AIの活用方法とは？近年のAI事情を分かりやすく解説！

AI（人工知能）は20世紀中ごろを発端に、今日まで様々な進化を遂げてきました。今ではビジネスシーンのみならず、家電製品など私たちの身近なところにもAIの技術は広く活用されています。では、具体的にAIはどのような技術を用いて利用されているのでしょうか。この記事では、AI技術の概要から詳しい活用例までを詳しく掘り下げてご紹介します。

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AIの基礎知識

AIは「Artificial Intelligence」の略称で、「人工的な知能、知性」すなわち人工知能と訳されます。では、具体的にどのようなはたらきがなされているのでしょうか。まずはAIそのものについて詳しく掘り下げていきましょう。

AIの定義とは？

AIは一般的に、人間が自然と行っている「様々な情報を脳内で処理し、それをもとに判断や推測を行う」という知能を人工的に再現したものと表現されます。ただし、AIという単語自体に明確な定義が存在するわけではなく、企業や研究者によって多少のずれが生じるようです。

例えば「人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム」と表現されることもあれば、「人工的につくられた、知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である」と呼ばれることもあります。概ね「知能を持つコンピューターシステム」という認識をされるケースが一般的です。

AI技術の歴史と変遷

「AI（人工知能）」という言葉が用いられるようになったのは、1956年のアメリカと言われています。ニューハンプシャー州にあるダートマス大学の数学教授であったジョン・マッカーシー氏が、「ダートマス会議」にて「AI」という固有名詞を提案したことがきっかけで、世界中に広くこの言葉が知られるようになりました。

1950～60年代の初期にあたる時期では、問題解決や記号処理、推論、探索といったトピックの研究が行われるようになります。この技術では、数えられないほどのパターンから答えを瞬時に導き出し、パズルや簡単なゲームを非常に早い処理速度で答えられるようになりました。

さらに、1980年代には「エキスパートシステム」をはじめとする、コンピューターに専門的知識を入れ込む研究が広く行われます。これが後の「機械学習」や「ディープラーニング」の基礎となり、今日のシステムやソフトウェアで広く用いられる自動化や形式推論への道につながっているのです。

AIの主要な活用方法

AIの主な機能は、大きく「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」の3つに分けられます。これらは人間の視覚機能と同じように画像などを理解したり、聴覚機能のように音声を言葉へ変換したり、言葉の意味を理解するための機能です。

画像認識

まずは、画像に写っているものが何かを認識する「画像認識」という能力です。本来、コンピューターは、画像のことをピクセルという小さな単位の集合体として認識します。しかし、AIを駆使することで「その集合体が何を意味しているのか」という内容を演算処理で割り出し、パターンの中から特徴を見つけ出すことが可能です。

例えば人間の顔を割り出したいという処理をさせるためには、「目が2つ、鼻が1つ、口が1つであるもの」という情報をパターン化させ、その情報の集合体が顔である、という認識をさせます。

音声認識

人間の声の情報をもとに、それをテキスト化させて内部処理を実行するものを「音声認識」と呼びます。声の情報は音（空気の振動）として測定され、そこから得られた波形データを解析し、テキストに起こすという仕組みです。

ただし、人間が声を発する状況は周りが静かな環境であるとは限りませんから。そのため、音声認識の精度を高めるためには、いかに周囲の雑音や環境音を排除しながら音声情報のインプットを行えるかという面が精度を高めるためのキーポイントとなります。

自然言語処理

「自然言語」とは、英語や日本語のように人間が用いる言語のことです。プログラミング言語などと異なり、自然言語では言葉の曖昧性が存在するため、コンピューターに処理をさせるには難易度が上がります。

例えば「はし」という単語を認識する際に、人間は前後の文章やシチュエーションなどで「箸」なのか「端」なのか「橋」なのかを自然と判断しています。しかし、これをコンピューターが同じように処理をするには、ひとつの文章の意味やそれぞれの語彙を理解させなければ、本来意図している答えにたどり着きません。

自然言語処理では、文章を細分化させて構文や文脈をパターン化し、意味を割り出して言葉を解釈させています。

AIが活用されている分野

AIは、さまざまな分野において活用されています。例えば、自動運転のために障害物を認識したり、AIスピーカーが音声を認識するために使われたり、入力された情報を分析して活用するなど多岐にわたっています。また、今後の技術発展によっては、さらに多くの場面でAIが活用されるようになるでしょう。

