【AI時代】これだけは知っておきたい基礎知識と活用事例とは？

こんにちは、YUKARIです！

近年のAIの目まぐるしい発展は言うまでもなく、常に私たちの予想を遥かに上回るスピードで、日々新たな技術の進歩が進んでいます。

ただ皆さんの中には、「興味はあるけど難しくてとっつきにくい」と思う方もいらっしゃるのではないでしょうか？

専門用語が多く、また普段聞き慣れない言い回しも多かったりして、つい敬遠してしまいますよね。

しかし、あなたが苦手だと感じていることは、きっと周囲の人も苦手に思っています！笑

新しい知識やスキルを習得して周りに差をつけると言うのは、

自分の収入を上げたり、今後仕事でAIツールを活用するような場面でも必ず生かせますので、ぜひ参考にしてくださいね。

AI（人工知能）とは

AIとは、人工知能を意味する「Artificial Intelligence」の略であり、人間の知能をコンピュータが人工的に再現する技術のことを指します。

生成AI（ジェネレーティブAI）との違い

従来のAIが決められたデータの中から適切な答えを探し出すのに対し、生成AIは学習済みのデータに基づいて、新たにオリジナルコンテンツを生成することができます。

たとえば、生成AIの中でも近年注目を集める「Chat GPT」は、与えられたテキストの指示に対して自然言語を生成する「テキスト生成AI」にあたります。

AIにはどんな種類がある？

AIは、タスクの幅によって「特化型AI」と「汎用型AI」の2種類に分けられます。

それぞれの特徴を解説します。

特化型AI（ルンバや自動運転）

「特化型AI」とは、その名の通り、特定の領域においてタスクをこなすことに特化したAIのことです。

特化型AIはすでに社会で広く浸透しており、以下のような例が挙げられます。

身近なものだと、お掃除ロボット「ルンバ」や、人を検知して風を流すエアコンなんかも「特化型AI」ですね。

汎用型AI（例えるならドラえもん）

「汎用型AI」とは、特定のタスクに限定することなく、様々な領域にわたってタスク処理が可能なAIのことです。

一番想像しやすいのが、ドラえもん。

汎用型AIは、人間の脳と同等かそれ以上に処理能力がある超優れものAIで、残念ながらまだ実用化にはいたっていません。

つまり、現在社会で実現しているAIは、すべて「特化型AI」ということになります。

AIを支える2つの学習方法

いったい、AIはどのような分析技術を用いて学習しているのか、気になったことはありませんか？

ここでは、皆さんも耳にしたことがあるであろう「機械学習」と「ディープラーニング」の2つの分析技術について解説します。

できるだけ分かりやすく、簡潔にお話ししていきます（＾O＾）

機械学習

機械学習は、大量のデータからコンピューター自ら学習を行い、データのルールやパターンを導き出す技術のこと。

機械学習には、さらに以下3つの学習方法があります。

正解データを与える【教師あり学習】

「教師あり学習」は、教師となる「正解データ」をAIに与えてデータを学習させる方法です。

この学習法を教師（正解データ）と生徒（AI）の関係になぞらえたことから、こんなちょっと変わった名前がついています。

例：画像認識システムを使い「良品」と「不良品」を分けるなど

正解データを与えない【教師なし学習】

「教師なし学習」は、AIに「正解データ」を与えずに学習させる方法です。

AI自ら、大量のデータの中からパターンや特徴を見つけ出します。

例：ECサイトでユーザーの好みの傾向をつかみ、おすすめする「レコメンド機能」など

AI自身が試行錯誤を繰り返す【強化学習】

「強化学習」は、明確なデータを与えられていない状態からAI自身が試行錯誤を繰り返し、最適な結果を学習していく方法です。

将棋AIや囲碁AI、お掃除ロボットなどを想像していただくと、イメージが膨らみやすいかもしれません。

たとえばお掃除ロボットは、部屋の中を掃除をしながら「多くのゴミを効率的に回収できるルート」を学習することで、

継続的に「より価値のある」最適な方法を選択できる点が強みです。

深層学習（ディープラーニング）

「ディープラーニング」は機械学習の一種ですが、

人間の脳神経回路を模した「ニューラルネットワーク」をベースにして

従来よりはるかに高精度で難しい分析が可能になった点が、機械学習との大きな違いです。

たとえば、ディープラーニング技術の発展によって

下記のように複雑で膨大なデータを必要とするタスクも、短時間で分析・処理が可能となり、AI活用の分野に革新をもたらしました。

【最新】AIが活躍する分野とは？4選を紹介

【医療・介護】高度な医療技術や医療機器に

医療・介護業界では、医療技術や医療機器など、幅広いシーンでAI技術が活用されています。

AI技術の導入で、病気の見逃しや早期発見が可能となり、

人の目では見落としてしまうような小さな異変の検知も、高精度で実現できるようになっています。

また、癒し効果のある会話ロボットが

高齢者施設や介護施設などでリハビリに活用されていたり、介助用ロボットで介護者をサポートする事例もあります。

【物流】2024年問題に象徴される深刻な人手不足に

物流業界は深刻な人手不足に陥っており、

ドライバーの長時間労働や高齢化など多くの問題を抱えています。

そのため、主に人手不足を解決し、業務の効率化を進めるためのAI活用が多くみられます。

特に現段階では、トラックドライバーの人材不足が懸念される「2024年問題」に対し、AIの力でどこまで解決できるのか？が注目のポイントです。

【製造業】不良品検品や安全面の確保に

製造業において、AIに強く求められることといえば、安全面を最優先にした作業の効率化や品質の均一化です。

不良品検品など、人力では負担の大きい作業も、

AIの導入によって24時間体制で取り組むことができ、人件費のコスト削減にもつながります。

【小売】業務効率化と新たな顧客体験の向上に

AIアシスタントによる接客や商品の提案、セルフレジなど、

皆さんの生活でも一番身近にAIの活躍を感じられるのが小売業界ではないでしょうか。

コロナ禍によって、AIによる非接触ツールや無人店舗の導入が格段に増えましたよね。

企業からすれば、新たな切り口で顧客体験の向上が期待できたり、

消費者に一定のクオリティを提供できるなど、AIが購買行動を促す役割まで果たしています。

まとめ｜AIは常に進化中、まずは生活の中でアンテナを張ろう

「AIに興味はあるけど、難しくてとっつきにくい」と感じる方に向けて、AIの基礎知識と活用事例について解説しました。

記事を読む前より、AIを少しでも身近に感じていただけたでしょうか？

いまは気軽にYouTubeで何でも学べる時代なので、

AIについて気になった方は、色々見てみるのもオススメですよ〜！

参考までに、AI初心者の方でも見やすい動画をピックアップしたので載せておきます。

孫 泰蔵さんは、ソフトバンクグループの創業者である孫 正義さんを兄にもち、連続起業家として活躍されている方です。

「人間はAIに仕事を奪われるのか？」といった、

多くの人の関心があるであろう話題についてもかなり分かりやすく話していますので、気になる方は見てみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました（＾＾）♪