近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

本記事では、AIに関心のある方向けに、AIの定義・歴史・種類などの基本から、ビジネスでの活用方法・活用事例までまとめてご紹介します。

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AI(人工知能)とは？

AI(人工知能)の定義 

AIとは、Artificial Intelligenceを略した言葉で、日本語では人工知能を意味します。

AIとは、簡単に言えば「人間のような知性・知能を再現する技術」のことです。

コンピュータに高度なモデルや大量のデータを学習させることで、人間のように認識・予想・予測・会話・コンテンツ生成などの様々な知的作業を行えるようになります。

AI(人工知能)という言葉の誕生

AIという言葉は、1956年にアメリカのダートマス大学で開催された研究会で、計算機科学者・認知科学者のジョン・マッカーシーによって初めて使用されました。

AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの関係性

上の図はAI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの関係性を表しています。

• 機械学習：大量のデータを学習し、人間の調整/サポートを受けながら、ルールを改善し、分析や予測を行う技術
• ディープラーニング：大量のデータを学習し、自律的に注目すべき特徴の抽出・ルール改善を行い、分析や予測を行う技術
• 生成AI：既存のテキストや画像から全く新しい文章・画像・音声・動画を作成する技術

AIの歴史と進化の背景

AIの歴史は大きく以下の３つの時代に分けられます。

• ①第一次AIブーム(1955年～1965年頃)：AIが実用化され単純な問題を解けるように
• ②第二次AIブーム(1985～1995年頃)：ビックデータを活用し知識を持ったAIが登場
• ③第三次AIブーム(2005年頃〜現在)：機械学習・ディープラーニングにより性能が飛躍

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

①第一次AIブーム(1955年～1965年頃)：AIが実用化され単純な問題を解けるように

第一次AIブームは1955年頃〜1965年頃に到来しました。

コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解答を提示できるようになり、AIの実用化が始まりました。

一方で、迷路の解き方や定理の証明のような単純明快な仮説の問題を解決することができても、様々な要因が絡み合い、解決に知識を要する現実社会の問題は解くことができず、1965年頃から再び冬の時代を迎えることとなりました。

②第二次AIブーム(1985～1995年頃)：ビックデータを活用し知識を持ったAIが登場

第二次AIブームは1985年頃〜1995年頃に到来しました。

エキスパートシステムと呼ばれる、膨大な専門知識を取り込んだAIシステムが開発され、専門家レベルの問題解決・判断能力をコンピューターに持たせることができるようになりました。

一方で、この学習に必要な情報は、コンピューターに学習しやすいように全て人の手で整理する必要があり、実際に活用可能な知識の量が限定されることから、性能は実用レベルに至らないことも多く、1995年頃から再び冬の時代を迎えることとなりました。

③第三次AIブーム(2005年頃〜現在)：機械学習・ディープラーニングにより性能が飛躍

第三次AIブームは2005年頃に到来し、現在非常に大きな盛り上がりを見せています。

AI自身がビックデータから知識を学習する「機械学習」や、判断や課題解決に向けた目の付け所すらも自ら定義し学習する「ディープラーニング」の実用化が進んだことで、識別系・予測系などのAIの性能が大幅に向上しました。

また、2022年以降、インターネット上への膨大なデータ蓄積やGAFAMやOpenAIなどの巨額投資を背景とし、ChatGPTなどの文章や画像を自ら生成する生成系AIが登場しました。

生成AIは専門的な知識を必要とせず手軽に使いこなせることに加え、メール・企画書の文書や画像/動画コンテンツ作成、アイデア出しなど幅広い業務に活用できることから、世界的に急速に利用が拡大しています。

AIの５つの種類とできること

AIを大きく分類すると以下の５種類に分けられます。

• ①識別系AI：人間の目や耳のように認識するAI
• ②予測系AI：過去のデータから未来を予測するAI
• ③会話系AI：人間の言語で自然に会話するAI
• ④実行系AI：物体の動きを制御するAI
• ⑤生成系AI：文章・画像などのコンテンツを生成するAI

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①識別系AI：人間の目や耳のように認識するAI

識別系AIは、データ、画像、音声を人間の目や耳のように認識し、特定のパターンやルールに従って分類する技術です。例えば、顔画像から本人かどうかを判断する顔認証システムや医療画像から病気の有無を診断する医療解析などに利用されます。

②予測系AI：過去のデータから未来を予測するAI

予測系AIは、過去のデータからパターンや相関関係を見つけ出して、未来の出来事やトレンドを予測する技術です。株価の動き、消費者の購買行動、気象条件の変化などを予測するのに利用されます。

③会話系AI：人間の言語で自然に会話するAI

会話系AIは、人間の言語を理解し、自然な会話を行う技術です。顧客とやりとりするチャットボットやSiriのような音声アシスタントがこのカテゴリに含まれます。

④実行系AI：物体の動きを制御するAI

実行系AIは、データをもとに特定のタスクやプロセスを自動化し、適切に動くように制御する技術です。自動運転車やロボットなどに利用されます。

⑤生成系AI：文章・画像などのコンテンツを生成するAI

生成系AIは、既存のテキストや画像をもとに、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生成する技術です。人間以上の思考力と文章作成力を持ったChatGPTやクリエイティブな画像を生成するMidjourneyなどが代表例として挙げられます。

