人工知能とは?具体的に何ができるのかを解説

人工知能とは?具体的に何ができるのかを解説

今回は、人工知能の基本情報についてご紹介します。

昨今のITトレンドとして多種多様なシーンで活用されている人工知能ですが、その全容が理解できないという方も多いでしょう。本稿を読めば人工知能の基本を理解できますので、もやもやっとしている方はそれを解消するためにぜひ参考にしてください。

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人工知能とは?

正式名称は「AI(Artificial Intelligence)」といいます。人工知能に関する定義はさまざまなものがありますが、ここではシンプルに説明していきたいので、難しい定義は引用しません。では、人工知能とは何か?

人工的に作られた、人間のような知能(コンピューター)


引用:WORKSIGHT 『人工知能テクノロジーの現状と可能性』

 

これが人工知能の特徴を的確かつシンプルに表していると思います。「人工知能」と聞くと、自然界を生きる動物の挙動を真似るようなロボットを想像される方も多いでしょう。SF映画の世界ではそうした人工知能が描かれることが多いですし、ニュースで大々的に取り上げられるのも同様です。

しかし、人工知能とは人間の挙動を真似るだけのものではありません。特定の分野においては、人間の知能をはるかに超える性能を持つコンピューターも人工知能に含まれます。

たとえば2017年、囲碁界にて当時のトップ棋士を打ち負かせた人工知能がありますが、これはロボットではなくあくまでプログラムの集合体です。今世間で活躍している人工知能のほとんどは、実体を持たないプログラムなのです。

突き詰めて考えると、実体があり人間のような人工知能も、重要なのは外面ではなくその中身(プログラム)なので、本質的にはどの人工知能もプログラムの集合体だと言えます。

人工知能でどんなことができる?

「囲碁が強い人工知能が、世間にどう貢献するの?」と疑問を持っている方も多いでしょう。確かに、囲碁が強くてもビジネスを効率化することはできませんし、世界が抱えている社会問題を解決することもできません。実際に、「囲碁が強い人工知能」というのは特定の分野で人間の性能を超えたという話題性しかなく、社会に役立つようなものではありません。

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しかしその人工知能を開発した技術を応用すれば、非常に画期的な製品やサービスを生み出せる可能性があります。ここでは、世界で活躍している人工知能はどんなことができるのか?をご紹介します。

1.音声認識アシスタント

皆さんにとって身近な人工知能といえば、スマートフォンに搭載されている音声認識アシスタントでしょう。iPhoneならSiri、WindowsモバイルならCortanaが搭載されており、音声による機能補助が利用できます。音声認識は人工知能の中でも最も進んだ技術の1つだと言えます。その理由が「サンプルデータを取得するのが容易だから」でしょう。SiriやCortanaを利用すると、その音声データの一部は性能改善のために役立てられています。つまり、多くのユーザーが使えば使うほど性能がアップしていくという、スパイラルアップ効果によって改善が繰り返されてきました。

音声認識はスマートフォンのアシスタント機能だけでなく、いたるところで活用されており、今後も幅広いシーンでの活躍が期待されています。

2.画像認識による外観検査の自動化

製造業における人工知能活用の代表例といえば、外観検査の自動化です。製造する部品や製品の品質を保証するためには、プロセスの中に外観検査を組み込む必要があります。しかし、そこには多大な人件費がかかり、かつ利益には直結しない業務なので効率化の余地があります。

そこで注目されているのが、画像認識を得意としている人工知能による外観検査の自動化です。生産ラインを流れる製品の1つ1つを撮影し、画像認識技術によって外観不良を自動的に発見してくれます。

作業員による外観検査にはヒューマンエラーがつきものですし、人によって基準も異なるため外観不良が発生する可能性があります。これを人工知能に任せれば、業務効率をアップできるだけでなく、品質向上と人件費削減にも貢献します。

3.生体データを自動的に分析

最近は「スマートウォッチ」のラインナップが豊富であり、市場をにぎわせています。スマートウォッチとは単に時計としての役割を持つものではなく、センサーが心拍数や血圧、消費カロリーなどの生体データを生み、人工知能によって分析することで体のことについて様々な気付きを与えてくれるものです。

健康面に気を付ける人や、お洒落として身に着けたい人など幅広いユーザー層がおり、スマートウォッチごとにユニークな機能も搭載されています。

生体データの自動分析はスマートウォッチだけでなく、医療の現場でも活用されています。医師の診断を自動化したり、診断に必要なデータを提供することでより正確な病状を把握して、患者ごとに合った治療を提供することが可能です。

4.低解像画像の高解像化

画像認識技術を高度化させた人工知能の中には、低解像画像を高解像画像に変換するものも登場しています。たとえば防犯カメラなど低解像度の画像では、それに写った人の顔が認識できないことがあります。防犯面からも不安が残ります。

ある人工知能は、低解像度画像を読み込んで分析することで、元の画像を推定することができます。モザイクのように荒い画像であってもオリジナル画像に近いレベルで推定できることから、防犯面での活用が期待されています。

この他にも、人工知能にできることはたくさんあります。世界中が今、人工知能で溢れていると言っても過言ではないでしょう。

人工知能の理解に欠かせない「機械学習」

人工知能とよくセットで語られているのが「機械学習」と呼ばれるものです。これは人工知能の研究分野の1つであり、反復的にデータを取り込むことで学習していくプログラムのことを指します。つまり、人工知能を賢くするための方法の1つです。

機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」があります。教師あり学習とは、人工知能に取り込むデータに詳細情報となるラベルと付けた状態で学習させる方法です。人口知能は「そのデータが何を意味するのか」を反復的に学習するので、音声認識や画像認識など「何かを認識する技術」に長けています。

一方、教師なし学習は、それとは反対にラベルと付けない状態で学習させる方法です。人口知能自身にデータの特徴や、データ間の繋がりなどを発見させることで、「何かを予測する技術」を高めることができます。

これ以外にも、「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる学習方法があります。これは人間の神経伝達回路(ニュートラルネットワーク)に近い構造でプログラムを作ることで、人工知能でより人間らしく、かつ人間を超える知能を作るための学習方法です。先にご紹介した囲碁が強い人工知能などは、この方法で作られています。

いかがでしょうか?人工知能の世界は非常に奥が深く、今後も更なる展望が期待されています。この機会に人工知能に着目して、自分たちのビジネスで何ができるか?を考えてみましょう。

その際にはAzureで提供されているMicrosoftのAIプラットフォームをご利用いただければ嬉しいです。

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