【完全版】AIの全貌！概要から学習方法　AI導入から成功・失敗事例までの完全ガイド

AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略で、今話題のChatGPTをはじめ、私たちの生活のあらゆる側面に影響を及ぼしている人間の知能を模倣したコンピューターです。
特徴としては人間と同じように自ら学習できるというのが大きな特徴です。

今回はそんなAIの全貌を１記事にまとめました。
これからAIの導入を考える企業様や個人の方もまずは全貌を知り、AIのメリットとデメリットを把握して正しくAIを活用していきましょう。

AIとは？

AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略で、今話題のChatGPTをはじめ、私たちの生活のあらゆる側面に影響を及ぼしている人間の知能を模倣したコンピューターです。
特徴としては人間と同じように自ら学習できるというのが大きな特徴です。

「人工知能」あるいは「AI」という表現が初めて登場したのは1956年という半世紀以上前のことです。
この言葉は、アメリカのダートマス大学で行われた歴史的なダートマス会議において、著名な計算機科学者であり認知科学者でもあったジョン・マッカーシーによって提唱されました。彼の思想は、この新たな分野の基礎を築き、数々の研究者がその後継者となることを可能にしました。また、マッカーシーは時間の共有による計算の効率化という考えを導入したことでも知られています。この概念は後にクラウドコンピューティングの基礎となりました。

「ネイチャー・インテリジェンス」（Natural Intelligence、NI）は、人間や他の生物が生まれながらにして持っている知能を指します。これに対して、「人工知能」（Artificial Intelligence、AI）は人間が作り出した知能であり、コンピューターや機械が人間の知能を模倣または超越することを目指しています。

この2つの用語は、知能の「自然な」起源と「人工的な」起源という対立する概念を表しています。しかし、これらの間の厳密な境界は、AIの発展に伴ってますます曖昧になりつつあります。
例えば、機械学習の一部門である深層学習は、人間の脳のニューロンの接続を模倣したニューラルネットワークに基づいています。これは、人工知能が自然知能の一部を模倣するという事例の一つです。

AIを導入するメリット

業務効率化で労働力不足を解消

AIは、マニュアル化ができる業務を全て自動化することができます。そのため、人間がAIでできないような、より高度なタスクやクリエイティブなタスクに集中することができます。
例えば、データ入力、スケジューリング、電子メールの管理。顧客の問い合わせの初期応答などの単純作業等は、AIによって自動化することができます。

労働力不足を解消し人件費などのコストの削減ができるため少人数で大きい売上、利益を残すことができるのがAIのメリットです。

労働時間の最適化: 24時間稼働可能なAI

AIは人間と違って、休息や睡眠が必要でないため、AIは24時間365日稼働可能です。
これは顧客サポートの領域で特に役立ちます。AIチャットボットやAIの電話受付等は、カスタマーサポートにおいて24時間対応可能で、待ち時間をなくすことができます。

営業時間外に来たお問い合わせや反響を対応できず、売上に繋がらなったケースやお客様からのクレーム等の対応が対応できず炎上してしまったなどのお悩みを解消することができます。

24時間365日働けるため人間が休んでいる時間帯でも代わりに働いてくれるのがAIのメリットです。

大規模なデータ処理

AIは大量の情報を整理し、理解して利用することをとても得意としています。

例えば、図書館や書店で特定の本を探すとします。数千冊の本がある大きな図書館であれば、それを一冊一冊手に取って調べるのはとても時間がかかります。
ただ今の時代どこの図書館や書店に行っても基本的にどの本がどこにあるか教えてくれる機械が置いてあります。

AIの大規模データ処理は、この機械を使うのと似ています。しかし、AIが扱うのは何千冊の本ではなく、何百万、何十億という膨大な量のデータです。そして、それら全てを一瞬で調べることができます。さらに、AIはただデータを探すだけでなく、その中に隠されたパターンや関連性を見つけることもできます。それは、まるで全ての本の中身を読んで、あなたが知りたい情報を一瞬で見つけ出すようなものです。

