人工知能(AI)とは？仕組みや活用例、メリデメもわかりやすく解説

この記事では、できることやサービス例も交え、人工知能(AI)の特徴を解説します。

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人工知能（AI）とは何か？

まずは、人工知能(AI)に関する2つの基本事項について、順番に解説していきます。

人工知能（AI）の定義

人間は日々、外界から受け取った多くの情報を脳内で処理し、判断や推測を行っています。このような人間の知能をコンピュータによって再現する技術が、人工知能(AI)と呼ばれるものです。

ただし現時点では、人工知能について厳密な定義が存在するわけではありません。研究者や研究機関によって解釈や認識に多少のずれがあり、定義が統一されていないためです。

参考までに、代表的な人工知能の定義を下表にまとめました。

松尾豊氏（東京大学大学院工学系研究科）

人工的につくられた人間のような知能，ないしはそれをつくる技術

引用：人工知能とは（10）

溝口理一郎氏（北陸先端科学技術大学院大学サービスサイエンス研究センター）

人工的につくった知的な振舞いをするもの（システム）

引用：人工知能とは (3)

西田豊明氏（京都大学）

「知能をもつメカ」ないしは「心をもつメカ」

引用：人工知能とは (2)

表からわかるように、人工知能の定義はさまざまです。しかし、人工知能の条件として「人工的なものに、知能・知性が備わっている」という共通点が見て取れます。

たとえば「顔認証システム」は、内部に搭載された人工知能が人間の顔を認識し、その特徴を分析します。人工的なシステムに、顔を分析するという知能が備わっているのです。

このように、人工物に人間のような知能・知性をプラスしたものが人工知能です。

AIとは何の略？

人工知能は、しばしば「AI」と略されます。このAIは、Artificial Intelligenceを略したものです。Artificialには「人工的な」、Intelligenceには「知能」といった意味があります。

AIが広く認知され始めたきっかけは、1956年に開催された「ダートマス会議」です。ダートマス大学教授のジョン・マッカーシー氏が「AI」という言葉を使ったことで、科学者間に広まりました。

人工知能(AI)が動く仕組み

人工知能(AI)がどのように動いているのか、疑問に感じている人も多いでしょう。ここからは、人工知能が動く仕組みについて、次の3ステップにまとめて解説します。

ステップ1：AIモデルの構築

人工知能を機能させるためには、前提として「AIモデル」の構築が欠かせません。AIモデルとは、入力されたデータに対して予測や分析などを行い、その結果となるデータを出力する仕組みのことです。

AIモデルはソフトウェアの一種であり、プログラムによって動作します。よって、人工知能の実現にはプログラミングが不可欠です。人工知能に処理させたいタスクに合わせたプログラムを実装します。

たとえば顔認証システムの場合、さまざまなアルゴリズム（計算方法）により入力された画像を解析し、その特徴をとらえて識別できるプログラムを作ります。このプログラムが人工知能を機能させるのです。

ステップ2：トレーニング（学習）

プログラムを組み込んだ時点のAIモデルは、生まれたばかりの赤ちゃんと同じです。人工知能に何らかのタスクを処理させるためには、人間と同じようにトレーニング（学習）を通して成長させる必要があります。

トレーニングでは、処理対象のタスクに合わせた入力データを用意し、AIモデルに与えて処理させます。膨大なデータによるトレーニングを通して、人工知能は規則性やパターンを学んでいくのです。

具体的なトレーニング手法としては、次の3つが代表的です。

たとえば顔認証システムのトレーニングでは、顔の有無や性別、年齢などの条件を変えた大量の画像をAIモデルに与えます。それにより、顔の輪郭やパーツの位置といった知識を人工知能が学んでいくのです。

このように、AIモデルにトレーニング経験を積ませることで、人工知能の性能を高めていきます。

ステップ3：推論

トレーニングを重ねたAIモデルに対して、未知の入力データを与えてタスクを処理させるのが「推論」です。AIモデルがトレーニングから得た知見を活かし、人間のような判断や推測を実際に行います。

推論は、人工知能を搭載したサービス・システムが完成した後の運用段階で行われるものです。たとえば顔認証システムの場合、カメラの前に立ったユーザーの顔を実際に識別し、認証を行います。

