『AI』とは~分かりそうで分からないIT用語を解説するコラムvol.1~

初めまして！株式会社ジャパン・エンダストリアルのインターン生の島根です！
この記事は、IT業界や、テクノロジーに関する用語を解説するコラムになっています。

恐らくこの記事を読んでいる方は、長期インターンを探している学生や、就職/転職活動を行っている人が多いのではないでしょうか？以下に心当たりはありますか？

・IT業界やテクノロジーについてなんとなく興味はあるけどイマイチよくわかってない...
・AIやIoT、ビックデータなどの用語は理解しているつもりだけど、説明しろと言われると難しい

そんな方に向けて、誰でも分かるように解説する記事となっています！
是非一読してください。

第一弾は『AI』についてまとめてみました！

AIとは

AI(人工知能)の正式名称はArtificial Intelligenceです。

人工的につくった知的な振る舞いをするもの（システム）である
溝口理一郎（北陸先端科学技術大学院大学教授）

とあるように、AIは人工的に作られた、人間のような知的機能をさしています。

AI,機械学習,ディープラーニングの違いについて

似たような意味合いを持つ言葉ですが、実は同じ分類なんです。 AIという大きな分類の１つに機械学習が含まれ、機械学習の分類の１つにディープラーニングが含まれるといった関係性になっています。

また、それぞれの説明は以下の通りになっています。
・AIとは、人間と同様の知識を実現させようとする技術の事。
・機械学習とは、学習により、特定のタスクを実行できるようになるAIの事。
・ディープラーニングとは機械学習の一種で、人間の脳の神経細胞を模した学習法から発展。主にマシンの特徴を自動定義する。

参考サイト:https://ai-scholar.tech/learn/c0/0-1

AIの歴史

第一次AIブーム…
1950年頃で、コンピュータがゲームでパズルを解いたり、迷路のゴールを探すような程度のものでした。
第二次AIブーム…
1980年代で、専門家の知識を教え込む事を行なっていた。だが、例外の処理などには対処できず、AI冬の時代とも言われました。
第三次AIブーム…
上記の課題を解決したのが、AIが自ら学習するといった機械学習の発想です。その中でも第三次ブームの火付け役がディープラーニングとなります。
これは人が特徴を定義しなくても、マシンが自ら特徴を定義して、学習を進めることができるようになった点で大きな進歩でした。

参考サイト:https://www.insight-lab.co.jp/service/ai.html

AIの機能8分類/活用方法

AIの活用タイプは4×2=8分類に分ける事ができます。
機能別では、「識別系」「予測系」「会話系」「実行系」に分けられます。
簡単に言うと、
「識別系」は、画像などの認識や識別を行う機能を持ちます。
「予測系」は、売上や、需要供給の予測を行える機能を持ちます。
「会話系」は、チャットボットや多言語翻訳などを行う力を持ちます。
「実行型」は、ペッパー君のようなロボットのように体を動かす役割を果たします。

役割別では、２種類あり、「代行型」「拡張型」とそれぞれあります。
簡単に言うと、
「代行型」は、人間ができる事をAIが代わりに行います。
「拡張型」は、人間ができない事をAIが行います。

上記の機能と役割を掛け合わせてAIは力を発揮します。
例えば、識別系×拡張型を用いれば、医療現場において人間の目では認識できないレベルで患者の診断を行う事が可能になります。

参考サイト:https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/59863?page=3

文系AI人材の重要性

上記を踏まえて、実は最近では文系AI人材の需要が高まってきています。
その理由としては大きく2つあります。
1.AIは実はノーコードでも作れるようになってきている。
実はAIの作り方は大きく３種類あり、
・コードベース
・GUIベース
・構築済みAIベース
があります。コードを用いればより自由度の高い開発が行えますが、構築済みであればノーコードで楽に開発をする事ができます。
2.近年日本ではAIを開発することに注力していたため、どう活用するのかリテラシーが不足している
AIの開発手法が増える一方で、選択肢が広がったために、どのような状況ではどのサービスを活用するのが良いかといったリテラシーが不足している事が想定できます。

これからの時代では、「AIを作る」のではなく「AIをうまく使う」事が求められるのです。
だからこそ、文系というキャリアでも、AIの知識を持ち、最適な活用法を行える人材が重宝されます。

参考文献:文系AI人材になる

ジャパン・エンダストリアルが行っている事

ジャパン・エンダストリアルでは、

テクノロジーによって、製造業をアップデートしていく

事を目標に、製造業向けのコンサルティング事業を行っています。
今日のテーマで取り上げた「AI」を活用したソリューションを提供しています。
例えば、FOA（Flow Oriented Approach）というコンセプトを背景に、工場のデータを一元化し利活用する事で、生産性を向上させるといった内容になっています。