人工知能（AI）とは？人工知能の種類や仕組み、ビジネスへの最新活用事例まで

現代社会の技術革新により、多くの分野で能力を発揮している人工知能（AI）。
しかし、種類や技術が様々あり、どのような違いがあるのか、わかりにくいと感じる人や、実際に何ができるのか分からない人も多いでしょう。
この記事では、人工知能（AI）の導入を検討している企業の担当者に向けて、人工知能（AI）の種類や仕組み・技術、人工知能（AI）にできること、ビジネスに活用するメリット・デメリットなどについて詳しく解説し、最後にビジネスに活用されている最新事例も紹介します。

人工知能（AI）とは？

人工知能（AI）は、Artificial Intelligenceの略で、人間の脳の働きを模倣し、コンピュータが自動的に学習や問題解決を行う技術です。膨大なデータからパターンを見つけ出し、予測や判断を行うことができます。AIは現代社会で医療、金融、製造、エンターテインメントなど、さまざまな分野で活用されています。

人工知能（AI）の種類①

人工知能(AI)はできることが多いため、いくつかの種類に分類することが出来ます。
人工知能(AI)の種類によって実現できることは異なるため違いについて理解しておくことは非常に重要です。
ここでは心の観点でみた強いAIと弱いAIの違いをご紹介します。

「強いAI」と「弱いAI」とは、人間が持っているのと同じような意識の有無によりAIの種類を分ける用語の事を指します。強いAIと弱いAIには、次のような違いがあります。

強いAI

強いAIとは、人間のような意識を持っているAIのことです。
強いAIという概念は、「機械には人間と同じような意識や精神が宿るか」という議論の中で考案されました。機会がどのような条件を満たした場合に「意識を持っている」と判断するかの基準も含めて、さまざまな説が提唱されています。
身近な例でいえば「ドラえもん」やSF映画などに登場するロボットなどがこれに当たります。しかし、強いAIは現時点ではまだ実現化はしていません。

弱いAI

弱いAIとは、先ほどの強いAIとは逆で意識や精神を持たないAIのことです。これまでに実用化されている全てのAIは、弱いAIに分類されます。弱いAIは人間の思考活動の一部を模倣できるものの、精神や意識が宿っているとは見なされません。
与えられた役割やプログラミングされた行動は自動で行えますが、プログラムにない行動や想定されていないトラブルなどは処理できません。人の知能や行動の一部を模倣して、特定の作業や役割だけをこなすAIだと思って良いでしょう。

人工知能（AI）の種類②

続いて、機能の観点で見たときの人工知能の違いについて詳しくご紹介します。

特化型人工知能（ANI）

特化型人工知能（Artificial Narrow Intelligence：ANI）は、特定のタスクを実行するために設計された人工知能（AI）です。たとえば、音声認識システムや画像認識、自然言語処理などがこれに該当します。ANIは特定の問題を解決するために最適化されており、他のタスクに対しては柔軟性がありません。現在の人工知能（AI）技術のほとんどはこの特化型に分類されます。例えば、SiriやAlexaといった音声アシスタントは、特定の指示に基づいて動作するANIの一例です。

汎用人工知能（AGI）

汎用人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）は、特化型よりも、より人間に近い能力を持つ人工知能（AI）です。AGIは役割が限定されず、さまざまな役割や課題を処理できるシステムです。柔軟性が高く、自分がどのような状況にあるのかを理解して、取るべき行動を考えることができます。現在、AGIはまだ研究段階にあり、実用化されていませんが、実現すれば多くの産業で革命を起こす可能性があります。AGIの開発は、倫理的な課題や技術的なハードルが多いため、慎重に進められています。

人工知能（AI）の仕組み・技術

続いて、人工知能（AI）の仕組み・技術について詳しく解説します。

人工知能（AI）の仕組み

人工知能（AI）の基本的な仕組みは、データを用いた機械学習に基づいています。機械学習とは、コンピュータが大量のデータを分析し、そのパターンを学習することで、特定のタスクを自動化する技術です。以下では、人工知能（AI）に用いられる主な技術について詳しく解説します。

機械学習

機械学習には主に三つの学習方法があり、それぞれ解説していきます。

1.教師あり学習
教師あり学習は、入力データとその正解がペアになったデータセットを用いてモデルを訓練する方法です。この学習方法は、分類や回帰といった問題に適しており、例えばスパムメールのフィルタリングや不動産価格の予測などに利用されています。

