人工知能活用の可能性

人工知能の機能と人気は日に日に急上昇している。人工知能とは、システムやプログラムが思考し、経験から学習する能力のことである。AIの活用はここ数年で大きく進化し、ほとんどすべてのビジネス分野でその活用が見られるようになった。この記事では、実社会における人工知能の活用事例を紹介する。

人工知能とは何か？

人工知能（AI）とは、人間の行動や思考をシミュレートし、特定の問題を解決するために訓練することができる、機械が表示する知能のことである。AIは機械学習技術とディープラーニングの組み合わせである。人工知能モデルの種類は、膨大な量のデータを使用して訓練され、インテリジェントな意思決定を行う能力を持っています。

では、さまざまな分野で人工知能を活用すると、どのような可能性があるのだろうか。ここでは、人工知能の活用のトップリストを紹介する：

Eコマースにおける人工知能の活用

パーソナライズされたショッピング

人工知能技術は、顧客とのより良い関係を築くことができる推薦エンジンを作成するために使用される。これらのレコメンデーションは、顧客の閲覧履歴、好み、興味に応じて行われる。顧客との関係を改善し、ブランドに対するロイヤリティを向上させるのに役立ちます。

AIアシスタント

バーチャルショッピングアシスタントとチャットボットは、オンラインショッピング中のユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。自然言語処理は、できるだけ人間的で個人的な会話をするために使用されます。さらに、これらのアシスタントは顧客とリアルタイムで関わることができます。

不正行為の防止

クレジットカード詐欺と偽レビューは、Eコマース企業が対処する最も重要な問題の2つである。利用パターンを考慮することで、AIはクレジットカード詐欺の可能性を減らすことができる。多くの顧客は、カスタマー・レビューに基づいて製品やサービスを購入することを好む。AIは偽のレビューを特定し、対処するのに役立つ。

教育分野における人工知能の活用

教育分野は人間の影響を最も受ける分野だが、人工知能は教育分野にも徐々に浸透し始めている。教育分野でも、この人工知能の緩やかな移行は、教員の生産性を高め、事務や管理業務よりも学生に集中するのに役立っている。

この分野での活用例をいくつか紹介しよう：

教育者を支援する事務作業の自動化

人工知能は、学生へのパーソナライズされたメッセージの自動作成、成績評価、保護者とのやり取り、日常的な問題のフィードバック、入学管理、コース管理、人事関連のトピックなどのバックオフィス業務など、教育以外のタスクで教育者を支援することができる。

スマート・コンテンツの作成

ビデオ講義、会議、教科書ガイドなどのコンテンツのデジタル化は、人工知能を使って行うことができます。異なる学年の生徒向けにカスタマイズすることで、アニメーションや学習コンテンツなど、さまざまなインターフェースを適用することができます。

人工知能は、音声やビデオの要約や統合的な授業計画を生成して提供することで、豊かな学習体験を生み出すのに役立ちます。

音声アシスタント

講師や教師が直接関与しなくても、学生は音声アシスタントを通じて特別な学習教材や支援にアクセスすることができます。これにより、一時的なハンドブックの印刷コストが削減され、非常に一般的な質問に対する回答も簡単に提供される。

パーソナライズされた学習

トップクラスのAI技術を利用し、超パーソナライゼーション技術を使って学生のデータを徹底的に監視し、習慣、授業計画、リマインダー、学習ガイド、フラッシュノート、頻度や復習などを簡単に生成することができる。

ライフスタイルにおける人工知能の活用

人工知能は私たちのライフスタイルに多くの影響を与えている。そのいくつかを紹介しよう。

自律走行車

トヨタ、アウディ、ボルボ、テスラなどの自動車製造会社は、あらゆる環境での運転や事故回避のための物体検知に関して、人間のように考え進化するようコンピュータを訓練するために機械学習を使っている。

スパムフィルター

私たちが日常的に使っている電子メールには、スパムメールをスパムフォルダーやゴミ箱フォルダーに送り、フィルタリングされた内容だけを表示させるAIが搭載されている。人気の電子メール・プロバイダーであるGmailは、約99.9％のフィルタリング能力に達している。

