AIとはどんなもの?
AIとは「Artificial Intelligence」の略です。定義は研究者により細かい違いがありますが、どれも人間の脳に似せて作られているのです。そして自力で思考することで活動をするコンピューターです。
AIは主に2種類がある
AIには大きく分けて特化型と汎用型があります。特化型とは特定の目的を達成するために、学習や処理を行うシステムを意味しています。
一方で汎用型とは人間の脳のような高い思考力を持っていて、様々な役割をして課題を処理することができるシステムになっています。
AIの仕組みについて
大量のデータから特徴や法則を抽出したうえで、これをもとにしてタスク実行をするのがAIの役割です。
特徴や法則を抽出するためのデータは、教師データと呼ばれています。そして判定対象のデータを教師データから得た特徴や法則と照合をして分析を行うことになるでしょう。
機械学習やディープラーニングとの違いは?
機械学習とディープラーニングのどちらもAIを構成する要素のひとつです。これらは判別をするためのモデルを生成する手法でしょう。
機械学習というのは、人間が定義した特徴や法則を事前に学習させることにより、人間と同じような判別をする技術のことです。
ディープラーニングとは機械学習の手法のひとつです。ニュートラルネットワークを用いて、機械が特徴や法則を抽出して判別を可能にする技術のことを言います。
様々なAI技術の活用事例

AI技術は既に様々な場面や環境にて使われています。いくつかのケースを詳しくお伝えしていきましょう。
画像認識
AIは画像の特徴を学習して分析することができます。例えば何が映っているのかを判別して情報を読み取るのも可能でしょう。
このうえで大量のデータを学習して精度を向上させられるのです。システムへのログインや車の自動運転、署名の識別や自動レジなどにもこのAIの技術が使われているのが現状でしょう。
音声認識
AIの音声認識には2通りのものがあります。1つはAIが人間の音声を認識して文字に変換する技術。2つ目はAIが音声を用いて人間に対応する技術です。
これらを活用している事例についてはAIが人間の音声を認識するものとして、文字起こしや議事録の自動作成、コールセンター業務の品質評価などがあります。
一方のAIが音声を用いて人間に対応するものは、音声アシスタントやカスタマーサポート対応などが事例としてあるでしょう。
分析と予測
AIでは過去のデータを大量に分析して、今後の傾向を予測できるものもあります。このうえで最も効果的な結果を出すパターンの策定ができるでしょう。
これに対しては、天気予報や売上予測をもとにした生産数の決定、そして機械の整備計画などの場面で活用されているのです。
他の場面でも人間をサポートするために、分析と予測ができるAIを活用しているケースが増えているのが現状でしょう。
産業別のAIの活用事例
AIの活用の仕方は産業により違いがあります。では、いくつかの業種でのAIの活用事例について詳しくご説明していきましょう。
製造業
製造業ではAIを活用して需要予測する事例が増えています。需要予測すると製造や供給数を最適化することができるでしょう。
時期や条件によって売れ行きが変わるものもあるため、予測が正確ではないと廃棄やコストアップにつながるケースもあるのです。でも需要予測により、出荷や輸送時のコストを最適化するのも可能になるでしょう。
農業
農業の分野では、農作物の生育から出荷までのデータを活用したうえで、数週間先の生産量をAIが予測することが行われています。
生育状況の把握は過去のデータからできる内容でしょう。ここでも需要予測のためにAIが活用されていて、納品先と連携して納品の予定や予約そして生産量の調整などを行えます。これにより廃棄や不足のようなことを軽減できるでしょう。
金融業
金融業では、クレカの不正検知やクレカ詐欺の防止にAIが活用されています。顧客が日常と違う行動をしたり、不明瞭な流れで買い物をしたりすると、AIによりカード決済が停止する仕組みもあるのです。
更には顧客離れを予測して、対策を打てるメリットもあるでしょう。お金の動きから取引金融機関を変えようとする試みを察知すると、顧客に対して説得を人間がすることもできるでしょう。
まとめ
AIを活用したいと思う場合には、どのような場面でどう活用するかを事前にリサーチをして決めることが必要になります。
それぞれのAIにより得手不得手があると理解できると、使う場面に対して判断をすることが可能になるでしょう。
実際に上手く活用できるようになると、生産性が向上して効率よく仕事ができることが期待できるのです。