AI技術が急速に進化する中、「AIはどこまでできるのか？」と疑問に感じたことはありませんか？私たちの周りには、音声認識や画像解析といったAI技術が日常的に利用される場面が増えています。しかし、これらの技術が実際にどのように機能し、どんな局面で限界があるのかは、意外と知られていません。
本記事では、AIができることとできないことを具体例や実際の活用事例を交えながら、具体的に解説します。AIの活用を検討している方はぜひ参考にしてください。
そもそもAIとは？
まず、AIとはどのようなものなのかを押さえましょう。AI（人工知能）とは、人間の知的な活動をコンピュータで再現する技術です。AIは「学習」「推論」「認識」「問題解決」といった能力を持ち、特定のタスクを効率的に行います。AIの技術は進化し続けており、さまざまな分野で活用が進んでいます。
AIの学習方法はおもに2つ
AIの学習方法にはおもに「機械学習」と「深層学習」の2つがあります。
機械学習は、大量のデータをもとにパターンを学習し、予測や判断を行う学習方法です。データの代表的な学習方法は「教師あり学習」や「教師なし学習」の2つがあります。
- 教師あり学習：AIに入力データとそのデータに対応する正解がセットになった「ラベルつきのデータ」を与える学習方法。たとえば、猫の画像に「猫」、犬の画像に「犬」とラベルを付けたデータを学習させると、AIが新しい画像の特徴を判断して「猫」「犬」のいずれかに分類する。
- 教師なし学習：AIに「ラベルのないデータ」だけを与える学習方法。たとえば、顧客の購買行動に関するデータを学習させると、データ内のパターンや関係性を自動的に見つけ出し、分類やグループ化などを行う。
一方、深層学習は人間の脳の神経細胞を模倣した「ニューラルネットワーク」を使用するため、より高度なパターン認識や推論が可能です。従来の機械学習よりも層の多いネットワークを使うことで、大規模で複雑なデータの認識も高い精度で行えます。
AIは「汎用型」と「特化型」に分けられる
AIは大きく「汎用型」と「特化型」に分類されます。汎用型AIは、人間のようにさまざまな知識やスキルをもち、幅広いタスクをこなせるAIです。一方、特化型AIは、特定の目的に特化して設計されたAIで、顔認識や翻訳などの特定のタスクを得意とします。現在、私たちが日常的に利用しているのはおもに特化型AIです。将来的には汎用型AIの開発が進んでいくとされており、ますます私たちの日常にAIが活用されていくと考えられています。
AIができることの具体例
AIができることを、具体例を交えて6つ解説します。
- 画像認識
- 文字認識
- 音声認識
- データの分析と予測
- 異常検知
- 機械制御
画像認識
AIの画像認識技術は、写真や映像の中にある物体や人物を認識し、分類できます。例として、自動運転が搭載されている自動車では、カメラを使って歩行者や障害物を認識し、安全に運転することが可能です。また、顔認識技術は、スマートフォンのロック解除や監視カメラによる個人識別に広く利用されています。
文字認識
AIはテキストを読み取り、その内容を理解して処理を行います。文字認識技術を活用することで、自動翻訳ツールや記事の要約、文章生成などが可能です。たとえば、Google翻訳は、AIが文脈を考慮して、ただ単語を変換するだけでなく自然な翻訳を提供します。また、記事作成ツールでは、AIが膨大な情報を基に新しいコンテンツを生成できます。
音声認識
AIの音声認識技術は、人間が話す言葉を分析し、テキストデータに変換します。具体例として「Siri」や「アレクサ」のような音声アシスタントは、ユーザーの音声指示を理解し、適切な返答やアクションを行うことが可能です。また、音声をテキストに変換する技術は、自動電話応答や会議の議事録作成にも活用されています。
データの分析と予測