これがAIが得意とする大規模なデータ処理の一部です。

人間が時間をかけて行うようなデータの分析や理解を、高速化つ大量のデータに対して行うことがAIのメリットです。

一貫性の確保/ミスや事故の減少と安全性の向上

AIは特定のタスクを一貫して行えるので人間のように、感情に左右されることや精度が落ちていくことは少なく自身で学習と分析をし、警告を出すこともできます。
下記５つはAIを使って安全性を高めるものになります。

1. 標準化と自動化: AIは、特定のタスクを一貫して行うことが可能です。これは、人間が行う作業に対するヒューマンエラーを大幅に減らすことができます。
2. 予測分析: AIは膨大な量のデータを分析し、未来の事象を予測することができます。これは、交通事故のリスクを減らすための交通流の予測、工場設備の故障予測、天候による災害の予測など、さまざまな場面で利用されています。
3. リアルタイムモニタリング: AIは、システム全体をリアルタイムで監視し、問題が発生したときにすぐに警告を出すことができます。
4. AIのトレーニングと改善: AIのパフォーマンスは継続的にトレーニングと改善を行うことで向上します。AIは新しい情報を学習し、その結果を自己改善に利用することができます。
5. AIと人間の協働: AIは一貫性と精度を提供し、人間は判断力と創造性を提供します。これにより、システム全体の安全性と効率性を向上させることができます。

これらの手法を適切に組み合わせることで、

業務の一貫性を確保し、ミスや事故の減少、安全性の向上を図ることができるのがAIのメリットです。

AIのデメリット

信頼性の問題: AIが誤った情報を提供する可能性

AIを使う上での一番の懸念点と思う方が多いのがこちらの「AIが誤った情報を提供する」可能性があるということです。

誤った情報を出力する原因は下記４つが主な原因となっています。

1. 不完全または偏ったデータ
2. 過学習
3. トレーニングと実際の運用環境の乖離
4. 不適切なAIモデル

１つずつ確認していきましょう。

 不完全または偏ったデータ

AIは学習に使われたデータセットに基づいて判断を下します。そのため、学習データが不完全や偏っていた場合、AIの出力もそれに影響を受けます。

この学習の部分に関しては人間と同じで信号の色を青色と習ったら実際は緑色でも青色と出力します。
そのためそもそものAIのデータセットをする際に偏った情報を入れないようにする必要があります。

 過学習

AIが学習データに過度に適合し、新しいデータに対する汎化能力が低下する現象です。これはAIが未知の状況に対して誤った予測を出す原因となります。
学習データに関しての精度はとても良くなりますが、未知のデータや学習データをもとに考えるテストデータの精度が著しく下がります。

 トレーニングと実際の運用環境の乖離

AIも人間と同じように回答の精度を上げていくには機械学習を通したトレーニングが必要です。
ですが、AIのトレーニングされた環境と実際の運用環境が異なる場合、AIは誤った回答や判断を下してしまう可能性があります。

 不適切なAIモデル

データの性質や問題の複雑さに適合しないモデルを使用すると、結果として不正確な予測や語解釈を生じる可能性があります。

たとえば「ChatGPT」を使って高度な数学的問題を解くように試みることに似ています。「ChatGPT」はテキストベースの質問応答や文章生成に優れている一方で、高度な数学的計算や専門的な数式の解釈には設計されていません。
ですが、数学的な問題を解くことが何もできないわけではなくChatGPTであれば四則演算程度の簡単な問題は解くことができます。

なので汎用的なモデルが必ずしもすべての問題を解決できるわけではないということを覚えておきましょう。

管理の必要性: AIの適切な運用と管理

AIをわかりやすく表現すると『社会経験のないとても優秀な新人』という表現になります。

そのため必ず管理者が必要になってきます。
ChatGPTでたまに文字がおかしくなったり日本語の表現がおかしかったりすることがありますのでそういった文字の修正等をする管理者は必要になります。