顔認識

私たちが愛用している携帯電話、ラップトップ、PCなどのデバイスは、安全なアクセスを提供するために、顔フィルターを使って検出・識別する顔認識技術を使用している。個人的な使用とは別に、顔認識は、いくつかの産業における高度なセキュリティ関連分野でも広く使用されている人工知能アプリケーションです。

ナビゲーションにおける人工知能の活用

研究によると、GPS技術は、ユーザーに正確でタイムリーな詳細情報を提供し、安全性を向上させることができる。この技術は、畳み込みニューラルネットワークとグラフ・ニューラル・ネットワークの組み合わせを使用しており、道路上の障害物の背後にある車線の数や道路の種類を自動的に検出することで、ユーザーの生活を容易にします。AIは、業務効率の向上、道路交通の分析、ルートの最適化のために、多くの物流企業で多用されている。

ロボット工学における人工知能の活用

ロボット工学もまた、人工知能の活用が一般的に行われている分野である。AIを搭載したロボットは、リアルタイムの最新情報を使って進路上の障害物を感知し、瞬時に走行計画を立てる。

その用途は以下の通りだ：

病院、工場、倉庫での荷物の運搬。
オフィスや大型機器の清掃
在庫管理

人的資源における人工知能の活用

企業が採用プロセスを容易にするためにインテリジェント・ソフトウェアを使用していることをご存知だろうか。

人工知能はブラインド採用に役立ちます。機械学習ソフトウェアを使えば、特定のパラメーターに基づいて応募書類を精査することができます。AI駆動システムは、求職者のプロフィールや履歴書をスキャンし、採用担当者が選択しなければならない人材プールを理解できるようにします。

ヘルスケアにおける人工知能の活用

人工知能は、ヘルスケア分野で多様な用途を見出すことができる。AIの活用は、病気を検出し、がん細胞を特定できる高度なマシンを構築するためにヘルスケアで使用されている。人工知能は、検査データやその他の医療データを使って慢性疾患を分析し、早期診断を確実にするのに役立つ。AIは過去のデータと医療インテリジェンスを組み合わせて新薬の発見に利用する。

農業における人工知能の活用

人工知能は土壌の欠陥や栄養不足を特定するために使用される。これはコンピュータ・ビジョン、ロボット工学、機械学習アプリケーションを使って行われ、AIは雑草がどこで生えているかを分析することができる。AIボットは、人間の労働者よりも大量かつ速いペースで作物を収穫するのに役立つ。

ゲームにおける人工知能の活用

人工知能の活用が脚光を浴びているもう一つの分野は、ゲーム分野である。AIは、スマートで人間のようなノンプレイヤー・キャラクターを作成し、プレイヤーと対話するために利用できる。

また、人間の行動を予測することで、ゲームのデザインやテストを改善することもできる。2014年に発売されたゲーム「エイリアンアイソレーション」は、ゲーム中AIを使ってプレイヤーをストーキングする。このゲームでは、プレイヤーの位置を頻繁に把握する「ディレクターAI」と、センサーと行動によってプレイヤーを追い続ける「エイリアンAI」の2つの人工知能システムが使用されている。

自動車における人工知能の活用

人工知能は自動運転車の製造に利用されている。AIは、車両のカメラ、レーダー、クラウドサービス、GPS、制御信号とともに使用され、車両を操作することができる。AIは車内体験を向上させ、緊急ブレーキ、ブラインド・スポット・モニタリング、運転支援ステアリングなどの追加システムを提供することができる。

ソーシャルメディアにおける人工知能の活用

インスタグラム

インスタグラムでは、AIがあなたの「いいね！」とフォローしているアカウントを考慮し、あなたのエクスプローラ・タブに表示される投稿を決定する。

フェイスブック

人工知能はDeepTextと呼ばれるツールと共に使用されている。このツールを使うことで、フェイスブックは会話をより理解することができる。異なる言語からの投稿を自動的に翻訳するのにも使える。

ツイッター（現プラットフォームX）

プラットフォームXでは、AIを不正検知、プロパガンダや憎悪的なコンテンツの除去に使用している。Platform Xはまた、ユーザーがどのようなタイプのツイートに関わっているかに基づいて、ユーザーが喜びそうなツイートを推薦するためにもAIを使用している。

