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AIとプログラムの違いとは?それぞれの特徴をわかりやすく解説

この記事のポイント

  • この記事は、AIとプログラムの違いとその応用について詳細に解説しています。
  • AIは、機械学習アルゴリズムを用いてデータから自動的に学習し、適応する能力を持っています。
  • 一方、プログラムは、予め定義された一連の命令に従って動作します。
  • 両者の基本的な違いを明らかにし、多岐にわたるAIの活用事例を紹介しています。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AIとプログラムは、ともにコンピュータを活用する技術ですが、その仕組みと応用方法は大きく異なります。 AIは、機械学習アルゴリズムを用いてデータから自動的に学習し、新しい状況に適応する能力を持つのに対し、プログラムは予め定義された一連の命令に従って動作します。

本記事では、AIとプログラムの違いを分かりやすく解説し、画像認識、自然言語処理、自動運転など、AIの多様な応用事例を紹介します。
両者の基本的な違いを理解することで、AIがもたらす可能性と、それがどのようにプログラミングと関連しているかを学ぶことができます。

AIの発展により、様々な分野で革新的な変化が起こりつつあります。ぜひこの記事を通じて、AIの世界に触れ、その潜在的な力を実感してください。

AIとは?

人工知能(AI)とは、コンピューターやロボットが人間のように考え、学習し、問題を解決できる技術のことです。AIは、膨大なデータからパターンを学習し、経験を通じて自ら進化する能力を持っています。たとえば、顔認識システムが写真から人の顔を識別したり、音声認識ソフトウェアが話された言葉をテキストに変換したりすることができます。

AIは機械学習深層学習という技術に基づいています。
機械学習は、データを分析して特定のタスクを実行する方法をコンピューターに教える技術です。深層学習は、機械学習の一種で、人間の脳の働きを模倣した「ニューラルネットワーク」を使用して、より複雑な問題を解決します。

AIの目的は、人間が行う複雑な作業を助け、改善することにあります。自動運転車・スマートホームデバイス・個人アシスタント(例:SiriやAlexa)など、私たちの生活の多くの面でAI技術が活用されています。

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AIとは?
AIのイメージ


プログラムとは?

プログラムとは、コンピュータに特定のタスクを実行させるための命令の集まりです。これらの命令は 「プログラミング言語」で書かれ、コンピュータが理解できる形式に変換されます。
プログラムは、単純な計算から複雑なアプリケーションまで、様々な目的に応じて作成されます。

そして、プログラミングは「問題解決のためのアルゴリズムを設計し、それをコードに落とし込む作業」です。条件分岐やループ、データの保存と取得といった基本的な構造を組み合わせることで、目的の動作を実現します。

私たちの日常生活は、スマートフォンのアプリやウェブサイト、オペレーティングシステムなど、様々なプログラムに支えられています。プログラミングは、コンピュータの能力を最大限に引き出し、人々の生活をより便利で豊かにする手段なのです。
プログラムとは?
プログラムのイメージ


AIとプログラムの違い

簡単に言うと、AIは学習して成長することができる技術であり、プログラムは明確な指示に基づいて動作する手順の集合体です。

AI(人工知能)とプログラムの違いは、その機能、目的、そして動作の仕組みに大きく関わっています。

特徴 AI(人工知能) プログラム
基本概念 学習して成長することができる技術 明確な指示に基づいて動作する手順の集合体
技術 機械学習や深層学習を用いてデータから学習し、アルゴリズムを進化させ、継続的にパフォーマンスを向上させる 事前に定義された命令や手順に基づいて動作し、設計内でのみ機能。学習や自己進化の能力はない
概念 人間のように思考し、判断を下す能力を目指し、問題解決や意思決定を自律的に行い、経験を蓄積 与えられたタスクを実行するツールとして機能し、動作は完全にプログラマーの指示に依存
提供価値 柔軟性と進化の可能性 確実性と安定性


AIとプログラムのこの違いは、現代技術における革新的な進歩と伝統的なアプローチの間の明確な境界線を示しています。
AIは柔軟性と進化の可能性を秘めているのに対し、プログラムは確実性と安定性を提供します。


AIの活用事例

AI(人工知能)の技術は、様々な業界や分野で活用され、革新的な変化をもたらしています。
以下に、その活用事例を紹介します。

チャットボット


顧客サービスの分野では、AIを活用したチャットボットが広く導入されています。
これらのチャットボットは、24時間365日、顧客からの問い合わせに対応することができ、待ち時間を減少させると同時に、人的リソースの負担を軽減します。

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チャットボットとは?その仕組みや種類、導入メリットを徹底解説!