【種類別】AIのビジネスへの活用方法

各種AIのビジネスへの活用方法として以下が挙げられます。

• ①生成系AI：各種コンテンツ生成、設計/デザイン、アイデア出し
• ②識別系AI：設備内の異常検知、不良品の検出、画像での診断
• ③予測系AI：需要予測、顧客行動予測、トラブル予測
• ④会話系AI：カスタマーサポートの自動化、ECのバーチャル接客
• ⑤実行系AI：設備/機械制御、接客/配送ロボット、自動運転車

【業界別】AIのビジネスへの活用方法リスト

各業界でAIを活用するアイデアとして以下が挙げられます。

＜小売業界＞

• テキストや画像情報に基づく、パーソナライズされた商品提案
• ECサイトでのチャットボットによる接客/商品提案

＜メーカー＞

• テキストや画像情報に基づく洗練された設計デザインの作成
• 画像認識機能による故障や欠陥の高速かつ正確な特定

＜エンタメ＞

• テキストや画像情報に基づくクリエイティブなイラストの作成
• ユーザーの反応に応じてパーソナライズされたコンテンツの提供

＜教育＞

• 生徒一人一人の学習進度に応じた個別学習プログラムの提供
• 対話機能を用いた生徒の質問へのリアルタイムの回答

＜金融・保険＞

• 文章生成機能を活用した稟議書や融資関連書類の自動生成
• データ分析に基づく精密なリスク評価による保険料の最適化

＜不動産＞

• 検索履歴の分析に基づく各ユーザーに最適な物件のレコメンド
• 大量の物件情報を搭載したチャットボットによる高度な顧客対応

＜ヘルスケア＞

• 健康データの分析に基づく疾患リスク予測や予防策の提案
• 画像認識機能による診断画像の解析と病気やがんの正確な検出

＜運輸＞

• 需要予測や分析による物流とサプライチェーンの最適化・効率化
• 車内カメラを通じた監視によるドライバーの居眠り防止

＜建設＞

• 多数の設計/デザイン案の生成による業務効率化・顧客満足度向上
• 原材料等の物価変動の分析による建設コストの正確な見積り

＜製造＞

• 画像や文章生成機能による設計書や図面の起案・デザイン
• 自然言語処理機能を用いたロボット操作による工場の自動化

【2024年最新】日本企業のAI活用事例５選 

代表的な日本企業のAI活用事例として以下の５つが挙げられます。

• ①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ②伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• ③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
• ⑤パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

②伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「お〜いお茶　カテキン緑茶」のテレビCMに、AIで作成したモデルを起用しました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にもAIを活用しています。

③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するためにAIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑤パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

企業がAIを活用する５つのデメリット・リスク

企業がAIを活用する代表的なデメリット・リスクとして以下の５つが挙げられます。

• ①個人情報や機密情報の漏洩
• ②サイバー攻撃等のセキュリティ
• ③AIの過信による業務ミスの発生
• ④AI人材の不足
• ⑤一時的なコストの増大

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①個人情報や機密情報の漏洩

AI活用で大きな成果を上げるためには、膨大な顧客の個人情報や社内の機密情報などを学習に活用することが有効です。

一方で、学習に使用する際のデータの匿名化処理や、アウトプットの管理、活用用途の制限などのセキュリティ対策を行わずに運用をしてしまうと、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクが存在します。

②サイバー攻撃等のセキュリティ

AI活用をする際は、AIならではの脆弱性を狙ったサイバー攻撃等のセキュリティリスクへの対応を進める必要があります。

例えば、特定の企業のAIに対して悪質なデータを学習させ、誤ったアウトプット・挙動を引き起こす攻撃や、生成AIに対して特殊な質問をすることで、本来非公開の機密データを引き出す攻撃などが挙げられます。

③AIの過信による業務ミスの発生

AIは適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

例えば、倫理的に問題のあるコンテンツの社外への公開や、製造ラインやロボット制御ミスによる事故などの深刻な問題に繋がる可能性があります。

④AI人材の不足

AI活用で大きな成果を上げるためには、AI導入後の活用や運用をリードできるAI人材の確保が非常に重要となります。

一方で、近年AI人材は需要が急拡大しており採用のハードルが高いこともあり、社内人材の育成や外部ベンダーの活用なども含めて対応していく必要があります。

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⑤一時的なコストの増大

AI活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

AI活用のデメリット・リスクに対して取るべき３つの対応策

企業がAIを活用する際のデメリット・リスクへの対応策として以下の３つが挙げられます。

• ①AIと人間の適切な役割分担　　
• ②セキュアなAIツール選定・システム構築
• ③リスクを最小化するデータ管理

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

①AIと人間の適切な役割分担　　

AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、AIは得意な業務範囲を中心に活用し、それ以外は人間が担うという分担が重要になります。

例えば、判別やシステム操作に活用する際は、リスクの大きい部分は人間が最終確認をする、コンテンツ生成に活用する際は、叩き台や幅出しはAIに任せ、選定やブラッシュアップは人間が行うなどの分担が効果的です。

②セキュアなAIツール選定・システム構築

AIを活用したツール選定や、自社でのシステム構築の際は、情報漏洩やサイバー攻撃などのリスクへの対応が十分かどうかを検討する必要があります。

例えば、ChatGPTを導入する場合、プランやシステム構築方法によってセキュリティが十分とは言えないものもあり、セキュリティリスクを抱えたまま運用をすることになってしまいます。

③リスクを最小化するデータ管理

AI活用に使用する個人情報・機密情報を保護するには、プライバシーポリシー等の整備や匿名化処理、セキュリティ対策などを行う必要があります。

また、AI活用による不適切な判断やアウトプット生成を防ぐためには、良質なデータの収集や整備、人間による最終アウトプットの確認などが有効です。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

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企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。