AI（人工知能）とは何か？人間を超える”知能”の正体に迫る

「AIってそもそもなんなわけ？」
ChatGPTやGemini、自動運転や画像生成AIなど、AIという言葉は日常的に使われるようになりました。

しかし実際のところは

• AIがどういう仕組みで動いているのか
• どんな種類があるのか
• 人間の知能を超えるのか

といった疑問を正しく説明できる人はそこまで多くありません。

AIは何でもこなす万能な技術ではなく、明確な仕組みと歴史、そして得意・不得意が存在します。

本記事では、AIとは何かを初心者にもわかりやすく丁寧に解説しながら、AIの仕組み、歴史、種類、活用例、人間との違い、未来予測までを網羅的に紹介していきます。

本記事を読み終える頃には、「AIの正体」や「AIとの正しい向き合い方」がはっきりと理解できていることでしょう。

それでは、“人間を超える知能”の正体に迫っていきます。

AIとは？今さら聞けない基本をわかりやすく解説

AIというのは「Artificial Intelligence」の略で、「人工知能」とも呼ばれています。

”AI”という言葉自体は、米国の計算機科学技術者であったジョン・マッカーシーによって1956年のダートマス会議で用いられました。

”AI”の定義については、研究者ごとに解釈が異なるため明確化されていません。

実際に、平成28年度の総務省の情報通信白書では「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と定義されています。

