AIの正式名称とは？AIの基本を理解しよう

AIの正式名称は、「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」です。日本語に訳すと、「人工知能」となります。

1956年にアメリカのダートマス大学で開催された「ダートマス会議」において、コンピュータに人間のように知的な情報処理をさせたいと考えた研究者たちによって「AI」という言葉が生まれました。

AIは学習能力や思考能力を持ち、データをコンピューターやロボットに供給することで、人間のように認識、予測、判断、推論、提案などの機能を実現できます。特筆すべき特徴は、自己学習能力を持つことです。人間が経験を積んで知識を蓄積するように、AIも自己学習によって知識を拡大していくことができます。

出典：期待高まる国産生成AI（前編）｜NTT技術ジャーナル

AI技術は、機械学習、ディープラーニング、およびニューラルネットワークの基本的な仕組みから成り立っています。ここでは、それぞれについて説明します。

機械学習

機械学習は、人間が直接プログラミングするのではなく、大量のデータからパターンを見つけ出し、そのパターンを用いて未知のデータに対する予測や分類を行う技術です。これは、人間が経験を通じて学習するプロセスを模倣したもので、コンピュータが自己学習する能力を持つことを可能にします。

機械学習は、主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つのカテゴリーに分けられます。教師あり学習では、入力データとそれに対応する正解ラベルを用いてモデルを訓練します。一方、教師なし学習では、正解ラベルなしでデータの構造やパターンを見つけ出します。強化学習では、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する行動を学習します。

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニングは、機械学習の一種で、人間の脳の神経回路網を模倣したニューラルネットワークを用いて、複雑なパターンを抽出する技術です。ディープラーニングの「深層」は、ニューラルネットワークが多層になっていることを指します。

ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、人間の認知能力を超える精度を達成しています。また、ディープラーニングは、特徴量の自動抽出能力を持つため、人間が手動で特徴量を設計する必要がなく、大量のデータから有用な特徴を自動的に学習することができます。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の動作を模倣した計算モデルで、その基本的な構成要素は「ニューロン」です。各ニューロンは、他のニューロンからの入力を受け取り、ある閾値を超えた場合にのみ活性化（出力）します。

ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3つの層から構成されます。入力層は、外部からのデータを受け取る役割を果たし、出力層は、最終的な結果を出力します。隠れ層は、入力層と出力層の間にあり、複雑なパターンを抽出する役割を果たします。

以上がAIの基本的な仕組みになります。これらの技術は、自動運転車、音声認識、画像認識、自然言語処理など、私たちの生活のあらゆる面で利用されています。

AIはさまざまな分野で活用されています。以下はいくつかの例です。

不良品検品

キユーピー株式会社では、惣菜の原料になるカット野菜の検査装置にAIが活用されています。通常、AIに「不良品」を学習させ不良品を検出するのですが、このシステムは、「良品」を学習させるという“逆転の発想”で、「良品以外をすべて不良品として検出する」ことが可能となり、飛躍的に検査精度や現場での操作性が向上しました。

出典：キユーピー

発注

株式会社セブンイレブン・ジャパンでは、AIを活用して発注業務を行なっています。AI発注とは、AIが各店における販売動向や、天気や気温の変化予測、近隣で開催されるイベントなど曜日による影響など、全13項目のパラメーターを加味して、商品ごとの需要を予測し、店内在庫を加味した上で発注数を提案するものです。AIを導入後、発注時間を最大で 4割削減することに成功しました。

出典：Google Cloud 導入事例： 株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様｜atlax

メガネ似合い度判定

JINSは、メガネの似合い度をAIで判定する「JINS BRAIN」を提供しています。

オンライン上でメガネの試着ができ、AIが似合い度を評価し、最適なメガネを提案してくれます。

出典：JINS BRAIN

商品デザイン

伊藤園は、「お～いお茶 カテキン緑茶」のパッケージデザインを生成AIを使用して作成しました。生成AIのデザインを基にデザイナーによって作成されましたが、生成AIを使用したことで、従来のデザインとは一線を画く、鮮やかな色彩と抜群の視認性を最大限に引き出したデザインになりました。

出典：伊藤園

クレジットカードの不正検知

三菱UFJニコスは、同社が運用しているSCSKのクレジットカード不正使用検知システム「CARDSavior」にAIを導入しています。独自のAIアルゴリズム「トレンド追従型アルゴリズム」が日々変化する不正手口のパターンを自動で学習し、新しい不正の手口をいち早く検知することが可能になりました。

出典：IT Leaders 

AIは急速に進化しており、今後もさらなる発展が期待されています。倫理的な問題や技術的な課題にも目を向けながら、AIの進歩を追跡していく必要があります。

自動化と雇用

AIによる自動化が進む中、多くの業界での雇用形態が変化すると予測されています。これは、新しい職種の登場と既存の職種の変化を意味しています。AIによって単純なタスクが自動化され、人々はより創造的な仕事に集中できるようになる一方、一部の職業は減少する可能性もあります。

医療分野での進化

AIは医療分野に革命をもたらすと予測されています。診断から治療計画の策定まで、AIの活用により医療の質が向上することが期待されています。例えば、AIは高い精度で異常を検出する医療画像診断において重要な役割を果たしています。

教育分野での活用

AIは個別学習のサポートや教育プログラムの最適化に役立ち、教育の質を向上させることができます。例えば、AIチューターが学生に適切な問題を提供することで、効率的な学習を促進します。

エコシステムとしてのAI

AI技術は単独の技術ではなく、エコシステムとして発展すると予測されています。異なる分野や産業間での連携が強化され、新たなイノベーションが生まれることが期待されています。

倫理的な問題とデータプライバシー

AIの発展に伴い、個人のプライバシー保護や倫理的な問題が重要な議論となっています。データプライバシーの確保や透明性の確保が求められています。

この記事では、AIの正式名称をはじめとするAIの基本情報やAIの活用例、AIの未来について紹介しました。AIは未来の社会を変える力を持っており、私たちはその波に乗り遅れないよう知識を深めていきたいところです。また、AIは日々成長し、私たちの日常生活に深く浸透しており、今後ますます重要な存在となるでしょう。

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