人工知能（AI）とは何か？AIでできること、医療との関係、人間の仕事が奪われる未来は訪れる？

人工知能やAIという言葉を聞いたことはあっても、その意味を正しく理解している方は決して多くありません。企業や団体においてAIを活用して業務効率を向上させる取り組みが徐々に増えていますが、プロジェクトの担当者自身もAIの知識が少なく、何から初めれば良いのか分からないというケースも聞こえてきます。

そこで今回は、そもそもAIとは何なのか、AIにできることとできないこと、導入事例なども含めて詳しく紹介していきます。今回の記事を最後まで読んでいただくことで、AIに関する基本的な知識や、身の回りでの活用のアイディアが得られるはずです。

人工知能（AI）とは何か？

AIとは「Artificial Intelligence」の略称で、日本語に直訳すると「人工知能」という意味を指します。人間の言葉を理解する、画像や映像を認識する、予測を立てるなどといったように、あたかも人間の脳で何かを考えているような働きをするのがAIとされています。

実はAIという言葉が指す範囲は非常に広く、明確に定義されているものではありません。最近ではオフィスでの業務効率化を実現するためにRPA（Robotic Process Automation）が導入されたり、IBMが開発したコグニティブ・コンピューティングのような自然言語を理解して学習する仕組みのものも登場しています。

一般的にはこれらをすべて総称して「AI」とよばれることが多いのですが、実はそれぞれ得意なことと不得意なことがあります。

人工知能（AI）の歴史　　過去から最新まで

AI、すなわち人工知能は、実は最近になって登場したものではありません。AIの歴史を紐解いていくと、その古い歴史が見えてきます。

AIには過去から現在に至るまで3回の大きな波がやってきています。どのような過程を経て現在の人工知能ブームに行き着いたのか、その変遷を詳しく見ていきましょう。

人工知能（AI)の誕生は1950年代

そもそもAIが誕生したのは今から60年以上前の1950年代にまで遡ります。当然のことながら当時のコンピュータの性能は決して高いものではありませんでした。

しかし、「ニューラルネットワーク」という人間の脳細胞の結合の仕組みに倣ってコンピュータに問題を解決させる研究が行われたり、対話型プログラムである「ELIZA」というシステムが開発されたりしたのもこの時代です。これは現在のSiriやGoogleアシスタントのようなシステムの基礎となった研究でもありました。

この時代の人工知能は単純な構造であったこともあり、複雑な問題解決には不向きで実用化には至りませんでした。そのため、この後しばらく冬の時代を迎えることになります。

知識ベースの人工知能

人工知能の誕生から30年あまり経った1980年代、AIにとって二度目のブームが到来します。コンピュータに知識を与えることで、より複雑な問題解決を実行できるようになりました。

コンピュータの性能も向上し、初期のAIに比べて実用化も不可能ではなかったのですが、問題となったのは知識のベースとなるデータ量でした。コンピュータ自らがデータを拾い集めることはできず、処理に必要なデータは人間の手によって収集しなければなりませんでした。

この頃はまだインターネットも登場していない時代であったため、人間の手によって集められるデータは限定的なものに過ぎません。そのため、当時のAIは一般的には普及せず、ごく一部の限られた専門的な分野において活用されたに過ぎませんでした。

ビッグデータを活用したディープラーニングの登場

三度目のAIのブームは2000年代後半から現在に至るまで続いています。第二次ブームにおいて課題であったデータ収集が効率的になったことが大きな理由として挙げられるのですが、その裏にはビッグデータとよばれるものがありました。

ビッグデータとはその名の通り、極めて大量のデータです。あらゆる分野においてデータを収集し、それをコンピュータが処理することによってさまざまな傾向が見えてきます。ビッグデータを取り込んだコンピュータがみずから学習し、従来のように細かなプログラミングをしなくても最適な処理が可能になりました。

このように、コンピュータがみずから学習していくことを「ディープラーニング」とよんでいます。

機械学習と深層学習（ディープラーニング）とは？

人工知能を知るうえで切っても切り離せないのが「機械学習」と「深層学習」です。深層学習は別名「ディープラーニング」ともよばれ、ここ数年で大きな注目を集めています。それぞれの特徴や違いについて紹介していきましょう。

機械学習とは

機械学習とは人間がコンピュータに対して何らかの指示を与え、一定を法則性を理解させる仕組みのことです。

例えば、デザインは同じで色違いの洋服があった場合に、色を見分けて写真を分類させるといったような学習方法です。身近な活用事例としては、スマートフォンの顔認証システムなどが代表的です。

