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」

 

雑誌「経済界」定期購読のご案内はこちら

経済界電子版トップへ戻る

関連記事

好評連載

エネルギーフォーカス

一覧へ

緑の経済成長とエネルギー

[連載] エネルギーフォーカス

Energy Focus

[連載] エネルギーフォーカス

今後、10年後の電力業界の様相(2)

[連載] エネルギーフォーカス

発電単価から既存原発の経済性を考える

テクノロジー潮流

一覧へ

科学技術開発とチームプレー

[連載] テクノロジー潮流

テクノロジー潮流

[連載] テクノロジー潮流

エボラ出血熱と情報セキュリティー

[連載] テクノロジー潮流

21世紀の日本のかたち 農電業と漁電業

[連載] テクノロジー潮流

工学システムの安全について

[連載] テクノロジー潮流

エネルギー移行と国民の価値観の変化

ビジネストレンド新着記事

注目企業

一覧へ

売上実績トップ企業に聞く「住宅リフォームの最新トレンドと課題」―榎戸欽治・ニッカホーム会長

素人にはなかなか分かりにくい住宅リフォームの世界。最近の業界動向と事業戦略について、売り上げ規模で全国ナンバーワンを誇るニッカホーム創業者の榎戸欽治会長に聞いた。(聞き手=吉田浩)榎戸欽治氏プロフィールリフォーム業界におけるニッカホームの競争力水廻りと木工事を絡めた中型リフ…

榎戸欽治・ニッカホーム会長

家族葬のファミーユが目指す「生活者目線で故人に寄り添う」葬儀の形

不動産のノウハウや技術を生かしサステナブルインフラへ―いちご

新社長登場

一覧へ

カリスマ創業者の後任として描く「新しいマネックス証券像」― マネックス証券社長 清明祐子

2019年4月、国内インターネット専業証券で初の女性社長が誕生した。創業者であり、カリスマ社長と呼ばれた松本大前社長から後任を託されたのが清明祐子氏。清明氏は09年にマネックスグループに入社し、子会社社長やグループ役員を経て、マネックス証券の社長に就任した。清明社長はカリスマの後任としてどんな会社をつくってい…

マネックス証券社長 清明祐子

「若者需要の開拓でビール市場を盛り上げていく」塩澤賢一(アサヒビール社長)

「事業部門の連携を活性化させ営業利益100億円を目指す」 内藤宏治(ウシオ電機社長 )

イノベーターズ

一覧へ

シリコンバレーへの挑戦が生んだ「起業家と投資家が待ち望んだサービス」― 戸村光・ハックジャパンCEO

起業家のスタンスとして、画期的な技術やビジネスモデルを社会で活かすことを目的としたイノベーション先行型もあれば、社会課題解決を最優先とし、そこに必要な技術やノウハウを当てはめていくやり方もある。ハックジャパンCEOの戸村光氏の場合は後者。対象となる課題は「身の周りの気付いたことすべて」だ。(取材・文=吉田浩)…

戸村光・ハックジャパンCEO

「測量美術」が起こす道路工事のイノベーション―草木茂雄・エムアールサポート社長

IT化で変革する産業廃棄物処理の世界―福田隆(トライシクルCEO)

大学の挑戦

一覧へ

専門分野に特化した“差別化戦略”で新設大学ながら知名度・ブランド力向上を実現――了徳寺大学・了徳寺健二理事長・学長

2000年設立で、了徳寺大学が母体のグループ法人。医療法人社団了徳寺会をグループ内に持つ。大学名の「了」は悟る、了解する、「徳」は精神の修養により、その身に得た優れた品性、人格を指す。「了徳寺」は人間としての品性、道を論す館の意味を込めた大学名だ。 聞き手=本誌/榎本正義 、写真/佐々木 伸 …

大学の挑戦

創立100周年、西南学院大学・K.J.シャフナー学長「世界に貢献しインパクトを与える人材を育てる」〜国際交流・就職支援・インターネット出願〜 

「“STAND BY YOU”のスローガンの下、学生一人ひとりに寄り添う教育を」――中央学院大学・佐藤英明学長

経済界からのお知らせ

最新号のご案内

経済界2019年12月号
[特集] 沸騰する食ビジネス!!
  • ・食ビジネスが熱い!! 未来型食品が社会課題を解決する
  • ・市場規模70兆円! 食ビジネスが過熱するわけ
  • ・完全バランス栄養食で誰もがラクして健康になれる
  • ・人工光型植物工場で世界の食と農に新しい常識を
  • ・宇宙食ビジネスで勝ちに行く 10年後に5千億円市場創出へ
  • ・“大人の給食”で栄養の基盤をつくる
  • ・人工肉で糖質制限者に無制限のおいしさを
  • ・テクノロジーで高品質なジビエ調達が可能に
  • ・昆虫食ビジネスの時代到来
[Special Interview]

 伊藤秀二(カルビー社長)

 掘り出そうカルビーの未来

[NEWS REPORT]

◆エンジニアへの高額給与で 富士通は生まれ変われるか

◆豊田章男・自工会会長が挑む東京モーターショー100万人

◆消費増税で現金主義は終焉 キャッシュレス時代が到来した

◆加速するeスポーツ市場! インテルが東京で世界大会を開催

[総力特集]

経済界創刊55周年記念 新しい日本のかたち

東京1964からの55年と東京2020以降の日本の姿

ページ上部へ戻る