マーケティングにおける人工知能の活用

人工知能（AI）の活用は、マーケティング領域でも人気がある。

AIを活用することで、マーケティング担当者は、行動分析や機械学習におけるパターン認識などの助けを借りて、高度にターゲットを絞ったパーソナライズされた広告を配信することができる。また、適切なタイミングでオーディエンスにリターゲティングを行うことで、より良い成果を確保し、不信感や煩わしさを軽減することにも役立つ。
AIは、ブランドのスタイルや声にマッチした形でコンテンツマーケティングを支援することができる。パフォーマンスやキャンペーン・レポートなど、日常的なタスクの処理にも活用できる。
自然言語処理、自然言語生成、自然言語理解といったAIを搭載したチャットボットは、ユーザーの言葉を分析し、人間と同じように応答することができる。
AIは、ユーザーの行動に基づいてリアルタイムのパーソナライゼーションを提供し、地域市場のニーズに合わせてマーケティング・キャンペーンを編集・最適化するために使用することができます。

チャットボットにおける人工知能の活用

AIチャットボットは、自然言語を理解し、多くの組織が顧客サービスのために提供している「ライブチャット」機能を利用するオンラインの人々に応答することができます。AI チャットボットは、機械学習の使用で効果的であり、ウェブサイトやアプリケーションの配列に統合することができます。AIチャットボットは、統合された回答の確立された選択から情報を引き出すだけでなく、最終的には回答のデータベースを構築することができます。AIが改善し続けるにつれて、これらのチャットボットは効果的に顧客の問題を解決し、簡単な問い合わせに対応し、顧客サービスを改善し、24時間365日のサポートを提供することができます。全体として、これらのAIチャットボットは顧客満足度の向上に役立つ。

金融における人工知能の活用

80％の銀行がAIが提供できるメリットを認識していると報告されている。個人金融であれ、企業金融であれ、消費者金融であれ、AIを通じて提供される高度に進化したテクノロジーは、幅広い金融サービスの大幅な改善に役立つ。例えば、資産管理ソリューションに関するヘルプを探している顧客は、SMSテキスト・メッセージングやオンライン・チャットを通じて必要な情報を簡単に得ることができ、これらはすべてAIによって実現される。人工知能はまた、取引パターンの変化や、人間が簡単に見逃してしまうような詐欺を意味するその他の潜在的な赤信号を検出することもできるため、企業や個人を大きな損失から救うことができる。不正行為の検知やタスクの自動化だけでなく、AIは融資リスクの予測や評価も向上させることができる。

天文学における人工知能

この美しいテクノロジーの世界で、誰もが夢中になった概念があるとすれば、それは間違いなくAI（人工知能）だろう。AI（人工知能）は、ヘルスケア、ロボット工学、電子商取引、さらには金融など、長年にわたって幅広い分野で応用されてきた。

一方、天文学はほとんど未開拓のトピックであり、他のトピックと同様に興味深くスリリングなものだ。天文学に関して言えば、最も難しい問題のひとつはデータの分析である。その結果、天文学者は機械学習と人工知能に目を向け、新しいツールを作り出そうとしている。

最近、ある科学者グループは、銀河の合体を調査する際に人工知能を使い、銀河の合体がスターバーストの根底にある主要な力であることを立証した。収集された銀河の大きさを考慮して、研究者たちはディープラーニングシステムを作り、合体する銀河の位置を特定するように訓練した。天文学者の一人によれば、人工知能の利点は研究の再現性を高めることだという。その理由は、アルゴリズムによる合体の定義が一貫しているからだ。
変化する星空は、史上最も驚異的なプロジェクトの1つとして皆の注目を集めている。このプロジェクトは、毎晩夜空全体を調査し、80テラバイトを超えるデータを一度に集めて、宇宙の星や銀河が時間とともにどのように変化するかを研究しようとするものだ。
天文学者にとって最も重要な仕事のひとつは、発見することである。太陽系外惑星が親星の前を通過するたびに、光の一部が遮られるという理論がある。天文学者はこの場所を利用して太陽系外惑星の軌道を研究し、光の窪みの写真を作成する。そして、惑星の質量、大きさ、恒星からの距離など、多くのパラメータを特定する。しかし、AIはこの場合、救世主以上の役割を果たす。AIの時系列分析能力を使えば、データを連続したシーケンスとして分析し、惑星のシグナルを最大96％の精度で特定することが可能だ。
宇宙で最も破滅的な出来事のシグナルを見つけることは、天文学者にとって非常に重要である。太陽系外惑星同士が衝突すると、時空間に波紋が生じる。これらは、地球上の微弱な信号をモニターすることによって、さらに特定することができる。重力波検出器の共同研究であるリゴとヴィルゴは、この点で素晴らしい成果を上げている。どちらも機械学習を使って信号を認識するのに効果的だった。天文学者は現在、通知を受け取ることで、望遠鏡を適切な方向に向けることができる。