画像認識分野

画像認識として最も古くから利用されているものは、「バーコード技術」でしょう。画像と呼ぶにはシンプルなパターンではありますが、線の太さや間隔を識別して情報を読み取っているため、現在確立されている画像認識という仕組みの基礎と言えます。

その後1990年代から2000年代にかけて、デジタル製品やインターネットの普及によってデジタルカメラや検索エンジンの画像検索機能などに用いられるようになりました。

そして、2012年にはディープラーニングが登場したことで、より高度で複雑な処理が可能となりました。ディープラーニングによる画像解析では物体検知による異常検知機能などに活用されるほか、文字を画像として認識するOCRの技術をAIによる機械学習を用いて精度を向上させるなど、様々な分野で発展を遂げています。

音声認識分野

音声認識AIとして活用されている代表的な技術としては、文字起こしの機能が挙げられます。録音された音声データを分析し、その音から音声認識に必要な情報を抽出してコンピューターが認識できるデータに変換するという仕組みです。ビジネス用途としては会議の議事録や同時通訳の際にこの技術が活用されます。

また、家庭用製品では、スマートスピーカーをはじめとしたアシスタントAIの仕組みを用いた製品と深く関係しているのです。他の製品と接続することで電源のオンオフができたり、質問した内容の答えをリアルタイムで伝達したりするなど、その精度は年々飛躍的に向上しています。

自然言語処理分野

自然言語処理能力の向上により恩恵を受けている技術のひとつとして、「チャットボット」が挙げられます。チャットボットとは顧客サービスの問題を処理したり、従業員をサポートしたりできる仮想オペレーターとして機能するものです。近年企業のWebサイトなどでよく見られるようになりました。

対話型のチャットボットは、ユーザーの質問や応答そのものの意味だけではなく、その発言に含まれているニュアンスを検出し、人間と同じように関連性のある回答を行う必要があります。そのため、自然言語の理解はもちろん、自然言語処理、ディープラーニングの技術を応用させることで、さらに自然でスマートなコミュニケーションを実現できるようになるでしょう。

AIの活用例｜産業別

現在の日本は、業界にかかわらず人材不足が課題となっています。帝国データバンクによる2021年のデータでは、全体企業のおよそ4割が正社員不足であると示されており、この課題を解決するために、AIによるシステム化・自動化が進められている企業も少なくありません。

これまでにご紹介した技術を応用して、今日では様々な業種でAI技術が活用されています。次にご紹介するのは、実際にAIがどのような技術として使われているのかを産業別に振り分けたものです。

製造

AIによる画像認識技術は、製造業における異物混入や不良品のチェックという業務で非常に効果を発揮します。どれだけ経験を積んだ従業員であっても、すべての不良品を目視で確認するのは簡単なことではありません。しかし、画像認識のAI技術を活用することで、常に一定のパフォーマンスを維持することが可能になり、チェック精度が各段に上昇します。

また在庫管理業務においても、需要予測をAI化する動きがあります。在庫管理業務においては、従業員のこれまでの経験や勘に左右されることが少なくありませんでしたが、AIを用いることで販売数や天気、顧客ニーズなどをリアルタイムで分析し、余剰在庫の削減に繋げることができます。

農林

農業分野では、「スマート農業」と呼ばれるICTやAIを駆使した次世代型の運用方法が話題を集めています。例えば画像認識技術を用いて、作物の形状や色合いから成長速度を解析し、収穫時期を予測するプログラムや、病害虫の早期発見などに役立つケースなどがあります。

病害虫の早期発見には、ドローンによる検知・解析も大いに役立っているようです。病害虫を検出した作物の部分にのみピンポイントで農薬を散布するプログラムでは、農薬使用のコスト削減や自然環境、そして農作物への影響を必要最小限に抑えるなどのメリットがあります。

漁業

漁業の分野においても、課題解決のためにAIは活用されています。例えば、養殖業での給餌は、海面の水温や気象条件、魚の体調などによって餌の必要量が大きく変化します。そのため、不適切な量の給餌が行われてしまうと、餌の食べ残しや反対に餌の不足が発生し、それによって環境汚染や魚の非効率的な成長という課題が発生してしまうことがあります。

そこで、効率的な給餌を可能にするために、機械学習によって魚が餌を食べる状況をリアルタイムで評価するAI技術が活用されています。これには遠隔操作でスマートフォンやPCから自動給餌が可能なシステムと連携することで、より効率的な業務形成が期待できるようになりました。

