ANI（特化型AI・特化型人工知能）とは？AGIやASIとの違い、具体例やメリット・デメリットを解説
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近年、急速に成長を遂げているAIを活用した産業や企業はとても多く、AI技術は日常生活に必要不可欠な存在になっています。
そんなAIには、ひとことにAIといってもいくつか種類が存在しており、その中でもプログラムに従って特定の環境や作業に特化したAIをANI(特化型AI・特化型人工知能)といいます。
今回は、そんなANI(特化型AI・特化型人工知能)についてやAAGIやASIとの違い、具体例やメリット・デメリットについて解説します。
ANI(特化型AI・特化型人工知能)とは？
ANI(特化型AI・特化型人工知能)とは、「Artificial Narrow Intelligence」という言葉の略称で、特定の環境や仕事に特化したAI・人工知能のことです。
現在、さまざまな領域で活用されているAIのほとんどがこのANIであり、画像認識や音声認識、自然言語処理などのさまざまな能力を持っています。
そのため、すでにANIを活用して開発されたサービスや製品が実用化されており、今後も普及が進んでいくことでしょう。
そもそもAI・人工知能とは？
AI・人工知能とは、「 Artificial Intelligence」という言葉の略称で、人工的に人間の脳と同じような思考・処理ができるように開発された知能のことです。
主に、過去のデータを活用してAIが自動で学習する「機械学習」という仕組みで、そのデータのパターンやルールなどを分析し結果を導き出します。
そのため、AIは与えられる学習データが多いほど、より精度の高い分析を行うことが可能です。
AIの種類
AIには、さまざまな種類が存在していますが、代表的なAIは主に以下3つです。
- ANI(特化型AI・特化型人工知能)：特定の環境や仕事に特化したAI
- AGI(汎用人工知能)：さまざまな分野で人間と同様の能力を発揮できるAI
- ASI(人工超知能)：人間の知能を超える能力を持ったAI
AIの種類は以上3つがありますが、そのうち「AGI(汎用人工知能)」と「ASI(人工超知能)」の2つは、まだ誕生していない仮想のAIになります。
ただ、現在、世界中で研究・開発が進んでいるので、今後の誕生に注目が集まっています。
ANI(特化型AI・特化型人工知能)のメリット
ANIを活用することによって、データ分析や業務効率化などさまざまなメリットがあります。
ただ、具体的にどのようなメリットがあるのか知らない方も多くいます。
ここでは、ANIのメリットについて解説します。
効率化・自動化ができる
ANIは、さまざまな業務の効率化・自動化ができます。
例えば、シフト管理や業務管理、勤怠管理などのさまざまな業務に活用することで、手動で行っていた時よりも効率的な業務が可能です。
さらに、画像認識・音声認識・自然言語処理などを行うことができるので、顧客対応の自動化や情報収集などを効率的に行えます。
そのため、現在多くの業界でANIは活用されています。
コスト削減になる
ANIを活用することで、コスト削減にもなります。
ANIを活用した業務によって、これまで手動で行っていた業務に必要な人件費や業務時間を大幅に削減することが可能です。
ANIを導入するためには初期費用やメンテナンスなどのコストはかかりますが、長期的な視点で見ればコスト削減に大きく貢献します。
そのため、コスト削減を検討している場合は、導入してみることが効果的です。
ヒューマンエラーの削減
手動での作業では、どうしてもヒューマンエラーが発生してしまいます。
特に、議事録管理や情報収集、その他単純作業などでは、人間の集中力や疲労などによって精度が大きく左右されることが多いです。
しかし、ANIではそれらの作業を一定のパフォーマンスで行い続けることができるので、ヒューマンエラーの削減になります。
特に、単純作業を長時間行う場合は、ANIに置き換えることが効果的な手段です。
精度の高いデータ分析ができる
ANIでは、手動では困難な膨大なデータを正確に分析して、さまざまな分野に活用することが可能です。
例えば、天気予報やマーケティングや広告の効果予測、株式予測なども、過去のデータやそのデータの傾向や環境要因などを踏まえて分析します。
従来のコンピュータや人間による手動では困難なデータ分析も実現できるので、経営の意思決定・課題改善などで大きく活躍します。
ANI(特化型AI・特化型人工知能)のデメリット
ANIには、さまざまなメリットがあるので、今後も幅広い分野での活用が進んでいきます。
ただ、ANIにはデメリットもいくつか存在しています。
ここでは、ANIのデメリットについて解説します。
AIを扱える人材の確保・育成が必要
AIを扱うためには、AIの知識やスキルを持った人材を確保・育成する必要があります。
