人工知能とは?その歴史とビジネスにおける活用例

2020.05.31

AI・RPA

近年多くのシーンで使われるようになった「人工知能」
ビジネスの現場でも活躍を始めています。

これからの時代は人工知能に関する基本的な知識を持ち、仕事における活用方法を考えることがひとつのポイントになるでしょう。

今回は、人工知能の概要と歴史、現時点でのビジネスにおける活用例と課題について紹介します。

人工知能の導入に興味があれば、こちらを参考に検討してみてください。

人工知能とは?

人工知能とは、「人間が行う知識的な作業を、機械を使って人工的に再現するシステム」のことです。

英語の「artificial intelligence」を省略してAIとも呼ばれ、近年は深層学習機能「ディープラーニング」によってその知名度を爆発的に伸ばしていることでも知られています。

人間が必要に応じてプログラムを変更しなくとも、自分で考えて行動できる点が人工知能の特徴です。

大量のデータを活用することでさまざまなパターンを認識し、人間では膨大な時間のかかる作業も短時間でカバーでき、人間の作業効率を低下させる疲労や飽きなどと無縁な点から、ビジネスの現場での長期的な運用も可能となっています。

将来的には人工知能を中心にしたビジネス形態も、珍しくはなくなるかもしれません。

人工知能の定義はさまざま?

人工知能は主に人間の行動をサポートする目的で研究が進められていますが、実際には「人工知能は○○である!」というはっきりとした定義はありません。

定義が明確でないために、人工知能のなかには「人間の思考を完全に再現しようとするもの」や、「遊びのために使われるもの」などが生まれ、枠に囚われない多様性が確認されています。

その多様性によって今や人工知能は、「将棋や囲碁をプレイする人工知能」「自動運転をサポートする人工知能」などを例にあらゆるジャンルで活躍されています。

限定された環境に依存せず、多くのシーンで活用できる柔軟性を得た最近の人工知能は、結果として多くの企業に注目されることになっています。

過去には「人工知能=ITや専門的な分野で活躍するシステム」と捉えられがちでしたが、近年の進化によってあらゆるジャンルが人工知能の恩恵を受けられることがわかってきました。

もちろんビジネスの現場でも人工知能の応用は始まっていて、効率化などのメリットを体感できるようになっています。

今後はいかに業務に必要な作業を人工知能に任せられるかが、ビジネスの発展を左右すると考えられるでしょう。

人工知能の歴史

人工知能の歴史は長く、誕生から既に60年以上の年月が経過しています。
以下のような3つブームを軸に確認してみましょう。

第1次AIブーム

1956年、ダートマス会議と呼ばれるワークショップで「ロジック・セオリスト」が発表され、初めて「人工知能」という言葉が使われました。

パズルや迷路などを自動でクリアするゲーム的なパフォーマンスが披露され、その後も人工知能を使っての問題解決や記号処理の研究が進められます。

ボードゲーム「チェッカー」をプレイする人工知能も開発されて、プロの人間に勝利するなどの結果を出したことでも注目を集めました。

しかし、1970年代ごろから人工知能は大規模な問題に対応できず、単純作業やあらかじめ答えのある課題でしか活用できない点が次第に明らかになってきます。

そのため人工知能に対して汎用性を期待していた人々は、ややその熱を冷ますことになってしまいました。

第2次AIブーム

1980年代になると、機械学習の発展によって再び人工知能がスポットを浴びることになります。
人工知能が学習した知識を使って問題を推論し、適切な解答を見つけ出す「エキスパートシステム」の導入や、商用のデータベースシステムの誕生などをきっかけに、人工知能が産業のひとつとして認知されるようになりました。

第3次AIブーム

人工知能は上記のような歴史を通じて、現在の第3次AIブームが展開されるまでになりました。

第3次AIブームではディープラーニング(深層学習機能)が注目され、高い学習機能とビッグデータの活用によって実生活に導入できるレベルの技術が開発されているのです。

ディープラーニングを用いた人工知能はデータ解析や情報抽出などに留まらず、音楽や映像の自動生成など芸術的分野への導入も進められています。

応用先はさらに拡大すると考えられるので、これからまた人工知能の発展に期待できるでしょう。

ビジネスにおける人工知能の活用例

人工知能は、ビジネスの現場でも活用が進められています。
各業界での活用例を参考に、その特徴を見ていきましょう。

小売業界での活用事例

販売を行う小売業界は人間の手が不可欠なため人工知能の応用は難しいと考えがちです。

しかし、実際には既に以下のような導入事例と活用方法が確認されています。

・監視カメラの映像を参考にレジの混雑を予想する
・販売データを参考に棚の商品の補充タイミングを知らせる
・特定の人物の顔を学習させて万引きなどのリスクを減らす
・販売データの分析を行って効率化を図る
・シミュレーションによる適切な在庫量の確保にも対応

レジ作業や在庫管理など、販売業務全体の効率化に人工知能は役立てられています。

今後はレジの自動化なども後押しとなって、さらに人工知能の導入が進められる可能性も考えられるでしょう。

製造業界での活用事例

商品の製造現場でも、既に以下のような人工知能の導入事例があります。

・機械のログデータを使って整備の必要性や故障の確率を予測
・製造データを活用して顧客の需要が高い商品を判断する
・画像データから製造商品の不良品を判別する
・効率化を重視したオペレーションの改善

機械と仕事をする製造業でも、人工知能の活躍するシーンは多いです。

蓄積されたデータを使って効率化や無駄の削減を進められることから、今後は人工知能と上手く付き合っていくことも必要となるでしょう。

人工知能使用における課題

数多くのメリットと導入事例を持つ人工知能ですが、その使用においてはまだまだ課題が多いのも事実です。

特にビジネスにおける適切な運用は、以下のような理由によって実際には難しいと考えられています。

・微妙な言葉のニュアンスを理解して分析することが難しい
・適格な答えを出すにはたくさんの情報が必要(わずかなデータでは新しいことを生み出せない)
・固定概念が変化しなくなる可能性がある
・人間の「常識」を考えたうえでの行動が難しい
・「仕事を奪われるのでは?」という恐怖心から企業への導入が躊躇される可能性も

人工知能にはこのような課題があるため、どれだけメリットを解説されても、実際に導入するまでには至らないケースも多いです。

多くの利点がある一方で、すべての企業がその効果を実感できるわけではない点は、現代の人工知能の課題だといえるでしょう。

また、費用面も人工知能の導入が難しい理由になります。

人工知能の導入は、多くの場合、事業全体のコストダウンにつながります。
しかし、効果が出るまで時間がかかったり、求めていた結果にたどり着けなかったりといった可能性もあるため、ある程度費用のリスクを考える必要があるのです。

そのため、まだ効果や必要性が不確かな現段階においては、人工知能の導入に踏み切れない企業は多いでしょう。

気軽に利用できないという点こそ、人工知能の最大の課題だといえるかもしれません。

まとめ

人工知能は今後も、多くの企業をサポートするシステムとして浸透していくことが予想されます。

人工知能をどう扱うか、どのように現在の業務と融合させるかを考えることが、これから必要になっていくでしょう。

一方で、残念ながら人工知能には課題も多く、導入したくとも現実的には難しいと感じる企業も増えています。

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