データ・セキュリティにおける人工知能

多くの人が、人工知能はテクノロジー分野の現在と未来だと考えている。多くの業界リーダーが、価値あるサービスの提供や将来への備えなど、さまざまな目的でAIを採用している。

技術志向の企業にとって最も重要な資産の1つであるデータ・セキュリティは、AIの最も一般的かつ重要な活用の1つである。消費者データ（クレジットカード情報など）から組織の秘密まで、さまざまな機密データがオンライン上に保管されているため、データ・セキュリティはあらゆる機関にとって、法的義務と業務上の義務の両方を満たすために不可欠である。この作業は今や不可欠であるのと同じくらい難しくなっており、多くの企業がデータを悪用されないようにするためにAIベースのセキュリティ・ソリューションを導入している。

世界はかつてないほど賢く、つながっているため、ビジネスにおける人工知能の機能は今日、極めて重要である。いくつかの試算によると、サイバー攻撃は時間の経過とともに粘り強さを増し、セキュリティ・チームはシステムとデータを管理下に置くためにAIソリューションに頼る必要がある。

未知の脅威を識別

人間は、企業が直面する危険のすべてを認識することはできないかもしれない。毎年、ハッカーはさまざまな理由で何億もの攻撃を仕掛けている。未知の脅威は、ネットワークに深刻なダメージを与える可能性がある。さらに悪いことに、それらを認識、特定、防止する前に影響を及ぼす可能性があります。

攻撃者はマルウェア攻撃から高度なマルウェア攻撃まで、さまざまな手口を試しているため、それらを回避するために最新のソリューションを使用する必要があります。人工知能は、予期せぬ脅威が企業に大打撃を与えるのをマッピングし、防止するための最も効果的なセキュリティ・ソリューションの1つであることが示されている。

欠陥の特定

AIは、バッファ内のデータ・オーバーフローの検出を支援する。プログラムが通常より多くのデータを消費することをバッファオーバーフローと呼ぶ。人間のトリガーが重要なデータを壊してしまうことによる障害は別として。これらの失態もAIによって観察可能であり、リアルタイムで検出されるため、将来の危険を防ぐことができる。

AIは機械学習を使って、サイバーセキュリティの弱点や障害、その他の問題を正確に発見することができる。機械学習はまた、あらゆるアプリケーションから提供される疑わしいデータを特定する際にもAIを支援する。ハッカーがシステムへのアクセスやデータの窃取に使用するマルウェアやウイルスは、プログラミング言語の欠陥を介して実行される。

脅威の防止

人工知能技術は、サイバーセキュリティ・ベンダーによって絶えず開発されている。高度なバージョンでは、AIはシステムやアップデートの欠陥を検出するように設計されている。そのような問題を悪用しようとする者は即座に排除される。人工知能は、あらゆる脅威の出現を防ぐための優れたツールだ。ファイアウォールを追加インストールしたり、危険につながるコードの欠陥を修正することもできる。

脅威への対応

脅威がシステムに侵入した後に起こることだ。先に説明したように、AIは異常な動作を検出し、ウイルスやマルウェアの概要を作成するために使用される。AIは現在、ウイルスやマルウェアに対して適切な対応を行っている。この反応は主に、感染の除去、障害の修復、被害の管理からなる。最後に、AIはこのような事件が二度と起こらないことを保証し、適切な予防措置をとる。