深層学習（ディープラーニング）とは

深層学習とは機械学習の一部であり、より幅広い特徴をコンピュータがみずから把握します。たとえばスマートフォンの写真から特定の人物が映ったものだけを抽出したり、フォルダ別に分けるといったものは典型的なディープラーニングの仕組みです。

人工知能（AI）の種類

一口にAIといっても、実は処理をするものによってさまざまな種類に分けられます。

人間には視覚や聴覚、触覚といった感覚があるように、AIにも役割に応じた種類が存在します。AIに何らかの仕事をさせようとした際には、これらの役割を組み合わせながら仕事を組み立てていく必要があります。

まずはAIにどのような種類のものがあるのかを見ていきましょう。

①言語を司るAI

単語や文章の意味を把握したり、ときには文章を組み立てて作成することができるAIを指します。パソコンで打ち込んだ文章に誤字はないか、文法に間違いはないかなどを確認するといった用途が代表的です。

また、最近ではAIが文章を書いたり、自然に会話できるようなシステムが登場していますが、いずれも言語を司るAIがなければ実現できないものなのです。キーボードで文字を打ち込む、声で話しかけるなど、インプットの方法はさまざまですが、どのような文章や会話を組み立てるのかを判断しているAIです。

②画像認識AI

モニターに映し出された画像やカメラに映ったモノなどを認識したり、画像を作成することができるAIもあります。たとえばカメラのオートフォーカスや顔認識機能などが代表的な例として挙げられるでしょう。

また、すでにある写真データをもとにイラスト風の画像を生成するスマホアプリなども一般的。スマホ以外の実例としては、年齢層や性別にマッチした広告を表示するようなデジタルサイネージなども画像認識AIとして挙げられます。

③音声認識AI

人間の耳や口に相当するAIです。音声を聞いて認識したり、スピーカーなどから音声を出力する際にも活用されています。身近な例としてはスマートスピーカーやSiri、Googleアシスタント、音声認識による文字入力などが挙げられます。

従来のコンピュータではキーボードやマウスなどが入力用インターフェースとして活躍してきましたが、音声認識AIの進化によって自然言語での入力も当たり前の時代になっています。AIのユーザビリティ向上という面から考えても、音声認識AIは重要な機能といえます。

④制御用AI

自動運転やロボットなど、物理的に何らかのアクションを起こす際に重要となるのが制御用AIです。人間が体を動かす際には脳から信号が伝達されていますが、この部分に相当するものといえます。

制御用AIは自動運転技術において必要不可欠なものであり、安全性に直結する要素でもあります。また、AIと関連の深いIoTやロボットといったジャンルにおいても、各種センサーやモーターを動かすための頭脳となります。

⑤思考を司るAI

これからのAIのなかでもっとも肝心なのが「考える」ということです。これまで紹介してきたAIの数々は、単体で動かしてもごく単純な役割しか果たすことができません。より人間に近い行動に近づけるためには、考えるということが必要不可欠です。

これまでのビッグデータを分析し、より最適と思われる事柄を提示することで人間に近いやり取りが行われます。身近な例としては、将棋やチェスの対戦、個人に合ったファッションコーディネートの提案など、これまでコンピュータでは不可能とされてきたものが考えるという思考を司るAIです。

「広義のAI（強いAI）」と「狭義のAI（弱いAI）」とは

AIの種類としてもう一点覚えておきたいのが、「強いAI」と「弱いAI」という言葉です。このワードを聞いただけではピンとこない方も多いと思いますが、AIの目的や特性によって分類することができます。

「広義のAI（強いAI）」とは

強いAIとは「汎用型人工知能」ともよばれるものです。先述した「思考を司るAI」がより進化していくと、やがてAIは人間の頭脳と同等もしくはそれ以上の能力を発揮することになります。

すなわち、特定の仕事や作業といった用途に限定されることなく、さまざまな事柄について考え、処理することができるようになります。

汎用型という言葉の通り、特定の目的に限定されることなくさまざまな分野に応用できるのが「強いAI」とよばれるものです。

「狭義のAI（弱いAI）」とは

強いAIとは対照的に、ある特定の分野や仕事において活躍するのが弱いAIです。「特化型人工知能」ともよばれ、現在多くの企業が活用しているAIはこのタイプです。

名前こそ「弱いAI」といえども特定の作業や事務処理においてはプログラミングも容易で、現時点ではもっとも実用的なAIとして重宝されています。

このように、私たちにとって身近なIotやスマートホームなどで登場する、顔認識や情報収集・処理など特定の作業に特化したAIは「狭義のAI（弱いAI）」。人間の認知能力のすべてを必要としない程度のソリューションを行う機能の研究や実装を指します。

