AIとは
定義は多種多様
- 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである: (京都大学教授）
- 人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの（システム）である:（北陸先端科学技術大学院）
- 自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的につくり出せるシステム: （東京大学）
厳密な定義はないが、「記憶や学習、推測や判断とか、人間の脳ができることをコンピューターに肩代わりさせる技術」といえる。
AI Overview
世界のAI市場規模予測
一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）の発表によると、世界の生成AI市場の需要は急速に成長すると予測されています。
- 2023年: 106億ドル
- 2030年: 2,110億ドル（2023年の約20倍）
この成長は年平均成長率（CAGR）53.3%で進むと見込まれています
日本のAI市場規模予測
日本の生成AI市場も同様に急成長すると予測されています。
- 2023年: 1,188億円（約8.6億ドル）
- 2025年: 6,879億円（約49.6億ドル）
- 2030年: 1兆7,774億円（約128億ドル）
産業別のAI市場予測
- 製造分野では特に著しい成長が見込まれています2。
- 2030年までに507億ドル規模に拡大
- 年平均成長率54.6%
- 他の産業分野（金融、公共、通信・放送など）でも、作業効率化や創作活動の拡大により利用が広がると予測されています2。
- これらのデータは、AI市場が今後急速に拡大し、様々な産業分野で重要な役割を果たすことを示しています。特に生成AIの発展により、ビジネスモデルの変革や新たな価値創造が期待されています
各社の動向
2019年ソフトバンクは全社をあげてAI市場をめざすことを表明。ソフトバンクは2024年10月3日と4日に開催された「SoftBank World 2024」で、AIに関する重要な展望を発表しました。
特に、注目すべきは社会のインフラとしてAIを考えていることでしょう。それほど、大きなインパクトを与えると考えられています。
すでにAIを目指す企業は星の数ほどになっている
2024年度AI会社を一部抜粋
- 株式会社AVILEN: AIソリューションを提供し、700社以上の企業にAI開発による課題解決とAI人材育成による組織開発支援。
- 株式会社Preferred Networks: AI開発に強い企業。
- 株式会社Laboro.AI: AIを活用したソリューション事業およびAI活用のコンサルティング事業を展開。
- 株式会社ブレインパッド: 800社以上にAI活用支援を行った実績があり、需要予測や発注管理の最適化、異常検知、レコメンドソリューションなど多岐にわたるAIサービスを提供。
- 株式会社ABEJA: 300社以上へのAI活用支援実績を持ち、独自のAI活用プラットフォーム「ABEJA Platform」を提供。
- 株式会社エクサウィザーズ , エルピクセル株式会社、株式会社オプティム、株式会社モルフォ、 株式会社ディー・エヌ・エーなど
2024年度 急速に発展したAI製品
世界のトップAI製品とその特徴を以下の表にまとめました。
この表は、2024年4月時点での最も利用されたAIプラットフォームのランキングに基づいています。
天気予報
AIの進歩により、天気予報の精度が99%の時代へ突入
AIチャットボットが新時代
悪評が高かったチャットボットもAIにより、名誉挽回の時代がやってきた。
未熟AIチャットボットは、顧客の怒りを買っているが、企業は次々と導入している。浅い AI の理解でチャットボットを導入しても成功しないが、そんなことは知ったことではない。ついに AIは神様的になってきた。
これらのチャットボットは、顧客サービスや業務効率化を目的としており、それぞれ異なる特徴や機能を持っています。特に「KARAKURIchatbot」は、日本国内で高い評価を受けており、多くの企業が導入を検討しています。また、「Gemini」はGoogleによって開発されており、多様なコミュニケーション方式に対応できる点が注目されています。
自動運転
近年、各自動車メーカーが特に力を入れているのが、人工知能による自動車の自動運転です。画像認識機能や音声認識機能から得られた情報を用いて、通行人、対向車、信号、標識などを認知することや、駐車していた車が動き出す瞬間を察知することなど、人間と同じような水準の認識を可能とする人工知能の研究開発が進められている。
クレジットカードの不正使用検知
クレジットカード業界では、クレジットカードの使用状況をモニタリングしたり、個々のユーザーの利用パターンを把握したりできる人工知能が使われるようになった。いつもの利用パターンから大きくずれた行動や、膨大なデータから抽出された不正使用時のパターンと一致するような行動があれば、カード会社からユーザーに連絡がいくようになっている。
この技術は、自動学習により精度が高まっていくという見方がされ、将来的には、今と比べ物にならないくらいにまで被害が減少していくと期待されている。
意外なAI
大手動画配信サービスNetflixでは、AIを活用し、キャスティングが行われています。
流行の情報や、キャストと視聴率の関係、ストーリー性と離脱率の関係性など、膨大なデータを学習することで、ユーザに適した作品を生み出す参考にしています。
Netflixは近年、オリジナルの映像作品製作を強化しており、さらにデータが蓄積されれば、さらにユーザに適した作品を作れるようになるでしょう。
