2023/07/14
近年多くの企業で導入され、活躍のフィールドを拡大させている、AI（人工知能）。
このAIが、現在私たちのとても身近なところで利用されていることは、既にご存知ではないでしょうか。
ITの進化によって、AIを搭載した製品やサービスは、次々と登場しています。
業界や業種により、AIはさまざまな利用法があります。
本記事では、AIの基本から、研究分野と活用事例を徹底解説していきます。
AIに興味のある方やAI開発をご検討されている方には、ぜひご一読いただきたい内容となっています。
目次
｜AI（人工知能）とは？
AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」といいます。
人の知的な振る舞いの一部に対し、適切なモデルを採用し、人工的に再現したもののことです。
そして、モデルの中には、学習・推論・問題解決・認識・言語処理などのタスクを実行する能力などが備えられています。
AIはデータとアルゴリズムに基づいて学習し、経験を通じて改善を行うことができます。
機械学習やディープラーニング（深層学習）といった技術を利用して、AIはパターンやルールを自動的に抽出し、新しい情報に対して予測や
判断を実行します。
AIの応用範囲は非常に広く、自然言語処理・画像認識・音声認識などから自動運転車、医療診断支援や金融取引予測など、
さまざまな領域で活用されています。
AIの発展は急速であり、常に新しい進歩がなされています。
しかし、AIはまだ限定的なタスクへの特化能力のみ保有することが多く、人のような汎用的な知能を完全に模倣するという目標までは、
現状不完全な一面もあります。
｜AIの主な研究分野
ひとくちにAIといっても、研究分野は多岐にわたります。下図は、AIの代表的な研究分野をマップで表したものです。
AIは日々進化しており、基礎から応用までできることが増えてきています。
AIの主な研究分野として代表的なものに、以下の8つが挙げられます。
・自然言語処理
・データマイニング
・画像認識
・音声認識
・アルゴリズム
・機械学習
・感情分析
・推測・予測
上記8つの研究分野について、それぞれ詳しく説明していきます。
｜自然言語処理
自然言語処理とは、英語で「Natural Language Processing」といい、NLPと表現されることもあります。
これは、コンピュータが人の自然言語を理解して、生成・処理するためのAIの研究分野のことです。
自然言語とは、人が日常的に使う言語のことであり、例えば英語や日本語などもそれに含まれています。
自然言語処理の目的は、人間の言語をコンピュータが理解しやすい形へと変換し、さまざまなタスクを実行することです。
具体的なタスクとして、テキストの自動要約や機械翻訳、文書分類や感情分析、質問応答システムや会話エージェントなどがあります。
自然言語処理の手法は、コンピュータがテキストを理解するための言語モデルやアルゴリズムを開発することにクローズアップしています。
単語の分割などの形態素解析や品詞タグ付け、文法構造解析、意味解析やディープラーニングなどの機械学習アプローチが活用されます。
｜データマイニング
データマイニングとは、膨大なデータから有用な情報やパターンを抽出する技術のことです。
データマイニングは、統計学や機械学習、データベースの知識を活用し、データの中に埋もれた情報や傾向を発見することで、ビジネス上の洞察や
意思決定の支援に活用されています。
データマイニングの目的は、大規模なデータセットから価値ある情報を見つけ出すことにあります。
データマイニングの手法として、クラスタリングや分類、回帰（変数間の関係を推定する）や関連性分析、異常検知などがあります。
具体的には、顧客の購買履歴データから優れた顧客セグメンテーションを行う、マーケットでの傾向や顧客の好みを予測する、金融機関が不正行為を
検出するための取引データの分析などが挙げられます。
｜画像認識
画像認識は、コンピュータがデジタル画像を解析し、その中に存在するオブジェクトや特徴を識別するための技術のことです。
コンピュータビジョン（画像情報をコンピュータに取り入れて処理し、必要な画像情報を取り出す技術）の一部であり、
AIが視覚情報を処理する能力を開発するための取り組みとして位置づけられています。
