人工知能の定義と分類についてわかりやすく解説

今では世界に溢れている人工知能。皆さんは、「人工知能って何ですか？」と唐突に尋ねられて、正確に回答する自信があるでしょうか？そうした状況があるかないかは別として、ビジネスパーソンなら誰もが「人工知能とは何か」を知っておくことが大切です。本稿では、この人工知能の定義と分類について解説いたします。

人工知能が何かを理解はできるけれど、具体的に説明しろと言われたそれは難しい…。という方は、この機会に人工知能の基礎について学んでいきましょう。

人工知能とは？

「人工知能」という言葉が使われ始めたのは1956年からです。当時、ダートマス会議（人工知能という学術研究分野を確立した会議の通称）が開催され、その時にジョン・マッカーシーが「Artificial Intelligence（AI）」という言葉を用いたことから始まっています。ちなみに、このジョン・マッカーシーという人物は米国の計算機科学者であり、後に人工知能研究の第一人者として知られるようになります。スタンフォード大学やマサチューセッツ工科大学などにおいて教授も務めました。そのジョン・マッカーシーが定義する人工知能は、以下のようなものです。

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す。人の知能を理解するためにコンピュータを使うことと関係がありますが、自然界の生物が行っている知的手段だけに研究対象を限定することはありません。

原文：WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE?『Basic Questions』

この定義のポイントは「自然界の生物が行っている知的手段だけに研究対象を限定することはありません」と説明している部分です。人工知能と聞くと、人間が行っている行動を模倣するようなコンピュータを想像する方は少なくありません。しかし、人工知能の研究はそれだけに限定されないのが実際のところです。むしろ、そういた人工知能よりも、特定の情報処理に特化した人工知能の方が主流であり、さまざまな場面で活躍しています。

世の中にある人工知能の分類

上記のように人工知能の定義に触れただけでは、具体的にどういった人工知能が活躍しているかは分かりかねます。では、世の中にはどのような人工知能が存在し、我々のビジネスや私生活に影響を与えているのでしょうか？

1. 画像処理：カメラを通じて物事を判断する

人は目に見えるものの違いを理解して、自然と分別できます。たとえば人間であれば犬を見て「犬」と判断できるのですが、コンピュータには非常に難しいことです。一般的な人口知能は、画像処理によってカメラやセンターを通じて、物事を判断できます。そこにさまざまなルールを加えることで、人間では不可能な速度で情報を処理できるのが大きな特徴です。

2. 音声処理：音を聴いて物事を判断する

人は音からさまざまな情報を得ています。人や動物、モノが発する音にはその状態を表していることが多いため、音を頼りにする仕事もあります。たとえば、水道管破裂の有無やコンクリートの劣化などを判別するには、専用の収音機を使って地面の音を聴いて回ります。この分野に人工知能を取り入れれば、破裂の早期発見と修理によって、安定したインフラを提供できます。

3. 自然言語処理：言葉を自在に操る

人は頭で考えたことを言葉にしてコミュニケーションを取ります。言葉には一定のルールはあるものの、話し方は人によって特徴がありますし、表現方法も違います。しかし、現在の人工知能はそうした違いも含めて理解し、自然言語を自在に操るものが登場しています。

このように、世の中にはさまざまな人工知能が存在し、活躍しています。複数の技術を用いた総合的な人工知能は自動運転車や高度な情報処理などに活用され、実用化が始まっています。

我々にとって身近な人工知能といえば、Windowsに搭載されたCortanaやiPhone等に搭載されたSiriなどです。音声アシスタント型の人工知能であり、音声処理と自然言語処理によってユーザーと会話しながら様々な機能を提供します。

この他にも、絵画を制作する人工知能や映像を制作する人工知能、映画のストーリーを企画する人工知能など、クリエイティブな分野にも人工知能が拡大しています。

人工知能の「機械学習」について

人工知能を語るうえで欠かせないのが「機械学習」という技術です。よく「人工知能＝機械学習」と解釈されますが、正確には人工知能という大枠の中に機械学習という分野が存在しています。

機械学習とは、人工知能であるコンピュータに無数のデータを取り入れて、物事を学習させ何らかの判断をするために用いる技術です。この機械学習を分類すると、2つに分けることができます。

1つ目は「教師あり学習」です。コンピュータに取り込むデータにラベルと呼ばれる情報を付け、そのうえで学習を進めます。たとえば犬の画像データを大量に用意して、1つ1つに「これは犬だ」というラベルを付けます。そうした無数のデータを学習することが、ラベルが付いていない画像データを取り込んだ際にも「これは犬だ」と認識できるようになります。

2つ目は「教師なし学習」です。コンピュータに取り込むデータにラベルを付けず、コンピュータ自らに各データの特徴を見つけさせます。似たようなデータを分類することで、データごとの特徴を整理していくのです。これにより、事象の予測分析（天気予報）などに活用されます。

人工知能の技術発展は日進月歩であり情勢は日常的に変化しています。そのため、人工知能の最新ニュースなどを時折チェックしながら、現時点で人工知能はどの程度発展しているのか？を定期的に把握することも大切です。

人工知能は気軽に活用できる

最近では、人工知能を独自にビジネスへ取り入れる企業が増えています。たとえば製造業では外観検査に人工知能を活用し、検査の制度とスピードを向上させる事例が増えています。「人工知能活用」と聞くとかなり難易度が高いように感じますが、そんなことはありません。

現在、Microsoft Azureなど人工知能を気軽に利用できるサービスが存在しており、目的に応じて適切な人工知能をビジネスへ取り入れることも容易になっています。人工知能に対する最低限の知識は必要ですが、特別な技術はもはや不要と言っても過言ではありません。サービスを契約し、人工知能を取り入れるだけで新しいビジネスモデルを創出したり、業務を自動化したり、より深い知見を得たり、新商品・新サービスを開発したりできます。そのため、人工知能は難しく考えずに、まずは「自社で人工知能をどう活用できるか？」というイメージを膨らませてみてください。

今後、人工知能を活用したビジネスは必要不可欠です。時代の潮流に遅れないためにも、人工知能の活用方法について考えておくのが良いのではないでしょうか。