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公開日2024.02.22更新日2024.07.11

AI(人工知能)とは?定義や歴史、活用事例まで徹底解説

著者:Sky株式会社

AI(人工知能)とは?定義や歴史、活用事例まで徹底解説

AI(人工知能)とは

AIとは、「Artificial Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス)」の略称で、日本語では「人工知能」と訳されます。また、AI(人工知能)研究の第一人者である東京大学の松尾 豊教授は「人工的につくられた人間のような知能。ないしはそれをつくる技術」と定義しています。 近年、PCの性能が大きく向上したことにより、PCは自ら「学ぶ」ことができるようになりました。それが、現在のAIの中心技術である「機械学習」です。

機械学習をはじめとするAI技術は、文章・音声の翻訳や車の自動運転、医用画像診断など、人間の知的活動に大きな役割を果たしつつあります。我々の生活がAIの活用でもっと便利になるように、世界中の企業、大学、研究機関にて研究が進められています。

松尾・岩澤研究室のWebサイトはこちら
Matsuo Lab.

AI(人工知能)の歴史

ここ数年で大きな注目を集めるようになったAIですが、その研究が始まったのは1950年代までさかのぼります。そして、これまでの長い歴史のなかで、3度のブームと冬の時代を交互に繰り返してきました。

最初のAIブームは、AIという言葉が初めて用いられた1950年代後半から1960年代に欧米で起こりました。同時期に普及し始めていたPCをAIの開発研究に活用したことで、技術が大きく進展したのです。オセロやチェスなどのテーブルゲームをプレイできるAIや、チャットボットと呼ばれる簡単な受け答えができる対話型AIの元祖「ELIZA」などが誕生しました。しかし、当時のAIはルールが明確に定められた単純な問題にしか対応できず、ブームは終焉しました。

第2次AIブームが起こったのは、PCの活用が当たり前になっていった1980年代から1990年代です。特定分野の知識を取り込んだPCが推論を展開する「エキスパートシステム」が登場し、ビジネスにおける株価予測や医療の病理診断など、幅広い分野で実用化されました。しかし、精度を高めるためには、膨大な量のデータを人間が用意しなければならず、言語化しにくい知識のデータ化が困難だったことや、例外的なルールや処理に対応しきれなかったことなどから、次第にその勢いを失っていきました。

2000年代になるとPCの性能が飛躍的に向上し、現在まで続く第3次AIブームが起こります。AI技術が発展する要因となったのは、「ビッグデータ」と呼ばれる大量のデータから、PCがルールやパターンを自動で学習する「機械学習」が登場したことです。この技術を発展させ、2006年にはより複雑な判断が可能となる「深層学習(ディープラーニング)」が実用化されました。AIが自ら知識を獲得するようになったことで第2次AIブームでの課題が解消され、さまざまな分野への導入が進んでいます。

そして現在、最先端の技術として注目を集めているのが「生成系AI」です。人間と話すような感覚で文章の作成や情報収集を行ってくれる「ChatGPT」や、テキストの指示に基づいて画像データを出力する「Stable Diffusion」などが話題となっており、今後より幅広い分野での活用が期待されています。

生成AIの利用ガイドラインについてはこちら
一般社団法人 日本ディープラーニング協会

Skyが考えるAI(人工知能)の活用とは

すでに多くの分野で導入されているAIですが、具体的にどのようなシステムで活用されているのでしょうか。ここではAIの機能ごとに、活用事例についてご紹介します。

データ分析

AIは、大量のデータを分析することでルールやパターンを見つけ出すことができます。この技術を効果的な広告戦略に活用しているのが、Googleによるインターネット上の広告配信の自動化です。個人の嗜好が複雑化するなか、行動や購買のパターン、トレンドをAIに学習させ、個人ごとに適した広告を表示しています。また不動産業界では、過去のデータを基にAIが物件を分析し、査定額を算出するシステムが導入されており、担当者の業務削減に寄与しています。

AIを活用したデータ分析の取り組みはこちら
データ分析

未来予測

AIを活用すれば、データ分析で把握したパターンやルールを基に、未来の状況を予測することが可能です。例えばスーパーマーケットでは、AIの未来予測を活用した自動発注システムの導入が進んでいます。過去の販売実績や気象情報、企画情報などのデータを基に、必要な商品の発注数を自動で算出する技術です。AIが適切な発注量を計算することで商品の欠品や廃棄ロスを防ぐとともに、発注作業にかかる時間の削減にもつながっています。また医療の分野では、健康診断のデータを入力することで生活習慣病の発症リスクを予測するサービスも開発されており、AIを活用した健康管理が進んでいます。

音声認識

音声認識AIとは、音声データをテキストデータに変換する技術です。AmazonのAlexaや、iPhoneのSiriといったバーチャルアシスタント機能に利用されています。最近ではコールセンターの電話対応にも導入され、AIが顧客の声を分析し、適切な担当者に振り分けることなどが可能になっています。

画像認識

AIの技術が広く活用されているのが、画像認識です。大量の画像データから抽出したパターンを基に、画像に写っている人や物を個別に識別できます。主な活用事例として、製品の外観検査を画像認識で行い、不良品を検出するシステムの開発などが挙げられます。これまで人間が目視で行っていた作業をAIによる画像認識が担うことで、省人化や負荷の軽減を実現しています。

またSky株式会社では、車載器や医療などのさまざまな分野において、AI・画像認識を活用した開発に携わっています。車の自動運転に欠かせない、車外カメラの映像から人や車を認識するシステムや、医療画像を分析して医師の診断業務をサポートするシステムの開発などがその一例で、AIは人命に関わる技術の発展にも寄与しています。

AI(人工知能)システムの開発ならSky株式会社

事業内容

Sky株式会社は、家電製品の組込み開発を手掛けたのをきっかけに、デジタル複合機やカーエレクトロニクス、医療機器など、幅広い分野でシステム開発を展開しています。そのなかで、AIを活用したシステム開発にも携わっています。お客様先へのエンジニア派遣や受託開発などをはじめ、要件定義から設計、開発、検証、運用・保守まであらゆるフェーズで技術を提供しています。さらに、教育分野における学習活動ソフトウェアや、公共・民間向けのクライアント運用管理ソフトウェア、企業の営業活動を支援する名刺管理サービスなど自社商品の開発・販売も積極的に行っています。

まと

この記事では、AIについての基本的な知識や歴史、システム開発におけるAIの活用事例や、Sky株式会社のシステム開発などについてご紹介しました。すでにさまざまな分野への導入が進んでいるAIですが、今後もさらなる技術の発展が期待され、活用の幅もより一層広がっていくと思われます。企業活動においても、労働力不足の解消や変化する市場ニーズの把握などを目的に、これらAIを活用した業務効率化が進んでいくことが予想されます。

Sky株式会社では、今回ご紹介したAIシステムについて、さまざまな分野で開発に携わっており、豊富な経験で培った技術やノウハウを生かし、高品質で高効率な開発を行うことが可能です。AIシステムのビジネス活用をご検討の際は、ぜひ弊社までご相談ください。

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