画像認識の目的は、AIが画像の中に存在する物体やパターンを識別し、クラス分類や物体検出、セグメンテーションなどのタスクを実行することです。
具体的な例として、画像内の顔認識や道路標識の識別、医療画像の解析などが挙げられます。
画像認識の手法には、機械学習やディープラーニングの技術を採用しています。これらの手法は、大規模な画像データセットを利用して、モデルを
トレーニングし、画像内のパターンや特徴を学習します。
AIの学習方法については、以下の記事で解説していますのであわせてご覧ください。
▶️あわせて読みたい：【AIについて学ぶ】AIの学習方法と学習の流れを徹底解説！
｜音声認識
音声認識とは、コンピュータが音声データを解析し、話者の言葉をテキストに変換するための技術のことです。
音声認識の目的は、人間の音声をコンピュータが理解できる形に変換し、テキストとして解釈することにあります。
これにより、音声コマンドの認識や音声対話システム、音声翻訳などの幅広いシステムやアプリケーションで利用されています。
音声認識は以下の4ステップを経て行われます。
1. 録音した音声の特徴量を扱いやすいデジタルデータに変換（音響分析）
2. 特徴量を事前に学習したデータと照らし合わせ音素（音波の最小単位）を抽出する（音響モデル）
3. 特定された音素を発音辞書と連携して単語として組み立てる（パターンマッチ）
4. 単語の繋がりを調べより正確な文章を組み立てる（言語モデル）
具体的な例としては、Amazon、Google、LINEが発売しているスマートスピーカーがこれにあたります。
｜アルゴリズム
アルゴリズムとは、コンピュータにおいて何らかの計算を行う場合のやり方や手順を示します。
コンピュータはいくつもの簡単な選択肢を折り重ねることにより、複雑なプログラムを構成しています。この選択肢に該当するのがアルゴリズムです。
AIは膨大なデータの処理や分析を行うために、データからパターンや特徴を発見します。そして、これらを表現するためのモデル構築を行いますが、
その役割をこのアルゴリズムが担っているのです。
アルゴリズムは下図にある3つの基本構造で処理されます。
これらの構造からアルゴリズムは、計算の効率性・正確性・信頼性などの要素を考慮した上で設計されます。
そして、優れたアルゴリズムは最適な解決策を提供し、問題のサイズや入力の種類に関係なく、総じて高いパフォーマンスを発揮します。
｜機械学習
機械学習とは、コンピュータがデータから学び、パターンや規則を抽出するための一連の技術のことです。
機械学習は、AIが物事を学習するための機能であり、AIの中核を作る作業となります。
主な目的は、データのパターンや特徴を抽出し、それを利用して新たなデータに対する予測や判断を行うことにあります。
機械学習については、以下の記事で詳しく解説していますので気になる方はご覧ください。
▶️あわせて読みたい：【AIについて学ぶ】AIの学習方法と学習の流れを徹底解説！
｜感情分析
感情分析は、テキストや音声などの情報から、話者の感情や意見を抽出・分析するための技術のことです。
感情分析は、自然言語処理の一部として位置づけられています。
感情分析の目的は、テキストや音声データからポジティブ・ネガティブ・あるいは中立といった感情を特定し、それを定量化することにあります。
具体的な応用として、ソーシャルメディアの投稿やレビューの分析、顧客の意見やフィードバックの抽出、製品やサービスの評価などが挙げられます。
｜推測・予測
推測と予測とは、AIの研究分野において重要な概念のことを指します。
推測は、与えられた情報やデータから新しい情報を導き出すプロセスのことです。
分類や識別をしたいデータを、「学習」で生成しておいた「推論モデル」に当てはめて、その結果を導きます。
たとえば、「富士山」の特徴の組み合せパターンから作られた推論モデルがあるとします。
未知の写真から、その特徴を抽出し、「推論モデル」にその特徴を照合します。
そして、上記の推論モデルが、最もその特徴パターンに近いと判断すれば、「富士山」という推論結果を出力します。
予測は、将来の出来事や結果を推測するプロセスのことです。
既知のデータやパターンをもとに、未知のデータや将来の状況に対する結果の予測を目指します。
たとえば、時系列データの予測では、過去のデータを分析し、そのパターンや傾向をもとに将来の値を予測します。
