今さら聞けないaiについて
aiは「artificial intelligence」の略で、日本語に訳すと人工知能です。人の知能と同じような機能を持つ機械やシステムのことを一般的にaiと呼びます。
従来の機械と決定的に異なるのは、入力されたデータを学習して処理を新しく更新できる点です。今までの機械は人が指示した処理しかできなかったのですが、aiはそうではありません。学習することにより、学習前とは違った結果を出力できます。
現段階では、いくつもの機能を組み合わせたaiは少ないです。つまり、1つの機能だけに特化したaiが多いということです。
aiに備わっている2つの学習機能とは
aiには主に2つの学習機能が備わっています。備わっているのは、機械学習（マシンラーニング）と深層学習（ディープラーニング）です。これらが備わっているので、aiは処理を新しく更新できます。どんな学習機能なのかを確認していきましょう。
機械学習（マシンラーニング）
機械学習の方法はシンプルで、とにかく膨大なデータを次々と学習させます。学習することで処理の精度を高められます。教師ありの学習や強化学習など、目的に合わせて学習方法を変更するのが一般的です。
深層学習（ディープラーニング）
深層学習は機械学習の一種で、人の脳内構造を模したネットワークを形成しているのが特徴です。機械が調整やジャッジをするのに、人の手を借りる必要はありません。機械そのものがネットワークを駆使して学習することを目指しています。
深層学習のアルゴリズムは、画像認識などで幅広く活用されています。
aiに不向きなこと
すでに人の生活の一部に密接に関わっているaiですが、いかにaiといえども何でも自在に処理できるわけではありません。aiにも不向きなことがあります。それは明確な判断基準がなかったり、データ化が難しい処理です。なぜ不向きなのかを解説します。
明確な判断基準がない
aiは判断基準をもとに処理を実行するので、明確な判断基準がない処理には不向きです。aiは新しい何かを生み出すのが難しいとよくいわれますが、それは生み出すための判断基準が不透明だからに他なりません。
ただ、逆をいえば何かしらの判断基準さえあれば処理できるので、aiに何かをさせたいなら情報や判断基準を設けることです。判断基準が揃ってさえいれば、新しい何かを生み出すことも不可能ではありません。aiにレベルの高い処理を求めるなら、明確な判断基準を与えることがポイントです。
データ化が難しいもの
例えば人の気持ちなど、データ化が難しいものもaiの苦手な領域です。人の気持ちをむりやりデータ化することは可能ですが、それだと正確性を欠きます。なぜなら人の気持ちは複雑で、はっきりとしたデータにしにくいからです。
また、人は周りの雰囲気に合わせた行動ができますが、それはaiには難しいことです。雰囲気をデータ化するのが困難だからです。人の気持ちや雰囲気などデータ化が極めて難しいものの処理は、aiにあまり向いていません。
aiが導入されている事例を紹介
さまざまなことができるaiは、すでに多くの業界で導入が進んでいます。今回紹介するのは、事務作業・食品業界・建設業界の3つです。どれもaiが活躍していますが、いったいどのような活躍ぶりなのかを紹介します。
さまざまな事務作業
まだaiは人と同じ知能レベルとはいえませんが、基本的な事務作業ぐらいなら十分こなせます。例えば見積書を自動作成したり、売上の動向を自動で分析したりなどです。
事務作業のai化は、コスト削減に大きく貢献します。aiができる事務作業を、わざわざ人がする必要はありません。会社にとって事務作業は必要不可欠ですが直接利益につながるわけではないため、コスト削減は重要な課題です。事務作業のai化は、会社に小さくないメリットがあります。
また、近年はどの会社も人手不足に悩んでいますが、ai化すれば人手不足の解消にもなって一石二鳥です。
食品業界
食品の自動製造や商品の在庫管理など、食品業界にもai化の波が着々と押し寄せています。例えば回転寿司を全国的に展開する会社が支払いの計算をaiに任せるなど、一部の業務をai化させています。
それまでは皿の数をスタッフが数えて計算していましたが、aiの画像認識技術により自動的に数えられるようになりました。これはほんの一例で、人手不足に悩む食品業界はaiの導入が急速に進んでいます。
建設業界
食品業界と同じように人手不足が深刻な建設業界も、すでにaiが広く活用されています。例えば建物の定期点検の自動化や、老朽化している部分の検知などです。aiが導入されることで、現場作業の安全が確保されるようになりました。もちろん点検の質も高いレベルを維持していますし、人手不足の問題も解消できます。
さらに建物の設計にもaiのデータが有効活用されるなど、建設業界とaiは切っても切れない関係になりつつあります。
aiを開発するのに必要な4つのプロセス
aiを開発するには、主に4つのプロセスを経るのが一般的です。まず開発の計画を立てたら、次に実現の可能性を検証します。実際に開発とテストを実施したら、使用と改良を繰り返します。どのようなプロセスなのかを詳しく見ていきましょう。
ai開発の計画を立てる
まず社内でai化できる部分がないかを十分検討します。aiによって課題がどう解決されるのか、メリットがあるのかを突き詰めます。現実的に利益が出るのか、生産性の向上や効率化を見込めるかが議論のポイントです。
実現の可能性を検証
どんな構想も実現できなければ絵に描いた餅なので、実現の可能性をじっくりと検証します。例えば学習に必要なデータは用意できるのか、十分な精度を期待できるのかなどです。場合によっては試作品の意味合いがあるモックアップを作成して検証します。
開発とテスト
実現の可能性ありと判断できたら、次は開発とテストです。要件定義後に開発を開始します。モックアップがある場合は、実際に使用できるレベルのスピードと正確性を目指します。完成したらテストを実施し、運用可能なレベルにします。
使用と改良
実際に使用を開始したら、フィードバックを参考に改良を重ねます。安定稼働および事前に立てた目標の達成と課題解決が改良の目的です。PDCAサイクルをもとに改良を繰り返します。
aiモデルを開発するならアイディオットにお任せ
もしaiモデルの開発に関心があるなら、アイディオットに任せてみてはいかがでしょうか。アイディオットは、データプラットフォームのDP-xとデータ売買が可能なDP2を提供している会社です。なぜおすすめなのかを解説します。
データプラットフォームのDP-x
アイディオットのDP-xを有効活用することで、aiモデルの開発が可能です。蓄積されているさまざまなデータをもとにすれば、業務の最適化に期待できるaiモデルの開発も夢ではありません。しかも他サービスと比べて低価格で利用できるなど、魅力にあふれたサービスです。
データの売買やマッチングが可能なDP2
aiモデルの開発においてネックになるのがデータ不足ですが、その問題を解決できるのがDP2です。公開されている公的データを利用しやすいように加工していますし、事業会社のデータまで範囲を広げているのが強みです。aiモデル開発のデータ問題をクリアするのに、DP2は最適なサービスです。
まとめ
今さら聞けないaiについて、概要・導入事例・開発プロセスについてそれぞれ紹介しました。aiには機械学習や深層学習といった機能が備わっていて、データの学習によって処理の更新が可能です。そのため事務作業・食品業界・建設業界などで、すでに導入が進んでいます。
また、aiの開発プロセスを紹介するとともに、aiモデルの開発に役立つアイディオットのサービスについても紹介しました。アイディオットが提供するDP-xもDP2も、aiモデルの開発に役立つのは間違いありません。これからaiモデルの開発を検討するなら、アイディオットに問い合わせてみてはいかがでしょうか。aiモデルの開発に、アイディオットが力を貸してくれます。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
