ニュースや実生活の中で人工知能の発展や浸透の話題に触れる機会は増えています。しかし、人工知能が具体的にどのような仕組みで機能し、どういった場面に活用できるのかについて、しっかりと把握している人はそう多くはないのではないでしょうか。

ここでは、人工知能の用途や基本的な知識、ビジネスシーンにおける活用例を説明します。

 

人工知能とは

「AI(Artificial Intelligence)」という言葉で、その名が聞かれる人工知能。一般的に「人工的に人間の知能を再現したもの」を指します。

しかしその定義はまだ定まっていないのが実状であり、情報の発信元や場面によりさまざまな解釈があります。人工知能研究における著名人の松岡豊氏は、人工知能を「人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術」と定義しました。

 

人工知能にも種類がある

人工知能とひと口にいっても、その特徴や用途はさまざまです。まずは、人工知能を大まかに分類した「強いAI」と「弱いAI」という概念について説明します。

 

強いAI

強いAIは、複雑かつ多様な問題を解決できる人間と同等の知能、もしくは人間以上の知能を持った人工知能を指します。強いAIの開発が実現し、人工知能が人間より優れた知能を獲得する「シンギュラリティ(技術的特異点)」が起これば、科学は人間の想像を超えるスピードで発展すると考えられています。

ただし、現時点で活用されている人工知能は、すべて後述する弱いAIであり、ビジネスシーンで広く活躍している「人工知能」と名の付くツールも弱いAIに当てはまるものです。

 

弱いAI

弱いAIは、画像認識システムや音声認識システムなど、特定の領域で能力を発揮できる人工知能を指します。弱いAIとは呼ぶものの、決して能力が人間に劣るわけではなく、すでにあらゆる領域で人間の能力値を超える人工知能が存在します。

 

人工知能にできることとは?

人工知能によってできることは日進月歩で増えています。それらは、次に挙げるいくつかのカテゴリーに大別できます。

 

機械学習、深層学習(ディープラーニング)

人工知能は、機械学習や深層学習を通じて学習し、取り込んだデータから規則性や法則性を見つけ出します。

厳密にいうと深層学習は機械学習に内包される技術の一つであり、それぞれ以下のようにおおまかに定義されています。

 

  • 機械学習:特徴量(特徴を定量的に表現したもの)を人間が設定する必要がある

  • 深層学習:特徴量の設定を含め、あらゆる規則性・法則性を自ら発見する

 

画像認識

画像認識は人工知能の技術のうち最も進んでいる領域であり、人間の認識力を超えるケースもあるようです。画像内にある外国語を日本語に翻訳したり、人間の目では確認できない身体の異常を発見したりといった活用が可能となっているほか、画面で捉えた人物の性別・年齢・表情まで分析できる水準に達しています。

 

音声認識、自然言語処理

音声認識や自然言語処理を活用した人工知能としては、Apple社のSiriやAmazon社のAlexaなどのAIアシスタントが該当します。これらは、音声認識や自然言語処理を駆使して人間が発した言葉と文脈を読み取る技術です。

たとえば、「天気を教えて」と質問するとその日の天気を答えてくれるといったようなことです。いまや多くのスマートフォンやスマートスピーカーに実装されており、最も身近にある人工知能技術の一つといえるでしょう。

 

ビッグデータ解析

人工知能を活用することで、巨大かつ複雑な情報の集合体であるビッグデータの解析が可能となります。自社で収集したあらゆる情報やネットを介して手に入る有用なデータと人工知能の高次元な分析力を掛け合わせることで、ビジネスに大きな成功をもたらすような予測結果を得ることも可能となってきています。


知能の使用例

次に、人工知能が使用されているシーンの一例をご紹介します。

 

検索エンジンの最適化

私たちが普段活用しているGoogleなどの検索エンジンは、人工知能によってネット上にあるコンテンツの品質を測定し、低品質なコンテンツや有害なコンテンツを検索結果から排除しています。

検索エンジンに用いられる人工知能は日々進化しており、検索結果に表示されるコンテンツはたびたび更新されています。

 

テキスト要約

長文の中から要点だけを抜き出し文書の内容を簡潔にまとめるテキスト要約は、人工知能の活用により高精度なサービスが実現しています。その水準は非常に高く、ニュースや論文といった論理的に展開される文書であれば、一切の調整を行わず自然な要約をアウトプットできます。

 

不正使用検知

インターネット上で起こるデジタル取引を監視し不正取引を素早く察知する技術にも人工知能が用いられています。この不正使用検知の技術は、人的リソースを削減し担当人員を別の部門へ再配置するなどの効率化にも貢献しています。

 

オペレーションサポート

顧客とオペレーターの会話内容から「オペレーターの回答候補」を自動的に表示しオペレーション業務をサポートする技術が登場しています。チャットボットに質問回答の一次対応を任せ、複雑な回答が必要となるケースのみオペレーターが対応するなど、顧客対応を効率化するために人工知能が活用されるケースは非常に増えてきました。

 

人工知能は日々成長している

人工知能の技術は日々成長しています。そのおかげで、つい数年前まで難しかったことが容易にこなせるようなケースが珍しくなくなってきました。ビジネスの世界において特に顕著に見られます。

時流をつかみビジネスの領域で一歩先んじた成果を得るためにも、人工知能の情報に対するアンテナを張り、積極的に新技術の利用を検討する姿勢が、ビジネスパーソンには求められます。

 

まとめ

セールスフォース・ドットコムでは、人工知能を用いたビジネスソリューション「Salesforce Einstein」を提供しており、多くの企業様にご活用いただいています。

 

Salesforce Einsteinは、商談化率の予測を行うことで営業担当者のサポートをしたり、キャンペーンのROI(費用対効果)を予測してマーケティング施策を最適化したりするなど、現場のスペシャリストを強力にサポートするさまざまな能力を持っています。

また、人工知能を取り入れてみたいものの自社事業にどう応用すれば良いのかわからないという場合は、今回ご用意したeBook「AI にできること はじめてのSalesforce Einstein」が参考になります。人工知能を活用する第一歩として、ぜひこのeBookをダウンロードしてください。