人工知能(AI)とは？メリットはあるのか？
近年、スマートスピーカーのAIアシスタントやOpenAI社が開発したChat GPTをはじめ人工知能(AI)というフレーズを一度は聞いたことがあるのではないでしょうか？
人工知能(AI)というフレーズは耳にしているが、よく分からない、何にメリットがあるの？といった意見がある一方でAIに自分の仕事は奪われる？などネガティブな意見もあると思います。
この記事では、こういった様々な意見が飛び交う人工知能(AI)について、定義や歴史、利用することでのメリットなどについて解説します。
目次
人工知能(AI)とは？
人工知能(AI)の歴史
第一次人工知能ブーム:「推論」や「探索」
第二次人工知能ブーム:「知識表現」
第三次人工知能ブーム:「機械学習」
人工知能(AI)のメリット
人工知能(AI)のデメリット
まとめ
人工知能(AI)とは？
AIという言葉は、「Artificial Intelligence」の略語です。一般的には「人間が実現する知覚、知性を人工的に再現するもの」とされていますが、その定義は明確に定められていないのが現状です。
人工知能の歴史
（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」
人工知能(AI)という概念は、イギリスの数学者、論理学者、暗号解読の専門家であるアラン・チューリングが「Lecture to London Mathematial Society(ロンドン数学会学会での講義)」で提唱したといわれています。
またアラン・チューリングは、「プログラムは思考できるのか？」という問題定義からチューリングテストを行いました。チューリングテストとは1950年にアラン・チューリング（Alan Turing）氏の論文の中で提案されたもので、機械の能力が、人間が行う知的活動と同等、もしくはそれと区別がつかないほどであるかを確かめるためのテストのことです。
■テスト方式は以下のように行われました
1．まず人間の審査員が1人の人間と1つのプログラムに対し対話を行う
2．プログラムに対話を行う
3．人間に対話を行う
4．対話を終えて、審査員が人間とプログラムを判別できなければ、そのプログラムは合格
第一次人工知能ブーム:「推論」や「探索」
第一次人工知能ブームはコンピューターが台頭しはじめた1950年～1960年代です。人工知能(Artificial Intelligence)という言葉は、1956年にアメリカのニューハンプシャー州、ダートマスという地域で開催されたワークショプ「ダートマス会議」で世間に公開された時代です。
この時代の特徴としてコンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになりました。
しかし、当時の人工知能（AI）では、迷路の解き方のような単純な仮説の問題を扱うことはできても、様々な要因が絡み合っているような現実社会の課題を解くことは困難でした。
第二次人工知能ブーム:「知識表現」
第二次人工知能ブームは1980年代にエキスパートシステムの台頭を皮切りにブームが起こりました。エキスパートシステムとは、専門分野の「知識」をコンピュータに取り込み推論を行うことで、コンピュータが専門家のような問題解決をできるようにするシステムです。
実はこのエキスパートシステムは、生活の身近な場面で使用されています。
例えば、AmazonなどECサイトのレコメンド機能で利用されており、サイトを閲覧した人に、その人が閲覧した商品、関心度が高そうな商品をピックアップし、おすすめしたりするシステムはエキスパートシステムを活用、応用しています。
エキスパートシステムの台頭を皮切りに第二次人工知能ブームは始めりました。しかし、この時代のコンピューターは必要な情報をコンピューターが取得するのは難しかったため、人の力でコンピューターにとって理解できるよう内容を記入する必要がありました。実際に活用していく上では、人が記入するリソースの限界や、特定の領域の情報などに限定するなど必要があったことから限界がありました。
第三次人工知能ブーム:「機械学習」
第三次人工知能ブームは2000年代に機械学習、ディープラーニング(深層学習)などの台頭により人工知能(AI)技術が進化しました。またコンピューター自体の性能も向上したことでブームの加速化につながりました。
ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の中の１つの手法で、コンピューターが自動で大量のデータを学習、解析しデータを抽出する技術のことです。ディープラーニングにより解析、分析精度が向上し複雑な情報にも対応できるようになりました。
ディープラーニングは以下の分野で活用されています。
・画像認識
画像認識とは、画像に写っているものを認識する技術で画像データの特徴を分析し、識別することが可能です。スマートフォンでの顔認証技術などが画像認識を活用しています。
・音声認識
音声認識とは、話した音声をテキストデータに変換する技術です。スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーなどに音声認識技術が活用されています。
・自然言語処理
自然言語処理(NLP)とは人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターで分析、理解させる技術です。自動翻訳機などに自然言語処理が応用されています。
・異常検知
異常検知とは、大量のデータから通常とは異なる動きや状態を検出する技術です。製造業における品質管理の外観検査で良品か不良品かを識別する技術で使われています。
人工知能(AI)のメリット
このような背景から人工知能(AI)は、技術進化により企業・個人で様々なメリットが生まれています。効率よく活用することで以下の様なメリットを生み出すことができます。
・労働者不足の解消
従来、人がやっていた業務・タスクを人工知能(AI)が対応します。すべての業務をすべて自動化することは難しいですが、人工知能(AI)で効率よく対応できるタスクは、少しずつ任せることで労働者不足の抑制につながります。
・生産性の向上
人工知能(AI)でできる業務・タスクは人工知能(AI)が担うことで生産性につながります。人の場合、業務・タスクの質を均一化させることは難しいと思います。人工知能(AI)を活用することで質の均一化を可能にし、長時間の業務を実現します。
長時間の作業、業務の均一化をすることで生産性、効率性向上につながります。
・人件費の抑制
人工知能(AI)は24時間稼働できるため、人件費を使って長時間労働をせざるを得ない業務、タスクをAIが対応することで人件費の抑制につながります。
・生活の利便性向上
iPhoneに搭載されているSiri、GoogleアシスタントなどのAIアシスタントを活用することで、以下のようなアクションを行うことができ、生活面など幅広い場面で利便性が向上します。
- タイマーを設定する
- ネットで検索する
- 音楽をかける
- カレンダーに予定登録
- 電話をかける
- 計算をおこなう
- 電話をかけてもらう
人工知能(AI)のデメリット
人工知能(AI)はメリットもありますが、デメリットも存在します。
・情報漏洩のリスク
ネットワークを利用して様々な情報を扱うため利便性が向上する一方で、外部からハッキングされたり、情報漏洩のリスクがあるため注意が必要です。
・責任問題が不透明
例えば自動車の自動運転機能を利用した際、事故を起こした際の責任が人工知能(AI)なのか？それとも運転者なのか？曖昧、不透明になっています。人工知能(AI)が正常に動作しなかったり、誤った判断をし問題が起きた時、事前にどのような責任が出てしまう恐れがあるかを把握しておいた方が安心です。
・導入におけるコストの増加
人工知能(AI)を活用することで人件費等のコスト削減につながりますが、どうしても導入や維持のコストも発生してしまいます。導入にかかる費用や維持コストを算出し、どのくらい費用対効果が見込めるか照らし合わせて検討しましょう。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
本記事では、人工知能(AI)の歴史、そしてメリット、デメリットをご紹介していきました。
人工知能(AI)の進化は、業務やタスクを便利、効率よくするものである一方、デメリットもあります。またChat GPTなどの台頭により、今後さらに進化が進んでいくと思われますのでメリット、デメリットを見定めて活用するといいでしょう。
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