このように「AIモデルの構築→トレーニング→推論」といった一連の流れを通して、人工知能が能力を発揮できるようになります。

人工知能(AI)が現在に至る過程

人工知能(AI)というテクノロジーは、ブームの到来と低迷を繰り返しながら発展してきました。ここでは、4回のブームを経て現在に至る人工知能の歴史を紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

【第1次ブーム】ルールベースのシンプルな人工知能

1960年代は、シンプルなルールベースの人工知能が登場し、AIが注目を集め始めた時代です。この時代のAIはチェスや数独などのパズル問題に強く、決まった条件やルールの範囲内では一定の能力を発揮しました。

しかし、人工知能の第1次ブームは長続きしません。その理由として、シンプルなルールベースのAIは、現実世界の複雑な問題解決に適用できない弱点があったためです。

単純なゲームやテストケースでは成功するものの、より複雑な課題には対応できません。そのことに失望し、やがて当時の人々は興味を失いました。

【第2次ブーム】エキスパートシステムの登場

1980年代に突如として登場した「エキスパートシステム」は、人工知能の歴史に新しい1ページを切り開きました。これは、専門知識をコンピューターに与え、より専門的な課題解決を可能にする技術です。

医療診断や株価予測などで使われ、専門家レベルの知識が求められる場面で効果が証明されました。

しかし、第1次ブームと同様、第2次ブームも長くは続きませんでした。トレーニングに必要な専門知識の収集やデータ化は手作業で行う必要があり、非常に多くの手間やコストがかかるためです。

手間やコストの課題をクリアできず、ブームは徐々に沈静化に向かいます。

【第3次ブーム】機械学習と深層学習（ディープラーニング）

2000年代以降には、人工知能の一分野である「機械学習」と「深層学習（ディープラーニング）」の勢いが増しています。これらの技術が飛躍的に進化したことで、人工知能は新たな局面へと突入しました。

機械学習と深層学習の詳細は後述しますが、いずれもデータにもとづき人工知能に学習させる手法です。これらは現在でも、人工知能の開発における主流の手法となっています。

たとえば自動車の自動運転、医療分野でのX線画像解析など、多くの先端技術は機械学習や深層学習により実用化されたものです。第3次ブームは広範な産業に波及し、私たちの生活を便利にしました。

【第4次ブーム】生成AIの登場

第3次ブームは明確に終わりを迎えたわけではありません。しかし「生成AI（ジェネレーティブAI）」の登場によって、ブームは新たな方向へと転換を見せています。

生成AIは、文章や画像といったコンテンツの生成能力を備えた人工知能です。なかでも、文章の生成に特化した「ChatGPT」が2022年にリリースされたことで、世界的に注目を集めました。

生成AIの特徴は、人間の言葉を解釈して処理する技術「自然言語処理」を活用している点。これにより、日本語の指示で手軽にコンテンツを生成でき、専門知識がなくても人工知能を活用できるようになりました。

また、従来は難しいと思われていたクリエイティブな分野に活用できるのも大きな強みです。そのため昨今では、デザイン制作や小説執筆、プログラミングといった幅広い用途に生成AIが活用されています。

この第4次ブームがもたらす可能性は計り知れません。今後の発展が大いに期待されています。

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人工知能(AI)の主な種類

ここからは、人工知能（AI）の主な種類を、2つにまとめて紹介します。

特化型AI（ANI／弱いAI）

特化型AI（ANI：Artificial Narrow Intelligence）は、特定のタスクを処理することに特化した人工知能です。後述の汎用型AIと対比して「弱いAI」とも呼ばれます。

たとえば、顔認証システムは「人間の顔を認識する」というタスクに特化しているため、特化型AIの一種です。顔を認識するタスクには高いパフォーマンスを発揮しますが、別のタスクには活用できません。

現在までに実用化されている人工知能のほとんどは特化型AIです。

汎用型AI（AGI／強いAI）

汎用型AI（AGI：Artificial General Intelligence）は、幅広いタスクに対応できる人工知能です。前述の特化型AIと対比して「強いAI」とも呼ばれます。

たとえば「ドラえもん」のように、何でも自ら考えられるロボットは汎用型AIの一種といえます。しかし、高度な汎用型AIの実現には技術的・コスト的な課題があり、現時点では実用化には至っていません。