AIは大量の過去データを解析し、未来の予測を行うことが得意です。Googleの検索アルゴリズムは、ユーザーの検索履歴やトレンドに基づいて最適な検索結果を表示します。さらに、株価予測では、AIが市場のデータを分析し、今後の動向を予測することが可能です。2016年には、囲碁AI「AlphaGo」が膨大な試合データから最適な手を予測し、人間を超える強さを見せたことでも話題になりました。
異常検知
AIは通常のパターンと異なる動きを検知し、異常を知らせることも可能です。たとえば、工場の機械にAIを導入することで、通常と違う振動や音を検知して、機械の異常や故障の前兆を察知します。監視カメラにおいても、異常な動きや行動を自動的に検知し、迅速な対応を促すシステムが開発されています。
機械制御
AIは、機械を正確に制御し、単純な作業を自動化することが得意です。工場の生産ラインでは、AI制御のロボットが、人間に代わって製品の組み立てや梱包を行い、効率的な自動化を実現しています。さらに、自動運転車や自動収穫ロボットなども、AIが機械を制御して、正確かつ安全に作業を行っています。
AIができないことの具体例
AIはできることがたくさんありますが、できないことも存在します。ここでは、できないことの具体例を解説します。
- 感情を読み取る
- 創造的なアイデアを出す
- イレギュラーに柔軟に対応する
感情を読み取る
AIは感情を持たないため、人間のように空気を察したり、感情を読み取ったりして行動に移すことはできません。たとえば、接客ロボットが顧客と会話しているとき、相手が不機嫌であることを理解して、適切な対応をすることは難しいです。共感や感情的な判断が求められる状況では、人間の対応が欠かせないと言えるでしょう。
創造的なアイデアを出す
AIは既存のデータをもとに新しいものを生み出すことは得意ですが、まったく新しいアイデアや独創的な発想を生み出すことは苦手です。たとえば、アートや音楽の分野で、AIが既存のスタイルを基に作品を生成できても、人間のように無から新しいアイデアを生み出すことは難しいとされています。
イレギュラーに柔軟に対応する
AIは、大量のデータをもとに分析・処理を行うため、想定外のイレギュラーな状況に対応することが苦手です。例として、カスタマーサポートを行うAIチャットボットにおいて、学習したデータにない想定外の質問があった場合、適切な回答を提供できない場合があります。また、データが不足している環境下では、AIの判断が曖昧になることも考えられます。
AI活用で得られる4つのメリット
AIを活用することで得られるおもなメリットには、次の4つがあります。
- 作業を効率よく進められる
- コストを削減できる
- 業務の精度を上げられる
- 人手不足を解消できる
作業を効率よく進められる
AIを活用すると、繰り返し行うルーティンワークを自動化し、作業効率をアップできます。人間が行うと時間がかかる作業も、AIに任せることで瞬時に処理でき、全体の作業時間を削減することが可能です。
コストを削減できる
AIが業務の一部を担うことで、人件費を削減できます。特に、大量のデータ処理や単純作業をAIに任せられると人間が行う必要がなくなり、コスト面でのメリットが生まれます。AI導入による自動化は、一度システムを整えれば長期的に運用コストも抑えられるため、効率的な業務運営が可能です。
業務の精度を上げられる
AIは人間以上に正確で膨大なデータを処理し、高精度な予測や分析を行うことが得意です。たとえば医療や金融業界では、AIによって診断や判断の精度が向上し、ヒューマンエラーのリスクが軽減されます。
人手不足を解消できる
AIを導入して特定の業務を任せることで、人手不足の問題を解消できます。たとえば、コールセンター業務やデータ入力といった繰り返しの業務をAIが担当すると、人間がよりクリエイティブで高度な業務に集中できるようになります。また、人手が足りない現場にリソースを効率的に振り分けることが可能になり、全体の業務効率向上が期待できます。
AIの活用事例
ここからはAIがどのように活用されているのか、7つの分野・業界での事例をご紹介します。
