人工知能（AI）の技術とは？活用できる種類や将来性も解説

人間の知能を再現した人工知能（AI）は、学習方法やアルゴリズムの進歩に合わせて思考・理解・分析などの精度を高めています。すでにさまざまなシステム・機械に導入されていますが、どのような技術で、何に活用されているかご存知でしょうか。

この記事では、人工知能（AI）技術の基礎情報、機械学習の種類、活用できる技術、活用事例などを紹介します。

▼更にAIについて詳しく知るには？
AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

人工知能（AI）の基礎知識

近年、人工知能（AI）の技術は多くの業界から注目されています。人工知能（AI）を搭載した機械・システムの導入で業務が効率化し、生産性向上やコスト削減ができることが理由です。

ここでは、人工知能（AI）の基本情報、進歩の歴史などから、導入が進む背景を解説します。

人工知能（AI）とは？

人工知能を定義する明確なものはありませんが、人間の知能をコンピューターによって再現する技術を、一般に人工知能（AI：Artificial Intelligence）と呼んでいます。

現在の技術では、人間と同じような感情を持つ人工知能は完成していません。しかし、DeepMind（GoogleDeepMind）が開発した「AlphaGo（アルファ碁）」や、IBMが開発した「Watson（ワトソン）」など、特定の分野では人間よりも高いレベルの知能を持つ人工知能システムが登場しています。

進化の歴史

人工知能（AI）は、1956年に開催されたダートマス会議で広まりました。第一次ブームは1960年代で、コンピューターを使った「探索・推論」の技術が研究されています。しかし、ルールが不明解なことや複雑な問題が解けないことから、徐々に下火へと向かいました。

第二次ブームが訪れたのは1980年代です。専門家の判断を代行するエキスパートシステムがきっかけでした。ルールに基づいたデータを入力し、問いに答える「知識表現」の技術です。ビジネスでの導入も進みましたが、膨大な知識データを入力する必要があることや例外に対応できないことが課題でした。

第三次ブームは2006年です。人工知能（AI）がデータを分析・解析して行動し、正解に向けて自ら学習する「機械学習」が開発されたことがきっかけです。人間のように思考・学習し、推論する点が注目されています。

特化人工知能と汎用人工知能（AGI）

人工知能（AI）は「特化人工知能」と「汎用人工知能（AGI）」の2種類に分けられます。

特化型人工知能は、個別の分野に特化した技術です。例えば、画像認識技術を活用した自動運転、音声認識を活用したスマートスピーカー、推論・予測を活用したゲームが該当します。

一方の汎用型人工知能（AGI）は、さまざまな分野で多様な作業をこなせる技術です。長年研究が続けられていますが、2023年現在、まだ完全な技術は実現できていません。そのため、現在使用されている一般的な人工知能の多くは特化型を指しています。

ロボットと人工知能（AI）の違い

ロボットと人工知能（AI）は似て非なるものです。一般的なロボットは、あらかじめプログラムされたデータを基に行動します。設定以外のことは自己判断できません。

人工知能（AI）は、人間の脳のように自らで学習し、行動する技術です。学習方法やアルゴリズムによって異なりますが、基本的には正解データもしくはデータを学習する環境を与えれば、自己判断で進めます。

近年では、産業用ロボットやヒューマノイドロボットなど、人工知能（AI）を搭載したロボットも実用化されています。

人工知能（AI）に欠かせない機械学習モデルとは？

機械学習は、人工知能（AI）を支える技術です。人工知能（AI）の学習方法のひとつであり、さまざまな手法を活用してデータを分析・解析します。

機械学習の手法、学習モデルを作るアルゴリズムを見てみましょう。

機械学習の手法

機械学習は、膨大な量のデータからパターンを学習し、識別・予測を行う技術です。主な学習手法として「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層学習（ディープラーニング）」などがあります。

教師あり学習は、正解のラベルが付いた大量のデータを学習させ、未知の情報に対応させる手法です。例えば「犬」「猫」「鳥」のラベルを付けた大量の画像を学習させれば、ラベルのない画像が与えられたときに、学習済みのモデルを基に「犬」か「猫」か「鳥」かを判断できます。