推測と予測は、ビジネス分野における需要予測やリスク分析、天気予報、金融市場の予測や医療診断の予測などの多くの応用分野で活用されています。
｜AIを活用するメリット
AI（人工知能）の利用には多くのメリットがあります。以下では代表的な3つのメリットをご紹介します。
｜人手不足の解消
AIを活用することで、自動化されることにより、単純で繰り返しの多いタスクや時間のかかる作業をAIに任せることができます。
人手不足に悩まされている業界は、AIに業務を代替させることで、スタッフ1人あたりの仕事量を大幅に低減することができるため、
人手不足の問題の解消に寄与することが可能です。
また、これにより社員はさらに重要な仕事に集中できるようになります。
｜業務効率化
AIは、膨大な量のデータを高速で処理することができます。
この特性を活かすことで、タスクの自動化などの業務効率化も実現可能となります。
たとえば、自動化された生産ラインでは、AIが製品の欠陥を自動的に検出するため、自然と生産効率を向上させてくれます。
｜ヒューマンエラーの防止
AIは学習したデータやルールに基づいて正確な情報を返すことができます。
人による作業においては、人為的な作業ミスを完全に無くすことは難しいのが現状ですが、AIであればあらかじめルールを決めて学習させることで、
ルール通りに動くことができるためミスも生じません。
特定の人による思考や判断が必要ない業務では、ヒューマンエラーそのものの防止や、それに付随して発生していた業務を減らすことができます。
｜AIを活用する際の課題
AIを活用する際には、AIには課題があるということも、ここで理解しておきましょう。
以下では、AIを活用する際の課題を3つ挙げていきます。
｜AIを扱える人材の確保
AIを正確に扱うためには、AIを扱える人材の確保が必要となります。
そのためAI人材の確保や人材の育成は、AI技術を上手に活用するためにも欠かせません。
自社にはどういうエンジニアが必要か、その役割と定義を明確にした上で、人材の確保と育成に注力することが求められます。
｜サイバー攻撃リスク
AIは、膨大なデータをもとに学習と分析・そして判断を行います。
そのため個人情報や守秘義務などの機密情報が、ネットワーク上で伝達されることになります。
これはある意味、自社がサイバー攻撃に遭った場合、あらゆる情報漏えいリスクにも結びつくこともあります。
特にAI技術を利用したサイバー攻撃は、従来までの攻撃よりも脅威となることが予想されています。
このような現状から、企業には、さらに強固なセキュリティ管理が求められています。
｜トラブル時の責任
AIを活用する場合、トラブル発生時の責任についても課題があります。
トラブルが発生した際、開発者側に問題があるのか、あるいはシステム運用者側に問題があるのかの責任の判断をしづらいケースがあります。
たとえば、AIを活用した車が事故を起こしたケースや、AIで管理していた個人情報が漏えいしてしまったケースなどが挙げられます。
さらに、現在の法律では、これらのドラブル時の責任の所在は、きちんと線引きされていないケースも数多くあります。
そのため、リスクと捉えて慎重に対処する必要があるでしょう。
｜AIの活用事例
AIの活用事例で広く普及したものとして、ChatGPTが有名です。しかし、AIの活用事例は、ChatGPTだけに留まりません。
ここでは、AIの主な活用事例をご紹介します。
｜サービス事例
AIを活用したサービスは世の中に数多くあります。以下では、最近注目されているサービス事例をご紹介します。
● ChatGPT（OpenAI）
現在最も大きな注目と話題を集めているAIサービスが、OpenAIが提供している対話型AIチャットサービスであるChatGPTです。
主なサービスの特徴は以下の通りです。
・膨大な学習が行われた最新の大規模言語モデルであるGPT-4を搭載
・人間に近い自然な会話を行うことができる
・必要なプロンプトを与えることで、高度な文章自動生成が可能
・複雑な質問に対しても精度の高い回答を行うことが可能
・プログラミング・音楽生成・ストーリー作成・計算処理等にも対応