- 医療分野のAI活用事例
- 金融業のAI活用事例
- 製造業のAI活用事例
- 農業分野のAI活用事例
- アパレル業のAI活用事例
- 不動産業のAI活用事例
- 自動車分野のAI活用事例
医療分野のAI活用事例
医療分野におけるAIの活用事例は「AI画像診断」や「オンライン診断」が挙げられます。どのようにAIが活用されているのか順に見ていきましょう。
AI画像診断
AIによる画像診断は、X線やCTスキャンの画像を解析し、早期の病気発見を支援します。AIは膨大な過去の診断データをもとに、通常のパターンから逸脱した異常を迅速かつ高精度に検出することが可能です。2018年には国立がん研究センターがAIによる早期胃がん領域の高精度検出に成功しており、今後もますます活用が進んでいくと考えられます。（参考：国立がん研究センター）
オンライン診断
AIオンライン診断は、AI技術を使ってインターネットを通じて自宅で診断を受けられるシステムです。ユーザーが自身の症状を入力すると、AIが過去の医療データを参照し、診断結果や治療法のアドバイスを提供します。必要に応じてオンラインで医師の相談もできるうえ、病院に行く前に自分で症状を確認できる点がメリットです。
AIは24時間利用できるため、手軽かつ迅速に診断を受けられ、診断精度も高く、病院の混雑や待ち時間の削減が期待されます。
金融業のAI活用事例
金融業では「不正検知」や「融資審査」でAIの活用が進んでいます。それぞれどのようにAIが活用されているのか見ていきましょう。
不正検知
AIを活用した金融の不正検知は、膨大な取引データをリアルタイムで分析し、異常な取引や行動を自動的に検出する技術です。AIは、正常な取引パターンを学習し、不正行為に特徴的なパターンも認識可能。クレジットカードの不正使用やオンラインバンキングでの不審な取引などを迅速に検知し、リアルタイムで金融機関に警告を発します。
AIは高精度かつ迅速に不正行為を発見でき、被害を防げるだけでなく、手動監視に比べてコスト削減にもつながるメリットがあります。
融資審査
AIを活用した融資審査は、申請者の信用力や返済能力を自動で評価し、融資の可否や条件を迅速に判断するシステムです。AIは過去のクレジット履歴や収入、支出パターンを分析し、債務不履行のリスクを予測するため、審査時間が大幅に短縮され、数分以内で結果を得られます。
また、従来の方法では考慮されなかったSNSやオンライン行動データも分析対象に含められることで、公平かつ精度の高い審査を実現できる点も特徴です。七十七銀行やGMOあおぞらネット銀行などはAI融資審査を導入していることを表明しています。
製造業のAI活用事例
製造業におけるAIの活用事例は「異常検知」や「人員配置の最適化」が挙げられます。どのようにAIが活用されているのか順に見ていきましょう。
異常検知
AIによる異常検知は、製品の検品や生産設備のトラブル検知に役立っています。特に検品作業は、人の目で行う以上、どうしても確認ミスが発生してしまうことがありました。AIを活用すると工場のライン上でAIが画像やセンサーのデータを解析し、異常があれば即座に警告を発するため、すぐに気づくことが可能です。よって、人的ミスの防止や設備の故障・事故の前に早期対応が可能になり、生産効率の向上につながります。
人員配置の最適化
AIは生産工程のデータをもとに、適切に人員配置を提案することが可能です。従来は、ベテランの従業員が経験をもとに生産計画を立てることが多くありました。AIを活用すると、複雑な作業ラインでも、AIが各工程に必要な人数やスキルを分析し、最適な配置を導き出します。生産計画の策定にかかる時間や労働力の無駄遣いがなくなるため、生産性の向上に期待できます。
農業分野のAI活用事例
農業分野では「農薬の自動散布」や「ロボットによる自動収穫」でAIの活用が進んでいます。どのようにAIが活用されているのか順に見ていきましょう。
農薬の自動散布
