AIにおけるレベル別の特徴を解説！実用化の状況は？

最近さまざまな分野で活用されているAI。この記事を読んでいる方の中にも、AIを活用して業務に役立てたいと思っている方がいるのではないでしょうか。AIは第一世代・第二世代を経て、現在は第三世代と呼ばれていますが、その他にもAIにはレベルがあります。AI技術を活用したい方は、レベル別の特徴を理解することで、今まで以上にAIを使いこなせるようになるでしょう。そこで今回は、AIにおけるレベル別の特徴を解説し、AIを活用している事例も紹介していきます。

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AIのレベル別の特徴

AIは5つのレベルに分かれており、各種に特徴があります。そこでここからは、レベル別にAIそれぞれの特徴について解説していきます。

動きが単純な「レベル1」

レベル1のAIは、最も単純な動きをする制御アルゴリズムを持っているため、人工知能としての機能は弱いです。AIといえば、データを与えてAI自身が学習をしていくものだと認識している方が多いでしょう。しかし、レベル1のAIはあらかじめルールを定め、それに従った処理を実行するのみです。例えば、家庭用エアコンの自動温度調節がレベル1のAIに該当します。他にも、重さを自動的に判定する洗濯機などもレベル1のAIに分類できます。

ルールベースで動く「レベル2」

レベル2のAIは事前に想定されるパターンをルール化し、その結果をAIに取り込むことで、ルールにしたがった動きができる状態です。多くの行動パターンを取り込むことで、あらゆるパターンに対応できるAIが作成可能です。しかし、レベル2のAIも自身で学習する機能はなく、事前にパターンデータを与えなければなりません。レベル2の具体例としては、最近流行っているお部屋掃除ロボットが挙げられます。掃除ロボットは壁や物などの障害物を自動で認識し、移動しながらゴミを吸い上げていきます。

学習して対応パターンを増やす「レベル3」

レベル3のAIからは、いよいよ機械学習の機能が搭載されます。ただ、機械学習によって学習するものの、学習するべきポイントはあらかじめインプットデータとして与えておかなければなりません。例としては、近年注目を集めている「ビッグデータ解析」が挙げられます。ビッグデータ解析は、大量のデータを基に傾向を見抜き、企業の経営戦略等に活かします。ただし、名前の通りデータの種類や数が少ない場合、AI自身が分析を十分にできず、活用することが難しいでしょう。

対応パターンを自ら学習する「レベル4」

レベル4のAIは、機械学習にプラスしてディープラーニングを用いた分析手法を取り入れています。ディープラーニングは、レベル3で実現できなかった「AI自身が学習パターンを自ら学ぶ」を可能としているため、より多くのケースに対応できます。AI自身が学習を続けていくため、回数をこなすごとにAI自身の正確性が向上し、急速に成長を遂げていくのです。レベル4の例としては、車の自動運転が挙げられます。走行にあたっては、自身だけではなく、周りの状況や環境にも注意を向けなければなりません。したがって、レベル4のAIでは、車の運転時にどの部分を注意すれば安全な運転を可能なのかを学習し、自動運転としての機能を向上させていくのです。

人間と同じ振舞いができる「レベル5」

レベル5のAIは、人間と同じような行動や考え方を取り入れた人工知能のことです。AIはプログラムで実装されるため、あらかじめ想定できる事柄や定常業務などに使われています。しかし、レベル5のAIでは、人間と同じようにAI自身が考えて行動できるため、様々な可能性が生まれるでしょう。例えば、映画やアニメに登場するような自分で考えて感情を持ち合わせるドラえもんのようなロボットが該当します。ただし、現状ではレベル5のAIは誕生していないため、今後の開発が期待される人工知能です。

レベル以外にもあるAIの種類

AIには、レベル以外にも以下の分類があります。ここからは、それぞれの違いを踏まえて詳しく解説していきます。

• 特化型AI・汎用AI
• 弱いAI・強いAI

特化型AI・汎用AI

1つ目の種類が「特化型AI」と「汎用AI」です。特化型AIは名前の通り、ある分野に特化した能力を発揮するAIのことで、特定の領域に強みを持っています。例えば、本人かどうかを判別する画像認識や音声入力を可能としている音声認識の機能が特化型AIに分類されます。汎用AIは、特化型AIのように特定の分野を得意とせず、複雑な問題に対応できるAIのことです。先述したレベル5のAIに近いもので、人間と同じ思考を持って判断や行動ができます。汎用AIの実現は未だ困難ですが、開発されれば私たちの生活に高い利便性がもたらされるでしょう。