AIはビジネス活動で重要な情報を扱うため、AIに起因する問題が発生するとそのリスクは大きくなります。それ故、高度なリスク対策が求められます。

AIが問題を引き起こした場合の影響、AIが問題を起こす可能性を減らすシステム、そして問題が発生した際の対応マニュアルなど、これらのマニュアルを事前に詳細に検討し、企業に及ぼすダメージを最小限にする取り組みが必要です。リスク管理部署の設置や、リスク管理手順の策定、管理体制の確立を行うことが重要です。

利用の難しさ: AI技術の理解と適用の課題

AI技術の適用は、初心者ではかなり難しく、専門的な知識やビジネス的にどう活用するかを理解して実践したことがない人には向いておりません。

そのためAI技術を適切に理解し、ビジネス環境に適用することは大きな挑戦となります。

人工知能に対する十分な理解がないと、その能力を最大限に活用することは難しいだけでなく、予期しない問題や結果を引き起こす可能性もあります。したがって、AIの採用と管理には深い理解と適切なスキルが求められます。

AIの仕組み: どのようにAIは学習し、行動するのか

AIは、機械学習とディープラーニング（深層学習）という2つの主要な仕組みに基づいて機能しています。それぞれの機構を簡単に説明します。

機械学習

機械学習とは、AIが大量の過去のデータを学習し、高精度な判断や推論を行うためのアルゴリズムを生成するプロセスを指します。
AIを構築するために機械学習技術を利用する場合、データ分析には線形代数、確率論、統計学、微積分などの数学の知識が必要です。

繰り返しの訓練によってデータを処理することで、特定のタスクに対する処理の精度が向上します。

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニングは、機械学習の一部門であり、人間の脳を模倣したニューラルネットワークというアルゴリズムを使用しています。ディープラーニングは、データの数値化や特性の抽出まで可能であり、一方、ディープラーニングがない機械学習では、多種多様な数学的知識が必要とされます。

ディープラーニングを用いると、人間が処理しにくいデータを使用し、抽象的な答えを得ることが可能です。通常の機械学習と比較して、ディープラーニングは事前の準備が少なくて済むという大きな利点があります。

AIの種類とその特性

AI（人工知能）は、その能力と適用範囲により、大きく3つのカテゴリーの超人工知能（ASI）、特化型人工知能（ANI）、および汎用人工知能（AGI）に分けられます。

特化型人工知能（ANI）

特化型人工知能（ANI）は、特定のタスクを実行するために作られたAIです。
そのためANIの能力は特定のタスクに限定されています。
例えば、音声認識や画像分析などがANIにあたります。

これらのシステムは特定の問題に対しては人間も超える性能を発揮します。
ただそれ以外のタスクに対しては一切の能力を持っていないことが特徴です。

汎用人工知能（AGI）

汎用人工知能(AGI)は、様々なタスクを人間と同等のレベルで遂行することができるAIのことです。

理論的には、AGIは過去の経験から新しい環境や道のタスクに対応する能力を持つとされています。
しかし、AGIの開発はとんでもなく困難で、2023年現在では、全くの理論上の存在に過ぎません。

ChatGPTはAGIじゃないの？

ChatGPTはテキストtoテキストにおいてはAGIとも言えるかもしれません。ただ、現時点では自然言語処理と学習能力を持ち合わせた優秀なAIソフトに留まり、汎用性な知能とはまだ言えません。

しかし、ChatGPTを提供しているOpenAIはAGIの開発を目的としているため、本格的な汎用AIの開発が始まると思います。

超人工知能（ASI）

超人工知能（ASI）とは、人間の知能を大きく超える形で全ての学術分野において活動することが可能なAIのことです。

ASIは、自己改善の能力、学習、理解、適応能力など、人間の知能を遥かに超越した能力を持つとされています。
もし実現すれば、科学、数学、医療、芸術といったあらゆる領域で人間の能力を凌駕する可能性があります。
しかし、AGIと同じく2023年現在、このレベルのAIはまだ理論的な存在で、具体的な実現には至っていません。

