人工知能（AI）とは何か？7つの種類とできることを解説
AI とは何かは誰でも知っているようでいて、その機能や種類を理解している人はそれほど多くありません。
このブログでは、人工知能（AI）について簡単にわかるようご紹介します。AI の進化のスピードはすさまじく、日進月歩で高度化しています。主な 7 種類の AI を知ることで、確実な情報に基づいて将来の予測を立てることができるでしょう。
AI は、すでにホームページ作成ツールとしてやマーケティング効率化、その他ビジネスに関わるさまざまな分野に変化をもたらしています。とはいえ、AI に秘められた可能性の全容はまだ明らかになっていません。
Wix のプロダクト主任であるヤアラ・アサフは、「過去半年の技術的な進歩を見る限り、次の半年でさらに進歩の速度が上がるのは確実です。我々は、テクノロジーがもたらす成果をできるだけ急いで回収しようとしているのです」と述べています。
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AIの種類（能力別）
現在の AI を理解する一番の方法は、2 つの異なる視点を用いることです。まず、AI を能力別、すなわち人間の思考プロセスを模倣できる度合いで分類してみます。AI 研究の先駆者たちは、AI を階層に分けてプロジェクトの説明とテストを行いました。
01. 狭い人工知能（別名「狭いAI」または「弱いAI」）
予め決まった特定のタスクをこなす AI を指し、今日のテクノロジーは主にこのタイプの AI を元にしています。
例えば、iPhone に搭載されている Siri は、限られた一連の機能に基づいて音声のコマンドや質問に応答します。例えば空港への行き方を尋ねると、AI のアルゴリズムが道路地図データと現在の道路状況を組み合わせて最適ルートを見つけます。一方で、常識的な話題から離れ過ぎると対応できなくなります。突拍子もない質問や複雑な質問をしたことがある方は、「すみません、よくわかりません」という Siri の答えを聞いたことがあるはずです。
狭い AI が知能を発達させるには大量の参照データが必要ですが、その情報を学習、応用、解釈して新しいタスクに適用することはできません。しかしながら、現在の AI 搭載ツールは 5 年前には想像もできなかったほど洗練されており、例えばホームページの作成方法や生産工場のオペレーションに根本的な変化をもたらしています。ただし、そのすべてはまだ狭い AI に基づいたものです。
02. 汎用人工知能（別名「汎用AI」または「強いAI」）
汎用人工知能（AGI）は、人間の意思決定過程を模倣する力があり、論理、感情、学習が組み込まれた AI です。当初、研究者たちは AGI が 21 世紀初頭までに普及すると考えていましたが、人間の知能の再現はそう簡単でないことが明らかになりました。
開発者は、設計したものが AGI の基準を満たしているかどうか判断するためにさまざまなテストを考案しています。最も有名なのはチューリングテストで、質問に対するコンピューターと人間の回答を比較し、テスターが違いを見分けられるかどうかを見るものです。
生成 AI の中でも、ChatGPT などはチューリングテストの基準を満たしているという人もいます。例えば、少人数の広告会社の重役たちが機械と人間が作成したデジタル広告を比較したところ、AI 作成の広告を言い当てた確率はたった 57％でした。
とはいえ、AI はまだ他の汎用人工知能（AGI )テストに合格できておらず、チューリングテストは時代遅れだとの主張も存在します。一般的には、AGI はまだ実現されていない、目標の段階だと考えられています。
03. 人工超知能（別名「スーパーAI」）
現在のところ、スーパー AI はまだ SF 世界のものです。人間の知能や意識を凌駕し、機械優位の状況をもたらします。ロボットが世界を征服するなどあり得ないように思えますが、一部の研究者は、テクノロジーが AGI の基準に達すれば、AI ツールはあっという間に学習して適応し、完全無欠な能力を手に入れて、最終的には人間を凌駕すると考えています。
AIの種類（機能別）
AI ツールを分類するもう一つの方法は、実行可能なタスクの種類に注目することです。この分類では AI が 4 つのタイプに分けられています。うち 2 つのタイプは現段階では実現が難しいと考えられています。
04. リアクティブAI
リアクティブ（または反応型）AI は、過去のやりとりや反応、結果を参照することなく限られた範囲で機能します。リアクティブ AI の学習に使われるデータはアルゴリズムの唯一の、従って不可欠の知識源です。
リアクティブ AI は、活動範囲が限られているものの、強力な処理速度によって特定のタスクで人間を負かすことができます。リアクティブ AI で最も有名な例は、チェスのチャンピオンを破った IBM のディープ・ブルーや、テレビのクイズ番組「ジェパディ！」で優勝したワトソンです。