また、チャットボットは、顧客の質問に対する迅速な回答提供はもちろん、商品の推薦や予約手続きなど、さらに複雑なタスクを実行することも可能です。

たとえば、「日本政府観光局」の訪日旅行者向けサイトでも、AIチャットボットが多言語ガイドを提供しています。

日本政府観光局の訪日旅行者向けサイト
日本政府観光局の訪日旅行者向けサイト (参考:日本政府観光局の訪日旅行者向けサイト


画像認識

画像認識技術の使用は、疾患の早期発見や診断の精度向上に寄与します。

AIは、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を解析し、異常を検出することができます。また、皮膚がんの識別や網膜疾患の診断など、特定の疾患に対するスクリーニングにも応用されています。

例えば、AIメディカルサービスでは早期胃がんに特化したAI搭載の内視鏡画像診断支援ソフトウェアを発売しています。

医療分野での画像認識技術の使用
医療分野での画像認識技術の使用 (参考:AIメディカルサービス、早期胃がんに特化したAI搭載の内視鏡画像診断支援ソフトウェアを発売


需要予測

  AIは過去の販売データ、季節性、市場のトレンドなどを分析し、将来の需要を正確に予測可能なことから、特に製造業や小売業では、**AIによる需要予測**が在庫管理や供給チェーンの最適化に利用されています。

例えばアサヒ飲料はNECと共にAIを活用した新商品の需要予測システムの検証を実施しました。内容としては、売上機会の損失や在庫保管費・物流費などのコスト削減を目的に検証を行い、年間3億円の削減効果を試算しています。

NEC、AIによる新商品需要予測
NEC、AIによる新商品需要予測 (参考:NEC、AIによる新商品需要予測と予測精度マネジメントによる収益拡大に向けた戦略立案高度化の実証実験をアサヒ飲料と実施


自動運転技術

自動車業界では、AIは自動運転車の開発に不可欠な技術となっています。AIシステムは、カメラやセンサーからのデータをリアルタイムで処理し、車両の周囲環境を認識します。
これにより、交通状況の把握、障害物の回避、適切な速度の維持など、安全な運転を実現します。

例えば、トヨタ自動車は2024年夏、運転手不要のロボタクシー事業を念頭に、特定の条件下で人が運転に関わらない「レベル4」による自動運転サービスを始めます。
これは東京・お台場に建設中の次世代アリーナ周辺を無償で運行し、2025年以降は有償で範囲を都心に広げる計画です。一般車両が走る公道での自動運転サービスは国内初となる見込みで、関係省庁と調整中です。

トヨタ自動運転
トヨタ自動運転 (参考:トヨタ、公道で国内初の「レベル4」自動運転サービス開始へ…今夏にもお台場で無償運行


レコメンドAI(AIレコメンドエンジン)

Eコマースサイトや動画ストリーミングサービスでは、AIによるパーソナライズされた推薦システムが顧客体験を向上させています。ユーザーの過去の行動、好み、購入履歴を分析し、個々のユーザーに最も適した商品やコンテンツを提案します。

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Youtubeを利用した事のある人なら誰もが見たことがあると思われる「あなたへのおすすめ」という小表示は、AIを搭載した「レコメンドエンジン」という機能が働いています。

これらの例からわかるように、AIの応用は非常に多岐にわたり、ビジネスや社会における問題解決に貢献しています。AI技術の発展は、これらの分野だけでなく、新たな応用分野の発見にもつながるでしょう。

パーソナライズされた推薦システム
パーソナライズされた推薦システム (参考:Youtube)


AI導入のメリット

ビジネスにおけるAI導入は、企業の生産性向上、競争力の強化、およびイノベーションの促進に多大な利点をもたらします。以下は、AIをビジネスに取り入れることの主なメリットです。

生産性の向上

AI技術は、繰り返し行われるタスクや時間のかかる作業を自動化することで、労働の効率を大幅に向上させます。

世界最大の情報・メディアサービス企業であるニールセングループの調査ではAIの使用で生産性は66%向上したという結果が出ています。

1:AIを使用したサポート・エージェントは、1時間当たり13.8%多くの顧客問い合わせに対応
2:AIを使用したビジネスプロフェッショナルは、1時間あたり59%多くのビジネス文書生成
3:AIを使用したプログラマーは、1週間あたり126%多くのプロジェクトをコーディング

