人工知能(AI)とは-メリット・デメリット、事例を紹介

人工知能(AI)のメリット・デメリットを5つの事例と共に紹介します

現在、AIという言葉は身近に聞かれるようになりましたが、その本質や仕組みを理解している人はどの程度いるのでしょうか。多くの人が「なんとなく理解している」という状況であると考えられます。本記事では、AIという言葉の意味や定義、導入のメリット・デメリット、そして事例について詳しく解説します。

AIとは何か

人工知能(AI)のメリット・デメリットを5つの事例と共に紹介します

AIは、Artificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)の略称であり、Artificialは「人工的な」、 Intelligenceは「知能や知性」という意味を持ちます。ただし、AI(人工知能)の定義は明確で厳密なものではありません。
時代の流れに従って、研究者たちの捉え方も変化している現状があります。全体的に「人間のような知能を持っている」という点が共通しており、AIは自ら学習することが大きな特徴とされています。

AIの進化と現在の状況 

人工知能(AI)のメリット・デメリットを5つの事例と共に紹介します

AIはどのように進化してきたのか、また現在のAIがどのような能力を持っているのか、詳しく見ていきます。

AIの誕生

AIは、1950年にイギリスの数学者アラン・チューリングが提言した「機械は考えることができるのか」という問いに関連しています。
そして、1956年にはアメリカで開催されたダートマス会議で、数学者のジョーン・マッカーシーが「人工知能は、人間のように考える機械である」と提唱し、これがAIの起源とされています。

第一次AIブーム(1960年~1970年代前半)

当時は明確なルールのもと「推論」と「探索」をするAIが研究されました。
推論は、人間の思考プロセスを記号で表現し、実行しようとすることを指します。
一方探索は、目的となる条件の解き方を場面分けして探し出すことを指します。
ただし、AIが処理できるのは簡単なゲームのようなものに限られ、「トイ・プロブレム」と表現されました。

この時代のAIとして注目されたのは、1966年に開発された「イライザ」とよばれる言語処理プログラムで、短い文章で指示するとまるで会話をしているような反応(結果)が返ってくるものでした。
現代のiPhoneに使用されている「Siri」の起源でもあります。

第二次AIブーム(1980年代)

1980年代には、「エキスパートシステム」と呼ばれる、人工知能に知識をルールとして教育し、問題解決させる技術が実現しました。これが第二次AIブームのきっかけとなりました。

人が問題に直面した時、これまでの経験や知識をもとに解決法を考えますが、エキスパートシステムはこれをAIで再現し、さまざまな知識ベースから理論に基づいた推論で正しいと思われるデータを導きます。

例えば、通販サイトの閲覧履歴からおすすめ商品が表示されたり、日頃よく見ているネット情報のテーマに近い話題が頻繁に表示されたりするのは、エキスパートシステムまたはこれに類似したアルゴリズムによるものなのです。

第三次AIブーム(2000年代後半~現在)

現在は、機械学習の実用化が進み、深層学習の登場によって起きた第三次AIブームの真只中にいます。
コンピュータの計算能力の向上や膨大なデータの活用が可能になったことが、AIの技術革新を大きく進めた原因です。
また、機械学習の実用化と深層学習の登場も大きな要因となっています。

機械学習

機械学習とは、入力されたデータから、ルールやパターンを見つけ、導き出したデータにあてはめて識別や予測ができるアルゴリズムを自動的に構築するものであり、人が学習の仕組みをコンピュータで実現するものです。
2010年以降、計算能力の向上とともに、膨大な情報を扱うことができるようになり、機械学習の実用化が進んでいます。

深層学習(ディープラーニング)

深層学習とは、機械学習の一種で、データの背景にあるルールやパターンを発見するために、多層的(ディープ)に考える画期的な方法です。
人間の神経組織をモデルにして開発されたニューラルネットワークというアルゴリズムを多層的に連結することで、画像認識などの深層学習より前の機械学習では難しかった処理も高い精度で実行できるようになりました。

また、AI研究の権威であるレイ・カーツワイル氏は、次のように技術革新の展望を指摘しています。

  • 2029年にAIが人間並みの知能を備える
  • 2045年に技術的特異点(シンギュラリティ)が訪れる

現在のAI技術

AIが登場したことで私たちの日常にはどのような変化があったのか。代表的な事例を紹介します。

自動翻訳

AIを用いた言語翻訳技術は、驚異的に進化しました。
深層学習の登場により、より自然で人間が話している言葉に近い翻訳が実現されています。
スマートフォンに話しかけるだけで翻訳言語でAIが話したり、ボタン1つで外国語のウェブサイトを日本語に変換できたりと、身近なところで使われています。

レグテック(金融規制対応)

「レグテック」とは、金融機関で導入されているAI技術の一種です。
このシステムは、過去に起こった不正なパターンを学習したAIがリスクを監視しているもので、クレジットカードの不正利用チェック、オンライン上での本人確認(eKYC)、マネーローダリング対策(MLC)など、幅広く不正対策に活用されています。