ビジネス利用されている有名なAIサービス

ChatGPT: 会話型AIの例

Chat GPTは文章生成AIで一番ビジネス利用がしやすいAIです。

特にシステム内にAPI導入することによって企業で行ってきた文章生成系のタスクが全てAIに置き換えることが可能になりました。

それによって、ChatGPTは営業、記事作成からチャットボットなどの顧客へのカスタマーサポート等の業務も人間に変わって行うことができるようになりました。

Stable Diffusion: AI技術の応用例

Stable Diffusionは、2022年に公開されたディープラーニングのtext-to-imageモデルである。

主にテキスト入力に基づく画像生成に使用されるが、他にもインペインティング、アウトペインティング、テキストプロンプトによって誘導される画像に基づく画像生成にも使用される。

フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

最近よく目にするAI美女などもほとんどがStable Diffusionによって生成されたAIになります。

ちなみに秘書美ちゃんもStable Diffusionによって生成されたAIイラストになります。
よく見る部分ではアプリの広告や出会い系サービスにAI美女が採用されたりゲームの広告等でも使われています。

最近では広告だけでなく写真集が発売されたり、TikTokなどでもとても盛り上がっています。
私も使ってみて、サムネが映えたり、キャラ活用として使いやすいのでそれだけでもビジネス利用にはもってこいのAIになります。

ただAIイラストに関しては著作権等の制約がつきものです。
指標として、文化庁が判断軸を紹介しているのでこちらを確認して正しく使っていきましょう。

– 令和５年度著作権セミナー「AIと著作権」 https://youtube.com/watch?v=eYkwTKfxyGY……
– 資料 https://bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf

APIを使ったAIへの応用

API（Application Programming Interface）は、ソフトウェア同士が通信を行うためのインターフェースであり、AIの応用においても重要な役割を担っています。

APIを利用することで、機械学習モデルや画像認識などのAI技術を利用した機能を簡単に実装することができます。例えば、GoogleのCloud Vision APIを利用することで、画像認識を行うアプリケーションを作成することができます。

また、APIを使ったAIの応用は、エンターテイメント分野やビジネス分野など、様々な分野で活用されています。
例えば、音楽ストリーミングサービスのSpotifyでは、機械学習を利用してユーザーに音楽の推薦を行う機能が実装されています。

弊社で開発している社員AI:24に関しても、ChatGPTのAPIを導入し、自動で文章生成を行うAIサービスを開発しています。

APIを使ったAIの応用は、今後ますます進化していくことが予想されます。

AI導入をする際の流れ

基本的なAIの導入に関しては下記のような手順を踏むことが一般的です。

AI導入の失敗事例とその教訓

導入設計をせずにAI設置を行うと必ずと言っていいほど失敗が起こります。

行き当たりばったり

決定稿が二転三転してしまい元々やりたかったこととぶれてしまう。

修正等が予定より発生

後から追加で修正が発生し、コストがかかってしまう。

想定より管理コストが高くなる

今まで人間が対応していた業務をAIに置き換えても必ず管理者が必要のため作業コストより管理コストが上がってしまうことも多々ある。

導入したのに活用されない

これが一番多いかもしれません。
AIのデメリットの部分でご紹介しましたが、AIを使うのが難しいのでマニュアルがないと使わなくなってしまうということがあります。

運用予定日からのリスケの嵐

上記の行き当たりばっかりや修正がかかってしまうことによって当初の運用開始日から遅れてしまう。

機会損失

設計をしていれば拾えた部分を行き当たりばったりでやることによって回収できず機会損失をしてしまう。

AI導入の成功事例

DM営業の自動化

企業に対して営業DMをされているBtoB企業は多いと思います。
弊社もそのうちの1社ですが、DM営業の反響を上げるための手段として、「企業様の情報をメール文に入れる」というやり方があります。

