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AIのことはよく聞くけど、具体的に何ができるのかはよくわからないという方も多いと思います。
そこで今回はAIのできること、できないことをわかりやすく紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。
目次
2種類に分けられるAI（人工知能）特化型と汎用
まず最初にAIの種類について説明したいと思います。AIは大きく「特化型」と「汎用型」の2つに分けられます。
特化型人工知能
特化型人工知能は人間としての感性や思考回路は持っておらず、「弱いAI」とも呼ばれます。限定された領域の課題に特化して自動的に学習、処理を行うため、特定の課題にしか対応できません。
例えば、囲碁AIは将棋を打つことはできません。画像認識AIは音声を認識できません。現在活用が進むディープラーニングなどの機械学習技術も特化型人工知能に分類されます。
汎用人工知能
汎用人工知能（AGI）は人間のような自意識を持ち、自分で考えて行動することができるため、「強いAI」とも呼ばれます。
特定の問題に対処するだけでなく、人間と同様にさまざまな問題に対応できます。しかし、汎用人工知能は未だに実現していません。
▼AIについて詳しく知りたい方はこちら
AIにできることを4つに分類｜認識や予測など
今回はAIにできることを4つに分類して紹介します。紹介するのは以下の4つです。
それぞれ解説していきます。
音声認識
音声認識では、人の声を認識し、テキスト化が可能です。近年ではスマートスピーカーなど、声で操作ができるデバイスが普及してきましたが、その裏では音声認識技術が活用されています。
近年では、議事録を自動で生成するツールや自動で電話応答を行うツールなど、音声認識を活かした多くのサービスが生まれています。
▶音声認識の活用事例についてはこちらの記事で詳しく解説しています>>
画像認識
従来、画像認識技術の精度は高くなく、実用的ではありませんでした。しかし、ディープラーニング技術が発展することで、画像認識の精度が著しく向上し、産業への活用が検討されるようになりました。
今までの技術では、猫の画像を猫と認識するには、ひげの数や顔の形など、細かな特徴を人間が定義し、ルールをつくってプログラムする必要がありました。しかし、ディープラーニングでは膨大なデータから自動的に画像の特徴を学習し、さまざまな画像を高精度で認識できるようになっています。
AIの活用でも画像認識は特に注目され、工場のラインの異常検知に使われるほか、近年では人の手書き文字をテキスト化するAI-OCRの活用も進んでいます。
▶画像認識とは｜機能・事例・仕組み・導入方法など徹底解説>>
▶「AI-ORC」の概要やメリット・AIとの関係についてはこちらでも解説しています>>
自然言語処理
AIは音声や画像だけでなくテキストも認識できます。自然言語処理とは、人間が使う言葉：自然言語をコンピュータで処理する技術を指す言葉です。
近年、Googleやアメリカの非営利団体 OpenAIをはじめ、国内でもLINEなどが自然言語処理の研究開発に力を入れ、大きく精度を伸ばしています。
私たちの生活はテキストを用いたコミュニケーションがなければ成り立ちません。自然言語処理技術が発展し、人間の言葉の意味を理解することができれば、さらにAIの活用の幅が広がりますが、未だに人間同様に言葉を処理できるAIは生まれていません。
しかし、近年では自然言語処理技術を活用し、カスタマーサービスの自動化などが可能なチャットボットの利用が増加しており、自然言語処理技術が活躍する機会は増加しています。SNSで会話できるキャラクターも多く生まれています。
▶自然言語処理についてはこちらの記事でも詳しく解説しています>>
過去のデータをもとに予測
時系列データ（時間の経過とともに記録されたデータ）を学習することで、将来の特定の数値を予測できます。
例えば、店舗の売上予測では、時間の経過（日にち）と天気や気温、通行者数のデータと売上の過去データを学習することで、天気や気温などの各要素がどのように結果（売上）に影響しているのかを学習します。これにより、将来の売上を予測可能になります。
同様の予測技術は多くの分野で活用が進んでいますが、特に活用が進んでいるのが需要予測です。企業にとって、過剰に商品を生産すれば、生産コストや在庫コストを抱えてしまい、機会損失を生んでしまいます。
そこでAIを活用し需要を予測することで、効率よく商品の生産が可能になります。
▶AI予測の活用事例についてはこちらの記事で詳しく解説しています>>
AIではできないこと２つ｜創造や感情の読み取りなどは苦手領域
ここからは、AIにできないこととして「創造すること」「人の感情を読み取ること」の2つについて紹介していきます。
創造すること
人間は0から1を生み出す創造ができます。現在活用が進んでいる機械学習技術は、画像や音声の認識、予測などを可能にしますが、0から1を生み出すことは向いていないとされています。