一方、「広義のAI（強いAI）」は人間の知能と同等またはそれ以上の働きをできるものと定義されており、こちらについては実現に向けて研究が続けられている状態です。つまり、現時点では人間と同等の機能を持ったAIは存在していないということです。

AIとロボットの違い

AIと並べられて比較されやすいものにロボットがあります。これまでのロボットといえば単純な作業を行う生産用ロボットが主流でしたが、最近ではソフトバンクのPepperのように人間とのコミュニケーションを図ることができるロボットも誕生しています。

AIとロボットは混同されがちですが、実は両者には大きな違いがあります。

AIの特徴

先述したようにAIとはディープラーニングによってみずから学習していく仕組みのものです。そのため、人間が事細かにプログラミングをして指示を与えなくても、ビッグデータやAIみずからの経験によって効率的で最適な方法を覚えていきます。

コンピュータの処理能力が上がれば上がるほどAIの進化のスピードも速くなり、やがて人間の頭脳を超えるといわれています。しかし、AIとはあくまでも人間の頭脳に相当する部分のことであり、ロボットのように物理的なアクションを起こすことはできません。

ロボットの特徴

人間の頭脳に相当するAIとは対照的に、ロボット自身が自律で何かを学習したり考えることはできません。そのかわり、AIにはできない物理的なアクションを起こすことができます。あらかじめ決められたプログラムに沿って定型的な行動をするのがロボットの特徴といえます。

ちなみに、ロボットといえば何らかのハードウェアがあって、アームのようなものが動作するといったイメージが強いですが、最近ではRPAのようにソフトウェア型のロボットも続々と登場しています。

定型的な業務を覚えさせ、それを繰り返し作業させるという意味では従来のロボットと同じ役割を果たしています。

人工知能（AI）のメリット・デメリット

多くの企業ではAI活用に向けた取り組みが盛んに行われていますが、実際のところAIはメリットばかりなのでしょうか。AI活用におけるデメリットも含めて詳しく見ていきましょう。

AI活用のメリット

AIの活用によって得られるメリットを挙げてみると、以下のような項目が考えられます。

先述した弱いAI（特化型人工知能）によって、すでに生産性向上に役立てている企業も増えてきています。AIを活用することで多くの従業員は単純労働から解放され、人間だからこそ可能なクリエイティブな仕事に従事する機会が増えてくるはずです。

また、ビッグデータを活用した市場分析をAIに任せることによって、これまで想像もしなかった需要を掘り起こす可能性も考えられます。

AI活用のデメリット

AIの活用によって影響が出ると考えられることは決して少なくありません。デメリットとして懸念される事柄をピックアップしてました。

AIのデメリットとしてもっとも懸念されているのが失業です。現在従事している仕事がAIに取って代わられてしまい、労働者が続々と淘汰されていくといったことが考えられます。

また、AIへ多額の投資を行う大企業は高い利益を確保する一方で、設備投資の余力がない中小企業は人手に頼らざるを得なくなり、収益を圧迫することもあり得るでしょう。

多くの労働者にとってAIによる失業の不安は払拭できませんが、消える仕事がある一方で新たに生まれる仕事も出てくるはずです。

人工知能（AI）の「できること」「できないこと」まとめ

ここまでAIの特徴について解説してきましたが、実際にAIはどのような仕事ができるのでしょうか。また、反対にAIにできない仕事はないのでしょうか。

AIでできることとできないことを一例として具体的にまとめてみました。

AIでできること

AIでできることとは、「AIの種類」の項目でも紹介した5つの項目から成り立ちます。

上記はほんの一例であり、現時点で技術的に可能なものばかりです。しかし、今後技術が発展していくにつれてAIが対応可能な範囲も徐々に広がってくると考えられています。

AIができないこと

万能であると思われがちなAIですが、実はAIにもできないことがあります。それは「0から1を生み出すこと」です。作曲を行ったり小説を書いているAIは存在しますが、いずれも過去の作品データなどをもとにディープラーニングによって行われているに過ぎません。

そのため、なんとなくどこかで聞いたり見たりしたような雰囲気が残ってしまい、革新的な作品であるとはいえないのです。アーティストだけではなく、起業のように斬新なアイデアが求められるものもAIには不向きとされています。