AIを活用した農薬の自動散布は、ドローンや農業機械に搭載されたAIが農地の状況をリアルタイムで解析し、必要な箇所にだけ効率的に農薬を散布する技術です。AIは植物の健康状態や病害の進行状況を画像解析で把握し、ピンポイントで適切な量の農薬を自動散布します。この技術を活用することで、過剰な農薬使用を防ぎ、環境への負担を軽減しつつ、農薬コストも削減できます。
また、常に農地をモニタリングできるため、病害の早期発見が可能となり、収穫量の向上にもつながります。
ロボットによる自動収穫
AIを活用したロボットによる自動収穫とは、農業における収穫作業を自動化する技術です。AI搭載のロボットがカメラやセンサーを使用して作物の成熟度をリアルタイムで認識し、収穫に適したタイミングを判断します。収集したデータをもとにロボットは自動で作物を摘み取り、効率的かつ精密に収穫を行うため、作業時間の短縮とコスト削減が実現し、作物の品質向上にもつながります。
自動収穫技術は農業の人手不足問題を解決し、持続可能な農業を支える重要な技術として注目されています。
アパレル業のAI活用事例
アパレル業におけるAIの活用事例は「顧客の性別や年齢の解析」や「3D自動採寸」が挙げられます。どのようにAIが活用されているのか順に見ていきましょう。
顧客の性別や年齢の解析
アパレル業界では、AIを活用して店舗に入店した顧客の性別や年齢を解析するシステムが導入されています。店舗入口に設置したカメラからデータを取得し、分析する仕組みです。得たデータをもとに、いつどの年代がどのくらい来店するのかなどを把握することで、人数配置やマーケティング戦略に活かせます。顧客満足度の向上と売上の増加が期待できる事例の一つです。
3D自動採寸
AIを活用した3D自動採寸は、顧客の体型やサイズを正確に把握する技術です。このシステムでは、AI搭載のボディスキャナーが顧客の体をスキャンし、赤外線やレーザー技術を用いて高精度の寸法データを収集します。スキャンされたデータはAIによって解析され、身長やウエスト、ヒップなどのサイズ情報が生成されます。正しいサイズがわかることで、顧客は自分に合った服を簡単に選ぶことが可能です。購入後のサイズ交換や返品が減少するため、業務削減にも役立ちます。
3D自動採寸は、採寸の精度向上や効率化、パーソナライズを実現し、顧客満足度を高める技術として注目されています。
不動産業のAI活用事例
不動産業では、「不動産価格の自動査定」や「チャットボットでの物件管理」などでAIの活用が進んでいます。が挙げられます。具体的な事例を確認していきましょう。
不動産価格の自動査定
AIを活用した不動産価格の自動査定は、物件の市場価値を迅速かつ正確に評価する技術です。エリアや築年数、間取りなどのデータを入力することで、大まかな物件の買い取り価格を瞬時に算出でき、三井のリハウスや東急リバブルを始めとした多くの不動産会社で導入されています。
従来の査定方法は専門家の経験に依存しているため、時間がかかり、主観的な判断が入りやすい部分がありました。AI査定は過去の取引データや地域の市場動向、物件の特性、周辺環境などを収集し、価格に影響を与える要因を特定します。その後、新しい物件情報をもとに市場価格を短時間で予測する仕組みです。顧客が店舗に出向くことなく具体的な価格がわかるため、顧客満足度の向上につながっています。
チャットボットでの物件管理
不動産業務では、AIチャットボットが物件管理を24時間365日サポートするシステムも活用されています。管理人が常駐しているマンションでなくても、住人がいつでも気になったことを問い合わせできるため、顧客満足度の向上につながります。管理人にとっても問い合わせ対応にかかる時間を削減できるメリットがある事例です。
自動車分野のAI活用事例
自動車分野におけるAIの活用事例は「自動運転」や「ドライバーの運転診断」が挙げられます。具体的な事例を確認していきましょう。
自動運転
