AIや機械学習はどう使う？仕組みや活用方法、身近なユースケースを解説

テクノロジー技術の進化に伴い、AIのビジネス活用が普及しています。いわゆるAI時代のなかでAIを適切に利活用するためには、機械学習やディープラーニングといった関連用語との違いについて押さえることが大切です。

この記事では、AIと機械学習、さらにディープラーニングの包含関係を整理し、ビジネスで成果を出すための具体的な活用ステップを解説します。AIに関する知識を本記事で押さえ、AI時代を生き抜きましょう。

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AIとは

AIとは、人間の知的な振る舞いや思考をコンピューター上で再現する技術・システムのことで、一般的には「人工知能」と訳されています。人間が経験によって学んだり、問題を解決したりする能力をコンピューター上で再現したものがAIです。

状況やタスクの内容によっては人間のパフォーマンスを上回ることもあり、その代表例としてChatGPTなどの「生成AI」が挙げられます。

AI技術の包含関係

AIは非常に広い概念であり、その中に「機械学習」が含まれ、さらにその一部として「ディープラーニング」が存在します。この構造を理解することが、適切な技術選定の第一歩です。

AIは4種類に大別される

AIに明確な定義は今のところありません。しかし、いくつかの種類に分けることはできます。ここではAIにおける4つの種類について解説します。

特化型AI

特化型AIは、特定の分野・領域に特化したAIです。たとえば囲碁の対局や気候変動のシミュレーションなど、事前設定した課題を解決できる特徴があります。こうした特定の分野には高いパフォーマンスに期待できる一方、事前設定していない課題を解決する機能は持ち合わせていません。

関連記事：特化型AIとは？メリット・デメリットや汎用型AIとの違いを解説

汎用型AI

汎用型AIは、多様な課題を解決する機能を持つAIです。特化型AIとは違い、幅広い視点を持つ特徴から、ユーザーから問われたタスクを自律的に分析・判断し課題解決へと導きます。人間とほど近い能力であるため、現状は実用化されていません。 

しかし、実現によってさまざまな分野・領域におけるパフォーマンスに期待できることから、研究・開発を進め、実用化を目指す研究機関が増えています。

強いAI

強いAIは、人間と同じ程度の感情や理解を持つAIです。人間による事前設定がなくても、状況に応じて自律的に判断や理解する特徴を持ちます。たとえばSF映画に登場するようなアンドロイドが挙げられますが、現状は存在していません。

弱いAI

弱いAIは、自意識を持ち合わせていないAIです。人間の感情や心といったものは持っておらず、事前に設定されたプログラムやプロンプトによって行動する特徴から、現状、存在するAIはすべて弱いAIに分類されます。AIのなかには自ら考えているかのように振る舞うものもありますが、これは人間を模倣しているためと考えられています。

機械学習とは

機械学習とは、AIの持つ機能を実現するために必要な技術のことです。コンピューターがデータを分析し、そのなかからパターンやルールを自ら学習していく仕組みを持つため、人間による細かなルールや指示を提示しなくても、データをもとに自動で賢くなる特徴があります。

機械学習の3つの学習方式

機械学習には3つのパターンがあり、それぞれの特徴は以下の通りです。

1. 教師あり学習：正解データを与えて学習させる（例：売上予測、画像診断）
2. 教師なし学習：正解なしでデータの共通項を見つける（例：顧客のグループ分け）
3. 強化学習：試行錯誤を通じて最適な行動を学ばせる（例：自動運転、ゲームAI）

AIと機械学習を併用するメリット

特化型や汎用型、強弱などで表されるAIと、さまざまな予測を可能にした機械学習ですが、2種類を併用することでどのようなメリットが期待できるのでしょうか。

広範囲でのデータ取得

AIと機械学習の併用によって広範囲でのデータを取得した後は、適切なグループに分けながら必要に応じてデータの要約や圧縮、将来の予測までを一貫して行うことができます。

AIはさまざまな情報を即座に収集し分析する能力、一方、機械学習は収集した情報の解析やグループ分けを得意としています。

それぞれを併用することで、自社競争力強化につながるマーケティング戦略が可能になるほか、販売予測に活かせば需要と供給に見合った商品の製造・販売が実現できるでしょう。

