「AI（人工知能）」という単語は今や日常にあふれかえっています。スピーカーや電子レンジ、冷蔵庫にまで搭載され、アプリなら翻訳やカメラ、ゲームにも利用されています。最先端のロボットや医療にも活用され、果ては人間の仕事を奪うとささやかれることもあります。

実は、AIという単語の定義はあやふやです。1956年に開催されたダートマス会議で初めて「Artificial Intelligence」という用語が使われましたが、この時はディスカッションがメインで明確な定義づけは行われませんでした。

人工知能学会のウェブサイトによると、人工知能とは「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」とのことです。とは言え、「知性」や「知能」という定義もまたあやふやなので、やはりしっかりとした定義はありません。

総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）のAIに対するイメージのアンケート結果によると、日本では「コンピュータが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」と考えられているようです。アメリカでは「人間の脳の認知・判断などの機能を人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術」というイメージです。国が違うだけで、これほどAIに対する認識が異なるのです。

では、いま盛んに話題になっている「AI」とは結局どのようなものなのでしょうか。具体例を見ながら、AIがビジネスに与える影響とその可能性を探っていきます。

様々な分野で驚異的な進化を見せるAI

2000年代から続く現在のAIの隆盛は、1960年代、1980年代のAIブームに続く、第三次AIブームと言われています。そのきっかけは大量のデータをコンピュータ自身に学ばせる「機械学習」の実用化です。ディープラーニング（深層学習）とは、この機械学習技術のひとつ。ビッグデータさえ用意できれば、自動的に学習し、精度を向上できます。 例えば画像認識の分野では、大量の犬の画像をAIに見せて特徴を学習させることで、新たに犬の画像を見せたときに「犬である」とAIが判別できるようになりました。

画像認識に留まらず、論理的思考分野でもAIの発展は目覚ましいです。囲碁は選択肢の多さから「AIよりも人間の方が強い」と長らく言われていたのですが、2016年にはGoogle DeepMindが開発したAI「AlphaGo」がトッププロを破り、衝撃を与えました。

また、以前はAIで自然言語処理を行うのは難しかったのですが、2018年にGoogleが「BERT」という自然言語処理モデルを発表しました。精度の高い学習により、AIが文脈を認識できるようになったのです。現在では、英語だけでなく日本語でも人間なみの理解力を実現しています。

エンターテインメントの分野では2019年第70回NHK紅白歌合戦の、「AI美空ひばり」が記憶に新しいです。ディープラーニングにより故人である美空ひばりさんの歌声を学習し、AIに新曲を歌わせたのです。2020年には手塚治虫さんの絵を学習させたAIにキャラクター原案を生成させたり、手塚作品のシナリオを学習させたAIにプロットを生成させたりして、手塚治虫さんの新作漫画「ぱいどん」が発表されました。

このように論理的な思考分野のみならず、より人に近いクリエイティブな分野にまでAIの活躍は広がりつつあります。

SFのような意思を持つAIの実現はまだ夢の段階

このように目覚ましい勢いで発展しているAIですが、このままSF映画のように進化し、人類の存続を脅かすようなことはありません。現在のAIにはまだ限界があるのです。

AIは過去の知見を学び、活用できます。例えば、工場の映像や医療のX線映像を見て異常を見つけることが可能です。しかし、業務改善を行ったり、新たな治療法を考えたりすることはできません。想像力によって新しいものを創り出すことはできないのです。いわば自律して動的な状況に対応するレベルに到達するにはまだまだ時間がかかりそうです。

AIが進化し続ければいつかは人間の知能を凌駕するかもしれません。この技術的特異点のことを「シンギュラリティ」と呼びます。論者により予想する実現時期はまちまちですが、2040年前後という意見が多いようです。つまり、まだしばらくはAIが意思を持って動き出す心配はありません。

自律できないAIをどのように活用すれば、我々にメリットがあるのでしょうか。そのキーワードが「協業」です。

人がAIを使いこなすことがビジネスの成功につがなる

特定の分野に特化したAIと人間がそれぞれの得意分野で協業することで、ビジネスでも大きな成果を出せるようになります。特に日本は少子高齢化が進み労働人口の減少が課題になっていますが、AIを活用することで業務効率改善につながり人的リソース不足の解消が期待できます。

企業の競争力という切り口でも、人が担っていた作業をAIが担当できれば、人はよりクリエイティブな業務に集中でき、アウトプットを増やすことができます。すでに、AIとの協業は進んでいます。例えば、医療では画像診断でAIを使っています。CTやMRI、RIなどの医療画像は読影医が画像を見て、異常所見や病変がないか確認します。医療技術の発達により、読影しなければいけない画像は増えているのですが、読影医はそこまで増えていません。そこで、AIにより異常の可能性がある画像をピックアップできれば、大幅な業務効率の改善ができます。読影医は異常の可能性がある画像のみをチェックすればいいのです。

この読影業務も最終的なチェックまでAIで行い、治療法の提案等までAIで行おうとするとシンギュラリティが起きるまで待たなければいけません。しかし、問題のない画像をはじくだけなら、現在のAI技術で実現できるのです。