特徴のない行動を認識する

AIは、システムにおける異常な行動を検出することを可能にする。システムを継続的にスキャンし、適切な量のデータを収集することで、異常な行動を検知することができる。さらに、AIは不正アクセスを識別する。異常な挙動が確認された場合、人工知能は特定の要素を用いて、それが本物の脅威なのか、それとも捏造された警告なのかを判断する。何が異常行動で、何が異常行動でないかをAIが判断するために、機械学習が使われる。機械学習も時間の経過とともに改善されているため、人工知能は些細な異常も検知できるようになるだろう。その結果、AIはシステムの異常を指摘することになる。

旅行と輸送における人工知能

近年、インテリジェント・テクノロジーは日常生活の一部となっている。そして、社会全体における技術の進歩に伴い、特に交通機関におけるAIの新たな利用が主流になりつつある。これにより、公共交通機関をより快適で、利用しやすく、安全なものにするための革新的なソリューションを開発する企業や起業家にとって、新たな市場が生まれている。

インテリジェント交通システムは、世界中の人々の生活の質を向上させる最も効果的な方法のひとつとなる可能性を秘めている。様々な分野で同様のシステムが使用されている例が複数ある。

重量物輸送

例えば、大型貨物車をネットワーク化するトラック・プラトゥーニングは、車両輸送事業やその他の大型物品の移動にとって非常に価値があるかもしれない。

トラック・プラトゥーンの先頭車両は人間のドライバーによって操縦されるが、他のトラックの人間のドライバーは受動的に運転し、特別に危険な状況や困難な状況でハンドルを握る。

小隊のトラックはすべてネットワークで結ばれているため、隊列を組んで走行し、先頭車両の人間ドライバーのアクションを同時に作動させる。そのため、先頭のドライバーが完全に停止すれば、後続の車両もすべて同様に停止する。

交通管理

街路の渋滞は、世界中の都市交通にとって重要な障害となっている。世界中の都市は高速道路を拡張し、橋を架け、電車などの他の交通手段を確立してきたが、交通問題は依然として続いている。しかし、交通管理におけるAIの進歩は、この状況を変える真の可能性を秘めている。

インテリジェントな交通管理は、交通規制を実施し、交通安全を促進するために使われるかもしれない。例えば、ビッグデータ分析や、道路網をリアルタイムで追跡し渋滞を緩和するためのビジュアル検索エンジンなどである。

ライドシェアリング

Uberのようなプラットフォームは、ライダーとドライバーをつなぎ、ユーザーとのコミュニケーションやメッセージングを改善し、意思決定を最適化することで、ユーザー体験を向上させるためにAIを活用している。例えば、UberはMichelangeloと呼ばれる独自のプラットフォームを持っており、需要と供給を予測し、事故などのトリップ異常を特定し、到着タイミングを推定することができる。

ルートプランニング

予測分析を用いたAI対応のルート計画は、企業と人々の両方に役立つ可能性がある。ライドシェアリング・サービスはすでに、現実世界の数多くのパラメーターを分析してルート計画を最適化することで、これを実現している。

AIを活用したルート計画は、企業、特に物流や海運業界にとって、道路状況を予測し、車両ルートを最適化することで、より効率的な供給ネットワークを構築するための素晴らしいアプローチである。ルート計画における予測分析とは、混雑度、道路規制、交通パターン、消費者の嗜好など、数多くの道路利用パラメーターを機械がインテリジェントに評価することである。

車両輸送サービスやその他の一般的なロジスティクス企業などの貨物ロジスティクス企業は、配送コストの削減、配送時間の短縮、資産とオペレーションのより良い管理のために、この技術を利用することができる。

自動車産業における人工知能

1世紀前、機械が物事を理解し、複雑な計算をこなし、差し迫った問題に対する効率的な答えを導き出すという考えは、現実を予測するというよりも、SF作家の空想に過ぎなかった。それでも、21世紀の第3の10年を迎えた今、株式取引やマーケティングのボット、製造ロボット、スマートアシスタンス、バーチャル旅行代理店など、人工知能と機械学習の進歩によって可能になったイノベーションのない生活を想像することはできない。自動車分野における人工知能と機械学習の重要性は、いくら強調してもしすぎることはない。