迅速な意思決定

AIと機械学習との併用によって、人間が解釈するよりも迅速かつ正確にデータを解釈することができます。そのため、解釈・認識の齟齬を防いだ上で多くの情報に基づいた意思決定につなげることが可能です。

企業や商品の改善や経営戦略の変更には、膨大な情報から適切なデータを抽出し、目的に沿った意思決定を行う必要があります。人間が情報を集め分析するよりもはるかに速く正確な情報を収集・解析できることから意思決定までがスムーズに進み、速やかな改善・戦略の変更につながるでしょう。

自動化・効率化

業務の自動化や効率化も実現可能です。例えば会計処理に伴うExcelを使ったデータ入力に関するデータをAIと機械学習に読み込ませ、テストを繰り返し精度を上げることで、人間よりも迅速かつ正確に進めることができます。

分析結果の整理・統合

機械学習には収集したデータをグループに分けるという特徴もあります。AIが収集したデータを機械学習が適切なグループに分けることができれば、膨大な情報の整理・統合が可能になります。

特に顧客情報は居住地や電話番号のほか、氏名や趣味・嗜好など登録される項目が複数あります。それぞれを細かくグループ分けができれば、適材適所なアプローチが実現し、マーケティング戦略に大いに役立つでしょう。

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 AIと機械学習のモデル開発する際のステップ

AIと機械学習を企業に導入する際、スムーズに活用できるようにするため、それぞれのモデルを開発しなければなりません。具体的には、以下のステップを踏む必要があります。

• 目的・課題の洗い出し
• データ収集
• 学習
• 精度評価と試行錯誤を繰り返す

具体的にどのようなことを行うのか見ていきましょう。

目的・課題の洗い出し

まずはAI・機械学習に学ばせたい内容を決めます。学ばせたい内容は活用する上での目的や課題と等しくあるよう、具体性があることが大切です。簡単な例を挙げるとすれば、膨大なメールの中から迷惑メールだけを抽出し「迷惑メールフォルダ」に分類させたい場合です。

迷惑メールだけを選び、適切なフォルダへと自動的に移動させるためには、AI・機械学習それぞれで以下のような流れを経由する必要があります。

 AIと機械学習のそれぞれあるいは併用して活用するときは、事前にどのようなことを成し遂げたいのかを明確にしましょう。目的や課題を洗い出すことで必要な情報を集めることができ、AIや機械学習も適切な情報を取り込むことができます。

データ収集

次にデータ収集です。AIや機械学習の精度を高めるためには、目的や課題に関連した情報が不可欠です。情報の密度が細かいほど緻密な解析につながります。上記の例で挙げるとすれば、10通に厳選した迷惑メールではなく、1,000通の多種多様な迷惑メールを取り込むなどです。取り込む情報が多く、また細かいほど、理想に近い能力に期待できます。

学習

データ収集は1度ではなく何度か行うことも大切です。業種や作業内容によっては特徴や取り組み方が日に日に変化することがあります。過去に収集したデータが古いと精度が低くなり、目的達成や課題解決に至りません。

アップデートされた内容があれば速やかにAIや機械学習にも取り込み、常に新しいデータを盛り込んだ能力を維持しましょう。

精度評価と試行錯誤を繰り返す

データ収集や学習を繰り返し行った後は、AI・機械学習の精度評価を実施します。上長だけでなく全社で使用することで、操作性や理解力についてのフィードバックを受けることができます。

届いたフィードバックをもとに、不足したデータがあれば順次取り込むことで、AI・機械学習の精度が向上し、当初に洗い出していた目的の達成、あるいは課題の解決に近づくでしょう。

まとめ

AIと機械学習は、それぞれを組み合わせて使うことでより優れたパフォーマンスに期待できます。AIは広範囲にわたる概念を備える「頭脳」として、機械学習はその技術を実現するための技術といえます。いずれも私たちの生活やビジネスをサポートし、より便利で効率的なものに進化させる力を秘めています。AIと機械学習の基本を押さえてAI時代を生き抜きましょう。

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