ChatGPTは、汎用性が非常に高く回答精度にも優れているため、ブログやSEO型の記事作成・要約・プログラミング・データ分析などのさまざまな業務を行わせることで、大幅な業務効率化や生産性向上が期待されているAIサービスです。
● Bard（Google）
Bard とは、Googleが発表した新たな対話型AIのサービスです。
主なサービスの特徴は以下の通りです。
・Googleが開発した大規模言語モデル「LaMDA」を搭載
・学習により蓄積された情報からAI自らが回答を導き出すジェネレーティブAI
・Googleの強みである検索が生かされており、インターネット上の情報を利用可能
・1つの質問に対して複数の回答を生成することが可能
・リアルタイムな情報をかなり正確に教えてくれる
ChatGPTとよく比較されるサービスですが、「人間と会話するような文章で質問をすることができ、AIがある程度正確で自然な回答をしてくれる」ことが大きな違いといえるでしょう。
● Firefly（Adobe）
Fireflyは、デザインソフト最大手のAdobeのAIで、簡単な文章をもとに画像や装飾文字を生成するサービスです。
主なサービスの特徴は以下の通りです。
・Adobe独自の生成AIモデルを採用
・Adobe Stockの許諾のあるコンテンツを利用して学習している
・著作権の問題をクリアし安心して使える
・Adobe CCソフト内で使用可能
・ビデオやベクターなどさまざまな生成に対応
画像生成AIはデータの学習元となる素材の著作権関係があやふやで、企業として使用するのには不安が残るものになっていました。
Fireflyは、最大手のストックフォト「Adobe Stock」から著作権者がAIの学習データに使用することを許諾した画像とオープンライセンスの作品、
著作権期限切れになっているコンテンツのみを使用し、著作権のトラブルを解消しています。
数ある画像生成AIサービスの中では、もっとも安心して利用できるサービスとして注目が集まっています。
｜研究分野別の活用事例
上記では、AIを活用したサービス事例を紹介しましたが、ここからは研究分野別の活用事例を5つご紹介します。
● 自然言語処理
人間の言葉を認識して理解する「自然言語処理」ですが、この技術の汎用性が拡大することによって活用の幅が広がっています。
たとえば、機械翻訳やチャットボット、音声アシスタント（例：SiriやGoogleアシスタント）、文書分類、感情分析などの言語に関連するタスクに
幅広く活用されています。
チャットボットでの活用は著しく、これまで人が対応することが当たり前となっていたWeb接客やカスタマーサポートの分野での導入が進んでいます。
● データマイニング
データマイニングは、データの中から有益な知見を得ることができます。
そのため、一見しただけでは分からない情報を取り出し、得られた情報はさまざまな分野のビジネスで活用されています。
たとえば、金融業では、顧客・取引データの分析にデータマイニングを活用し、顧客のニーズを把握することで、適切なタイミングで金融商品を
提供するなどしてAIを導入している企業があります。
また、製造業では、製造設備の分析にデータマイニングが活用されており、製造現場における機器のメンテナンス効率化に用いられています。
● 画像認識
AIが画像の内容を認識する技術が向上したことで、多種多様な活用がされています。
たとえば、無人コンビニではカメラで顧客を認証して入店許可・決済・防犯を行なったり、AI画像認識技術を用いたアプリにより、食事の写真から
最適なカロリーを算出し1日の摂取カロリーを管理するなど、日常生活においてもAIの画像認識は浸透しています。
● 音声認識
音声認識では、人間が発した音声をAIが認識してテキストへ書き起こしを行うことができます。
多大な労力をかけていた音声のテキスト化を自動化したり、スマートスピーカーや自動翻訳などに応用できるため、多くの企業から注目されています。
ビジネス活用を例に挙げると、ミーティング時の議事録の自動作成、音声翻訳で活躍しています。
特に、音声認識はコールセンターでの活用が進んでおり、人手不足の解消や業務効率化に寄与しています。
● アルゴリズム
アルゴリズムは、ある問題を解決する方法や、ある目標を完了するための方法が書かれた一連の「手順」であり、とても身近な存在でもあります。
アルゴリズムの活用は多く、検索エンジンでの「探索アルゴリズム」の活用、機械学習での「最適化アルゴリズム」の活用、画像認識や音声認識、