人工知能が自動車分野への利用を促進する中、より多くの企業が生産に人工知能と機械学習モデルの導入を決定している。

生産

生産経験にAIを導入することで、自動車メーカーはよりスマートな工場から恩恵を受け、生産性を高め、コストを下げることができる。AIは、自動車の組み立て、サプライチェーンの最適化、製造現場でのロボットの採用、センサーを使用した性能の向上、自動車の設計、生産後の活動で活用される可能性がある。

サプライチェーン

自動車部門は、2021年と2022年にサプライチェーンの中断と課題に悩まされている。AIはこの点でも支援できる。AIは、サプライチェーンを予測し、必要に応じて補充することで、企業が将来直面するハードルを特定するのに役立つ。AIはまた、ルーティングの困難さ、量の予測、その他の懸念についても支援することができる。

乗客とドライバーの体験

私たちは皆、自動車で快適な旅をしたいと願っている。人工知能はこれを支援することもできる。運転中、人工知能（AI）は、注意散漫を減らし、運転行動を分析し、顧客体験全体を向上させることで、ドライバーの集中力維持を支援することができる。乗客は、AIのおかげで、カスタマイズされたアクセシビリティや車内配達サービスの恩恵を受けることができる。

検査

レンタカー会社、保険会社、あるいは整備工場による自動車の検査手順は、非常に主観的で手作業に近い。AIを使えば、車検はデジタル化され、最新のテクノロジーは自動車を分析し、どこに欠陥があるかを特定し、徹底的な状況報告を作成することができる。

品質管理

誰もがプレミアムな車と体験を望んでいる。自動車が故障する前に、自分の自動車に何か異常があるかどうかを知りたいと思いませんか？この活用において、AIは極めて正確な予知モニタリング、破壊検出、その他の機能を可能にする。

人工知能は人間の応用を制限するのか？

AIが広く取り入れられるようになった産業では、人間が急速に追い抜かれているように見えるかもしれない。しかし、さまざまな複雑な作業において、人間はAIよりも優れた能力を有している。当分の間、創造性が要求される仕事はAIコンピューターの能力を超えている。

例えば、ある作家がAIを活用して、テレビのシットコム「フレンズ」のエピソードの脚本を新たに作成したが、どれも読みにくいものだった。詩や小説のインスピレーションを得るためにAIライティング・ツールを利用する作家もいるが、AIがすべての仕事を代行してくれるわけではない。

さらに、自然言語処理は大幅に進歩したが、AIは読み取った言葉を真に理解することにはまだあまり長けていない。AIが特定の場面で信頼に足るコミュニケーションに参加できるほど、言語は予測可能であることが多いが、予期せぬ言い回しや皮肉、微妙な表現には戸惑うかもしれない。同様に、AIはまだ共感や批判的推論を示すことができない。AIと比較すると、人間はこれらの才能を必要とする仕事において卓越し続けている。

AIは急速に進歩し、私たちの日常生活に欠かせない要素となっている。しかし、AIが私たちのために何でもやってくれるようになり、私たちが休息や喜びのための学習に日々を費やすことができるようになる日は、まだ遠い。人工知能は、言語処理、創造性、問題解決、微妙な理解力といった分野で、まだまだ進歩しなければならない。ロボットに仕事を奪われることを懸念しているのであれば、将来も雇用されるように、自分自身にこれらの資質を身につけさせよう。

なぜ人工知能が使われるのか？

人々が人工知能の強みを活用するのは、遂行すべき仕事が日々増加しているからだ。つまり、日常業務を自動化することは賢いアイデアなのだ。これにより、組織のスタッフを節約しつつ、生産量を増やすことができる。さらに、組織は人工知能の活用によって、会社の発展のために有能な人材を獲得できるかもしれない。

また、最近の企業は、あらゆる通常業務を自動化したいと考えている。そして、簡単なアプリケーションを使えば、そのような日常業務を自動化できると考えている。なぜなら、データサイエンスの進歩に伴い、自動化が普及しているからだ。このAIは、オンラインチャットポータルで最もよく使われている。ウェブサイトを訪問した際、ウェルカムメッセージを見たことがあるだろう。その後、本音のトークが始まるのが一般的だ。