AIができることを詳しく解説。基礎的なことから応用まで網羅！

本記事はAI（人工知能）に何ができるのか＝できることに特化し、データ予測・画像認識・音声認識・自然言語処理などの実用機能と活用分野を解説します。AIの意味・定義・歴史・仕組みの基礎はAIとは？意味・定義の基礎ガイド、AIが苦手なこと・限界はAIができないこと・限界の解説をご覧ください。

AIはエキスパートシステム・機械学習・ニューラルネットワーク・ディープラーニングという4技術を基盤とします。仕組みの詳細は正本にまとめています。 詳細はAIの仕組み・基本技術ガイドで解説しています。

人工知能（AI）ができること

ディープラーニングの進化により、人工知能の技術も発展しました。人工知能ができることは、主に次の4つです。

1. データに基づく予測
2. 画像認識
3. 音声認識
4. 自然言語処理

これらができることでどのようなメリットがあるのか、順番に説明します。

（１）データにもとづく予測（A予測）

人工知能は、データにもとづく予測（AI予測）を行えます。蓄積されたデータをもとに、「将来的な事象の発生率」や「特定の数値」を予測する技術です。人工知能の予測をビジネスに取り入れることで、個人の経験による計画策定といった属人化を防げます。また、個人ごとのスキルによる差も生まれません。

ちなみに、「未来における事象の発生率」には、機械の故障・劣化予測や、診断結果の数値による病気の発症率などの事例が挙げられます。「特定の数値」の予測は、小売業における商品の需要予測、不動産価値の予測に活用されています。

（２）画像認識

画像認識とは、画像や動画、リアルタイムでカメラに写っている内容を理解する技術です。物体の特徴量を自動学習することで、物体の識別や異常検出を行えます。

画像認識は、監視カメラの顔認識や製造ラインの不良品検知など、すでに多くの産業で実用化されている分野です。他にも、画像内の文字をテキスト化する「AI OCR」や画像検索など、さまざまなシステムへの導入が進んでいます。

（３）音声認識

音声認識とは、人間が発した音声情報をデータ化し、文字に変換する技術です。文字に変換する際は、音の特徴量と一致する文字をパターンマッチングさせ、発話と同じ正しい文章を構築します。

音声認識も画像認識と並び、すでに多くの製品やサービスに用いられています。具体的には、SiriやAlexaなどの「スマートスピーカー」が代表的な存在です。なお、音声認識は多くの場合、次の「自然言語処理」と一体となって構築されます。

（４）自然言語処理

自然言語処理とは、人間が日常的に用いる話し言葉や書き言葉などの「自然言語」を分析し、意味を抽出する技術を指します。音声認識と組み合わせる場合、「音声をテキスト化するまで」を音声認識が行い、「テキストから意味を抽出して特定の作業を行う」のが自然言語処理です。

自然言語は、機械が用いるプログラミング言語とは異なり、同じ単語でも文脈で意味が変わるあいまいな表現が多々あります。あいまいさを解析し、正しい意味で理解する技術が自然言語処理です。機械翻訳やカスタマーサービスの自動応答などに活用されています。
［関連記事］
自然言語処理とは何か？詳しく知りたい方はこちらの記事で詳細に解説していますので、是非ご覧ください。
>> 自然言語処理(NLP)とは？詳しく解説!

AIは0から1を生む創造や、人間と同じ感情理解は苦手です。AIにできないこと・限界の詳細は専用記事にまとめています。 詳細はAIができないこと・限界の徹底解説で解説しています。

人工知能（AI）を活用している分野の事例

人工知能は、高度な学習・認識技術によって多くの産業で活躍しています。ここでは、以下5つの分野における活用事例を見ていきましょう。

1. 自動車
2. 医療
3. 製造業
4. コールセンター
5. 身近な製品・サービス

どのように活用されているのか、詳しく紹介します。

（１）自動車

自動車は消費者と身近な存在であり、人工知能の開発が活発な分野の1つです。自動車の生産体制の需要予測、画像認識による品質検査など、多くの場面で活用されています。中でも開発が進んでいるのが、自動運転技術です。

自動運転技術は、国土交通省によって5段階の「自動運転レベル（※2）」に分けられています。2022年時点では、市販車として実用化されているのは「自動運転レベル3」までの自動車でした。なお、レベル3の車の自動運転が許可されている区間は「渋滞時の高速道路」などに限られています。

今後、特定条件で完全自動運転が可能な「自動運転レベル4」や、全ての公道で完全自動運転を行える「自動運転レベル5」の実用化が期待されます。

※2出典：国土交通省「自動運転車の安全技術ガイドライン」

（２）医療

人工知能を搭載した「AI医療」も、近年開発・実用化が進んでいる分野です。中でも、画像認識を応用した「画像診断」は、多くの医療現場で活躍しています。レントゲンなどの画像から異常部分を検知することで、病気の早期発見が可能です。見落としや誤診を防げる点に加え、医師の作業効率化にも貢献しています。

自然言語処理を用いる「自動問診システム」や「カルテ解析」を活用すれば、スムーズかつ高度な病名診断も可能です。さらに、ロボットによる手術サポートや自動採血ロボットなどの開発も進んでいます。