自然言語処理での「機械学習アルゴリズム」の活用などがあります。
例として、YouTubeのアルゴリズムでは、ユーザーの表示画面に自動的に出てくる、おすすめや関連動画を順位づけする仕組みを利用しています。
ユーザーの行動からさまざまな情報を分析・統合して、興味のある動画を導きだし、「あなたにおすすめの動画」としてユーザーに価値ある情報を
届けています。また、SNSも同様に最近検索したものから関連する広告を出すなどアルゴリズムを利用しています。
｜VNEXTのAI開発事例
弊社VNEXTは、これまで幅広分野・業界にAIソリューションを提供してきました。
以下では、3つの開発事例をご紹介します。
｜AI-OCR
OCRとは「画像データのテキスト部分を認識し、文字データに変換する光学文字認識機能」を指します。
具体的には、紙文書をスキャナーで読み込み、書かれている文字を認識してデジタル化する技術です。
このOCRに独自の画像処理技術を搭載し、AIが紙データなどに記載された情報を自動認識し、一括でデータ化を可能にしたのが「AI-OCR」です。
たとえば、運転免許証やパスポートなどノイズ情報の多い証明書でも、AIを活用することによりOCR変換ができます。
AI-OCRはさまざまな業界で導入されています。
請求書や見積書、証明書、検針票、ナンバープレート、ラベル認識などをカメラで撮影またはスキャンをするだけで、指定のデータフォーマットに
変換し、データをデジタル化できるため、業務効率化に寄与しています。
｜GPTエンジン
VNEXTでは、GPTのエンジンも開発しています。
OpneAIがChatGPTをリリースした際は、ネイティブ日本語で学習されていないため、日本語で質問をしても英文を翻訳したような不自然な回答でした。
VNEXTでは、日本語テキストがメインとするデータセットを作成し、GPT-2に学習させ自然な日本語でSEO記事などの文章自動生成を可能にしました。
また、GPT-3では日本語を最初から学習させ、文章生成の精度向上や感情分析、Few-shot学習などもできるようになり、アプリも開発しております。
｜献立自動作成・最適化
病院の献立をAIで自動作成し、患者の食生活上での制約を満たして最適化するシステムを開発。
これまで、病院調理師が入院患者数と患者ひとり一人に合わせて毎日献立を考えるのは大変な業務でした。
このシステムは、患者ひとり一人のデータを学習させ、特性や制約からその人の状態に合った献立を自動作成ができるため、病院調理師の業務負担を
軽減するだけでなく、食事内容や栄養面の管理もしやすくなります。
また、大規模患者数の献立から必要な食材の発注書自動最適化、自動発行まで行えるため、現在では病院の規模に関係なく導入されています。
｜まとめ
今回は、AI（人工知能）の基本から、研究分野と活用事例まで、解説しました。
AIの研究は日々行われており、その発展は目覚ましく、社会や企業から期待されている技術です。
世界と比べても日本のAI水準はまだまだ低いです。
しかし、企業で活用することで実績を挙げ得る技術であるともいえます。
日本ではまだ活用されていないAIを、より早く導入できれば、日本が抱えている労働人口減少からの人手不足を解消し、業務の効率化を促進させる
こともでき、ビジネスチャンスもうまれるでしょう。
｜AI開発ならVNEXTにおまかせ！
VNEXTでは、AIのコンサルティングからリサーチ・データ前処理・実装、運用支援までをお客様の課題に合わせて、ワンストップでサービスを
提供していることが強みです。
AI開発メンバーは、ベトナムでもTOPに入る優秀なエンジニアを抱えています。また、日本企業での業務経験があり、高い技術力だけではなく、
日本語と日本ビジネス・文化に関する理解度が高い開発チームで構成
されています。
そして、「AIラボ型オフショア開発」という新しいスタイルは、必要なスキルを持ったエンジニアを、必要な人数、必要な期間、 貴社専属の開発チームを
弊社内に持って開発するので、日本国内で開発したときと比べ40%のコスト削減が可能です。
AI開発で外注を検討されている方は、ぜひVNEXTにご相談ください！
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