一方で私たちが創造すると言っても、何かを生み出す際に過去の経験を抽象化し、それを転用して、アイデアを思いつくことがほとんどでしょう。日常経験の中でさまざまな体験をすることで、人間は新しい価値を創造することができます。
学習した結果を抽象化して創造するという点ではAIも得意な分野が生まれています。特に近年では、人間の顔や全身の画像を生成するGANという技術が注目を集めています。また、テキストから絵を生み出してしまうDALL-Eなどの技術も注目されています。AINOWではDALL-Eの解説記事を公開しています。
人の感情を読み取ること
AIに苦手なことの2つ目は人の感情を読み取ることです。
私たち人間は人の感情を読み取る際に、言葉だけでなく声のトーンや表情、前後の文脈などさまざまな情報を複合的に判断しています。このように複数の情報をもとに判断することをマルチモーダルと言います。
現在、AIは人の顔を認識して感情を読み取るなど、部分的には人間の感情を読み取れるようになっています。しかし、私たちの感情は全て顔だけに表れるわけではありません。
今後AIがマルチモーダルな処理ができるようになれば、人の感情を読み取ることができるようになるかもしれません。
４つの活用事例から知るAIにできること
ここからは、AIにできることを詳しく知るために4つの活用事例を紹介します。今回紹介する活用事例は以下の4つです。
それぞれ解説していきます。
不良品検出
AIはよく不良品検出に活用されています。これは、商品の画像を学習することで、AIが自動で不良品を検出するというものです。これには画像認識や異常検知の技術が使われています。
漁獲量の予測
AIは漁獲量の予測にも活用されています。海中の状態をAIで解析し、魚群探知機による過去の音響データと水揚データを学習させることで、現在の音響データを入力すると水揚データが予測できるというものです。
介護ロボット
AIはセンサーによってロボットと対象物との距離を測ったり、対象物の重さを計測したり、対象物のもろさを感知できます。また、重いものを簡単に持ち上げることもできるため、介護などの重労働にも活用されています。
道路の空洞検知
AIはレーダー画像から空洞を検知できます。AIを使うことで、人間では感知できないような異常でも検知できるようになりました。
▶関連記事｜《AI事例25選》産業別にAIの活用事例をまとめました>>
現在のAIの課題
現在考えられているAIの主な課題は以下の3つです。
それぞれ解説していきます。
柔軟な対応ができない
いままで紹介してきたように、AIは与えられたデータから学習して特定の処理を行います。そのため、プログラミングされたときに設計された作業以外はできず、柔軟に様々な状況に対応することはできません。
人の気持ちに寄り添えない
また、AIの課題に人の気持ちに寄り添えないということがあげられます。AIはあくまで人間の知能のの一部を代替するものであるため、人間のように人に寄り添って何かを行うということはできません。
正確なデータが必要
そして、正確で豊富なデータが必要であるということです。AIはデータから学習していくものであるため、データが無ければ学習ができず、処理も行えません。
将来のAIはどうなる？人間の未来は？
AIが進化することで、自分の仕事がロボットに奪われるということを危惧している方もいるかもしれません。
しかし、技術が進化することによって生産性が向上し、企業の利益が増加することで給料も増加するという可能性も考えられるのではないでしょうか？人間のように学習、理解する汎用型人工知能は現在の人工知能研究が目指している目標です。
この人工知能が開発されれば、人間の暮らしはより向上するかもしれません。
▶AIは今後どういった進化を遂げるのか。そして私たちへの影響は？>>
▶AIが人間を超えるポイント「シンギュラリティ」について詳しく解説した記事はこちら>>
私たちがすべきこと
AIが今まで人間が行ってきた仕事を行うようになるのであれば、人間はどんな仕事をすればいいのでしょうか？この問題の答えの一つがAIを使う側に回るということです。
以上で見てきたように、AIにはできないことがあります。人間にはこの部分を補う能力があります。AIはあくまでも人間の知覚機能の限界を拡張してくれるものとして捉えると良いでしょう。
この役割を担う仕事として、データサイエンティスト、AIエンジニア、AIプランナー、AIプロデューサーなどが挙げられます。AIに仕事が奪われることを恐れるだけでなく、そのときどのような役割を担うことができるのかを考えることが重要です。
▶関連記事｜「AIは仕事を奪う」は偏見？ 気になる事実とAIによって生まれる4つの仕事
まとめ
AIには人間にはできない多くのことをする能力がある一方で、人間にしかできないこともあることが分かったと思います。
AIが多く活用されるようになった現在、AIは何をすることができるのか正しく理解し、人間は何をするべきなのか考えることは大切です。