自動車分野では、AIを活用した自動運転技術が注目されています。車に搭載されたセンサーやカメラが周囲の障害物や交通状況を認識し、AIが解析して適切な運転操作を行うというものです。
自動運転技術は国際自動車技術者協会（SAE）が5つのレベルに分類しています。現在実用化が進んでいるのは、ドライバーがいつでも運転に戻れる状態であれば、高速道路などの決められた状況下ですべての運転を自動化できる「レベル3」です。自動運転技術の精度が上がり、条件なくすべての運転操作を自動化できる「レベル5」まで活用が進めば、交通事故防止やドライバー不足に悩んでいる運送業の課題解決などにつながると期待されています。
ドライバーの運転診断
ドライバーの運転診断とは、センサーやカメラなどから行動をAIがリアルタイムで分析し、危険運転のリスクを検知するシステムです。たとえば、急ブレーキや急加速の頻度、急なハンドル操作、速度違反などのデータを収集して運転パターンを解析し、安全性スコアを提供します。リアルタイムでフィードバックできるため、危険な運転をしている場合には警告音を鳴らす、通知を出すなどで事故のリスクを減らせます。
AIの発展で未来はどうなる？
私たちの生活に着実に普及しつつあるAI。今後は特化型AIだけでなく、汎用型AIの発展も進んでいくとされており、ますますAIが身近なものとなっていくと予想されます。AIがさらに発展していくことで、私たちの未来はどのように変化していくと考えられるのでしょうか。ここでは、株式会社日本総合研究所先端技術ラボの研究レポートをもとに、今後予想される変化についてご紹介します。（参考：汎用AIの現状と展望 - 実現への見通しと社会への影響 - ｜株式会社日本総合研究所先端技術ラボ）
AIと人間の役割分担が進む
AIの発展により、人間とAIの役割分担がさらに進んでいくと予測されています。定型的でルーティーン的な作業はAIが担い、人間はより創造的な業務や感情を必要とする分野に集中できるようになります。よって、人手不足の解消や人件費の削減が進んでいくでしょう。
また、専門的な知見が必要とされる対人業務では、さらに信頼関係構築の重要度が増すと考えられています。どのようなことでもできる汎用AIが一部の業務を代替できるようになり、人間は顧客の信頼を得ることに注力できるようになるためです。付随して、AIが対応できる仕事であっても、「AIではなく人間が行っている」ということへの価値が上がることも予想されます。
パーソナライズが可能になる
AIの進化により、個別事例に応じてパーソナライズされたサービスの提供がますます進むと考えられます。汎用型AIは特化型AIとは異なり、複数の能力を組み合わせて動作を行うことが可能です。これまでもユーザーの嗜好や行動履歴を学習して、商品やサービスを提案していましたが、より柔軟に複数のサービスを組み合わせたカスタマイズが実現すると予想されています。
AIを活用する前提でのコミュニケーションになっていく
未来においては、AIが日常的に活用されることで、コミュニケーションの形態にも変化が見られるでしょう。たとえば、企業の資料や広告は、AIが解析しやすいような形式で作成されることが増え、AIが情報を収集・分析してユーザーに提示する場面が増えると考えられます。AIが対話に加わることで、人とAI、あるいはAI同士のコミュニケーションが標準化される時代が来るかもしれません。
まとめ
AIは現代社会においてますます重要な役割を果たしており、私たちの生活や仕事に大きな変革をもたらしています。AIはできることが多く、業務の効率化やコスト削減、人手不足の解消など、企業や個人に大きな利益をもたらす一方で、感情の理解や創造的なアイデアの発想といった領域ではまだ人間に及びません。
今後もAIは発展し続けることが予想されますが、その中で人間の役割が完全に消えることはないと言えます。むしろ、AIをうまく活用することで人間の仕事の価値が高まり、新しい可能性が広がるでしょう。
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