いまやAIは、私たちの社会に深く関わっています。企業のウェブサイトで見かけるAIチャットボット、インターネットの検索エンジン、多くの人に馴染みのあるGoogleの音声検索や音声入力機能、iPhoneの音声応答アプリSiriなどもAIを活用したサービスです。 さまざまなAIが登場するなか、AIの進歩に注目が集まっていますが、実のところAIにも苦手なことがあります。今回は、そんなAIの知られざる一面を紹介します。

そもそもAI(人工知能)とは?

Artificial Intelligence

AIとは、英語のArtificial Intelligenceの略称で、日本語では「人工知能」と呼ばれています。AIという言葉は、1956年に開催されたダートマス会議(人工知能に関する研究発表会)で、計算機科学者であるジョン・マッカーシー教授によって提案されました。

ジョン・マッカーシー教授は、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(※人工知能学会翻訳)』と定義していますが、じつは、AIには明確な定義づけがなされていません。

例えば、広辞苑(第七版)ではAIを『推論・判断などの知的な機能を備えたコンピューターシステム』と説明しており、 人工知能学会(※日本における人工知能に関しての研究の促進と普及を図る学会)では、AIを『大量の知識データに対して、 高度な推論を的確に行うことを目指したもの(※参照)』と定義しています。

AIの定義づけが難しいとされる理由には、知的の根拠となる「知性」や「知能」の定義がそもそも存在しないことから、「人工的な知能」の定義づけも不可能とする背景があります。

現状では、マッカーシー教授の言う『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』の総称をAIと捉えることもできますが、その定義はそれぞれの専門分野の研究者によって異なっており、さまざまな見解が存在する、進化の途上にある技術と言えます。

AI進歩の鍵「機械学習」と「深層学習(ディープラーニング)」

人工知能と人間

さて、日進月歩するAI技術ですが、2000代に入って、その性能を飛躍的に向上させたのがAIにおける「機会学習」と「深層学習」です。

「機械学習」とは、マシーンラーニング(ML)と呼ばれており、AI自身が知識を獲得する、いわゆる、人間の学習にあたる仕組みをコンピューターで実現したものです

ビックデータと言われる膨大なデータを用いて、事前に人が作成した計算方法(アルゴリズム)に基づいてAIが何度も学習することでルールやパターンを発見し、精度の高い予測・判断を可能とする手法で、与えられたデータを分析する技術と言えます。

他方、「深層学習」はディープラーニング(DL)とも呼ばれており、機械学習に内包される新たな学習の手法です。この深層学習の登場によって、機械学習の性能は大きく向上しました。

深層学習は、ニューラルネットワーク(人の神経細胞=ニューロンの仕組みを真似たシステム)という分析方法を活用し、人間が無意識のうちに行っている行動をコンピューターに学習させる技術です。膨大な量の文字や数値、画像、動画、そして、音声などのデータを学習し、「何に着目すればよいか(=特徴量)」をAIが自分で学習し、性能を向上させていきます。

人工知能をスマートフォンで使い、食品を認識する拡張現実アプリを使う男性

従来の機械学習では、「AIがパターンやルールを発見する上で何に着目するか(=特徴量)」を人が設定していましたが、深層学習では、特徴量をAI自ら導き出すことが可能です。

例えば、服の好みなどの言葉で表現が難しいものでも、ユーザーがどのような商品をクリックしたかをAIが学習し、ユーザーの「好み」に合いそうなものを提案することができるという性能は、深層学習によるものです。

このように、深層学習がもたらされて以降、AIの性能の向上と比例して活用シーンが広がりをみせています。

AIの苦手なこと

AIが苦手なことを処理するイメージ

AI技術のめまぐるしい進化に、AIは人間より賢くなった!という印象を持つ人もいるかもしれません。しかし、AIは完全に人間の代わりをできるような状況にはまだなく、じつは、苦手なこともたくさんあります。