よって、一般的に「人工知能」といえば、特定処理のみを行える「特化型AI」を指します。とはいえ、人工知能が今後も進化していけば、汎用型AIが実用化される可能性もあるでしょう。

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人工知能(AI)の開発に用いられる主な技術

人工知能(AI)の分野は、数多くの技術用語であふれています。なかでも注目度が高いのは「機械学習」と「深層学習」です。ここからは、これら2つの技術について解説します。

機械学習

機械学習は、人工知能に過去のデータから規則性やパターンを自動で学習させる手法です。人工知能が蓄積した知識を活かすことで、未来の判断や予測といったタスクを実現します。

機械学習で重要なのが「特徴量（feature）」です。特徴量とは、入力データの中でもタスクの処理において注目すべき情報を指します。機械学習では、人間が特徴量を設定して与えます。

たとえば「おすすめ商品の分析」における特徴量は、ユーザーの「購入回数」や「商品ページへのアクセス数」などです。これらの情報は、おすすめ商品の分析結果に大きく影響を与えるでしょう。

この特徴量を設定する作業を「特徴量エンジニアリング（特徴量設計）」と呼びます。適切な特徴量を与えることで機械学習の精度が向上し、より正確な未来の予測や判断が可能となるわけです。

機械学習については次の記事で詳しく紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

機械学習とは？できることや事例を初心者向けにわかりやすく解説

更新日：2024年10月31日

深層学習（ディープラーニング）

深層学習（ディープラーニング）は、機械学習をさらに進化させた技術です。人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」という構造により、従来の機械学習よりも高度なトレーニング・推論を可能にします。

深層学習の強みは、特徴量を人工知能が自ら見つけてくれる点。従来のように人間が特徴量を設定する負担を減らせるうえに、正確な特徴量の抽出により精度の向上につながります。

たとえば、AIによる観光地のおすすめサービスやAI搭載のマッチングアプリなど、多くの先進的なAIシステムは深層学習によって実現しています。現在のAIブームの火付け役とも言える存在です。

深層学習（ディープラーニング）については下記で詳しくまとめているので、ご一読ください。

ディープラーニングとは？ 機械学習・AIとの違いや今後の展望

更新日：2024年12月5日

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人工知能(AI)でできること・活用事例

人工知能(AI)でできることは、さまざまです。ここでは、代表的な5つの用途を、活用事例も交えて紹介します。

活用事例とともに、ひとつずつ紹介します。

物体認識

物体認識とは、周囲に存在する物体を人工知能によって認識する技術です。

物体認識を活用した最も分かりやすい事例と言えば、iRobot社が提供しているロボット掃除機の「Roomba（ルンバ）」でしょう。Roombaには、光学センサーから受け取ったデータをもとに家具の位置や間取りを把握する人工知能が搭載されています。

家具に接触することなく効率的に掃除するRoombaは、人の労力を削減し、掃除の常識を大きく変えました。

画像認識

画像認識とは、人工知能によって画像データから特定のパターンを検出し、認識する技術です。

画像認識を活用した有名な事例としては、Panasonic社が提供している「顔認証ゲート」が挙げられます。顔認証ゲートは日本各地の空港で導入されており、カメラで撮影した顔画像とICパスポート内に記録された顔画像データを照合して顔認証を行います。

顔認証ゲートによって、出入国審査で生じる審査官の負担が大幅に削減されただけでなく、スムーズな出入国審査が可能となりました。

音声認識

音声認識は、人工知能によって音声データから声の特徴や言葉の内容を認識する技術です。

「Hey Siri」でおなじみの、Apple社製品に搭載された「Siri」にも音声認識の技術が使われています。音声データの波形を手掛かりに発せられた言葉を特定し、テキストデータに変換することで指令内容を判断する、というのがSiriの仕組みです。

Siriによって手を使った細かいスマートフォン操作が減るので、便利さを実感しているiPhoneユーザーも多いですよね。

チャットボット

チャットボットとは、人間の質問や依頼に対して人工知能が受け答えして、コミュニケーションを取る技術です。チャットボットの代表的なものとしては、「ローソンクルーあきこちゃん」が挙げられます。

