人工知能（AI）とは？仕組みや種類・活用事例を徹底解説
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人工知能（AI）は、さまざまな分野で活用され身近な存在になりつつありますが、その仕組みに関しては知らない人も多いのではないでしょうか。
人工知能（AI）は、人間の脳が外界から入手した情報を脳内で処理をして考えをまとめる機能を、コンピュータによって再現するのです。
すでに企業では、ChatGPTなどを活用したビジネスにも参入しており、話題にもなっていますが人工知能（AI）で何ができるのか不明な点も多いのも事実です。
この記事では、人工知能（AI）の仕組みや種類・活用事例を徹底解説します。
人工知能（AI）とは？
人工知能（AI）とは、そもそもどのようなものでいつから研究されていたのでしょうか。
下記に、人工知能（AI）を知るためのポイントを記載します。
- 人工知能（AI）の仕組み
- 人工知能（AI）の歴史
上記の内容について、ここでは詳しく解説します。
人工知能（AI）の仕組み
人工知能（AI）は、コンピュータに組み込まれたプログラムによって大量の情報を処理し、人間が考えて判断したように動くことが可能です。
人工知能（AI）が動作する仕組みとしては、最初にテキスト・画像・音声・ビデオなどのさまざまな形式のデータを大量に収集します。
収集したデータは、変換処理をして解析可能な形式に整え、データから有効な情報を抽出します。
モデルが設計されて訓練用データを使用して学習を重ね、テストデータなどで性能を評価しながら調整されているのです。
現在は人工知能（AI）といえば画像認識で多く利用されていますが、データを処理して人工知能（AI）に与える方法もさまざまあり、今後も研究が進められて新しい技術が発表されるでしょう。
人工知能（AI）の歴史
人工知能（AI）の歴史は、1956年のダートマス会議というワークショップで紹介されたのが初めとされています。
科学者であるダートマス大学教授のジョン・マッカーシー氏によって、人工知能（AI）という言葉が初めて使用されました。
その後、さまざまな研究者や機関で人工知能（AI）の研究が進み、1960年代に第1次ブームとしてパズルのようなゲームを解決する人工知能（AI）が出現したのです。
1980年代に入ると、コンピュータに専門的な知識を与えるエキスパートシステムが登場し、第2次ブームが到来しました。
その結果として、コンピュータの処理機能が大幅に向上したのです。
現在は第3次ブームと呼ばれる状態で、チャットボット・ChatGPTなどのように人間が対応していた処理をヘルプデスクや研究機関などの領域でも活用されています。
人工知能の種類
人工知能（AI）の種類には、どのようなものがあるのでしょうか。
下記に、主な人工知能（AI）の種類を記載します。
- 特化型人工知能（ANI）
- 汎用人工知能（AGI）
- 人工超知能（ASI）
上記の内容について、ここでは詳しく解説します。
特化型人工知能（ANI）
特化型人工知能（ANI）とは、個別の分野や領域に特化したAIのことをいいます。
特定のタスクや領域に特化して設計・訓練された人工知能（AI）で、一つの任務を非常に効果的にこなすので、他のタスクには適用できません。
例えば、オセロやチェスなどのプログラムは、人間のプレイヤーと戦いながら数手先を読むことで勝利しているのです。
特化型人工知能（AI）の特性を生かし、製造業でのロボット制御・医療分野での画像解析・金融業界での取引の自動化に活用されています。
特化型人工知能（AI）は、特定された範囲内での処理を行うシステムのため、複数の異なるタスクを処理するような一般的な知能を持っていません。
現在実用化されている人工知能（AI）はすべて特化型人工知能（AI）で、音声認識や車の自動運転などに多く使用されています。
汎用人工知能（AGI）
汎用人工知能（AI）とは、特定型とは違い役割が限定されず、多くの種類の課題に対して柔軟性が高く対処する方法を理解して処理が可能なシステムです。
より人間に近いシステムとして実用化が期待されていますが、現時点ではまだ実現はされていません。
実現すれば、人間と同等またはそれ以上の知能を持ち、さまざまな異なるタスクを理解して解決できる人工知能（AI）の形態です。
現在のAIは特定のタスクに特化型人工知能（ANI）が主流で、汎用型AIの研究は将来の目標とされており、その実現に向けて研究が進められています。
人工超知能（ASI）
人工超知能（ASI）とは、人間を遥かに超えた知能を持つ人工知能（AI）の一形態で、あらゆる知的タスクを人間以上に効率的かつ高度に実行します。
問題解決能力や創造性においても人間を遥かに超える能力を発揮します。
人工超知能（ASI）は感情や倫理を持たないため、純粋な論理や効率性に基づいて行動するので、人間のように私的な感情が流入することがないのも特徴です。
人工超知能（ASI）は自己改善や自己進化も可能なので、自身の知能や機能を向上させ、新しい知識やスキルも瞬時に獲得します。
人工超知能（ASI）はまだ理論上の概念であり、現在の技術水準では実現されていませんが多くの研究者によって実現する可能性が考えられています。
人類にとって大きな可能性をもたらせてくれると同時に、人類の存続を脅かす存在にもなり得るため、安全対策を考える必要があるのです。
人工知能の主な活用方法
人工知能（AI）の主な活用方法を下記に記載します。
- 医療
- スポーツ
- 小売
- 製造
上記の内容について、ここでは詳しく解説します。
医療
人工知能（AI）の技術は、今や医療の世界でも活用され、AIロボットによる手術や医療用のAI画像分析などに使用されています。