AIのメリットとデメリット

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AIのメリット

AIを導入するメリットについて解説します。

1.労働不足の解消

AIは人間より得意とする作業が多くあります。AIが得意とする作業を人間に置き換えることで、労働力不足の解消になります。
日本などの労働力減少が懸念されている国では、AIの活躍が一層加速していくことが期待されています。

2.生産性の向上

AIを活用すれば、低コストかつ少ない時間で、多くのアウトプットを産出することができます。
とくに単調で同じ動作が繰り返される作業には、AIの生産性の方が優れている場合が多いです。

3.コスト削減

今まで人間が行ってきた定型作業をAIに置き換えることで、労働者を減らすことができるため人件費の削減につながります。

4.社会安全性の向上

人間の代わりにAIを活用することで、危険が伴う業務や人間が立ち入ることの出来ない場所での作業が可能になります。
また、インフラの劣化や機械の故障を自動的に検知するAIを活用することで、事故の防止にもつながります。

AIのデメリット 

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AIを導入した場合に起こるデメリットについて解説します。

1.雇用の減少

今まで人間が行っていた定型の業務をAIに置き換えることにより、雇用の減少が懸念されています。
しかし、AIの導入により今までにない新しい職種が生まれることも想定されており、逆に雇用が増える可能性もあります。

2.セキュリティリスク

AIは膨大な有益情報を保有しているため、外部からのハッキングなどによる情報の流出が懸念されます。
そのため、セキュリティ面でのリスク対策が重要な課題となります。

3.リスクマネジメントにおける問題

AIの導入が増えると、問題が生じた場合にはトラブルも大きくなります。
専門家であれば、問題の影響範囲を予測できますが、素人には難しいため、限定的な導入による試験運転が必要です。
また、自社で対応するのではなく、AIリスクを管理するコンサルティングサービスを利用することも良いでしょう。

4.一時的なコストの増大

AIの導入を検討する企業にとって、大きなデメリットとなるのは一時的なコストの増加です。
AIが本領を発揮するには、業務フロー全体を見直す必要があり、システムの基幹から利用サービスを切り替えるとなれば相当の期間とコストがかかります。

長い目で見れば、人件費やコストの削減が実現できるものの、導入初期投資には膨大な資金が必要になる点に注意が必要です。

AI活用事例6選

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実際にAIが活用されている事例を6つ紹介します。

事例1 | マーケティング

大手クレジット会社では、300万人以上の会員が利用するキャッシングリボのデータを分析し、利用率の上位者にDMを送信する施策を実施しました。その結果、DMに対する反応率は2倍になり、購入者が増加しました。しかし、経理処理の量が膨大になってしまったため、AIを活用することで専門知識が必要な勘定科目の選択を自動化し、増員することなく対応できました。

事例2 | 営業

保険会社では、AIを用いた顧客への保険提案を実施しています。

デバイスを用いて顧客から受け取った情報や保険の加入状況を基にその顧客のニーズに合った保険内容を提案することができます。経験年数に関わらず、顧客のニーズを満たす保険を提案できるため、確実な受注向上が見込まれました。

事例3 | 不良品検知

大手食品メーカーでは、製造ラインにAIを活用し、不良品の検知を自動化しています。製造ラインを流れる材料をカメラで撮影し、不良品を見分けるAIによって高い精度で不良品を検知できるようになりました。特に食品では、不良品混入は社会的リスクが大きいため、AIによる正確な検知システムは非常に重要でした。

事例4 | 設備管理

ある機械工場では、製造時の温度、湿度、圧力などのデータから、設備の異常をAIが検知するシステムを導入しました。正常なデータを学習させ、そのデータ情報との乖離から、設備の異常を検知するという仕組みで非常に高い精度を誇っています。また、24時間365日休むことなく稼働できるのも大きなメリットです。

事例5 | 経理事務

ある中小企業では、クラウド会計ソフトを導入し、経理業務をAIによって徐々に自動化しています。
経理業務はある程度の専門知識を必要としますが、入出金データを取り込めばAIが自動的に勘定科目を選択して表示するため、初心者でも扱うことが可能です。
また、手書きの文字を直接読み取るOCR技術によって、手書きの伝票を直接読み取って仕訳を起票するというサービスもあり、自動化がどんどん進んでいます。

事例6 | 確認業務

まとめ

AIは人間のような知能を持ち、考えて実行や判断ができるシステムです。膨大なデータを自ら学習し、精度を上げていくことも可能です。AIの導入で業務の効率化や生産性の向上など大きなメリットが得られる一方で、今後の雇用について「仕事がAIに奪われる」とネガティブに捉えがちです。しかし、AIは業務を効率化するだけでなく、人間が起こすミスの防止にもとても役立ちます。
AIができることはAIに任せて、人間にしか出来ない分野を掘り下げて業務を遂行する方が何十倍も効率的ではないでしょうか。
AIの情報を正しくキャッチして、うまく共存していくことが飛躍的な効率化を目指すカギとなるでしょう。