保険・金融

クレジットカードをはじめとしたキャッシュレス決済の拡大によって問題となっているのが、不正利用、不正取引の増加という現象です。これらの対策として、いち早く不正利用を検知する機械学習の技術を利用したAIの導入が進んでいます。不正取引であるという判別ルールを学習させて、条件に当てはまる取引が発見された際にリアルタイムに抽出するという仕組みで、決済情報を迅速に判定することで被害の拡大を防ぎます。

また、投資業界にもAIが活用されつつあります。製造業でAIを活用した需要予測が行われているように、株価予測や自動売買などの機能を用いて、AIを活用することも少なくありません。過去に取引された実績など、膨大な情報をAIが分析して、購入すべき銘柄や保有している銘柄を売却すべきタイミングを教えてくれるというものです。

AIの活用例｜身近なもの

AIが活用されている場所は、ビジネスシーンだけではありません。普段何気なく私たちが利用している製品にも、実はAIが使われているということもあります。では、AIが活用されているものを、より生活に寄り添ったものを例に挙げてご紹介しましょう。

スマートスピーカー

音声認識技術の代表格として挙げられる製品が、スマートスピーカーです。AIスピーカーと呼ばれることもあり、近年はスマートフォンに搭載される機会も多くなるなど、より身近な存在になったと言えるでしょう。

スマートスピーカーは対話型の音声認識プログラムで、こちら側からの問いかけに応じて様々なアクションをとる、という仕組みです。例えば、「今日の天気教えて」と話しかけることで「今日の〇〇の天気は～」と応答し、情報を提供します。その他、ニュースの読み上げやワイヤレスで接続している家電の操作、音楽や動画の再生など機種によって様々なアクションをとることが可能です。

Google翻訳

Google翻訳の精度はこれまであまり高いものであるとは言えず、単語単位での翻訳が精一杯であるという印象でした。ところが、2016年にAIを活用したニューラル機械翻訳にアップデートしたところ、非常に精度の高い翻訳が可能となりました。

ここで活用されているAIはニューラルネットワークとディープラーニングというもので、ニューラルネットワークは人間の脳の仕組みを模倣したプログラミング手法です。これをディープラーニングという学習能力とかけ合わせることで、人間に極力近い考え方で学習しながら、システムに長期の時系列データを学習させ、自然な言語処理を可能にしています。

スマート家電

スマートフォンやPCなど、クラウドを介してインターネット間でやり取りができる機能を備えた家電のことをスマート家電と呼んでいます。

例えば、これまでは外出先で「エアコンをつけっぱなしにしてしまった！」と思っても家に帰るしか家電を操作する方法はありませんでしたが、スマート家電のシステムに対応している場合は出先で電源のオンオフや温度設定が可能になり、場所にとらわれずに家電を操作できるようになりました。

また、AIを搭載したスマート家電では、過去の運転状況を解析し生活パターンに合わせて自動運転を行ったり、利用者に最適な運転方法をアドバイスしてくれたり、効率的に家電を利用できる機能が搭載されています。

自動会計システム

近年では、購入したい物品を置くだけでその品目、数量、値段などを瞬時に解析し、自動で会計が済むシステムを開発している企業もあります。

例えば、回転寿司チェーンの「スシロー」ではディープラーニングと画像解析の技術を用いて自動で会計の計算を行うシステムを新たに導入しました。

これまでは会計時に店舗スタッフがお皿の数を目視で数えて金額を算出していましたが、AIが商品を画像認識し価格と数をカウントすることで、自動的に会計処理が済むという仕組みです。これによって非接触化と業務効率化が叶うようになり、現場の省人化を実現させました。

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AIを駆使した技術は、近年様々な企業が多方面に導入し、その結果ヒューマンコストの削減や業務効率化などに役立てられています。しかしその一方で、AI開発は導入には専門的スキルを要するため、導入にあたってハードルが高いと感じている企業も少なくないのではないでしょうか。

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まとめ

少子高齢化に伴い、生産年齢人口が減少し続けている日本社会では、人材不足という課題と常に隣り合わせになっています。AIによる業務自動化は、単純作業を効率化かつ軽減させられるほか、ミスを低減するという意味でも業務全体の改善が図れます。

手軽に自社の業務内容をAI化させたいと考えている方は、ぜひ一度TRYETINGまでご相談ください。

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