一方、厚生労働省の資料では「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」と定義されています。

AIの仕組み｜予測ができるメカニズム

AIというのは、大量のデータから特徴やパターンを学習し、そのパターンをもとに予測をしています。

特別なものというわけではなく、パターンを読み取る計算をただ単に高速に実行しているだけです。

処理が人間を超えるスピードのため、さまざまな企業に利用されているわけなんですよね。

現時点のAIは過去の情報をもとに未来を予測しているに過ぎませんし、パターンから外れる挙動をすれば全く役に立たないものになり得ます。

「万能なものではない」ということは頭に入れておくといいでしょう。

AIの歴史｜人工知能はどのように進化してきたのか？

実は、AIというものは最近できたものではなく、ずいぶん前から研究されていました。

今日まで主に3つのブームが存在しています。

• 第一次AIブーム
• 第二次AIブーム
• 第三次AIブーム

それぞれのブームについて詳しく見ていきましょう。

第一次AIブーム（1950年代～1960年代）

この時代を表すキーワードとしては「探索・推論」になります。

迷路の最短距離や数学の証明を行うことができた時代です。

一方でルールやゴールが明確化された問題しか解くことができず、現実社会の複雑な問題は解くことができないとして停滞期を迎えました。

第二次AIブーム（1980年代～1990年代）

続いてのブームが1980年代～1990年代における第二次AIブームです。
キーワードとしては「知識表現」になります。

特定の分野の専門知識をコンピュータに与えることで、まるで専門家のように推論や問題解決を行うことができました。

一方で知識を蓄積していくのに大幅な労力がかかったため、同様に停滞期を迎えました。

第三次AIブーム（2000年代～）

今もなお続いているのが、この第三次AIブーム。

この時代を表すキーワードとしては「機械学習」になります。

インターネットの普及により大量のデータが利用可能になったことやコンピュータの処理能力が向上したことで、コンピュータが自ら学習する機械学習が実用化されました。

今もなおブームは途切れることなく、むしろ増大していっているように感じますね。

なぜ今、AIが注目されるのか？ー普及した理由と背景

今や「AI」という言葉を知らない人はいないでしょう。
しかしなぜこんなにも広まったのでしょうか。

その理由は「ビッグデータ」と「コンピュータの処理能力向上」が関係しています。

インターネットの普及により様々なデータが大量にやり取りされるようになりました。

その影響でデータ量は増大し、大量のデータを保管するデータセンターがいたるところに作られるほどです。

AIは一般的にデータ量が多ければ多いほど学習能力が高まりますから、このデータ量が大幅に増えたことでAIの精度が高まったのです。

なおかつコンピュータの処理能力も年々向上しているため、AIに必要な膨大な計算も短時間で行えるようになりました。

その結果として日常的に使えるまでに精度が高くなり、世の中に多く出回るようになったわけです。

AIの特徴と強み｜機械にはない３つの能力とは

AIの特徴として以下の4つが挙げられます。

• 判断や予測を伴う自動化が可能
• 新しいデータで成長していく
• 学習が可能である
• 総合的な判断ができない

他にも特徴はありますが、本記事では上記の4つに絞って詳しく解説していきます。

判断や予測を伴う自動化が可能

これまでのAIは事前にルールを明示的に設定する必要がありました。

例えば「もし〇〇であれば△△の可能性が高い」というようにです。

しかし今ではAIが自らルールを学習するため、明示的にルールを設定する必要はありません。

そのため、判断や予測が必要なもの（例：画像から不良品を判断する処理）に対しても自動化することが可能なのです。

新しいデータで成長していく

AIは一度作ったらそこで成長が止まるわけではありません。

新しいデータを継続的に取り入れていくことで、その情報も学習し、精度が改善されていきます。

実際、AIから返答をもらう場合は少し前だと機械っぽい独特の言葉だったと思いますが、今では自然な言葉になっているかと思います。

それは新しいデータを取り入れ続けて精度が改善された結果です。

学習が可能である

人間が経験から学ぶように、AIも大量のデータからパターンやルールを自動的に学び、それをもとに予測や判断が可能です。

例えば画像認識では、大量の画像データからイヌとネコのそれぞれの特徴を学び、見分けることができます。

普通の機械にはない”学習能力”を備えているのも特徴の1つです。

総合的な判断ができない

AIは、あくまでも与えられたデータに基づいてしか判断ができません。

人間のように、その場の状況や常識も考慮して考えるのではなく、過去のデータからパターンを見出し、確率的にもっともらしい答えを提示するだけ。

例えば、相手におすすめの商品を提示する場合を想定しましょう。

人間は相手の表情やその場の雰囲気も読み取って判断しますが、AIは数値化できる年齢や性別などでしか判断ができません。

そういう意味ではAIは人間よりもまだまだ劣っています。

AI vs 人間｜人工知能は人間の知能を超えるのか？

AIは何でも優れているイメージはあるかもしれませんが、すべての分野で人間のほうが劣っているわけではありません。

AIが優れている分野、人間が優れている分野、は互いに存在します。

それぞれ見ていきましょう。

AIのほうが優れている分野