（３）製造業

製造業は、すでに多くの現場で人工知能が導入されている分野です。主に、以下の用途で人工知能が活かされています。

• 不良品の検知：画像認識により生産ラインの不良品を識別・検知する
• 自動作業：在庫管理、梱包、仕分けなどの作業の自動化
• 需要予測：過去の実績や季節・天候要因にもとづいた需要の予測
• 予知保全：工場内の設備の故障時期を予測し、事前にメンテナンスする

このように、製造業では人工知能の画像認識や予測技術が多用されています。

（４）コールセンター

コールセンターは、主に音声認識や自然言語処理が活躍する業種です。たとえば、テキストベースで自動で応答する「チャットボット」を使うことで、コールセンターへの問い合わせを減らせます。

チャットボットは、顧客の質問に対して最適な回答を自動提示するシステムです。24時間365日稼働できるため、すぐに問い合わせたい顧客の需要にも応えられるでしょう。

また、音声認識により、顧客とオペレーターの会話の解析が可能です。人工知能は会話をリアルタイムで分析し、資料やFAQのページを自動でオペレーターに提示します。オペレーターの負担軽減のみならず、スタッフごとの対応の差をなくすことによる顧客満足度の向上にも効果的です。

（５）身近な製品・サービス

人工知能を取り入れた身近な製品・サービスは、数多く存在しています。具体例は以下をご覧ください。

• スマートスピーカー
• 掃除ロボット
• 翻訳ツール
• スマホカメラの物体認識機能

上記の中でもとりわけ多機能なのが、スマートスピーカーではないでしょうか。スマートスピーカーは人間の発話を解析し、操作指示や雑談に応えます。検索エンジンによる検索結果、家電のオン・オフ、音楽再生、メモの入力など、多彩な機能を搭載しています。人工知能は、日常生活でも活躍する大切な技術と言えるでしょう。

人工知能（AI）未来の問題

ここまで、人工知能ができることや活用例などを詳しく解説しました。人工知能は私たちの生活を支える便利な技術ですが、デメリットとも言える3つの問題を抱えています。

1. 倫理課題
2. 責任の所在
3. シンギュラリティによる雇用消失

人工知能の未来に関わる課題について、どのような問題点があるのか紹介します。

（１）倫理問題

人工知能は有効活用される一方で、さまざまな倫理問題も存在します。たとえば、動画内の人物の顔を別人に差し替える「ディープフェイク」への悪用が有名です。技術そのものは違法ではありませんが、悪用例が多いためにディープフェイクそのものを問題視する傾向が見られます。

他には、学習データの偏りによる人種差別やプライバシー侵害などの倫理問題も挙げられます。人工知能が真価を発揮するためには、膨大なデータが必要です。身近な例でいえば、Web広告のパーソナライズ化が挙げられます。

パーソナライズ化は便利な反面、裏を返せば一企業に個人情報を収集されている状況です。特定個人の判別はできないにしろ、プライバシーの侵害と取るユーザーも存在します。こうした人工知能による情報収集は、「どこまで情報を取得していいのか」「どのように管理すべきか」といった課題が存在します。

（２）責任の所在

人工知能の責任の所在についても、議論されている課題の1つです。仮に人間が交通事故を起こした場合、責任の所在は基本的に運転手にあります。ところが人工知能を活かした完全自動運転による交通事故は、誰の責任になるのかはっきりとしていません。

実用化されている「自動運転レベル3」でさえ、自動運転中の事故の責任は「状況によって警察が判断する」や「ドライバーが負う」と解釈が分かれています。自動運転車の製造会社に責任は生じるのか、自動運転同士の事故はどうなるのかといった責任のありかは現状では不透明です。

人工知能の実用化が進めば、自動運転以外の分野でも責任問題が生じてくるでしょう。法的責任だけでなく、仕事のミスなどの身近な問題にも関わってくるかもしれません。人工知能の責任の明確化は、人工知能が発展する上で避けては通れない問題と言えます。

（３）シンギュラリティによる雇用消失

人工知能は、「シンギュラリティ（技術的特異点）」による雇用消失についても論じられます。シンギュラリティとは、簡単に言うと人工知能が人間の知性を上回る転換点です。米国のレイ・カーツワイル氏による概念で、「2045年にはシンギュラリティに到達する」と提唱していることから「2045年問題」とも言われます。

人工知能の種類でも紹介した汎用型AIなどの登場により、人間の雇用が奪われるのではないかとする「AI脅威論」は古くから存在します。一般的に、人工知能によってなくなる仕事は、事務員や受付・運転手などの職種が挙げられます。一方で人工知能によってなくならない仕事は、介護士やクリエイターと言われています。

ただし、現状では汎用型AIの実現の目処は立っていません。そのため、シンギュラリティやAI脅威論などの人工知能を危険視する議論はトーンダウンしています。
[関連記事］
>>シンギュラリティとは？詳細に解説！

まとめ

1956年に言葉が誕生して以来、人工知能は着実に変化し、進歩してきました。ニューラル・ネットワークや機械学習、ディープラーニングにより、現代の人工知能は多くのタスクを自動で行えます。人工知能の技術はさまざまな場面で活用されており、私たち一般消費者にとっても身近な存在です。今後さらに研究が進めば、より身近で必要不可欠な技術となっていくでしょう。

よろしければ弊社SNSもご覧ください！
Twitter https://twitter.com/crystal_hal3
Facebook https://www.facebook.com/クリスタルメソッド株式会社-100971778872865/

関連記事

• AIができないことを詳しく解説