2.教師なし学習
教師なし学習は、正解ラベルがないデータを用いてデータの構造やパターンを見つけ出す方法です。クラスタリングや次元削減が代表的な手法で、顧客セグメンテーションや異常検知などに応用されます。

3. 強化学習
強化学習は、エージェント（AI）が環境と相互作用しながら報酬を最大化する行動を学習する方法です。ゲームAIやロボット制御など、リアルタイムでの意思決定が求められる場面で活用されています。

深層学習（ディープラーニング）

深層学習は、機械学習の一分野であり、多層のニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動的に抽出する技術です。特に画像認識や音声認識、自然言語処理といった複雑なデータ処理において高い性能を発揮します。
深層学習の発展により、人工知能（AI）は人間の能力を超えるタスクを実現できるようになり、医療診断や自動運転車などの分野で活用されています。

人工知能（AI）でできること

続いて、人工知能（AI）でできることについて代表的な具体例を用いて解説します。

画像認識

人工知能（AI）の画像認識技術は、カメラやセンサーで取得した画像データを解析し、物体や人物、風景などを認識することができます。例えば、医療分野では人工知能（AI）がX線やMRI画像を解析し、早期に病変を発見すること等に活用されています。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、人工知能（AI）が人間の言語を理解し、その内容を生成する技術です。文章の要約や翻訳、感情分析などが可能で、例えば、ブラウザの検索エンジンへの活用や、カスタマーサポートで顧客からの問い合わせに人工知能（AI）が自動で対応することに活用され、業務の効率化などに役立っています。

音声認識

音声認識技術は、人工知能（AI）が音声データをテキストに変換する能力を持っています。これにより、音声入力による検索や音声アシスタントの操作が可能になります。例えば、スマートフォンやスマートスピーカーで「天気を教えて」と話しかけると、人工知能（AI）が音声を認識し、適切な情報を提供します。

異常検知

人工知能（AI）は、センサーやデータベースから取得したデータを解析し、異常なパターンや挙動を検出することができます。人工知能（AI）による異常検知は、製造業では設備の故障予知や品質管理が行われ、金融業では不正取引の検出に活用されています。

推測・予測

人工知能（AI）の推測・予測能力は、過去のデータをもとに未来の出来事を予測することができます。例えば、マーケティング分野では顧客の購買行動を予測し、効果的なプロモーションを展開することが可能です。また、気象予報や株価予測など、さまざまな分野で活用されています。

機械制御

人工知能（AI）は機械やロボットの動作を制御することもできます。これにより、自動運転車や産業用ロボットが人間の介入なしで作業を行うことが可能になります。例えば、自動運転車では人工知能（AI）が道路状況や交通ルールを認識し、安全に運転する開発が進んでいます。

検索・探索

人工知能（AI）の検索・探索技術は、大量のデータから必要な情報を迅速に見つけ出すことができます。例えば、インターネット検索エンジンは人工知能（AI）を活用して、ユーザーが入力したキーワードに最適な検索結果を提供します。また、データベースから特定のパターンを探索することも可能です。

人工知能（AI）をビジネスに活用するメリット・デメリット

次に人工知能（AI）をビジネスに活用するメリット・デメリットについて解説していきます。

人工知能（AI）を活用するメリット

1.業務効率化・自動化
人工知能（AI）はデータ解析や予測分析を得意とし、これにより業務の効率化が図れます。例えば、製造業では人工知能（AI）を用いた予知保全が機械の故障を未然に防ぎ、稼働率を向上させます。また、人工知能（AI）を活用したチャットボットは、24時間体制で顧客対応を行い、人手を介さずに多くの問い合わせを処理することができます。これにより、従業員はより価値の高い業務に集中することが可能になります。

2.カスタマーサービスの向上
人工知能（AI）は顧客の行動データを解析し、パーソナライズされたサービスを提供することで顧客満足度を向上させます。例えば、Eコマースサイトでは、人工知能（AI）がユーザーの過去の購入履歴や閲覧履歴を基に、最適な商品を推薦します。これにより、ユーザーは自分に合った商品を簡単に見つけることができ、満足度が高まります。

3.データドリブンな意思決定
人工知能（AI）は、大量のデータを迅速に分析し、ビジネスに有益な洞察を提供します。顧客データの分析と予測を行うことで、マーケティング戦略の最適化や新しいビジネスチャンスの発見が可能になります。これにより、企業はデータに基づいた意思決定を行うことができ、競争優位性を確保できます。