ここからは、AIの知られざる一面「AIが苦手なこと」をご紹介します。

「あれ、これ、それ」の指示詞は苦手

人間であれば、「あれ持ってきて」と言われた時に「あれかな?」と推測できることがありますが、AIにとっては「あれ、これ、それ」曖昧な指示をされるのは苦手です。
AIは、言葉から相手の想いや希望を推測するのはまだ難しいのです。

製品番号A0001を探すのが苦手

AIは正確に検索することが苦手です。
「製品について教えて?」という質問があった場合、AIはFAQなどから、「この質問と似ているもの」という基準で答えを探します。そのため、例えば、製品番号A0001とA0002の区別は苦手です。

なぜなら、人間にとっては1と2の判別はそんなに難しいものではありませんが、AIは「どれに近いかな?」という探し方をするため、1文字しか違わず、差が少ししかないと間違えてしまうことがあります。

このような検索を行う場合には、「AI」の仕組みではなく、既存の検索の仕組みを利用するべきなのです。

データにないことは分からない

AIは、たくさんのデータを学習し、合理的に判断していくので、学習していないことやデータが少ないと正しい判断ができません。
また、データを分析して合理的な答えを出すことはできますが、「だいたい」や「塩梅」など“勘を働かせて答えを出す”ことや、入力された文章の意味を理解しているわけではないので、その意味や行間を読むことが苦手です。

こんなことも苦手です

この他にも、AIが苦手とすることとして以下があげられます。

【AIが苦手なこと】
・学習していないことやデータ不足な状態での判断・実行
・文脈などの意味を理解する
・合理的ではない判断をする
・「こんな感じ」「だいたい」など曖昧な指示で対応する
・「無」から「有」を生み出す創造力
・ひらめきや直感
・意思決定や判断

デザインをする、絵を描く、小説を考えるなどの“無から有を生み出す“クリエイティブな作業は、AIの苦手分野に類します。

つまり、人間が感じること、ひらめきや直感など、言語化や数値化が難しい感覚的なものを加味して判断することは、AIはまだまだ不得意なのです。よって、直感や感性が求められるクリエイティブな仕事は、AIでは代行できない分野とされています。

AIの得意なこと

AIの作業イメージ

では逆に、AIが得意なことにはどういったものがあるのでしょうか? AIが得意とすることをみていきましょう。

【AIが得意なこと】
・単純な学習や処理
・大量データの処理(認知量・学習量に限界がない)
・数値化されていることの推論
・画像、音声、映像の解析
・データの記憶
・作業の速さ
・24時間の活動
・過去の事例から未来を予測すること

AIが得意とする代表的なことは、単純で膨大なデータの学習です。
ゆえに、音声入力された言葉のテキスト変換や言語の翻訳、また、画像から性別を推測したり、明日この商品がどれくらい売れるかを予想したり、過去の事例から未来を予測することはAIの得意分野です。

またAIは、簡単な問合せ業務も得意としており、近年ではその利点を活用して、いわゆる“窓口業務”がAIに代替されつつあります。多くの企業が導入しているAIチャットボットはまさに、その代表例と言えます。

Ai(artificial,Intelligence)のコンセプト

AIの関与は、私たちの暮らしや仕事にますます欠かせないものとなっています。だだし、ご紹介したようにAIにも「苦手なこと」「得意なこと」があります。そのため、使う側がそれらを見極めて、必要なところで正しく活用することが大切です。
こうした活用が、AIの利便性や恩恵を最大限に得ることにもつながります。

木村情報技術では、2016年よりさまざまなAIソリューションを開発・提供しています。具体的なAI活用方法・事例等を紹介するWebセミナーも毎週水曜日13時より開催中。ビジネスの中で作業の効率化が図れそうなことがあれば、ぜひ、AIの力を借りてみてはいかがでしょうか? 詳しくは、木村情報技術のウェブサイトの製品・サービス一覧をご覧ください。