AIが活用されている7つの分野｜これからAIが克服すべき課題は？

ビジネスの現場では、既にさまざまなサービスや商品においてAI（人工知能）を使った取り組みが行われています。本記事では、特にAIが活用されている7つの分野と、今後AIが克服しなければならない課題について解説します。ビジネスにAIを導入・利用したいと考えている方はぜひ参考にしてください。

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

AIとは？

AI（人工知能）とは、「Artificial Intelligence」の略称で、「人間のような知能を持ったソフトウェア（プログラム）」を意味します。

AIの意味

誰もが一度は耳にしたことがあるほど広く普及したAIですが、その定義については明確に設けられておらず、時代や研究者によって捉え方はさまざまです。その中で共通するのは「知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」であることです。

AIの4つのレベル

AIは知能能力や対応範囲に応じて、レベルが設定されています。AIのレベルには1から4までの区分があり、数字が大きくなるほどより複雑な仕組みを採用していることを意味します。

レベル1：「単純な制御プログラム」
あらかじめ定められたルールに従って制御を行うレベルです。具体的には、温度の変化に応じて機能するエアコンや冷蔵庫などが挙げられます。

レベル2：「古典的なAI」
事前に登録された種々のルールを使い分けることで、外部からの入力に対して最適な振る舞いを選択するレベルです。具体的には、登録された幾つかのルールに従って診断を下して処方する薬を決める医療診断システムや、盤面に応じて打ち手を探索できる将棋のプログラムなどが挙げられます。

レベル3：「機械学習を取り入れたAI」
機械学習という技術によって、対応パターンを自動学習するレベルです。レベル1やレベル2のAIは入力に応じて決まった出力をするようにそのルールが人間によって設定されていますが、レベル3のAIは入出力関係のルール自体をデータから見つけ出して出力を調整します。
ただし、どの点に着目して学習すればいいのかについては、あらかじめ人間が教えておく必要があります。そのため完全に自律した学習を行うわけではありませんが、レベル2のAIに比べるとはるかに多様な規則に従う出力ができます。具体的には検索エンジンや、マーケット分析、推薦システムなどが挙げられます。

レベル4：「ディープラーニングを取り入れたAI」
機械学習の中でも特に深層学習を用いることで、入出力パターンを自動学習するレベルです。レベル3のAIと大きく異なる点は、特徴量の調整を含めた学習の過程をAIがみずから行えることです。人間が考察して調整する要素が少なくなるため、AIをシステマティックに構築できる点が特徴で、他の機械学習技術に比べてはるかに複雑なデータやタスクを処理することが可能です。

AIが活用されている分野

現在、AIは営業やマーケティングをはじめとした多くの業種で活用されています。ここでは、AIが活用されている7つの分野と、それぞれの活用方法についてリストアップします。

1.サプライチェーンマネジメント

• 無人レジ店舗
• 顧客の要求を事前に見つけ出す予測型インテリジェンス

2.営業

• 売上予測／予実管理
• 顧客管理
• 行動管理

3.マーケティング

• 人流分析
• 需要予測
• キャンペーン成果レポートの作成
• 益率の高い製品分野の洗い出し

4.運用

• 製品コンポーネントにおける故障の確率や、故障までの時間の予測
• チャットボットでの社内問い合わせ対応

5.IT

• 保守要求の予測と抑止
• 知的ツールを用いた、配備状況の定期的なテスト
• ネットワークのトラフィックやトポロジーの監視

6.人事

• 心理学テストを活用した適性判定
• センチメント分析ツールを用いた、社内コミュニケーションの処理

7.財務

• 財務報告の分類と絞り込み
• OCRによる領収書や請求書の自動データ化・仕分け作業
• 予期せぬ損失や、予算の肥大化、キャッシュフローの問題といった、発生しつつある問題の予測や早期発見

AIの主な技術

ここからは現代のAIができることと、できないことについて紹介します。まずはAIができる技術から見ていきましょう。

データに基づいた単純作業

データ入力のように文字や数値をコピー&ペーストしたり、未入力項目をチェックしたりといった単純な作業は、AIによる自動化を進めやすい領域です。

データ入力業務にAIを活用して作業を効率化する動きはすでに各業界に広がっており、経理業務や経費計算でAIを導入している企業は数多く存在します。

共通点の抽出

AIは、複数のデータの共通点を探索することも得意です。現在のAIのベースとなっている技術である「機械学習」は、過去の膨大なデータに基づいた傾向の抽出や将来の予測を行います。

ECサイトの利用中にたびたび見かけるおすすめの商品の表示は、AIを使った機械学習によって行われています。ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を分析し、購入傾向に類似した商品を「おすすめ」と判別してレコメンドすることで、売上アップに貢献しているのです。

画像分析

画像分析とは、コンピューターのパターン認識技術によって画像の内容を理解し、特徴量の抽出などを行う技術のことです。画像分析の活用方法は幅広く、自動運転での物体の認識や、医療におけるガンの発見、製造業における検品などに利用されています。

音声認識

AIは人間の話す音の波形を認識して、文字に変換したり、機器を操作したりすることもできます。iPhoneに標準搭載されているSiriや、スマートスピーカーによる音声での会話や家電制御などは、AIによる音声認識を活用したサービスです。

テキスト処理

テキスト処理とは、コンピュータに日頃から私たちが使っているような言語（自然言語）を分析・処理させる技術です。AIを用いた機械学習によるテキスト処理は、人力に比べてはるかに多くのデータを解析・処理することができるため、マーケティング分野などで多く実用されています。

AIが苦手とする分野

AIの進化によってできることが大幅に増えた一方で、苦手とする分野も存在します。AIが苦手とする分野は以下の通りです。

クリエイティブな作業

まったく何もない状態から新しい価値を創造するのは、現在の人工知能では難しいとされています。そのため、作曲や小説創作といったクリエイティブな作業は、さまざまな試みがなされる一方で今なおAIが苦手とする分野のひとつです。

気持ちを汲み取ること

相手の気持ちを汲み取ったコミュニケーションもAIの苦手な分野です。ビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えや感情を持っているのかを予測して行動することが非常に重要です。しかし、現在のAIは感情を認識できないため、人間の心理までは予測することができません。AIが最善と判断したことは、効率面や最適解といった観点からは正しいかもしれませんが、人間の気持ちも踏まえた判断をすることは難しいのです。

学習させていないロジックの判断

AIに行動してもらうには、行動をするための判断、そしてその判断の過程となるロジックを学習させる必要があります。学習していないロジックについては、AIは自身で判断することができません。そのためAIに判断を委ねるには、そのためのロジックを改めてAIに学習させる必要があるのです。

合理性のない作業や高度な倫理観が求められる作業

AIは学習したロジックに基づき、最も効率的もしくは最良と考えられる選択肢で判断していきます。事前に学習していなければ、そこに考慮や遠回りは一切介入してこないため、
合理性のない作業やルール化が難しいような高度な倫理観が求められる作業はAIに不向きだといえるでしょう。

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まとめ

これからの時代、AIの活躍の場はますます広がるでしょう。その可能性は技術の進歩とともに大きくなってきています。AIと聞くと優れたエンジニアが必要と思われがちですが、今回ご紹介したUMWELTのようなAI開発ツールを用いれば、どなたでも簡単にAI導入を行うことが可能です。自社の業務にAIの導入を検討中の方は、ぜひUMWELTの利用を検討してみてはいかがでしょうか。

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