4.コスト削減
人工知能（AI）の導入は長期的なコスト削減にも寄与します。例えば、人工知能（AI）を用いたチャットボットは、24時間365日対応可能であり、顧客サポートの人件費を大幅に削減します。また、在庫管理においても、人工知能（AI）が需要予測を行うことで過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫コストを削減します。

5.人的ミスの軽減
人工知能（AI）はデータの解析や処理を高速かつ正確に行うため、人的ミスを大幅に軽減します。例えば、医療分野では、人工知能（AI）が画像診断を行うことで、医師の見落としを防ぎ、診断の精度を向上させます。また、金融業界では、人工知能（AI）が不正取引をリアルタイムで検知し、リスク管理を強化します。

【関連コラム】AIのメリットとは？業務効率化を実現する5つの具体的活用法

人工知能（AI）の活用によるデメリット

1.データプライバシーとセキュリティ保護
人工知能（AI）の活用が進む中で、プライバシー保護は注意すべき課題です。人工知能（AI）が大量のデータを収集・解析することで、個人情報が漏洩するリスクが高まります。データの漏洩や不正利用が発生すると、企業の信頼性が失われる可能性があります。
さらに、法令遵守も重要で、GDPR（一般データ保護規則）などの国際的な規制に対応する必要があります。これらの課題をクリアするためには、適切なデータ管理と透明性の確保が不可欠です。

2.情報収集や分析したデータの質・正確性
人工知能（AI）の分析結果は、入力データの質に大きく依存します。データの質が低いと、分析結果も信頼性に欠けることがあります。そのため、データの収集・管理には細心の注意が必要です。

3.社内の抵抗感と変革管理
従業員の中には人工知能（AI）の導入に対する抵抗感を持つ人も少なくありません。人工知能（AI）を効果的に導入するためには、変革管理をしっかりと行い、従業員の理解と協力を得ることも重要です。

4.専門人材の採用や専門リテラシーの向上が必要
人工知能（AI）を効果的に活用するためには、専門的な知識が不可欠です。データサイエンティストやAIエンジニアといった専門家の採用が求められるだけでなく、既存の従業員にもAIリテラシーを向上させるための教育が必要です。
社内で専門知識が不足している場合は、外部の専門業者のサポートを受けることも重要です。

人工知能（AI）をビジネスに活用した最新事例

ここで、人工知能（AI）をビジネスに活用した最新事例をご紹介します。

医療業界

医療分野では、人工知能（AI）の画像認識技術が大きな役割を果たしています。例えば、内視鏡映像を解析することで、がんの早期発見を支援するシステムが開発されています。以下サイトによると、この技術はがん細胞を高精度で検出し、医師の診断をサポートすることができます。
これにより、患者の早期治療が可能となり、治療の成功率向上が期待できます。

参考サイト：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230131/k10013964841000.html

金融業界

金融業界でも人工知能（AI）は多くの可能性を秘めています。大量のデータを解析し、投資リスクや信用リスクを評価するツールとして利用されています。以下の記事によれば、人工知能（AI）は市場データをリアルタイムで解析し、リスクの高い投資案件を事前に警告することができます。これにより、投資家はより安全な投資判断を行うことができるようです。

参考サイト：https://coinpost.jp/?p=463580

小売業

小売業界でも人工知能（AI）の活用が進んでいます。例えば、顧客の購買履歴を解析し、適切な商品をレコメンドする機能や時系列予測機能により、在庫管理や販促活動の最適化が図られています。これらにより、売上や顧客満足度の向上が期待できます。

参考サイト：https://japan.zdnet.com/article/35129388/

まとめ

本コラムでは、人工知能（AI）について詳しく解説してきました。
企業においては適切に活用することで、商品・サービスの発展や業務効率の向上も期待できます。今後もますます進化を続ける人工知能（AI）技術の動向に注目してみてはいかがでしょうか。

リコーではグループのリソースを活かし、業務改善及び、営業活動に対する人工知能（AI）技術の活用や経営戦略の改善への活用など業務上での人工知能（AI）活用を幅広くお手伝いします。
今後、人工知能（AI）技術の業務活用に関して「どのように活用できるのかわからない」「専門知識がなく運用できるか不安」などお悩みがあれば、ぜひ弊社へご相談ください。

お問い合わせ