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AIとは?その定義・歴史・活用時のポイントを解説!

入門
2019-10-31
AIとは?その定義・歴史・活用時のポイントを解説!

アイロボット社のロボット掃除機「ルンバ」、ソフトバンクロボティクス社の感情認識ヒューマノイドロボット「Pepper」、Apple社のAIアシスタント「Siri」など、AIを活用した製品やサービスは日常生活においてすでに身近な存在となっています。

そして、本コラムではそんなAIについて、その定義やこれまでの歴史、ビジネスで活用するためのポイントを解説していきます。

明確にはなっていないAIの定義

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AIは「Artificial Intelligence」の略称であり、一般的に「人工知能」と訳されます。一方で、その定義は今なお明確にはなっていません。

そもそもAIという言葉は、1956年にダートマス会議という国際会議において、主催者のジョン・マッカーシーが会議の提案書で使用したことで初めて世に登場しました。なお、この提案書でAI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」と説明されています。

このように、AIという言葉は非常に抽象的な概念として世に登場したため、今なお明確な定義が存在していないのです。この点について総務省は同省発行の資料(※1)のなかで、AIについて明確に定義されていないのは「そもそも『知性』や『知能』自体の定義がない」ため、人工的な知能であるAIを定義することが難しいことが理由であると指摘しています。

※1:総務省「情報通信白書平成28年版」

そして、AIの研究は1950年代以降、数回の「ブーム」を経て今日に至っています。その歴史を振り返ると、AIに関わる分野は今まさに3度目のブームのなかにあると捉えることができます。

AIの歴史〜繰り返されてきた冬の時代と新たなブームの到来〜

第1次AIブーム(1950年代後半~1960年代)

AIの研究が本格化した1950年代、コンピュータによる「推論」(※2)が技術的に可能となり、AI自身が問題への解答を導き出せるようになりました。その結果、AIへの関心が高まり、第1次AIブームへとつながりました。

一方で、AIの研究が進むなかで、当時の技術で解答を導くことができるのは代数問題や幾何学の定理などに限定され、様々な要因が絡み合った複雑な問題については解くことができないことが判明しました。その結果、人々のAIに対する関心はしだいに失われ、ブームも終わりを告げることになったのです。

※2:データをもとに解答を導くプロセスのこと

第2次AIブーム(1980年代)

1980年代に入り、エキスパートシステム(※3)と呼ばれるAIを活用したシステムの開発が盛んになり、伝染性の血液疾患の診断(Mycin)や、未知の有機化合物の特定(Dendral)といった複雑な問題を解決できるようになりました。このように、特に研究機関を中心にAI活用を模索する動きが広がり、第2次AIブームが起こりました。

一方で、当時はAIが推論するためのデータをすべて人間が入力しなければなりませんでした。そのため、前述したように伝染性の血液疾患の診断や未知の有機化合物の特定といった形で、特定の領域に限定して人間がデータを収集できる分野での活用にとどまりました。その結果、1995年頃には再度ブームが下火になってしまったのです。

※3:特定の領域において専門家のごとく複雑な問題を解決するように設計されたシステム

第3次AIブーム(2000年代~現在)

このような歴史を経て、現在は第3次AIブームのなかにあると言えます。そして、ブーム到来の大きな要因となったのが「ビッグデータ」の登場です。それまでは取り扱うことが困難だった膨大かつ多岐にわたる様々なデータを、ネットワーク技術やIoT(※4)の進歩によってあらゆる場所から収集・分析できるようになりました。その結果、AIが自ら知識を獲得する「機械学習」の実用化につながりました。

さらに、より人間の思考に近い機械学習を目指した「ディープラーニング(深層学習)」の登場によって、今日ではAIはより複雑な問題を解決できるようになりつつあります。

※4:Internet of Things/モノのインターネットのこと
※5:本項は総務省の「情報通信白書平成28年版」を参考に作成

AIの進化によって実現可能になったこと

そして、今日ではAIはこれまで人間にしかできなかった様々な作業を代替できる存在となっています。

テキストの認識

それぞれの単語や文脈を分析してテキストの内容を認識することができます。そのうえで、その内容に合った応答をしたり、他言語へ翻訳したりすることが可能です。そのほか、たとえばメールを分析してハラスメントや情報漏えいといったガバナンスに抵触するリスクのあるものを自動的に抽出するといったサービスも登場しています。

【実用例】

  • 各社のチャットボット
  • Google社の自動翻訳サービス「Google翻訳」
  • FRONTEO社の電子メール監視システム「Email Auditor 19

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音声の認識

テキストだけではなく、マイクや音源データから入力された音声を分析してその内容を認識することもできます。そのうえで、音声で適切な返答をしたり、入力された音声をテキストに変換したりすることが可能です。

【実用例】

  • Apple社のAIアシスタント「Siri」
  • Amazon社のAIアシスタント「Alexa」

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画像・映像の認識

画像データや映像データを分析して特徴を見つけ出すことができます。そのうえで、データベースから類似画像・映像を検索したり、露光の調整や特定の対象物の変形(目を大きくする、動物の耳をつける、など)といった加工をしたりすることが可能です。また、OCR(Optical Character Recognition/光学的文字認識)の領域でも活用されており、手書きテキストの自動認識を実現しているサービスもあります。

【実用例】

  • Google社の画像検索サービス「Google画像検索」
  • Snow Corporation社のスマートフォン向けカメラアプリ「SNOW」
  • 各社のOCRサービス

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動作の制御

カメラやマイク、GPSなどから寄せられるデータから周辺環境を分析して機械の動作を制御することができます。具体的には、掃除機の操作といった身近な機械の操作はもちろん、自動車の運転の一部や、産業用ロボットの操作に至るまで、人間に代わって行うことが可能です。

【実用例】

  • アイロボット社のお掃除ロボット「ルンバ」
  • 各社の自動車用先進安全運転支援システム
  • MUJIN社のロボットコントローラ「MUJINコントローラ

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推論と最適化

そのほか、これまで人間にしか解決できなかったような複雑な問題についても、機械学習やディープラーニングを駆使したうえでAI自身が解答を導き出せるようになりました。そのため、たとえばウェブの世界においては、対面での人間による接客と同じような顧客体験の創出を目的に様々なサービスでAIが活用されています。

【実用例】

  • 各社のウェブ広告配信最適化システム
  • 各社のECサイト向けレコメンド機能

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AIの活用で押さえるべきポイントとは?

このように、第3次AIブームのなかにある現在、すでに様々な分野でAIの活用が進んでいます。

一方で、実際にAIを活用した新たな製品・サービスの開発や業務の効率化などに取り組む際には、AIが自ら学習して判断するためのデータを収集できる基盤を整えることが重要です。したがって、AIの活用にあたっては、自社にまつわる「ヒト・モノ・カネ」といった情報をできるだけ多くデータ化することが欠かせません。そのため、まずは現場レベルも含めて自社のデータの管理状況を把握することが重要です。

そして、コアコンセプト・テクノロジーでは、製造業向けIoT/AIソリューション「Orizuru」の開発を含むAIを活用したシステムやソリューションの開発実績が豊富です。そのため、貴社の課題にあわせて、データ収集といった事前準備の段階からAI導入を伴走支援することができます。

AI活用をご検討中の方は、ぜひこちらよりお問い合わせください。

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