AI (人工知能)とは？【DX用語辞典】
DX用語辞典
AI（人工知能）とは、人間の知的能力をコンピューターシステムで模倣することを目指す技術です。学習、推論、問題解決といった人間の認知機能をコンピューターで実現しようとする試みです。DX（デジタルトランスフォーメーション）において、AIはデータ分析、自動化、予測などを通じて、ビジネスモデルの変革や新たな価値創出を推進する重要な役割を担っています。
AIの歴史
AI研究は1950年代に始まり、幾度かのブームと停滞を繰り返しながら発展してきました。初期はルールベースのシステムが中心でしたが、近年は機械学習、特にディープラーニングの登場により、飛躍的な進歩を遂げています。
参考：第1部 特集 IoT・ビッグデータ・AI～ネットワークとデータが創造する新たな価値～（総務省）
AIの技術
AIを支える主要な技術をいくつか紹介します。
- 機械学習: 大量のデータから規則性やパターンを学習し、未知のデータに対しても予測や判断を行う技術です。スパムメールフィルタリングや商品レコメンドなどに応用されています。
- ディープラーニング (深層学習): 機械学習の一種で、人間の脳神経回路を模倣した多層構造のニューラルネットワークを用います。画像認識、音声認識、自然言語処理など、複雑なタスクに高い性能を発揮します。
- 自然言語処理 (NLP): 人間が日常的に使用する言語をコンピューターで処理する技術です。機械翻訳、チャットボット、テキスト分析などに利用されます。
- 画像認識: 画像や動画に写っている物体をコンピューターが認識する技術です。顔認証、自動運転、医療画像診断などに活用されています。
AIの仕組み
AI、特に機械学習は、一般的に以下のプロセスで動作します。
- データ収集: AIモデルの学習に必要なデータを収集します。
- データ前処理: 収集したデータをクリーニング、変換し、AIモデルが学習しやすい形式に整えます。
- モデル学習: 準備したデータを用いて、AIモデルを学習させます。アルゴリズムがデータからパターンや規則性を抽出します。
- モデル評価: 学習させたモデルの性能を評価します。精度、再現率、F値などの指標を用います。
- 予測/判断: 学習済みモデルを用いて、新たなデータに対して予測や判断を行います。
AIの活用事例
- 製造業: 製品の品質検査の自動化、需要予測による在庫最適化
- 医療: 画像診断による病気の早期発見、創薬研究の効率化
- 金融: 不正取引の検知、融資審査の自動化
- 小売: 顧客一人ひとりに合わせた商品レコメンド、需要予測に基づく仕入れ最適化
AIはDXの中核技術であり、その理解はビジネスパーソンにとって不可欠です。AI技術の進化を把握し、自社のビジネスへの活用を検討することで、競争優位性を築き、新たな価値を創造することが可能になります。