画像診断のAIは道路の地下を調査する業務でも活用されています。皆さんが普段車で走っている道路は自治体が管理しています。実は道路は放っておくと地下に空洞ができて、陥没してしまいます。そこでレーダーで地下の映像を撮り、人の目で空洞を判定し、問題があれば工事して埋めます。しかし、この読影に膨大な時間がかかるのがネックでした。その上、将来はその判別するスキルを持つ人が退社するリスクもあります。そこでAIを導入し、異常箇所を短時間で抽出できるようにしているのです。

法曹界では契約書を作成する際、既存の契約書との差異を判別したり、契約に潜むリスクを検知したりできます。従来であれば、人件費の高い弁護士が時間をかけて読み込んで行っていた作業をAIにより短縮することで、大幅なコストダウンを実現できます。また、弁護士のスキルによりばらばらだったクオリティも平準化できるというメリットもあります。

サポートセンターではオペレーターとAIの協業が始まっています。すでに、AIがチャットで顧客対応するチャットボットが活躍しており、完璧な対応はまだ無理なものの、基本的な質問には対応できます。オペレーターはこのやりとりを監視し、対応が破綻したらチャットを入れ替わってフォローすればいいのです。これまでは人間と顧客が1対1でコミュニケーションしていましたが、AIと協業すればひとりのオペレーターが複数のチャットボットを監視し、問題が起きたときだけ対応するといった1対nの働き方ができます。これは大きな人件費の削減に繋がります。

また、AIはゼロからの創造はできないと述べましたが、クリエイティブを支援することはできます。例えば、企業ロゴやホームページ、バナー、広告などのアイディアをAIが大量生成し、人間が最後にチョイスするというソリューションがすでに実用化されています。

物流分野では荷物を綺麗に積む順番をアドバイスしてくれるAIも登場しました。2021年にAIベンチャーが荷物の積載計画を自動で行うAIを開発したのです。コロナ禍において物流需要が高まっていますが、労働力不足も課題となっています。そのため、同じトラックやコンテナ、倉庫に荷物を入れる際、可能な限り効率的に積まなければなりません。しかし、人の判断に依存していると遅い上に積み込み効率が悪くなります。このAIは、荷物の大きさを3次元点群データとして取得し、テトリスのように最適な積載のために積む荷物の順番を出力してくれるのです。これも地味ながら素晴らしいAIとの協業事例と言えるでしょう。

AIによる「第四次産業革命時代」。必要とされるのは人間的資質と創造性

スイスで開催されている世界経済フォーラムの年次総会、通称「ダボス会議」では近年、第四次産業革命が話題に上っています。蒸気機関の発明に端を発する第一次産業革命、電気の登場による第二次産業革命、コンピュータの登場による第三次産業革命に続き、第四次革命はIoTとAIをコアにした技術革新です。会議ではAIやロボット技術など軸とする第四次産業革命をどう進めるかが議論になりました。そこでは、雇用への影響にも焦点が当たりました。

自律したアンドロイドが人間の仕事を奪う！というような恐れを抱く必要はないのですが、確かにAIの普及によりなくなる職種は出てきます。

ブルーカラーでは受付係や検針員、データ入力係、清掃員、ウェイターウェイトレス、郵便配達などが、ホワイトカラーでは財務、会計、経理、税理士、薬剤師、一般事務などがAIに代替されやすいと言われています。

とは言え、時代の変化に伴い、失われる職業も新たに登場する職業もあります。国勢調査によると平成の間にも速記者やタイピスト、保険料集金人、場立人、ミシン販売人といった職業がなくなりました。自動改札が普及し、切符切りの駅員さんもいなくなりました。

AIが仕事を奪うというわけではなく、総じてテクノロジーが代替できる業務はテクノロジーにまかせるようになっていきます。その分、人間はより付加価値が高く、クリエイティブな業務を行うようになります。

総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）の「人工知能（AI）の活用が一般化する時代における重要な能力」を有識者に訪ねた調査では「チャレンジ精神や主体性、行動力、洞察力などの人間的資質」と「企画発想力や創造性」が同率トップでした。

ちなみに、アメリカでは異なる傾向が現れました。
アメリカの就労者に同様の質問を行うと、重要なものとして人間的資質が2位、創造性が3位で、「情報収集能力や課題解決能力、論理的思考などの業務遂行能力」が51.9％でダントツトップでした。
日本では対人関係能力、アメリカではタスク完遂能力が求められていると言えます。

今後、AIがますます仕事や生活に入り込んでくることは間違いありません。何でもできる夢のツールとか仕事を奪う悪魔の技術といった思い込みを捨てて、AIに何ができて何ができないのかをしっかり理解しましょう。

AIが一般化していくこれからの世界においては、様々なAIツールと正しく「協業」することでビジネスパーソンはもとより、各企業のビジネスもさらなる発展が期待できるでしょう。

著者：ITライター柳谷智宣

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