Productivity Findings
Productivity Findings (参考:AI Improves Employee Productivity by 66%


競争力の強化

AIは、市場のトレンド分析、消費者行動の予測、パーソナライズされた顧客体験の提供などに利用されることで、競争上の優位性を確立します。

例えば、日米両政府は科学研究に特化したAI(人工知能)の開発で連携に乗り出しました。
これはAI学習に使うデータやスーパーコンピューターの共同利用などが目的です。AIの活用で研究が高速化し、科学的発見を巡る国家間の競争が世界的に激しくなる中で同盟国で協力して開発を進めると発表しています。

日米科学研究AI
日米科学研究AI (参考:日米が研究向けAIの開発で連携へ、データ・スパコンを融通…創薬・新材料で競争力強化


意思決定の高速化と精度の向上

ビッグデータの分析と処理能力に優れたAIは、膨大な情報から意味のあるインサイトを抽出し、より迅速かつ正確な意思決定を支援します。マーケティング戦略の策定・在庫管理・リスク管理など、多岐にわたるビジネスの側面で活用されます。

例えば、株式会社カケハシによるサービス、「Musubi AI在庫管理」は患者・医薬品ごとに、AIが需要予測し、煩雑な在庫管理の課題を解決しています。

意思決定の高速化と精度の向上
意思決定の高速化と精度の向上 参考:Musubi AI在庫管理AIによる来局予測で適切な在庫へ発注・在庫管理のアシスタント


新たなビジネスモデルの創出

AI技術は、従来のビジネスモデルを変革し、新しい収益源を生み出す可能性を秘めています。

例えば、AIによる個人化されたレコメンデーションは、Eコマースの売上を増加させることが可能であり、自動運転技術は交通や物流業界に新しいサービスを提供します。

新たなビジネスモデルの創出
新たなビジネスモデルの創出 (参考:第363回 NRIメディアフォーラム 生成AIはビジネスをどう変えるのか〜生成AIを支える技術と活用のあり方〜 株式会社野村総合研究所 未来創発センター)


さらには、AIはこれまで不可能だと思われていた「クリエイティブ業務」まで適用領域を広げています。より実用的なAIモデルの開発が進むにつれ、AIは間違いなくビジネスで身近な存在となるでしょう。


顧客体験の向上

AIによるパーソナライズ・24時間対応のチャットボット・顧客一人ひとりのニーズに合わせたサービス・迅速な対応などは、顧客満足度の向上に直結します。

生成AIの“魔法”をビジネスインパクトにつなげるために
生成AIの“魔法”をビジネスインパクトにつなげるために (参考:生成AIの“魔法”をビジネスインパクトにつなげるために2024-01-22 By Nicolas de Bellefonds, Sylvain Duranton, Vladimir Lukic, Jessica Apotheker, Rich Lesser, and Theo Breward

『AIの効用は、生産性を向上させるだけにとどまらない。新たな顧客体験を考案したり、新規サービスや商品を開発したり、さらには新しいビジネスモデルを創造したりするのにも役立てられる。(中略)顧客と直接にやりとりできる機会は、バリューチェーン全体にわたり大きな役割を果たす可能性がある。』(BCGより)


まとめ

AIの導入は、ビジネスのあらゆる側面に革新的な変化をもたらし、企業が新時代の要求に適応するための強力な手段となります。AIは、生産性の向上、競争力の強化、意思決定の迅速化と精度の向上、新たなビジネスモデルの創出、顧客体験の向上など、多岐にわたる利点をもたらします。

しかし、これらのメリットを最大限に活用するためには、適切な戦略と実装計画が不可欠です。企業は自社のニーズや目標に合わせてAIを導入し、従業員のスキル向上と組織文化の変革を推進する必要があります。また、AIの倫理的な使用と説明責任の確保も重要な課題です。

AIの可能性を引き出すには、技術的な側面だけでなく、人材、組織、文化的な側面にも配慮した総合的なアプローチが求められます。AIを効果的に活用することで、企業は新たな価値を創造し、より良い未来を築くことができるでしょう。

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坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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