きゅうりの選別
静岡できゅうり農家を営む小池さんは、自作できゅうりの大きさやツヤから自動できゅうりを等級に分ける機械を作成しました。
きゅうりの等級を判断するには熟練が必要で、機械を作る以前は、繁忙期は小池さんの母親が8時間ほどかけて行っていました。しかし、選別機作成後は簡単に選別できるようになり、出荷作業が1.4倍ほどスピードアップしたそうです。
AIの歴史
【第一次人工知能ブーム： 考えるのが早い人工知能】
1950年代後半〜1960年代
探索や推論ができる。特定の問題に対して解を提示できる。（例：数学の定理証明、チェスの試合 等）単純な問題を解くことはできても、複数の要因が絡み合った複雑な問題を解くという要請に答えることができなかった
【第二次人工知能ブーム：ものしりな人工知能】
1980年代
コンピュータに知識を与えることでAIが実用可能な水準に。エキスパートシステムが多く生まれたこと。結果として、ある特定の分野では専門化と同等レベルの振る舞いができる（例： 医療診断、有機化合物の特定 等）
【第三次人工知能ブーム： データから学習する人工知能】
2000年代から現在まで
ビッグデータと呼ばれるような大量データが扱えるようになったことで、AIが知識を獲得する「機械学習」が実用化されたこと、及び知識を定義する要素（特徴量）をAI自らが学習できるディープラーニングが登場したこと。
ディープラーニングは、膨大なデータを機械学習することで、人間が注目すると想定される特徴量をAIが自ら見抜くことが出来る点です。そのため、人間が特徴量を設定することなく、機械学習によりAIが写真に写っているモノが猫であると認識できるようになります。
人間を超える人工知能
AI( 人工知能 が人間を超え始める
- クイズ番組でAI が優勝 1997
- チェスの世界チャンピオンに勝利
- 将棋ソフトが永世聖将に勝利
- 囲碁の世界チャンピオンに勝利 2016
AIは、すべてのエクのロジーの中心に
AIのITデジタルにおける位置づけ
AIの応用・適用分野が無限に拡大
既に多く使われているAIの例
自動的にレシピを考案してくれるAI
2014年、『Bon Appetit』誌とIBMは、IBMのAI「Watson」をベースに「Chef Watson with Bon Appetit」（シェフ・ワトソン）を開発
自動車の自動運転AI
自動運転技術の開発には、トヨタや日産など日本の大手自動車メーカーはもちろん、海外でもテスラやアウディなど、名だたる企業が巨額投資
店舗スタッフAI
B-R サーティワン アイスクリームは、Pepperを店頭に設置し、LINEお友達登録キャンペーンを実施した結果、多数のお友達登録を獲得
ビッグデータ解析
通常の処理では考えられないほど膨大な情報量（数十TB～）、多種多様性（テキスト、画像、音声、センサー情報等）、高頻度な更新（リアルタイム）という条件を満たすデータを解析
農業へのAIの導入、活用
農薬や強い種子の開発だけでなく、AIとGPSを駆使して、農場の土壌の質ごとに最も収量が上がるような方法で種をまけるトラクター用機材を提供
World Leaders of AI
AI研究をリードする地域トップ30
アメリカと中国が世界の牽引役となっている。日本は第六位？
1 .アメリカ – 1677.8
2.ヨーロッパ* (EEA** + スイス + イギリス***) – 556.2
3.中国 – 281.2
4.カナダ – 114.5
5.韓国 – 76.6
6.日本 – 57.8
7.イスラエル – 57.7
8.オーストラリア – 47.6
9.シンガポール – 30.1
10.インド – 22.7
11.ロシア – 19.2
12.サウジアラビア – 10.2
13.台湾 – 5.9
14.ベトナム – 2.9
15.ブラジル – 2.8
16.南アフリカ – 2.5
17.UAE – 2.2
18.イラン – 1.7
19.チリ – 1.3
20.トルコ – 1.0
21.パキスタン – 0.9
22.エジプト – 0.3
23.北マケドニア – 0.3
24.タイ – 0.3
25.バルバドス – 0.3
26.カタール – 0.2
27.マレーシア – 0.2
AI研究をリードするグローバル企業トップ5
2020：
1.グーグル（アメリカ） – 220.1
2.マイクロソフト（アメリカ） – 66.5
3.フェイスブック（アメリカ） – 48.5
4.IBM（アメリカ） – 29.7
5.華為（中国） – 14.3
ロードマップ
AI導入の問題点
AIが人間の仕事を奪ってしまう。
ＡＩを活用する際の「知っておくべき事柄」
- lAIは人間的感情を一切持たない
- AIはインターネットに接続されており世界中のAIと瞬時にして情報の共有、活用、利用を行う
- AIはオーナー側の意図（利益追求など）に忠実に従い容赦なし（支持命令を出す時に注意が必要）
- l個人情報保護法などの法的観点から検討を必要とする
- AIは意思決定を行うが、責任者とはなり得ない
- AIが暴走しても、オーナーのすべて責任となる
- AIは自己学習によってオーナーの意思に背く可能性を含んでいる
2045年 シンギュラリティ（技術的特異点）
AIなどの技術が、人間より賢い知能を生み出す事が可能になる時点を指す言葉（米国の数学者ヴァーナー・ヴィンジにより広められ、人工知能研究の権威であるレイ・カーツワイル博士も提唱する概念）
収穫加速の法則:「技術進歩においてその性能が直線的ではなく、指数関数的に向上する」
2045年 シンギュラリティ（技術的特異点）
AIが人間を凌駕するシンギュラリティ（技術的特異点）に達すれば、人知が及ばない爆発的なブレークスルーが起きる
