2024-4-30

AI(人工知能)の種類は？その分類・仕組みから、メリットや活用例も解説

この記事のポイント

この記事は、AI（人工知能）のさまざまな種類について紹介しています。
AIは、タスクレベル（特化型AIと汎用型AI）、知能レベル（強いAIと弱いAI）、技術レベル（機械学習と深層学習）によって分類できます。
ビジネスにAIを導入すると、効率化や生産性の向上、リスク管理の向上などさまざまなメリットがあります。
AI技術は自動運転車、スマートスピーカー、レコメンドシステムなど、日常生活の多くの分野で活用されています。
AIの進化と普及は、セキュリティや倫理的な問題をはじめとした新たな課題も引き起こしています。

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(人工知能)の進化は加速度的に進んでおり、私たちの働き方や生活環境に変革をもたらしていますが、その種類や機能、実用の現状を正確に理解している人は多くないかと思われます。

この記事では、AIの基本的な種類、それぞれができること、そしてビジネスや社会でどのように利用されているかについて解説していきます。AI領域の幅広いスペクトルをカバーし、その社会的影響や未来展望も含め、AIに関する包括的な理解を深めることができる内容となっています。

AIの可能性を最大限に活かし、同時に発生する課題を克服するための理解の土台を築くためにも、この記事が実用的なガイドとなり得ることを期待しています。

AIとは

AI（人工知能）は、コンピューターや機械が人間の知能を模倣して、学習、推論、自己改善、問題解決などの能力を持つ技術です。

近年その発展は目覚ましく、機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムによって、画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲーム、ロボット工学などの様々な分野で人間に匹敵する、または人間を上回る能力を発揮するようになってきました。

ChatGPTのような会話型AIが広く知られている例の一つですが、「自動運転技術」や「スマートフォンの音声認識アシスタント」、「Eコマースにおけるおすすめ機能」など、私たちの日常生活の多くの側面でAI技術が利用されています。

AIの種類とできること

人工知能(AI)はその目的と応用範囲によってさまざまな種類に分類されますが、概ね3つの大きなカテゴリーに区分けすることができます。

それぞれのカテゴリーに属するAIは、異なる特徴と能力を有しており、その適用範囲と役割もまた異なります。

３種類の人工知能

特化型人工知能(ANI)

特化型人工知能（ANI: Artificial Narrow Intelligence）は、特定のタスクや領域に特化した⼈⼯知能システムのことを指します。

特化型人工知能

この種類のAIは弱いAI(Weak AI)とも呼ばれることもあり、狭い範囲の問題解決において人間のようなインテリジェンスを発揮します。

特化型人工知能(ANI)ができること

現実の私たちの生活に密接に結びついて機能しているのは、主にこの特化型人工知能(ANI)です。

以前から存在し、我々の日常に溶け込んでいるAIには、囲碁や将棋のようなゲームのプレイや、Siriなどの音声認識を利用した自然言語処理などが含まれます。また、自動運転技術や需要予測AI、AI搭載メガネなど、現在研究が進み商品化され、世界中で注目を集めているAIもあります。

ChatGPTをはじめとする生成AIは、様々な分野に対応していますが、現時点ではANIとして分類されます。これらの技術の進化は、私たちの生活を変え、未来の世界をより便利で魅力的なものにしていくでしょう

特化型人工知能(ANI)の主な分野

分野	能力	実際の商品やサービス名
識別	画像認識、音声認識、文字認識、顔認識、動画認識	Face ID,　文字起こしサービス, 動画の中から特定の人物を自動追跡
予測	データ分析と予測モデル、金融取引の予測、ユーザー行動の予測、マーケットトレンドの予測	需要予測AI
実行	自動運転技術、スマートホームの制御、ロボットの制御、音声アシスタントによるタスク実行	Alexa, e-Palette（トヨタ）
対話	ユーザーとの自然な会話や質問応答を行う能力	ChatGPT, Gemini, Copilot
生成	画像やテキストなどの生成	画像生成AI、文章生成AI、音声生成AI

汎用人工知能（AGI）

汎用人工知能（AGI: Artificial General Intelligence）は、人間の知能を模倣し、様々なタスクや領域に適用できる一般的な知能を持つ人工知能システムを指し、強いAI（Strong AI）とも称されます。

汎用人工知能

ひとつのタスクに特化するだけでなく、理解力や学習能力を活用して幅広い分野で知能を発揮するため、まだ完全な形での実現はしていない未来のAIの姿です。

AGIは科学技術、医療、教育など多くの領域に革新をもたらす可能性を秘めています。

人工超知能(ASI)

人工超知能（ASI: Artificial Superintelligence）は、人間の知能を超える能力を持った人工知能システムのことを指します。

人工超知能

このようなAIは、知覚、意思決定、問題解決など、あらゆる知的活動において人類を凌駕する能力を備えています。

ASIの登場には、多大な倫理的、社会的影響が伴います。そのため、この分野では多くの議論が交わされており、その潜在的影響は想像を絶するものがあります。

BBC Newsが2023年5月30日に掲載した記事では、人工超知能(ASI)に対する警告が取り上げられています。

要約

専門家の間では、ASIが兵器化される危険性などから人類の存続に影響を与える可能性があるという懸念が広がっており、この声明は多くの支持を得ています。しかし、一部の専門家はこの懸念が過大評価されていると主張しています。このASIの問題に対する取り組みは、国際的な議論の場でも取り上げられ、AIに関する規制や安全対策が検討されています。 AIの将来に関する議論は続いており、重要な問題として注目されています。

