AI（人工知能）の種類を徹底解説！特徴やそれぞれの違い、メリットまでご紹介【2024年最新版】

かつては不可能とされた複雑な処理・機能も近年ではAI（人工知能）によって自動化されており、その発展はさらに加速すると予測されています。
この記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、AIの基礎知識から種類、特徴、それぞれの違いや活用例などを解説していきます。

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AI（Artificial Intelligence）とは、言語理解や問題解決、思考、推論、学習といった人間が行う知的な行為をコンピュータに実行させる技術やシステム、あるいはその実現に関する研究分野を指すものです。明確な定義はなく、ディープラーニングや機械学習などさまざまな要素を含む総称として用いられています。
人間のあらゆる仕事を代替するなどAIの可能性に対して期待感が高まる一方で、自ら学習して進化し続けることで人類には制御具能になるおそれが指摘されるなど危険性を憂慮する声も多くあります。

AIには複数の種類が存在しますが、観点によって分類が変わります。ここでは、AIを分類する3つの観点について解説します。

AIを分類する1つ目の観点は、タスクの幅です。「限られた特定範囲のタスクを実行するのか」「複数のタスクを実行できるのか」といった機能的な観点によってAIを分類します。

2つ目の観点は、AIの知能レベルにもとづいて分類するものです。ひとことにAIと言っても知能レベルはさまざまで、大きくは2段階、細かに分けると5段階になるとされています。AIの危険性について議論する際の観点としても用いられるのがこの分類です。

AIには目的や用途に応じたさまざまな分析技術が存在するため、それによって分類するのが3つ目の観点です。分析技術ごとに異なる結果が得られるため、ニーズに沿った適切な種類のAIを選ぶ必要があります。

タスクの幅という観点でAIを考える場合は、「特化型AI」と「汎用型AI」の2種類に分類されます。ここからは、それぞれのAIについて解説します。

特化型AIは、特定のタスクの実行に特化した形態のAIです。現時点のAIは明確な目的・用途に応じて学習させる必要があり、実用化されている大半のAIがこの特化型AIに属します。音声認識や画像認識、天気予測、自動運転といった消費者の生活に関わるAIから、囲碁や将棋などのゲームをするAIまで、すべてが特化型AIです。

汎用型AIは自らが置かれた状況を把握して、それに応じたさまざまなタスクを実行できるAIです。目的を考えながら行動を選択するさまは人間のようですが、現時点での汎用型AIの振る舞いは人間とはかけはなれたものが多く、実用化の例はほとんどありません。

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知能レベルという観点からAIを考えた場合は、「強いAI」と「弱いAI」の2種類に分類されます。ここからは、それぞれのAIについて順に解説していきます。

強いAIとは、高い知能によって人間のような思考・判断が可能なAIのことです。自意識をもって自律的に問題を解決できるAIとも言えます。SF映画や漫画などで人間と行動するロボットのイメージにも近いのではないでしょうか。
しかし、現時点では強いAIが実現した例はまだありません。また、強いAIは汎用型AIと同じものとして扱われることもあるようです。

弱いAIは、与えられたプログラムやデータに従って特定のタスクを実行するAIです。高い知能や自意識はなく自ら判断はできないため、想定外のトラブルには対処できません。現時点で実用化されているAIは、すべてこの弱いAIに属していると言えます。
囲碁や将棋、チェスなどのAIは人間のチャンピオンにも勝利するなど高い知能を持つように思えますが、これらも事前に入力されたデータやアルゴリズムに沿った処理を高速で実行しているにすぎません。

分析技術という観点からAIを考えた場合、「ルールベース」「機械学習」「ディープラーニング」の3種類に分類されます。つづいては、それぞれのAIについて解説します。

ルールベースは、あらかじめプログラムやデータなどによって設定したルールにもとづいて状況を分析し、推論や問題解決などを実現する技術です。状況に一定のパターンがあるなど考えられるルールに限りがあり、論理的な処理が可能なケースにはルールベースのAIが適していると言えます。

機械学習は大量のデータをAIに学習させることで統計的に解析し、それにより自動的に生成されたルールにもとづいて処理を実行する技術です。学習方法によって、さらに「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されます。

問題に相当する入力データとその答えに相当する出力データをAIに与え、関係性や答えを導き出す条件を学習させる方法です。教師が生徒へ教える状況になぞらえて教師あり学習と呼びますが、きちんと機能させるためには多くのデータをAIへ与える必要があります。比較的シンプルな仕組みのため、スパムメールを判定するフィルタ処理や株価予測プログラムなど、従来から多くの用途で活用されています。

大量の入力データをAIに与えて、その傾向や特徴を識別させる方法です。適切なアルゴリズムによって入力データのクラスタリング（傾向や類似度にもとづく分類）や頻出値の調査などを実現できます。たとえば大量の顧客データを教師なし学習のAIに与えれば属性や購買傾向にもとづいた分類が実行され、各クラスタに対して最適なアプローチが可能となるため営業やマーケティングにも活用できるでしょう。

