AI(人工知能)活用はビジネスツールの一大トレンドだ。自社でAIをどう活用すべきか。悩んでいる人も少なくないはずだ。AIの開発や導入支援を行うクレスコの井上祐寛氏は「AIをビジネスで活用するうえで知っておくべきことは、自社データの現状把握や欠損・重複時の扱い方である」と指摘する。

クレスコ 先端技術事業部 テクニカルエバンジェリストの井上祐寛氏。企業の業務課題へのAI導入コンサルティングや講演、執筆活動を行っている。これまでに大手企業を中心に11社へのAI導入支援の実績がある
クレスコ 先端技術事業部 テクニカルエバンジェリストの井上祐寛氏。企業の業務課題へのAI導入コンサルティングや講演、執筆活動を行っている。これまでに大手企業を中心に11社へのAI導入支援の実績がある

根本的な質問ですが、そもそもAIとは何でしょうか?

井上祐寛氏(以下、井上) 私たちエンジニアは、AIを「知的な振る舞いをするソフトウエアやハードウエア」と定義しています。身近なところでは、お掃除ロボットのルンバが挙げられます。自分で家の間取りを認識して、人間が指定しなくても自動で掃除をしてくれます。さらに、充電が切れそうになると、自ら充電スタンドに戻ることもできます。

AI=ディープラーニングではない

 AIでありがちな誤解の一つが、AIブームの火付け役となったディープラーニングの存在です。一躍有名になったことで「AI=ディープラーニング」と解釈する人もいますが、ディープラーニングは、AIに学習させるための手法の一つにすぎません。AIが「学習」するとはどういうことか、簡単にご説明します。

 AIの精度を高めるには大量のデータを学習させる必要があり、その手法は「機械学習」と呼ばれています。例えば、「赤いリンゴ」の画像を識別するAIを開発する場合、機械学習では、赤や青など大量のリンゴの画像を読み込ませた上で、画像一つ一つに「赤いリンゴ」や「青いリンゴ」などのタグを付けていきます。その上で、人間が「色」に注目するよう指示を与えると、AIは新しい画像がどの色かを見て、赤いリンゴに該当するかを判断します。

 ディープラーニングは、この従来の機械学習から、より発展した学習手法です。機械学習ではリンゴの「色」に注目するよう指定しましたが、ディープラーニングは、その画像が「赤いリンゴ」に該当するかという特徴を自ら見つけて学習します。それにより人間の言葉では特徴を伝えるのが難しい画像も、AIが勝手に特徴を見つけ出して、正しい画像かの判別をしてくれます。ディープラーニングの登場により、画像認識の精度は大幅に向上しました。

 「ディープラーニングを使っていなければAIじゃない」と話す人もいますが、業務の課題を解決するのが目的なら、従来の機械学習をしているAIでも十分役立ちます。

井上氏のプレゼン資料より。ディープラーニングは機械学習の一部であることが分かる
井上氏のプレゼン資料より。ディープラーニングは機械学習の一部であることが分かる

自社でAIを活用できるかの判断はどうすればいいのでしょうか?

井上 まずは、既にAIを導入している同業他社がないか探してみましょう。類似する事例があれば、自社の状況に照らし合わせることで、導入に向けた具体的なイメージを持てると思います。

 インターネットで検索するだけでも十分です。導入事例が紹介された記事を検索したり、同業他社のHPやリリースを探したりしてみましょう。AI導入でどんな課題を解決したかが分かれば、自社で導入する際にどんな準備が必要かも分かるはずです。例えば、AIを稼働させるには学習させるデータが必要です。事例を見ると、同業他社ではどのようなデータを使ってAIを業務に生かしているのかが見えてきます。

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