教師なし学習は、正解ラベルのない大量のデータを学習させ、自らで分類させる手法です。画像の特徴や共通点からグループを分けられます。

強化学習は、データから学習するのではなく、与えられた環境の中で最適な報酬（評価）を得られるように自らで試行錯誤し、学習を繰り返します。

深層学習（ディープラーニング）は、大量のデータからパターンを学習し、人間の手を介さずにデータの特徴を自動抽出する手法です。

学習モデルを作るアルゴリズム

機械学習の手法で学習モデルを作る場合、扱うデータのサイズ・種類・活用方法などでアルゴリズムを選ぶ必要があります。使えるアルゴリズムの例は以下のとおりです。

【教師あり学習】
回帰・分類のアルゴリズムを用いて、予測モデルを作成します。
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・ランダムフォレスト

【教師なし学習】
分析・分類のアルゴリズムが用いられます。
・アソシエーション分析
・クラスタリング
・樹形図

【深層学習（ディープラーニング）】
多層化したニューラルネットワークを用いたアルゴリズムを使います。
・CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
・RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
・GAN（敵対的生成ネットワーク）

【強化学習】
方策・価値などのさまざまなタイプのアルゴリズムが用いられます。アルゴリズムの多くがニューラルネットワークと結びついています。
・モンテカルロ法
・動的計画法
・TD（時間差分学習）法

人工知能（AI）技術を開発する流れ

人工知能（AI）技術を開発・導入するには、学習モデルの構成や検討、改善が必要です。まずは、必要なデータの収集から始めましょう。人工知能（AI）の精度はデータの質と量によって決まるため、より多くの関連データを収集する必要があります。

必要なデータが収集できたら「データクレンジング」を行います。入力ミス・ノイズ・欠損などを取り除き、機械学習で使えるように処理する作業です。

データの処理が終われば、機械学習の手法を用いて学習モデルを構築します。開発する人工知能（AI）の目的に合わせて手法・アルゴリズムを選択し、モデルを構築しましょう。

学習モデルが構築でき、人工知能（AI）が完成したら、実際に運用します。運用によって課題が見えた場合には都度改善し、データの見直しや再学習で導入後の保守も行いましょう。

人工知能（AI）で活用できる技術の種類

人工知能（AI）の技術は、さまざまなものに活用されています。人工知能（AI）の活用によって、企業の業務効率や日常の利便性が向上しました。

ここでは、近年特に増加している人工知能（AI）技術と、その活用事例を紹介します。

自然言語処理

自然言語処理は、人間が普段使う言葉をコンピューターで解析する技術です。用いた語句や文章の構造を解析し、意味・文脈を理解します。

活用事例には、翻訳機能・テキストマイニングが当てはまります。多言語を解析できるので、入力した文章を一般的な表現に近い言葉で翻訳可能です。また、文章の感情や流行を抽出することで、よく使われる言葉をひと目で分かるように表示させることにも使われています。

音声理解

音声認識は、声・音楽・雑音などの音を認識し、内容に応じた処理を行う技術です。文字を入力しなくても音声のみで認識・分類できる他、人間が話した言葉の文字変換もできます。

活用事例としては、スマートスピーカーの音声アシスタント・バーチャルアシスタント・チャットボットがあります。今後は、音声に含まれる感情の認識技術も期待されています。

画像認識

画像認識は、コンピューターに学習させた画像を基に写真・動画・文字などの画像の特徴を自動で抽出し、識別する技術です。近年は深層学習（ディープラーニング）の活用によって精度が向上しており、多くの分野で導入が進んでいます。

画像認識の技術は、顔認証システム・お掃除ロボット・医療の画像診断などに活用されています。高精度な認識ができることから、人の体感温度や部屋の状態を識別し、気流を制御するエアコンも開発されました。

推論・予測

推論・予測は、学習した過去のデータを基に新たなデータを認識・分類し、推論する技術です。データに基づいた将来の予測も可能で、業務の効率化やコスト削減などにもつながります。

推論は「AlphaGo」をはじめとする囲碁・将棋・オセロなどのボードゲーム、予測は需要予測・売上予測・株価予測などで活用されています。

機械の自動制御

自動制御は、コンピューターによる自動化ではなく、人工知能（AI）を搭載した機械が学習・判断しながら制御する技術です。産業用ロボット・エレベーター・建設機械などの制御に活用されています。

自動車の自動運転は、自動制御と画像認識を合わせたシステムです。自動運転のように技術を組み合わせて精度を上げ、活用する方法もあります。

人工知能（AI）の将来性は？

人工知能（AI）は、学習方法やアルゴリズムの組み合わせで多くの学習データを構築でき、さまざまなものに活用できます。深層学習（ディープラーニング）により精度が高まっていることもあり、将来さらに活用の幅が広がるでしょう。