AIは以下の分野が特に優れています。

• 大量のデータからパターンを見抜く
• 特定の条件下で最適解を出す
• ルール化された作業

実際に「AlphaGo」という囲碁のプログラムでは、プロの囲碁棋士を相手でももろともしませんでした。

チェスの世界でもAIのほうがはるか上をいく存在であります。

人間のほうが優れている分野

一方の人間はというと、以下の分野が特に優れています。

• 全くのゼロから発想すること
• 感情を理解すること
• 適応力や柔軟性
• 総合的な判断力

人間のほうが優れている分野があるように、AIは万能なものではありません。

AIが優れている分野はAIに任せ、人間にしかできないことに注力していくことが大切だと思います。

AIの種類をわかりやすく解説｜機械学習・ディープラーニングの違い

AIは大きく分けて「強いAI」と「弱いAI」に分けられます。

• 強いAI
  →人間と同じように心や自意識を備えており総合的な判断ができるAI
• 弱いAI
  →特定のタスクを処理することに特化したAI

ただ、今の段階で「強いAI」はまだ実現されていません。

世の中に出回っているすべてのAIは「弱いAI」に分類されます。

弱いAIをさらに分類すると、「ルールベース型AI」「機械学習型AI」「深層学習型AI」「強化学習型AI」の4つに分類されます。

• ルールベース型AI
  →あらかじめ人間が定めたルールに従って動作するAI。判断に至った根拠は明確なのに対し、ルールから外れたことに対しては弱い。
• 機械学習型AI
  →与えられたデータからルールを学び取るAI。人間では気づかないパターンを発見できるものの大量のデータが必要である。
• 深層学習型AI
  →機械学習型AIの一種で、画像や音声などの人間が明示的に指示できないパターン認識に適したAI。複雑な処理を自動化できる一方、計算が膨大なため強力なハードや時間を要する。
• 強化学習型AI
  →正解を与えずとも自ら試行錯誤を繰り返しながら正解に導いていくAI。人間でもわからないような最適解を導いてくれるものの、最適な行動を見つけるまでの試行回数が何万、何億回も必要である。

AIを利用するメリット・デメリット｜事前に知っておくべき注意点

AIは非常に便利な存在ですが、メリットだけでなくデメリットも同時に存在します。

例えば以下のことです。

• メリット①：作業負担が減る
• メリット②：隠れたパターンを見つけ出せる
• メリット③：膨大なデータを瞬時に分析できる
• デメリット①：データに依存する
• デメリット②：考える力が身につきにくくなる

それぞれ説明していきます。

メリット①：作業負担が減る

例えば工場にて不良品を特定する場面を想定しましょう。

人間で行う場合、不良品を特定するにはずっとその場で見張っておかなければいけません。
当然その分の人件費も取られるわけです。

また、見張っておく人からすると、徐々に疲れから不良品を見逃してしまう可能性もあります。

しかし、AIは疲れることなど知りませんから、一定の基準を保ったうえで判別してくれます。
人手を割く必要がなくなるわけです。

このように、AIを利用することで作業負担が減ることがメリットのうちの1つになります。

メリット②：隠れたパターンを見つけ出せる

AIは、大量のデータからパターンを学習します。

人の手で一から見出そうとすると、見落としもありますし、そもそも無謀なわけです。

しかしAIはそれを瞬時にやってくれます。

なおかつ、今までになかった特徴を捉えることもありますから、売り上げも伸びる可能性も秘めています。

メリット③：膨大なデータを瞬時に分析できる

今や世の中にはデータが溢れています。
それらのデータを人間が分析しようとすると、途方もない時間を要してしまいます。

AIは並列計算が得意なGPUを備えていることにより、人間の脳をはるかに上回る計算を可能としています。

そのため、膨大なデータでも瞬時に分析することが可能なのです。

AIを利用すればデータ分析に人手を費やす必要はなくなります。

デメリット①：データに依存する

AIはデータをもとに学習しているため、データに偏りがあれば、同じく偏った結果となってしいます。

また、未来のデータが学習したパターンと大きく外れるものだった場合、同じく予測も大きく外れることになります。

AIを利用する場合はデータに依存してしまうことに十分注意しておきましょう。

デメリット②：考える力が身につきにくくなる

ここ数年で生成AIはかなり発達しました。
実際に生成される文章はなめらかで、AIが考えたものとは判断がつきにくくなっています。

使い方によっては非常に便利なツールになり得ますが、すべてAIに丸投げしてしまうのはよくありません。

それは考えるのを放棄しているのと同然です。
あくまでも補助的なツールとして利用すると良いでしょう。

AIでできること｜ビジネス・日常での活用例まとめ

AIでできることとしては、例えば以下のことが挙げられます。

• 画像認識
• 音声認識
• 異常検知

この他にもたくさんありますが、上記3つについて説明していきます。

画像認識

AIは画像内の物体を識別したり不良品を特定したりできます。

身近な例でいうと「Googleレンズ」「スマホの顔認証」「自動運転」にAIが使われています。

• Googleレンズ
  →画像から物体を特定し、ウェブ上のものと最も関連性のあるものをランキング付けする。
• スマホの顔認証
  →事前に登録した顔写真に一致する場合にロックを解除する。
• 自動運転
  →カメラの映像からリアルタイムで人や車、信号を認識する。

