年では、ディープラーニング技術が飛躍的に発展したことにより、文章や画像を自動生成する生成AIなどが実用化され、AIの可能性を大きく広げています。

AIの主な機能

現在、AIはさまざまなシーンで実用化が進み、その機能は大きく4種類に分けられます。

それぞれの内容を確認していきましょう。

機能①：画像認識

AIを用いることで、画像に写っている人や物をデータとして識別できるようになりました。

たとえば、防犯カメラに映った不特定多数から登録された人物を探し出したり、ロットの中から不良品を判別したりする際に活用されています。

機能②：自然言語処理

AIに日本語や英語などの言語（自然言語）を教え込むことで、それらを柔軟に処理することが実現しました。

この技術は、外国語の機械翻訳や文字変換技術、文章の自動生成などの分野に大きく貢献しています。

機能③：音声認識

AIに音声データと自然言語を紐付けて理解させることで、音声認識の精度も飛躍的に向上しました。

AIの音声認識は、Alexa や Siri などのスマートアシスタント、議事録の自動生成ソフト、同時翻訳アプリなどで役立っています。

機能④：予測・検知

膨大なビッグデータをディープラーニングで解析することで、未来に起こることを高い精度で予測・検知できるようになりました。

AIによる予測・検知の具体例としては、市場のニーズ予測や、製品の異常検知アラート、事件・事故データをもとにした犯罪発生率の予測などが挙げられます。

AIをビジネスに活用するメリット

AIをビジネスに活用すると、多くのメリットが得られます。

ここでは、代表的な3つのメリットについて確認していきましょう。

メリット①：生産性の向上・人手不足の解消

AIは人手よりはるかに仕事が速いので、ビジネスに導入することで、生産性を向上させられます。

特に、ライン検品などの単純作業やデータ入力作業などでは恩恵が大きく、ヒューマンエラーも抑えられるでしょう。

また、従来人の手で行っていた仕事をAIにさせることで、人手不足の解消や、人件費の削減にも繋がります。

メリット②：顧客満足度アップ

AIを対顧客のサービスに活用すれば、顧客満足度を効率的にアップさせられます。

たとえば、カスタマーサポートをAIチャットボットに担当させれば、24時間いつでも顧客が問い合わせられる体制づくりができます。

また、ショッピングサイトなどで顧客の購買データを学習させれば、それぞれの好みにぴったりの商品をおすすめし、各顧客の購買率を高めることにも繋がります。

メリット③：新しいビジネスモデルの創造

AIを活用すると、従来人間の手ではできなかったことが実現でき、その結果、新しいビジネスモデルの創造に繋がります。

AIのビジネスへの活用範囲は多岐にわたり、今後もその範囲は間違いなく広がっていくでしょう。

また、単純作業をAIに任せれば、それによって省かれたリソースを商品開発などのコア業務に割くこともできます。

そのため、今後のビジネスシーンにおいて、AI活用の有無が競合優位性を得るうえで、大きな鍵になることは間違いないといえるでしょう。

まとめ

今回は、AIとは何かについて、具体的な種類や仕組み、主な機能などを詳しく確認してきました。

近年話題になることが多いAIですが、その勢いは今後さらに加速していくでしょう。そして新たなビジネスチャンスを左右する鍵となるかもしれません。

AIを企業で活用・開発するためには、相応のインフラ基盤が不可欠です。

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