弱いAI・強いAI

2つ目の種類が「弱いAI」と「強いAI」です。「弱い・強い」というのは、先述した特化型AIと汎用AIに近い側面があります。弱いAIはAI自身が思考を持たないため、特定の分野において判断はできるものの、突発的な事象への対応が苦手です。一方で強いAIは、AI自身が意識を持って処理を進めるため、汎用AIに近く、人間と同じ思考を持った判断や行動ができます。

AIの実用化の状況や実用例は？

AIのレベルを理解したところで、AIはどのように使われているのでしょうか。ここでは、以下5つの実用例を紹介します。

• 人々の生活に寄り添うスマートスピーカー
• 通販サイトでのおすすめ商品の紹介
• クレジットカードの不正使用を防止
• 医療現場で患者の異常をチェック
• 問い合わせに対応するチャットボット

人々の生活に寄り添うスマートスピーカー

スマートスピーカーはAIによって人間が発する声を解析し、その結果に応じた処理をしてくれます。最近ではスマートフォンにも導入されている機能のため、多くの方に利用されています。例えば、好きなアーティストの音楽を流したり、タイマーを5分設定したり、明日の予定を確認したりなどを喋りかけることで処理をしてくれます。スマートスピーカーは、我々の生活をすでに便利にしているのです。

通販サイトでのおすすめ商品の紹介

AIには、通販サイトなどでおすすめの商品を紹介する「レコメンド機能」が搭載されています。レコメンド機能は、利用者の購入履歴や閲覧履歴を分析することで、購入の可能性がありそうな商品を勧めてくれる機能です。レコメンド機能は通販サイト以外でも、音楽アプリや動画配信サービスで利用されています。

クレジットカードの不正使用を防止

AIにはクレジットカードの不正利用を防止する機能も搭載されています。この機能では、クレジットカードの利用状況をデータとして蓄積し、普段からユーザーがどのように利用するのかパターン化します。そのデータを基に、普段と違う利用をしたかどうかを判断し、問題が見つかった場合にカード会社からユーザーに連絡するようになっています。今後はAIの機能向上によって、より高度な利用行動の分析が可能となるでしょう。

医療現場で患者の異常をチェック

AIは医療の現場でも活用され始めています。例えば、患者の異常をチェックする機能。通常は医師が患者の診察を行い、病気や異常を見つけます。しかし医師も人間であるため、小さい異常を見逃してしまうこともあるでしょう。そこでAIの活用です。AIは、レントゲンなどの画像データを基に分析をし、異常を検知します。医師は、AIの検知結果を知ったうえで診察結果を調査するため、小さな病気の見逃しを減らせるのです。医師とAIによるダブルチェックが実施されることで、救える命も増えるでしょう。

問い合わせに対応するチャットボット

チャットボットとは、相手の問い合わせに対して自動応答をする機能で、ユーザーサポートや問い合わせ対応などで利用されています。特に、LINEなどのチャットツールとチャットボットを組み合わせて利用されるケースが多いです。チャットボットはLINEであらかじめユーザーが入力できる言葉を制限しておき、相手が投げかける言葉に応じて返信します。チャットボットは問い合わせ対応をする手間を削減するため、人員不足で悩んでいる場合には特に効果的です。

AIによる業務効率化を図るならUMWELT！

AIは、普段の生活からビジネスに至るまで、様々な分野で活用されています。この記事を読んでいる方の中にも、今後AIを活用したいと思った方もいるのではないでしょうか。しかし、いざAIを活用しようと思っても、AIを扱える人材がいないため利用できない企業もあるでしょう。そこでおすすめなのが、TRYETINGの「UMWELT」です。UMWELTは、DX化に向けた機能がオールインワンで入っているツールです。

常時100種類を超えるアルゴリズムを搭載しており、自由に組み合わせることで企業独自のAIを作成できます。またクラウド型のツールであるため、すぐに利用ができるだけでなく、コーディング不要でドラッグ&ドロップの直感的な操作でAIを構築できます。気軽にAIを利用したい方は、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

AIは私たちの生活を便利にしてくれるだけではなく、様々なビジネスにも活用されています。AIの活用は、新たなビジネスチャンスにもつながるため、多くの企業で導入していきたいところです。しかし、AIを一から構築するためには、AIに関する知見を持った人材を獲得しなければならないため、ハードルが高いもの。そこで、今回紹介した「UMWELT」を導入し、企業独自のAI構築を手軽に実施しましょう。

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