人工知能（AI）はディープラーニングという技術を使用して医療画像を解析し、異常を検出する能力がありますので、病気の早期発見が可能になります。
治療計画の最適化にも人工知能（AI）を取り入れることで、がん治療などにおいてプロトコルの選択や薬剤の適切な投与量の決定などに活用されているのです。
遺伝子データを解析し、遺伝的なリスクや治療法・感情や心理状態の解析による精神医療の診断などにも使用され医師の業務をサポートしています。
ただし、最終的な判断は医師が行う必要がありますので、人工知能（AI）はあくまで補完としての使用になります。
スポーツ
人工知能（AI）は、スポーツの分野でもさまざまな方法で活用されています。
人工知能（AI）によって選手の動作を解析し、最適なパフォーマンスのために必要な筋肉の使い方や、フォームの改善などに使用しています。
選手の心拍数・瞬発力・エネルギー消費量などの情報を人工知能（AI）によってリアルタイムで分析が可能です。
その結果によって、トレーニングプランがたてられ、個人のパフォーマンスの向上に役立てているのです。
人工知能（AI）は高度な分析能力がありますので、競技の試合内容を収集して、選手に必要な動きや戦術を予測してくれます。
このような情報は、コーチが試合の戦略を決めるのに役立ち、戦略強化に貢献しています。
小売
人工知能（AI）は、特定の分野の学習を得意としますので、購入者から収集した膨大なデータから傾向や分析を行い見込み需要などの予想に活用できます。
人工知能（AI）が需要予測や在庫の最適な管理をサポートしてくれるので、在庫の過不足を避け、効率的な供給チェーンを維持できるのです。
人工知能（AI）は、小売業において効率化・顧客サービスの向上など、さまざまな面での利用が進み、小売業はより競争力を持ち顧客満足度を向上させています。
製造
人工知能（AI）は製造業においてもさまざまな方法で活用されています。
生産ラインのデータをリアルタイムで監視し、最適な生産スケジュールを作成するため、生産効率が向上してコスト削減が図れます。
また、作業の危険が伴う業務などに産業用ロボットに人工知能（AI）を導入することで、時間やコストだけでなく人の労働負荷を軽減できるのです。
人材不足が問題となっている製造業でも、人工知能（AI）の活用によって人材不足の解消が期待されています。
外観検査などを人工知能（AI）を用いることで、人による検査精度のバラつき解消や人員削減ができます。
その結果、人員削減によって余った人材を他の業務へ移行させられますので、人員不足の解消にも繋がるのです。
生成AIを活用したサービス事例
生成AIを活用した特に有名なサービス事例を紹介します。
- ChatGPT
- GammaAI
上記のサービスについて、ここでは詳しく解説します。
ChatGPT
ChatGPTは、2022年11月にリリースされて話題を呼びましたが、詳しい仕組みまでは解らないという人も多いのではないでしょうか。
OpenAIによって開発された人工知能のモデルで対話型のAIチャットサービスで、大量のテキストデータを学習して、人間のように文章を生成する能力を持っています。
GPTとは、Generative Pretrained Transformerの略称ですが、あくまでプログラムなので感情や倫理判断などは持ちません。
ChatGPTは、Instruct GPTというモデルをベースに、人によるさまざまなフィードバックを反映させて、人との対話形式データを学習させたシステムです。
企業や学校などでの使用に関しては、個々によって使用に制限をかけられている場合が多い状況です。
特に学校などでは、卒論や読書感想文などに利用されてしまう懸念などで論争を巻き起こしています。
ただし、使い方によっては仕事の効率や勉強の幅も広がる可能性もありますので、今後の動向に注視したいところです。
GammaAI
プレゼン資料といえばPowerPoint・Googleスライド・canvaなどのイメージが強いのではないでしょうか。
企業では、Microsoft製品が主流となっていますので、多くがPowerPointでの作成ですが内容によってデザインセンスが問われ面倒なことも多くあります。
このGamma（ガンマ）は、人工知能（AI）技術を活用してプレゼン資料を簡単に作成できるツールとして人気です。
オンラインで使用でき、タイトルや見出しを入力すると自動で見栄えの良いプレゼン資料を生成してくれます。
デザイン性の高さと、1分ほどでプレゼン資料を作成してくれるというメリット以外にも、作成された文章の精度も高いことでユーザー数を増やしているのです。
Gamma（ガンマ）で作成したプレゼン資料をPowerPointへエクスポートも可能なので、急ぎでプレゼン資料を作成しないといけない時などに活躍します。
デザインセンスや文章に自信がない人は、一度使用してみてはどうでしょうか。
まとめ
ここまで、人工知能（AI）についての仕組みや種類・活用事例を解説してきました。
知らないだけでも、社会で人工知能（AI）がかなり活用されていることを理解いただけましたでしょうか。
現時点では、特化型人工知能（ANI）が主流ですが、今後研究が続けられることで映画の世界のような機械が中心になる未来がくるかもしれません。
将来的に、汎用型AIや人工超知能（ASI）が実現するようになれば、人間が行うすべての業務を機械へスウェードできます。
人口減少という問題を抱えている日本では、人工知能（AI）の技術が発展すれば非常に有効になるのです。
ただし、どのように使用していくかが重要で、活用の仕方を間違えてしまう可能性もあることを忘れないようにして下さい。
研究を進めると同時に使用方法に関しても研究していくことが、今後の世界には重要なのではないでしょうか。
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