音声認識

AIは人間が話した言葉を解析しテキストデータに落とし込むことができます。
身近な例でいうと「Siri」「Googleアシスタント」「Alexa」が挙げられます。

• Siri
  Apple社が提供している音声アシスタントのこと。AppleWatchやAirPodsなどのさまざまなApple製品に備わっています。
• Googleアシスタント
  Google社が提供している音声アシスタントのこと。スマホだけでなく、テレビやウェアラブルデバイスにも備わっています。
• Alexa
  Amazon社が提供している音声アシスタントのこと。スマートスピーカーなどAmazon社独自のデバイスに備わっています。音声だけで照明のON/OFFを切り替えたりすることもできます。

異常検知

AIは「正常なもの」と「異常なもの」を見分けることができます。

さらに良い点としては、人間では気が付かなかった細かい部分も特定可能な点です。

24時間稼働でき、なおかつ疲れるようなことはありませんから、見落としも防いでくれます。

実際には医療現場での医療画像診断、工場での不良品検出に使用されています。

AIの作り方｜初心者でもわかる人工知能開発の基本ステップ

AIは主に「Python」というプログラミング言語を用いて作成します。
基本的な流れとしては以下の通りです。

• 作業環境の整備
• 目的や方針の決定
• データの収集
• データの前処理
• アルゴリズムの選定
• モデルの構築・学習
• モデルの評価・改善
• 実運用

極論としては「Pythonの知識」と「Pythonを実行できる環境」さえ用意すればだれでも作ることができるわけです。

かく言う私もAIを作っています。

詳しい作り方については以下の記事を参照してみてください。

AIの未来｜今後の進化と人間社会への影響を予測

冒頭のほうで「強いAIはまだ作られていない」と述べましたが、いずれは作られるようになるでしょう。

実際にOpenAI社やGoogle社など世界中の様々な企業で”強いAI”についての研究がされています。

近い将来、日常生活にドラえもんがいる世界も夢ではなくなってきました。

今までは補助的なツールとしてしか使われていなかったものが、自分の良きパートナーの存在になる可能性も秘めています。

また、最近では文章や動画について特にAIと人間の見分けがつきにくくなってきています。

犯罪に使われたりする危険性も秘めていますので十分注意しておきましょう。

まとめ｜AIは数多くの可能性を秘めている！

さて、本記事では、AIについての基礎的なことから小難しいものまで様々な角度から解説していきました！

改めて本記事の内容を振り返っておきましょう。

• AIとは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略で、定義は明確化されていない
• AIは、大量のデータから特徴やパターンを学習し、そのパターンをもとに予測をしている
• AIはずいぶん前から研究されており、今日までに3つのブームが存在した
• AIは「ビッグデータ」と「コンピュータの処理能力向上」により日常的に使用されるようになった
• AIは学習が可能で新しいデータにより成長していくのに対し、総合的な判断ができないのが難点
• AIが得意な分野、人間が得意な分野は互いに存在する
• AIは「強いAI」と「弱いAI」に大きく分類されるが、今日のすべてのAIは「弱いAI」に分類される
• AIを支える技術として機械学習があり、機械学習の枠組みの中にディープラーニングという技術がある
• AIを利用することで人手を割くことができる一方、データに依存することで結果に偏りが発生するリスクがある
• AIは「画像認識」や「音声認識」、「異常検知」など幅広い分野で活用されている
• AIはPythonの実行環境さえあれば誰でも作ることができる
• 将来的に強いAIの実現により、今よりさらに便利な世の中になっていくことが考えられる

AIはまだまだ発展途上であり、数多くの可能性を秘めています。
今後も注目していきたい分野ですね。

あなたも実際にAIを作ってみて、そのすばらしさを肌で感じてみてください！