ローソンクルーあきこちゃんには深層学習が用いられています。大量の自然な回答パターンを人工知能が蓄積しており、ユーザーからの多種多様な問いかけに対応可能です。

LINEで気軽に会話や情報収集できる魅力があり、今や1日あたり約10万人ものユーザーが利用する人気チャットボットとなりました。

なお、生成AIとチャットボットは「自然な言葉に対応できる」という点は共通していますが、目的が異なります。生成AIはコンテンツの生成、チャットボットは人間とのコミュニケーションが主な目的です。

チャットボットのような対話型AIの作り方に興味がある人は、次の記事をあわせて参考にしてください。

初心者でも作れる！対話型AIの作り方とAIの仕組み！

更新日：2024年12月23日

予測・分析

人工知能によって天気予報や株価予測など、さまざまな分野の予測・分析が可能です。特にビジネスでは、マーケティングや経営の予測・分析に人工知能が広く活用されています。

たとえば「SENSY（センシー）」を活用すると、購買履歴などに基づいて消費者の行動予測や好みの分析が可能です。個々の消費者に合わせたマーケティング戦略を選べるため、顧客満足度の向上につながります。

人工知能（AI）ができること・できないことをより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

AI（人工知能）にできること・できないこと！具体例も交え一覧で紹介

更新日：2024年12月25日

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人工知能(AI)の需要・将来性

ここからはデータをもとに、人工知能(AI)の需要と将来性を解説します。

人工知能の需要

求人検索エンジンの求人ボックスで「人工知能」と検索すると、2024年11月時点でおよそ1万6,000件もの求人がヒットします。その多くは、人工知能を開発するAIエンジニアを募集している求人です。

つまり、人工知能をビジネスに取り入れたいと考える企業はとても多いといえます。多くの大企業が導入していることで人工知能の注目度は高まっており、今後さらに需要が拡大するでしょう。

なお「EE Times Japan」によると、第4次ブームの主役である生成AIの需要は、2030年には約2,110億米ドルにまで拡大すると予測されています。これは2023年の約20倍で、爆発的な需要の伸びが期待されています。

人工知能の将来性

人工知能に携わるビジネスは、今後も成長が期待できる将来性の高い分野といえるでしょう。人工知能の市場規模は右肩上がりで拡大しており、今後も成長が予測されています。

実際のところ総務省によると、世界的なAI市場規模の予測は2030年まで右肩上がりとなっています。

つまり、人工知能の開発や活用に関わる仕事は、今後ますます増えていくでしょう。現職で将来に不安がある場合は、人工知能に携わるビジネスを選択肢に入れるのが有力といえます。

【産業別】AIの応用状況

AI技術はさまざまな産業で活用されています。主な産業の応用例と特徴を下表にまとめました。

産業	応用例	特徴
製造業	・外観検査 ・設備管理支援	検査や管理の自動化
金融業	・不正取引検出 ・市場予測	信頼性の向上
医療	・画像診断支援 ・手術支援	医療行為の精度と速度向上

このように、人工知能は幅広いビジネスで応用が進んでいます。

人工知能(AI)を活用するメリット・デメリット

ここからは、人工知能(AI)を活用するメリット・デメリットをそれぞれ解説します。

メリット

人工知能を活用する主なメリットは、次の4つです。

メリット	説明
生産性の向上	人工知能は多くのタスクを高速で処理可能です。人工知能で業務を自動化・効率化すれば、生産性の向上につながります。
コストの削減	人工知能によって手作業に費やす時間を減らすことで、人件費をはじめとするコストの削減が可能です。
人的ミスの抑制	多くのトレーニング経験を積んだ人工知能は精度が高く、人間がやりがちなミスを抑制できます。
データ活用の促進	人工知能を活用することで、データにもとづく客観的な経営判断やマーケティング戦略の立案が可能です。