教師あり学習や教師なし学習では、人間が大量の入力データを与える必要があります。しかし、強化学習ではAIが自ら置かれている環境の情報を入力データとして取り込み、考えうる無数の出力データを自力で生成した上で最適なものを導き出して実行へと移します。自動運転やロボット制御など、周囲の環境が重要な要素となる用途では強化学習のAIが不可欠です。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークという人間の脳にある神経回路をモデルにして学習させる技術です。体系化された考えだけでなく、体系化・言語化の難しい複雑な処理工程を経た感覚的な答えも導き出すことができます。音声認識や画像認識、自然言語処理などAIを代表する技術の多くはおおむねこのディープラーニングによって実現されており、近年のAI開発の主流となっています。

AIは今後も用途や目的に応じた活用が期待される技術ですが、具体的にはどんなことができるのでしょうか。ここからは、AIにできることについて解説していきます。

画像認識は、画像内の人物や物体の特徴をAIが認識・学習する技術です。学習したデータにもとづいて防犯カメラの映像から特定人物を認識したり、機械に設置されたカメラ映像を通じて欠陥パーツを識別したりすることができます。パスワードやIDカードによるアクセス制御に代わり、画像認識技術を用いた顔認証によって本人識別を行うケースも増えています。

日本語や英語、中国語など、人間の使う言語で書かれたテキストをAIが理解・処理する技術です。質問を入力すると回答するチャットボットや、入力された文章を瞬時に別の言語へ変換する翻訳ツールなどが代表的な活用例としてあげられます。すでに日常生活における利用頻度が高い技術の1つであることから、今後もさらに研究が進み、精度の向上が実現すると考えられます。

AIが人間の声やさまざまな音を認識・識別して、処理する技術です。人間の言葉を理解して自然な会話ができるほか、特定の声・音を識別してシステムを制御するといった処理も行えます。代表的な活用例としてはSiriやAlexa、Googleアシスタントなどの音声認識サービスや、議事録作成のための文字起こしアプリケーションなどがあげられます。

チャットボットをはじめ、ユーザーからの質問・問いかけに自動で応答するシステム、プログラムにはおおむねAIが搭載されています。高度なチャットボットは言語処理と音声理解の組み合わせによってテキスト・音声入力に対応できるほか、機械学習によって利用が重なるたびに自らの精度を向上させるので、使うほどに自然な会話が可能となります。

さまざまなデータから学習が可能というAIの特徴を利用して、過去のやりとりをもとにAI自らトレーニングを実施して新たな回答を導き出す技術です。囲碁や将棋、チェスといった明確なルールが存在するシチュエーションに適しており、これらの分野でAIが人間のチャンピオンに勝利した際は推論の技術が多いに活躍したものだと考えられます。

現時点でAIはどのように活用されているのでしょうか。ここからは、AIの具体的な活用例を紹介していきます。

マッチングアプリでは、ユーザーが登録したプロフィールや求める条件などの情報にもとづいたマッチングをAIが担っています。中には双方の情報やこれまでの活動傾向をAIが総合的に分析し、相手との相性を数値で表示したり、マッチング率を高めるためのアクションプランを提案する機能を持つものもあるようです。

自動車メーカーのみならず、多くのIT企業やベンチャー企業が注力する自動運転もAIの代表的な活用例です。ほかの車や通行人の位置、障害物の状況、信号・標識などを画像認識や音声認識などさまざまな技術を駆使して総合的に判断し、安全性を確保した上での快適な自動運転の実用化を目指しています。A
Iには人間のような見落としや疲労が発生しないため、自動運転が普及すれば交通事故が減少すると言われています。

各ユーザーのクレジットカード利用状況や使用パターンをAIが把握・分析し、その結果から逸脱した利用がみられた際には不正使用のおそれがあると判断・警告します。人間の力でこれを実現するには膨大な手間・時間がかかりますが、AIであれば容易に対応できます。
不正使用が発生するたびにそのパターンを学習でき、さらに精度が向上するため時間の経過とともにより厳格な不正検知へと成長するでしょう。

AI開発を内製で進めるには高度な技術を持つエンジニアが複数人必要なだけでなく、管理や調整などにも多くのリソースが割かれます。新たに人材を採用するのにも一定のコストを要する上に、技術者不足を課題視する企業が多い状況下で必要な人材を揃えるのは決して簡単ではありません。できるだけ早くAI開発に着手したいという場合は、システム開発会社への外注も1つの手段でしょう。
外注すれば自社で人材の確保に奔走する必要がなくなるだけでなく、優秀なシステム開発会社へ依頼できれば質の高い成果物を得られるため、ビジネスを発展させるチャンスにもつながります。

つづいては、AI開発を外注した際にかかる工程別の費用相場をご紹介します。

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AIの基礎知識から種類や特徴、それぞれの違い、活用例などを解説してきました。AIは今後も進化を続け、その存在感は日ごとに増していくと考えられます。ユーザーのニーズに合ったAI搭載のシステムを開発できれば、会社の成長にも大きく貢献するかもしれません。自社で内製するリソースがない場合は、システム開発会社への外注も選択肢に加えるとよいでしょう。
「アイミツ」ではご要望を伺った上で、条件に合うシステム開発会社を無料で複数社ご紹介可能です。会社選びでお困りの方は、お気軽にご相談ください。

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