これは営業マンなら誰しも１度は経験があると思うのですが、とてもめんどくさい作業になります。
テンプレ文で企業様にDMをする場合だと１件送信するのに大体2分程度ですが、企業概要を見て文面を足して作るとなると最低でも5分はかかります。
DM営業に関しては数を打たないと反響が取れないので1件に5分以上もかけてられません。

AIの導入部分はAIが代わりに企業様ごとの業務内容を取得して文面を作成する場面になります。
ここをAIが自動で行うことによってテンプレを送るのと同じ速度で反響を取りやすい文面を送ることができるのが特徴です。

電話受付などの顧客カスタマーサポート

こちらは飲食店に多いのですが、予約受付や店舗の受付にAIを導入する大手チェーン店が出てきています。

例えば「鳥貴族」さんでは電話対応を『AIさゆり』ちゃんが対応してくれます。
ぜひ一度鳥貴族さんに予約の電話をしてみていただきたい（イタズラはだめ）のですが、私が電話した際は予約したい時間が埋まっていました。今までのボットでしたらそこで終了だったのですが、AIさゆりちゃんが空いている時間を提案してきました。

これにはとても感動しました。今までは回答だけが基本的にボットの役割でしたが、提案をAIからできるようになったのでこれにより機会損失を防ぐことと人件費を削減することに成功しています。

それ以外にも弊社の事例ですと、ホテルの夜間受付やECサイトの夜間の問い合わせは人間が働いていない時間にきた見込み客は、今までだったら次の日の業務時間内に対応をして機会損失していたところをAIが代わりに対応・売上につなげています。

記事作成

ChatGPTを使って記事作成をしている方も増えてきたと思います。

ただChatGPTの場合はその都度プロンプトや指示出しをしなければいけないのですが、ChatGPTのAPIを使って自動化することによって同じプロンプトのAIに対してキーワードを記載するだけで記事を作成することもできます。

現状ではSEO対策のための記事も書くところまでカスタマイズはできるレベルになっています。
そのためこれからはAI記事の量産が主流になるため、いかに差別化を図るかや、良質な情報を提供するかに時間をかけて戦う形になると思われます。

AI導入に関するよくある質問

AIが誤った情報を出させないようにする方法はありますか？

こちらが与えた情報を元に出力させることができます。なので出力させる情報を限定させることによって誤った情報を出力しません。

会社の業務内でどの業務をAIに置き換えることができますか？

基本的にマニュアルが作れる業務内容であればAIに置き換えることが可能です。

人件費を削減したいのですが、AIだけで完結させることはできますか？

基本的にAIは優秀な新人程度ですので、管理者は必要です。

まとめ

AIは、コンピューターシステムが人間のように学習し、理解し、行動する能力を持つ驚異の技術です。
AIを導入すれば、労働力不足という一大課題を解消し、業務効率化を実現する夢が現実になります。それだけでなく、24時間絶えず働き続けるAIの力で、労働時間を最適化し、業績を大幅にアップすることが可能になります。

確かに、AIには信頼性の問題や適切な運用と管理の必要性、AI技術の理解と適用の難しさといった課題も存在します。しかし、これらはAIの仕組みを理解し、適切な管理や維持を行うことで解消できます。AIは主に機械学習とディープラーニングの技術を利用し、データからパターンを学習し行動します。

ビジネスの現場では、会話型AIのChatGPTやAI技術の応用例であるStable Diffusionなどが既に活用されております。APIを通じてこれらのAIを活用することで、ビジネスの可能性が飛躍的に広がります。

AI導入の際には、具体的な目標設定や計画策定などの導入設計がとても大切で、実装、評価と改善のフローを踏むことが求められます。

DM営業の自動化や電話受付などの顧客サポート、記事作成といったAI導入の成功事例は、AIが事業における生産性向上にどのように貢献できるかを示しています。

AI導入には多くの疑問がありますが、それらは導入の目的、AIの種類と特性、AI導入のメリットとデメリット、AIの管理と維持に関する理解を深めることで解決できます。これからの時代、AIの持つ無限大の可能性を理解し、適切な導入と活用を行うことで、効率的で高品質な業務運営を実現しましょう。