AI：メリット、リスク、産業への影響

人工知能（AI）は、現在最も有望な成長技術の一つです。コンサルティング企業Gartnerが最近発表したデータによると、AIを導入した組織の割合は2018年から2019年にかけて4%から14%へ成長しました。

実際、同コンサルティング企業は2020年のテクノロジートレンドに人工知能を含めています。具体的には、ITセキュリティ改善に焦点を当てたAIです。

AIは、企業にもたらすすべてのメリットにより、インダストリー4.0の鍵となる技術です。デジタルトランスフォーメーションプロセスを開始したいすべての企業は、プロセスにAIを採用する必要があります。

人工知能とは

人工知能の概念は長い歴史を持ちます。実は、ジョン・マッカーシーが1950年に「人工知能」という用語を作り、アラン・チューリングも同年、「計算機械と知能」と題した論文でこの現実について語り始めました。

以来、コンピューターサイエンスのこの分野は大きく進化しました。

マサチューセッツ工科大学のパトリック・H・ウィンストン教授によれば、AIは「思考、知覚、行動を結びつけるループモデルをサポートする表現によって公開された制約付きアルゴリズム」です。

DataRobot CEOのジェレミー・アチンなど他の著者は、人工知能を人間の知能を必要とする作業を機械が実行するために使用されるコンピューターシステムと定義しています。

Tech Targetの技術百科事典責任者マーガレット・ローズによれば、学習、推論、自己修正など、さまざまな人間のプロセスをシミュレートするシステムです。

ご覧の通り、AIの3つの定義はいずれも機械やコンピューターシステムが思考することを指します。人間の知能を模倣して推論し、人間のみが可能なタスクを実行します。

しかし、他の情報源はさらに進み、AIを人間の脳の能力を超える複雑な問題を解決するために使用されるコンピューターシステムと定義しています。

この意味で、AIは機械の力を活用して、人間の心では到達できない複雑な問題を解決します。

未来生命研究所所長のマックス・テグマークもこの方向性で、「私たちの文明で気に入っているすべては私たちの知性の産物であるため、人工知能で人間の知性を増幅させれば、これまでにない繁栄を文明にもたらす可能性がある」と述べています。

この問題に関して、Google DeepMindとオックスフォード大学が共同研究を行い、AIが損傷して判読不能な古代ギリシャ語テキストを解読可能であるとの結論を得ました。歴史家と碑文学者のエラー率が57.3%であるのに対し、この偉業を成し遂げたアルゴリズムのエラー率は30.1%でした。

これらの例は、AIが複雑な問題解決において人間の能力を超えることを示しています。では、AIはどのように機能するのでしょうか？

AIの仕組み

AIは、プログラミングルールから行動するアルゴリズムと、そのサブセットである機械学習（ML）、および深層学習（DL）などのさまざまなML技術を通じて機能します。

機械学習（ML）

人工知能の一分野であり、最も一般的で、開発されたアルゴリズムが時間とともに学習し改善する技術を開発する役割を担います。機械が与えられた問題の解決策を見つけられるようにするため、大量のコードと複雑な数学式が関与します。

このAIの側面は、現在商業的またはビジネス目的で最も開発されている分野の一つです。大量データを高速処理し、人間が理解可能な形で提示するために使用されます。

明確な例は、接続された要素が機械の状態、生産、機能、温度などに関する継続的なデータフローを中央コアに供給する生産プラントのデータです。

この生産プロセスから派生する膨大な量のデータは、継続的改善と適切な意思決定のために分析される必要がありますが、データ量が多いため、人間が分析とトレーサビリティに多大な時間（数日）を費やす必要があります。

ここで機械学習が活躍し、データが生産プロセスに組み込まれる際に分析し、運用におけるパターンや異常をより迅速かつ正確に特定。これにより、意思決定のための警告やアラートを発信可能。

しかし、MLは比較的広いカテゴリーです。これらの人工知能ノードの開発により、現在深層学習（DL）として知られるものが生まれました。

深層学習（DL）

機械学習（ML）のさらに具体的なバージョンで、機械学習向けに設計されたアルゴリズム（またはニューラルネットワーク）のセットを指し、非線形推論に参加します。

この技術では、アルゴリズムが脳に存在する人間のニューラルネットワークのように振る舞うことを意図した人工ニューラルネットワークにグループ化されます。特定のコードなしで深く学習できる技術です。

深層学習は、同時に幅広い要因を分析することを可能にし、より高度な機能を実行するための基盤です。

例として、深層学習は自律走行車に使用されるセンサーが受信する情報を文脈化するために使用：物体の距離、移動速度、動きに基づく予測など。これらの情報を用いて車線変更の方法とタイミングを決定するなど。