このように、人工知能を活用することで、企業は多くのメリットを得られます。

デメリット

人工知能を活用する主なデメリットは、次の4つです。

デメリット	説明
初期コストの高さ	人工知能の開発や導入には、多くの初期コストがかかります。長い目で見ればコスト削減が期待できても、短期的には予算を圧迫するでしょう。
アウトプットの信頼性	人工知能が必ずしも正しいアウトプットを出すとは限りません。人工知能の選び方や使い方を誤ると、アウトプットの品質に問題が生じ、トラブルにつながる場合もあります。
雇用の喪失	人工知能により業務の自動化・効率化が進めば、人間の仕事がある程度は減るでしょう。その結果、雇用を失うビジネスパーソンが増えることが懸念されています。
セキュリティリスクの増大	人工知能は便利ですが、情報漏えいやサイバー攻撃といったセキュリティリスク増大の懸念もあります。たとえば、生成AIに機密情報を与えたことで人工知能が誤って処理してしまい、企業の情報が漏えいしたケースも。

このように、人工知能の活用には、企業やビジネスパーソンにとってのデメリットも少なくありません。人工知能の導入を検討する際には、メリット・デメリットを加味して総合的に判断することが重要です。

次の記事では、人工知能のメリット・デメリットについて詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

AIが与えるメリットとデメリット9つと、AI活用の具体例3例

更新日：2024年11月29日

「人工知能(AI)の発展によって仕事がなくなる」は本当？

前述のとおり人工知能は将来性が高い分野で、今後も発展が期待されます。その一方で、人間の仕事への影響も少なくありません。

「人工知能(AI)の発展によって仕事が奪われるのでは…」と不安に感じている人も多いのではないでしょうか。そこで、ここからは人工知能の発展が人間の仕事に与える影響について解説します。

AIが完全に仕事を奪うことは考えにくい

AIを活用することで、人間が抱える業務のある程度は効率化されるでしょう。しかし、AIが発展したとしても、完全に人間の仕事を奪うことは考えにくいです。

前述のように、何でもこなせる汎用型AIは実用化のハードルが非常に高く、そう簡単には普及しません。とはいえ、徐々に普及している特化型AIでも、カバーできる人間の業務には限界があります。

たとえば、顧客やチームメイトと対面でやり取りしながら進める仕事は、特化型AIには困難です。また、AIのアウトプットが100％正しいとは限らないため、人間によるチェックも欠かせません。

このように、AIにカバーできない仕事は少なからず残ると考えられます。初期コストの高さといった障壁もあり、AIが完全に仕事を奪うことは考えにくいでしょう。

AIと仕事の関係性についてより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

AIで仕事はなくなるのか？噂の背景からわかる現代を生き抜くコツ

更新日：2024年10月31日

AIに取られない仕事とは？奪われないためにできることも紹介

更新日：2024年10月31日

AIの発展は新たなビジネスチャンスにも

AIの発展は、新たなビジネスチャンスにもなります。AIが発展・普及すれば、AIを開発・活用する仕事の需要も高まるためです。具体的には、次の2職種が特に注目されています。

職種	主な仕事内容
AIエンジニア	AIモデルの構築や評価、学習データの収集・加工
プロンプトエンジニア	生成AIに送るプロンプト（指示文）の設計・最適化

こうしたスキルを持つAI人材を求める企業は多く、報酬が高額となるケースも増えています。AIを扱う職種になれば、AIが発展しても仕事を奪われるどころか、仕事は増えるでしょう。

AIの発展に不安がある人は、AIに携わる職種を目指してみてはいかがでしょうか。なお、AI開発やプロンプトエンジニアに興味がある人は、次の記事もぜひ参考にしてください。

AI(人工知能)の作り方！初心者がいちから開発する全手順【準備から公開】

更新日：2024年12月23日

プロンプトエンジニアとは？仕事内容や年収、必要なスキルも解説

更新日：2024年11月14日

挫折なく人工知能(AI)の開発スキルを習得するなら

冒頭でお伝えしたとおり、人工知能(AI)の開発にはAIモデルを構築するためのプログラミングスキルが不可欠です。しかし、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。

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調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
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まとめ

今回は、人工知能(AI)に関する次の9点について解説しました。

人工知能は、これからも発展していくことが予想されます。人工知能を開発するAIエンジニアの需要も、さらに高まっていくでしょう。

人工知能の開発に興味がある人には、AIエンジニアなどのAI人材を目指してみるのがおすすめです。新規性が高い分野で、高収入も期待できます。

なお「侍エンジニアブログ」では、人工知能以外にも幅広い分野のITエンジニアを目指す人に役立つ記事をお届けしています。ほかにも気になる記事があれば、ぜひ読んでみてくださいね。

この記事の監修者