人工知能（AI）によって奪われる仕事、奪われない仕事

AIによって生産性が上がることは大きなメリットですが、やがてAIが人々の仕事を奪っていくのではないかと懸念されています。

これからの時代を生き残っていくうえで、AIに奪われない仕事はどのようなものなのか知っておきたいという方も多いはず。そこで、今後AIによって奪われる可能性がある仕事と、反対に奪われる可能性が低い仕事について具体的にピックアップしてみましょう。

AIによって奪われる仕事

まず、AIによって奪われる仕事からです。近年、大手メガバンクが採用数を減らしているという傾向からも分かる通り、銀行の融資審査や資産運用のアドバイザーといった業務はすでにAIに移行しつつある現状があります。また、法律をもとに仕事をする弁護士やその助手であるパラリーガルなども代表的な例です。

自動運転技術が発展して実用化に向かうと、タクシーやバス、大型トラックの運転手、さらには電車の車掌などの仕事もなくなると予想されます。AIがロボットに組み込まれ、本格的に稼働し始めると警備員やビル清掃員、建設作業員などの仕事もAIに奪われることでしょう。

あくまでもこれらはほんの一例であり、現在ある仕事の半分以上はAIによって置き換わるのではないかともいわれています。

AIによって奪われない仕事

反対にAIが台頭してきても奪われる可能性が少ない仕事を挙げてみましょう。「AIができないこと」のステップでも紹介したとおり、起業はAIに代替できないものの代表例です。また、マッサージ師やエステティシャン、など、人の手による作業だからこそ価値のあるものは代替しにくい特徴があります。

このほかにも、AIやロボットそのものの開発や運用、制御をするエンジニアの仕事は急激に増えていくと予想されます。
このように、AIによって失われる仕事もあれば、反対に増える仕事があることも事実です。専門性が高いからといっって必ずしも将来仕事がなくなるというものでもありません。

逆を言えば専門性が高く複雑な仕事であればあるほど、AIを使って単純化させようとする動きが出てくる可能性も高いのです。

人工知能（AI）は医療現場で活躍する？

AIはさまざまな分野での活躍が期待されていますが、なかでも多くの人が注目しているのが医療分野です。

AIによるディープラーニングを効果的に進めていくためには当然ながらインプットするデジタルデータが必要です。あらゆる分野で「データ化」の重要性が唱えられて久しい近年ですが、実際AI活用の前段階である電子化されたデータの整備に時間がかかってしまうという問題も散見されます。その点、医療分野は被験データ、患者の診療データ、カルテの電子化など研究段階から診療現場に至るまでデータ保存とデータベース管理が進んでおりAI活用に適していると言えます。AIによる画像解析に取り込みやすい非構造データの多さも、医療分野でのAI活用が期待される大きな理由です。

同時にデータの更新、新規追加という観点でも注目されています。「継続的な観察」「予知予防」といった概念は、医療機器IoTによる「連続的なデータ取得」や人間のバイアスを除いてあらゆる可能性を分析する「ビッグデータ解析」と相性が良い点もポイントです。
医療分野において継続的にデータを取り続ける電子機器(例：アイソレーションアンプ)といったハードウェアの開発も、AI活用を後押しする背景のひとつといえます。

このようにこれまで人間の力では及ばなかった領域であっても、AIを駆使することによって治療不可能とされてきた難病が克服できたり、深刻な病気を予防することができるかもしれません。医療現場でAIがどのように活用できるのか、現在の一例とともに活用方法の可能性を考えてみましょう。

活用例①遺伝子解析

がんの遺伝子解析をAIに実行させ、その患者にマッチした治療薬を提示するといった活用を検討している研究機関があります。がんの研究を行っている医療機関や研究機関は多く、日々多くの医学論文が発表されています。

もちろん、医師一人ひとりが全ての医学論文を把握していることはなく、膨大な論文の中から最適な治療法を見つけ出すことは非効率な作業とされてきました。

しかし、AIを活用することによって瞬時に最適な治療法を提示することが可能となり、医師の負担軽減と早期治療に役立ちます。

活用例②レントゲン画像解析

腫瘍などの発見に欠かせないのがレントゲン画像による診断です。腫瘍の位置や大きさによってはレントゲン撮影をしても見落としたり適切な判断ができないケースも多く、誤診のリスクはゼロではありません。

レントゲン画像をAIに読み込ませ、過去の膨大な症例と比較することによって診断の精度アップが見込めます。また、医師による診断に比べて格段にスピードがアップし、長時間待合室で待たされるという苦痛も少なくなります。