DLはまだその完全なポテンシャルの開発において非常に初期段階にあると言えます。データをはるかに詳細でスケーラブルなセットに変換することで、ビジネスでの利用が増加しているのがわかります。

ビジネス環境でのAI

AIはすでに、オートメーション、言語処理、生産データ分析など、多くの商用・生産アプリケーションで使用されています。

これにより、一般的なレベルで、企業は製造プロセス、運用の最適化、内部効率の改善を実現しています。

AIは、機械が人間のように振る舞い、問題を解決できるさまざまなコンピュータープログラミングルールを通じて機能します。

企業がプロセスにAI技術を導入することに関心を持つのは、それがもたらすメリットがあるためです。

AIのメリット

テクノロジーセクターのさまざまな声が、人工知能（AI）のメリットを擁護しています。

Infinia MLのプロダクトマネージャーアンディ・チャン氏が、YouTubeで4万回以上再生されたTEDトークで、職場におけるAIのさまざまなメリットを解説。

カイフー・リー氏、ベンチャーキャピタルファンドSinovation Venturesの創業者でテクノロジー分野のリーダー的存在も、60万回以上再生されたTEDトーク動画でAIの主なメリットを説明。

これら2人の専門家を考慮すると、ビジネスセクターに適用されたAIの主なメリットは以下の通り：

1. プロセスの自動化。人工知能により、ロボットが反復的、定型的、プロセス最適化タスクを自動的に、人的介入なしで実行可能。

2. 創造的タスクの強化。AIは人間を定型的・反復的タスクから解放し、創造的機能により多くの時間を費やせるようにします。

3. 精度の提供。AIの適用は、人間より高い精度を提供可能。例えば産業環境では、以前は手動で行われていた、またはAIなしで監視されていた意思決定を機械が実行可能。

4. 人的エラーの削減。AIは人間の限界によって引き起こされる失敗を削減。一部の生産ラインでは、赤外線センサーにより、人間の目では検出不可能な部品の微細な亀裂や欠陥を検知するためにAIを使用。

5. データ分析時間の短縮。生産から派生するデータの分析と活用をリアルタイムで実行可能。

6. 予知保全。産業機器の稼働時間と条件に基づいたメンテナンスを実現し、パフォーマンスとライフサイクルを向上。

7. 生産とビジネスの両レベルでの意思決定改善。より構造化された情報を持つことで、各責任者がより迅速かつ効率的に意思決定可能。

8. 生産プロセスと生産ラインの管理と最適化。AIを通じて、より効率的でエラーのないプロセスを実現し、企業の生産ラインに対するより大きな管理権限を獲得。

9. 生産における生産性と品質の向上。AIは機械レベルでの生産性向上だけでなく、作業員の生産性も高め、彼らが行う仕事の質も向上。より多くの情報を持つことで、仕事に対するより焦点を絞った視点を得て、より良い意思決定が可能。

AIのリスクと障壁

一部の声は、人工知能（AI）にリスクがあると考えています。特に、AIのポテンシャルを探求し、人間のタスクの再現に限定しない場合。スティーブン・ホーキングやビル・ゲイツ、さまざまな研究者がAIについて懸念を表明。

参入障壁に関しては、ビジネス環境で発生しうる最も一般的なものは以下：

• データの可用性。 多くの場合、データは企業内で孤立して提示されたり、一貫性がなく品質が低かったりし、大規模にAIから価値を創造しようとする企業にとって大きな課題となります。この障壁を克服するには、最初から明確な戦略を策定し、AIデータを組織的かつ一貫した方法で抽出できるようにすることが不可欠。

 

• 資格を持つ専門家の不足。 ビジネスレベルでのAI導入の障壁としてよくあるのが、この種の導入にスキルと経験を持つプロファイルの希少性。同じ規模のプロジェクトで既に働いた経験を持つ専門家を確保することが重要。

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• AIプロジェクトのコストと導入時間。 実装コストは時間的にも経済的にも、この種のプロジェクト実行を選択する際の非常に重要な要素。内部スキルが不足している、またはAIシステムに不慣れな企業は、導入とメンテナンスの両方をアウトソーシングする価値を検討し、プロジェクトで成功を収める必要があります。

要するに、AIは企業にとって非常に重要なリソースとなりました。製造と生産環境において特に、より競争力を高め、より大きな利益を得ることを可能にするためです。

これらすべての理由により、このタイプの専門家プロファイルは産業セクターでますます需要が高まっており、デジタルトランスフォーメーションの効率的な戦略を開発するために、この分野の専門家グループを持つことが不可欠となっています。