ここでは、今後予想される人工知能（AI）の進化とメリットを解説します。

データ処理性能の向上

従来型のコンピューターでは解けない、複雑な計算ができる高性能量子コンピューターの登場が考えられます。Googleは、2019年にスーパーコンピューターで1万年かかる計算問題をわずか3分20秒で解く実証実験に成功しました。

今後、量子コンピューターの研究が進み実用化されることで、さらなる処理性能の向上が期待されています。

IoTの進化

人工知能（AI）の応用技術に、IoTがあります。IoTは「もの」をインターネットに接続する技術です。デバイスに搭載されたセンサーによって「もの」の動きや状態を把握・制御します。すでに活用が進められており、今後さらなる拡大が予想されます。

スマートフォンで解錠できる鍵、食品の賞味期限を管理できる冷蔵庫、好みの温度に自動調節できるエアコンなどが、IoTを搭載した技術です。

学習機能の進化

機械学習や深層学習（ディープラーニング）の技術は、今後も進歩していくと想定されます。一方で、科学技術に関する倫理的規制の必要性があることも事実です。

2017年1月には、米国のカリフォルニア州で行われたアシロマ会議で、人工知能（AI）に関するガイドラインが採択されました。このガイドラインは、人工知能（AI）を開発する上での基本的な考え方を23の原則にまとめたものです。

この原則に強制力はないものの、技術の進歩だけを追い求めるのではなく、道徳や倫理観も同時に重要です。

人工知能（AI）と他の技術の融合

人工知能（AI）と他の技術が融合することで、さまざまなメリットや恩恵が受けられるようになると考えられます。

例えば、医療や介護分野におけるAI×IoTでは、在宅療養患者のリアルタイムの生理計測データの観察が可能です。深刻化する地域医療格差の解消・重症化の未然防止に役立ちます。

AI×農業の融合では、スマート農業化が実現できます。熟練者の勘に頼ることが多い農業の現場にAIを導入すれば、省力化や作業負担の軽減、人手不足の解消に期待が持てるでしょう。

AI×防災・減災では、被害状況の可視化・災害予測ができるシステムが提供され始めています。また、SNSを使った被災者とAIの対話システム、防災チャットボット、AIによる衛星画像解析、避難判断・誘導支援システムなどの研究開発が進められています。

建設業では、ロボットやAIの活用により大規模な工事や災害時の復旧工事で危険区域に立ち入る必要がなくなるでしょう。効率的な作業ができ、安全性も確保できます。

医療や介護現場で支援ロボットの活用が進めば、高齢者の増加に伴う人材不足にも対応できます。他にも、このように効率的で利便性の高い活用例が増えると予想されます。

人工知能（AI）を導入するなら『UMWELT』がおすすめ

人工知能（AI）技術を用いたツールを導入する際は、自社に合う学習方法・アルゴリズムを搭載しているものを選びましょう。TRYETINGの『UMWELT』なら、搭載されたアルゴリズムを組み合わせ、自社に最適な学習モデルを構築できます。

ここでは、UMWELTの特長を紹介します。

ノーコード予測AI『UMWELT』

UMWELTは、専門的な知識がなくても予測ができるノーコードAIツールです。データを学習する前のデータクレンジングも搭載しているため、前処理にかかる時間と手間を大幅に軽減できます。

また、複雑なプログラミングが不要なので、学習モデルの構築が簡単にできます。AI人材の採用が不要なことから人件費の削減にもなるでしょう。

多種多様なアルゴリズムを搭載

UMWELTは、常時100種類ほどのアルゴリズムを装備しています。機械学習・需要予測・在庫管理などの計算や、解析に必要なアルゴリズムが搭載されているので、さまざまなデータの分析が可能です。複数のアルゴリズムを組み合わせることで、企業ごとに最適な人工知能（AI）の技術を活用できます。

APIを介した接続も可能です。既存のシステムに活用すれば、さまざまな作業が効率化されます。

まとめ

人工知能（AI）の技術は、学習方法やアルゴリズムの進歩によりさらに活用の幅を広げています。最新の技術を簡単に導入したい方は、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。

ノーコードAIプラットフォームのため、データの前処理にかかる時間と手間が軽減できます。構築した学習データを使った需要予測や在庫管理、シフト作成なども簡単にできるため、AIツールをお探しの企業様はぜひお問い合わせください。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）