医療現場におけるAI活用の可能性

近い将来、医療現場にAIが導入される可能性は高いです。しかし、現在医師が行っている医療行為を全てAIに任せるということは現実的ではありません。患者の診察についても、事前にAIが診察した情報を医師が確認し、最終的な治療方法や診察結果はAIではなく医師が判断するということになるでしょう。

しかし、これだけでも現在の病院の待ち時間が大幅に短縮されたり、誤診のリスクが大幅に軽減したりとメリットは大きいはずです。

人工知能（AI）が活用されたサービス

AIを活用することによって今までにない革新的なサービスを提供することができます。AIの素晴らしさを知るためには、まずは実際にさまざまなサービスを利用してみることが一番の近道。

WEBで手軽に利用できるAIを使ったサービスの一例をいくつか紹介していきましょう。

Logojoy

AIが自分専用のロゴを生成してくれるサービスです。名前や業種などの簡単な質問に答えるだけで、3分もあれば完成度の高いロゴが出来上がります。

個人で事業をしている方や、SNSなどのプロフィールにも活用できそうなクオリティの高さを誇ります。

Tegaki

その名の通り「手書き」で書かれた書類をデータにしてくれるサービスです。AIによって文字を判別する独自の仕組みにより通常のOCRに比べて精度が高く、その認識率は実に99%以上を誇ります。

過去の膨大な手書き資料が残っていて、データ化する時間がないというユーザーにとっては救世主ともいえるサービスではないでしょうか。

CrowdFlower

不特定多数のフリーランスに対して仕事を発注できるクラウドソーシングですが、ついに人間だけではなくAIに対しても仕事を発注できるサービスが登場しました。クラウドソーシングに多いデータ入力などの単純作業はAIの得意分野でもあります。

現時点では日本語に対応していない状態ですが、今後このようなサービスは続々と増えてくるのではないでしょうか。

Aidemy

AI時代に向けて、AIに使われる人間になるのではなくAIを使う側になりたい、そう考える方も多いことでしょう。

AidemyはPythonをはじめとしたAI向けのプログラミングやディープラーニングの基礎を学ぶことができるオンライン学習サービスです。月額料金も手頃でスクールに通うよりもリーズナブルに受講することができます。

AIメーカー

その名の通りAIを利用したアプリケーションを試作することができるサービスです。複雑なものはできませんが、学習データを準備して条件を設定するだけでアプリケーションを作成できます。

AIとは何なのか、もっとも基本的な部分を実際に作って体感することができるサービスです。開発に興味のある方は試しに遊んでみるのも良いかもしれません。

人工知能（AI）が使われているアプリ

AIを活用するためにはスマートフォン向けアプリはもっとも相性の良い存在です。常に身につけているスマートフォンだからこそ、使い方次第でAIの恩恵を最大限に受けることができます。

そこで、現在AIが活用されているスマートフォン向けアプリをいくつかピックアップして紹介します。

COOORI

COOORIはビジネス向けの英語学習アプリです。学習を始めるまえに診断テストを実施し、その結果を踏まえてAIが学習プログラムを立案。TOEICスコアを100点アップさせることをコミットしているだけあって、効率の良い学習ができます。

個人の英語学習の手段としてはもちろん、全社を挙げて英語力アップに取り組む場合においても高い効果が期待できます。

Emol

コミュニケーションロボットが欲しいけど、予算がないという方のために、スマホでチャット形式で会話ができるアプリがあります。仕事で疲れて帰ったとき、なんとなく落ち込んでいるときなど、Emolが話し相手になってくれます。

また、そのときの感情を記録しておくことでEmolがあなたの心に寄り添ってくれることでしょう。

人工知能（AI）の現状と未来

AIの進化はまだまだ始まったばかりです。現時点でAIの知能は人間に及んでいませんが、この先数十年以内にコンピュータの性能が人間の脳を追い越すといわれています。いわゆる「シンギュラリティ」ともよばれているものですが、その先にはこれまで人類が経験したことのないような世界が待っています。

かつては人類よりも高い知能指数をもった動物、モノは存在しないとされてきて、現時点でもその状態には変わりありません。しかし、シンギュラリティ後の世界はこれまでのあらゆる常識が覆される未来が待っているかもしれません。

AIの真価が発揮された新しい時代を生き抜くためにも、今回ご紹介したようなAIの基本を覚えておくことは決して無駄ではありません。また、AIを活用したスマートホーム化など日常生活の充実に役立てることもできるはずです。