自社内のシステムや業務にAI技術を導入したい場合、自社内にAIが扱える人材がいなければ、確保もしくは育成のためのコストがかかります。
さらに、専門知識を持ったAI人材は需要が高く、簡単に獲得することが困難な場合もあるので、早めの確保が必要です。
そのため、AI技術を導入したい場合は、以上のポイントをしっかりと考慮しておきましょう。
開発や導入などにコストがかかる
AIは、開発や導入などにコストがかかります。
AIを自社内で開発する場合は、開発コストやAI人材の確保・人件費、システム構築コストなどさまざまなコストが必要です。
他社のAIシステムやサービスを導入する場合でも、導入コストやメンテナンス、運用コストなどがかかります。
さらに、AIを扱うことのできるGPUを搭載した高度なPCも必要になります。
そのため、これからAI開発・導入を検討している方は、コスト面についても理解しておくことが大切です。
AGI(汎用人工知能)との違い
AGI(汎用人工知能)とは、「Artificial General Intelligenc」という言葉の略称で、さまざまな分野で人間と同様の能力を発揮できるAIのことです。
ANIとは違い、自律して思考・学習して状況判断や意思決定などを行うことができるので、人間の指示がなくても汎用的にさまざまな物事に対応できます。
ただ、現在は研究・開発が進められている段階であり、実用化はされていません。
今後研究・開発が進めば、世界中のほぼ全ての分野で飛躍的な発展が進むことでしょう。
ASI(人工超知能)との違い
ASI(人工超知能)とは、「Artificial Super Intelligence」という言葉の略称で、人間の知能を超える能力を持ったAIのことです。
現在はAGIと同様に存在はしていませんが、仮想上でも人間の能力を遥かに上回る能力を持っているとされているので、ほぼ確実にシンギュラリティーが起きるでしょう。
ただ、開発されるには多くの課題があるので、実用化には多くの時間が必要になります。
そのため、AGIよりも優れた能力を持っているので、ANIとは全く別のAIです。
ANI（特化型AI・特化型人工知能）の活用事例
ANIは、世界中のさまざまな分野で活用されており、日常生活でも欠かせない存在の1つです。
そんなANIは、実際にどのようなものに活用されているのか気になる方も多くいます。
ここでは、ANIの活用事例を主に4つ解説します。
画像認識・音声認識
画像認識・音声認識は、ANIの活用事例の代表的な1つです。
AIは、テキスト以外にも画像や音声、映像データを分析して識別することができるので、スマートフォンやセキュリティシステムなどさまざまなものに活用されています。
例えば、顔認証システムや指紋認証、音声認証やカメラのフォーカスなどの技術もANIによって実現されたものです。
そのため、ANIは現代では欠かせない存在の1つにまで普及しています。
自然言語処理
自然言語処理もANIの活用事例の1つです。
自然言語処理とは、人間が発するさまざまな自然言語を音声データとして分析・処理・生成する技術のことです。
この自然言語処理は、チャットボットや翻訳アプリ、音声検索などさまざまなサービスで活用されており、現在もより精度の高い自然言語処理の技術が研究されています。
実際に、チャットボットやChat GTPなどのAIサービスでは、人間の質問に対して適切な対応を行うことが可能です。
単純作業
特定の単純作業を行う場合、ANIは人間よりも高いパフォーマンスを発揮します。
例えば、勤怠管理や倉庫管理、記録管理などの単純作業は手動で行うとヒューマンエラーが発生するケースがありますが、ANIでは一定のパフォーマンスでの作業が可能です。
実際に、Amazonの物流倉庫ではAIによる在庫管理や仕入・コスト管理が行われており、ほとんど自動化されています。
そのため、今後も以上のような単純作業はANIに置き換わっていくことでしょう。
数値化されたデータの予測
数値化されたデータの予測では、ANIが効果的に活用できます。
例えば、天気予報・市場予測・株価予測・予防医療などは、すでに数値化されている情報やこれまでの過去データを分析して、精度の高い結果を導き出します。
以上のような予測は、ANIの学習能力やデータ分析能力を活用して実用化されたものです。
さらに、ANIに与えるデータが多くなることで、より精度の高いデータ予測ができるようになります。
まとめ
ANI(特化型AI・特化型人工知能)は、世界中のさまざまな分野で活用されており、今後も多くのサービスや製品の開発に貢献することでしょう。
さらに、AGIやASIなどの優れたAIが今後誕生してくる可能性もあるので、今後のAI業界の動向に期待が高まります。
これからAI活用やAI学習を行う方は、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。
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