テクノロジー

「AI(人工知能)」「機械学習」「深層学習」など、最近では、新聞やウェブサイトでこれらの文字を目にしない日はないほど、世の中はAI技術の話題でもちきりだ。それではAIがあるとどんな新しいことができるようになるのだろうか。文=唐島明子(『経済界』2019年11月号より転載

 

 「テクノロジーのインパクトは大きくなってきています。(IT業界ではないからといって)テクノロジーを使える人がいませんと言っている企業は淘汰されてしまいます」。

 ガートナージャパンの最上級アナリスト・亦賀忠明氏はこう警鐘を鳴らし、あらゆる産業の経営者やビジネスマンもAIをはじめとするテクノロジーを自分事として引き受け、真剣に取り組む必要があると主張する。

 それではAIとはいったい何で、AIを活用すると何ができるようになるのか。今回の特集では、AI技術者ではない経営者やビジネスマンの「AIが知りたい!」に応える。

 まずこれを読めば、ちまたのAI談義に自信を持って加われるようになり、特集の最後まで読み切れば、AIの最新トレンドからデータ活用の成功法まで分かるはずだ。

 

AIとITの違いとは何か

 

人間がプログラムを書くか機械がロジックを見出すか

 「AIってスゴそうだけど、いまいちよく分からない」。AIにこうした難しさが付きまとう理由の一つは、その概念が曖昧模糊としておりとらえどころがないことにある。

 そもそもAIの概念はその時々で変化してきた。一昔前には電卓すらAIとされていたように、その時代の先端を行く技術がAIと呼ばれていた。

 そして現在のAIの定義も、研究者によって異なっている。人工知能学会はAIを「知的な機械、特に知的なコンピュータープログラムを作る科学と技術」と定義しているが、「知的」が何を意味するのかよく分からない。

 そこで本稿では、AIの一分野である「機械学習(マシンラーニング)」をAIとしてとらえることにする。AIの社会実装という観点からは、今の世の中では機械学習が大きな役割を果たしているためだ。

 この機械学習の特徴は、従来のITという概念と比較すると分かりやすい。機械学習とITはいずれもソフトウエア技術であり、何かしらの入力を与えると、ソフトウエアで定められたルールにもとづいて処理された結果が出力される。ただ両者の大きな違いは、その入力と出力の間のプロセスにある。

 「ITと機械学習では入力と出力の間の作り方のアプローチが異なります。ITでは人間がプログラムを書きますが、機械学習では入力と出力が紐づいたデータのセットをたくさん用意して機械に与えると、この場合はこうなるんだと推測するロジックを機械が見いだします」(下図参照)。こう説明するのは、各産業分野でのAI開発を支援しているLaboro.AIの椎橋徹夫CEOだ。

ITとAIの違い

ITとAIの違い

 

ITでは難しかった直観的な処理を自動化

 つまり従来からのITでは、入力と出力の間の処理プロセスは、人間が事細かにすべてのルールを定めてきた。会計事務のようにルールどおりに処理すればよいタスクはITと相性が良く、このような定型業務はデジタル化が進んできた領域だ。

 逆にいえば、これまでのITでは一つ一つの処理を人間が説明しなければならないため、論理的にプログラムに落とし込めるものでなければ自動化できなかった。

 それに対して機械学習では、入力と出力が紐づいたデータセットを大量に用意し、それらを機械に与える。すると膨大なデータの中から、この入力の時はこの出力になるだろうと機械が自ら学習してロジックを見つけ出す。これが“機械学習”たるゆえんだ。

 この機械学習を利用すれば、論理的に説明しがたい直観的な処理でもソフトウエアで実装できるようになるため、今までは人間が行わなければならなかった非定型業務が、今後は自動化されていくと考えられている。

 ただし、どんな作業でもすべて自動的に行える、人間の知能を丸ごと代替できてしまうAIはまだ存在しない。SF映画に登場するような、何でもできる最強のAIを搭載した汎用ロボットは、まだSF映画の中での話だ。