参考:BBC news

人工超知能(ASI)によるこれまで経験したことのない未知の領域への進出は、新たな挑戦と可能性をもたらすでしょう。

AIの活用事例

このセクションでは、AIが実際にどのように使われているか、代表的な事例をいくつかご紹介していきます。

搭載の自動運転技術

自動運転車の普及に伴い、AIアシスタントや自動運転技術が飛躍的に進化しています。
後付け型のAI運転アシスタントを開発しているPyrenee社は、ユーザーがテキストや音声でクエリを投げると、その意図を理解し、最適な情報やサービスを提供できるドライバーアシスタントAIの開発を目指しています。

このAIアシスタントは、自然言語処理と機械学習技術を駆使しており、ドライバーや乗客との対話を可能にし、快適で安全な運転体験を提供します。

AIドライバーアシスタント Pyrenee Drive
AIドライバーアシスタント (参考:Pyrenee Drive)

また、日本を代表する自動車企業であるHONDAは、AI技術を搭載した自動運転車を公開しました。　
この車は声で呼び出し、手振りで停止できます。AIが運転操作を完全に担当し、歩行者を予測し自動で運転を制御します。

2030年には一般利用可能となる予定で、社会問題への解決策として期待されています。この他にも、AIを活用した最新の自動運転技術の進展に注目が集まっています。
https://youtu.be/JigIz8fdkH0

スマートスピーカーとアプリ

スマートスピーカーやAIを組み込んだモバイルアプリは、消費者の日常生活に革新をもたらしています。

例えば、Googleの「Google Home」などのスマートスピーカーは声で操作できるため、仕事中や家事の合間など手が離せないときでも便利です。

Googleスマートホーム
Googleのスマートスピーカー　(参考:OK Google)

また、モバイルアプリにもAIを活用したサービスが増えています。
例えば、音声アシスタントの「Siri」や「Google Assistant」は、ユーザーの声で検索やタスクの管理が可能です。

【衝撃UX】レストラン予約しようとしたら、Google Assistantが自動で電話予約してくれた、、、これ便利すぎる、、、日本よりオンライン予約出来る店も多いし、できない店はGoogle Assistantが電話してくれる。これは各メディアへの驚異 pic.twitter.com/8Z3U66NfHn
— Shunsuke Kai (@kaisukep) October 20, 2019

これらのスマートスピーカーやAI搭載アプリは、ユーザーの日常生活を効率化し、より便利で快適な体験を提供しています。

AIを活用・導入する時の注意点

このセクションでは、人工知能（AI）を導入する際のいくつかの重要な注意点について解説していきます。

データの偏りとバイアス

AIシステムが学習するデータには、バイアスや虚偽情報が含まれる可能性があります。このようなデータに基づいて学習された場合、AIシステムの出力結果に公平性や正確性の問題が生じる恐れがあります。
そのため、AIが提供する情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、必ず別の信頼できる情報源でファクトチェックを行う必要があります。

AIの出力は、参考情報としてのみ扱い、重要な意思決定にはAIだけに頼るのではなく、人間が最終判断を下す様に心がけることが重要です。

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セキュリティやプライバシーの保護

AIは多くの便利な機能を提供する一方で、不適切に使用された場合には大きなリスクを伴います。特に、ディープフェイク技術のように、他人の写真や動画を悪用して作成される偽のメディアコンテンツは、人の信用やプライバシーを脅かす可能性があります。そのため、銀行口座の情報や個人的な写真など、センシティブな個人情報の扱いには細心の注意を払い、セキュリティの保護を徹底することが重要です。

個人情報を安易に共有しないよう注意し、AI技術の使用にあたっては、そのリスクを常に意識する必要があります。

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➡️ディープフェイクとは?その脅威と有用性、法的な課題を徹底解説

シンギュラリティの脅威

汎用人工知能（AGI）の将来的な発展に伴う、さまざまな社会的な懸念が提起されています。現時点でAGIは実現しておらず、その完成までにはまだ時間が必要だとされています。
しかし、AIが将来的に人間の知能を超える瞬間、いわゆる「シンギュラリティ」に到達した場合、その後のAIの進化は予測がつかなくなり、人類がAIを制御下に置くことが困難になる可能性があると警鐘が鳴らされています。

例えば、人工知能研究の権威であるレイ・カーツワイル氏によると「シンギュラリティは2045年までには起こるであろう」と予測されています。
参考:Kurzweil Claims That the Singularity Will Happen by 2045 (Futurism)

そのため、AIの発展を考える際には、技術的な側面だけでなく、倫理的な観点や社会的影響も総合的に検討し、注意深く進める事が求められます。

まとめ

今回の記事では、AIの種類をAIの種類 タスクレベル、知能レベルそして技術レベル の3つのレベルに分けて解説しました。
AIには特化型人工知能（ANI）や汎用人工知能（AGI）などの種類があり、機械学習や深層学習などの技術が応用されています。そして、それらは私たちの日常生活からビジネスまで、幅広い領域で活用されています。

AGIの実現がそう遠くない以上、私たちの誰しもが各種AIの特性を理解し、これらの技術をどのように活用し、向き合うべきかを考えることは個人だけでなく、企業や社会にとっても重要な意味を持つと思われます。
AIを導入する際にはセキュリティやデータの偏り、そしてシンギュラリティといった問題に注意するようにし効果的に活用していきましょう。