 現在の機械学習で実現できるのは、特定のタスクを自動化すること。しかしその特定タスクであれば、人間以上のスピードや精度を出せるというわけだ。

 

AIを使ってできることとは何か

 

進むAIの社会実装画像認識がドライバー支援

 AIが得意とするのは、人間がこれまで直観的に行ってきた作業の自動化だ。「今までのソフトウエア技術では実現できなかった直観的な処理である『認識』と『予測』が、AIで実現できるようになってきました。企業活動の中で人間が行わなければならなかった作業がソフトウエア化できるようになります」(椎橋氏)

 下の図にあるように、認識の分野では画像認識や音声認識、予測の分野では需要予測やマッチングなどがあり、これらを活用したサービスが着々と社会実装されつつある。

AIの得意分野

 まず身近なところで使われているAI技術には、“音声認識”がある。例えばアップルのSiri、アマゾンのAlexa、グーグルのGoogleアシスタント、マイクロソフトのCortana(コルタナ)は、スマートフォンやPC等に搭載され、人間の発話を認識し、文字を書き起こしたり、各種操作をしてくれる。

 また、“画像認識”もさまざまなシーンで活用されている。

 2019年6月からDeNAが提供開始した商用車向けの事故削減支援サービス「DRIVE CHART(ドライブ チャート)」も、その一例だ。現在の技術では完全自動運転を実現するのはまだ難しいが、クルマの車載器で撮影した映像をもとに、交通事故の削減に役立つサービスなら実現できる。

 DRIVE CHARTでは、車内外を撮影する専用車載器をクルマに搭載し、車外の映像では車間距離や走行レーンなどを、そして車内の映像ではドライバーの顔の向きや目の開度を検知。それらのデータをもとにドライバーの運転特性をドライバー自身と管理者が把握し、改善できるようにする。

 安全運転対策を強化するために助手席に誰かを座らせる代わりに、AIが運転手の運転状況を見守ってくれる。同サービスの実証実験では、タクシーで25%、トラックで約48%の事故率を改善しており、実サービスでも交通事故の削減効果が期待されているという。

 同社AIシステム部部長の山田憲晋氏は、「ドライバーが危険運転を10回したとき、1〜2回検知できなくても8〜9回検知できて、『ここで危険運転しているから気を付けてください』とトレーニングできればいいんです。現状のAI技術でも、どうしたら効果を出せるか見極めればサービスに落とし込んでいけます」と説明する。

人材紹介のマッチングなどコアなプロセスを代替

 また人材派遣のパーソルテクノロジースタッフは、求職者と求人案件を“マッチング”するAIをLaboro.AI協力のもと開発し、19年3月から業務での活用を開始している。

 求職者が経験してきた職種、年収、年齢、自己PR文など、そして求人を出している企業側の業種、業績、募集中のポジション、職種、年収といった多種多様なデータをもとに、「この求職者がこの案件に応募したら内定率はこれくらい」とAIで予測する。

 このようなマッチングは、従来はキャリアアドバイザーが培ってきた経験をもとに行う属人的な作業だったが、今後はキャリアアドバイザーの経験によらずとも内定率を上げていけるようになる。

 これまでの人材派遣業では、マッチングはコアなプロセスであり、業務の中核だった。しかし、そこをAIが担うことで、人材派遣業の在り方が変わるかもしれないと椎橋氏は指摘する。

 「今までマッチしそうかどうかを調べるのに使っていた時間を、登録者との話し合いに使ったり、情報を引き出すところに使うなど、もっと違う時間の使い方ができるようになります。人材派遣のビジネスモデル自体が変わっていく可能性があります」

 こうしたビジネスモデルの変革は、何も人材派遣業だけのことではない。DeNAのAI戦略室室長・村上淳氏も次のように語る。

 「AIの進展に加え、IoT、ネットワーク、クラウドなどでデータを集めやすくなってきました。それで、今まではIT企業だけが扱っていた技術があらゆる産業で使える状況になっており、AIなどで産業構造がどこもかしこも変わろうとしています」

 
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