今日の日常的なタスクにおいては、パターン認識に基づいた単純な判断の多くがリアクティブ AI に委ねられています。例えば電子メールでの迷惑メール自動判定、金融でのクレジット スコアリングのメカニズム、Eコマースでの単純な商品推奨などです。
05. 限定記憶AI
限定記憶 AI は、蓄積したデータを現在の行動に反映させることでリアクティブ AI よりも高度なパフォーマンスが可能です。また、連続でのインプットを処理して適切な対応をすることもできます。さらに、やりとりの結果を新たな学習データとして使用するため、時間の経過と共に「学習」してより高度な行動が可能になります。
限定記憶 AI は、過去のやりとりのデータを使用して、ウェブサイトの訪問者やアプリユーザーが今現在、そして次にしたいことや見たいものを予測し、デジタル体験を向上させます。また、リアルタイムで状況に適したダイナミックコンテンツを選択し、必要性を認識していなかった商品を勧めたり、カスタマーサービスへの質問に対するチャットボットの適切な回答を生成したりします。
自動運転車は、限定記憶 AI の最先端で行われている挑戦です。車はセンサーから取り入れたデータを処理し、信号やバスなどの物体を認識するよう学習しています。歩行者が横断歩道を渡り始めると、限定記憶 AI を使って知覚、反応し、ブレーキをかけます。
しかしながら、制約もあります。記憶が限られた AI に単純なタスクを実行させるだけでも膨大な量のデータが必要になります。また、結果が AI にフィードバックされない限り知識は増えません。データセットが増えても人間がプログラムに手を加えない限り処理メカニズムは変わらないのです。
06. 心の理論AI
心理学での「心の理論」とは、他の人々がその行動を左右する思考や感情を持っていることについて理解することです。AI が人間の知能に近づくためには、他者を認識し、他者の知識や経験を考慮した上で対話できる必要があります。心の理論を備えた AI はまだ存在していません。
07. 自己認識AI
もう一つの仮説的な AI である自己認識 AI は、理論的には自分の精神状態、感情、記憶を認識することができます。さらにこの AI は、自身の感情的知性を応用し、表に現れていない他者の動機や内面の状況を解釈したり推測したりできます。
AIの利用：今後の活用法
AI の前途は長く、しかも不透明ですが、すでに AI によって物事の進め方が変わりつつあります。その処理速度と予測能力のおかげで、従来は反復的で時間がかかり、大規模な実施が現実的でなかったタスクも実行できるようになっています。
例えば Wix は、長年にわたるウェブデザインの知識と AI を組み合わせることで、ウェブサイトやデジタル体験を創出する方法について定義を書き換えてきました。Wix の AI 搭載ツールを使えば、ウェブサイトのコピー作成や画像デザインなどの面倒な作業を単純化するだけでなく、ゼロからウェブサイトをすべて構築できます。
その他、さまざまな業界における代表的な AI の活用例をチェックしましょう。
小売業およびEコマースにおけるAI
小売業や Eコマース業界では、おすすめの商品機能など、インテリジェントアルゴリズムのユーザーとして長く知られてきました。 AI の発達に伴い、新しいテクノロジーの導入にも熱心に取り組んできました。小売業界における AI 市場への投資や注目は今後も拡大していくでしょう。
カスタマイズ: 限定記憶 AI は、デジタル インタラクションをリアルタイムで処理し、最も関連性の高い商品や、買い物客それぞれの共感を引き出すようなお勧め品を予測して、ワンランク上のパーソナル ショッパー（買い物代行者）体験を演出します。ウェブサイトのプログラミング言語である JavaScript は、個々の買い物客の行動に応じたリアルタイムでのお勧め商品の提示を可能にします。
在庫管理：店舗にとって、どの商品をどれだけ在庫として持つべきかの予測は頭痛の種です。AI は購買パターンを分析し、メーカーへの発注タイミングを正確に予測できます。
カスタマーサービス： リアクティブ AI は、Eコマースでの出荷状況に関わる問題を解消するべく、発注状況の照会作業を効率化します。一方で、自然言語処理を使用した AI アプリケーションは、チャットボット、電子メール、メッセージアプリを介してオンラインで行われる顧客からのより複雑な問い合わせに対応し、すばやい回答で消費者の期待に応えます。
旅行、飲食、接客業におけるAI
上質なサービスは、印象に残る旅行体験や外食体験の象徴です。AI は、管理ツールやデジタル インターフェイスを強化し、すべての顧客にカスタム化された体験を提供しつつ、裏でこれを支える作業の効率を最大化します。主な使用例は以下のとおりです。
旅行のカスタマイズ：AI は、過去の履歴を使って個人的な好みに合ったお勧めの目的地や旅行パッケージ、航空情報などを提供します。レストランについては、各地でのお勧めや、要望に適った雰囲気や料理を提供するトップクラスの店を提示できます。
季節の需要予測：AI アルゴリズムが過去の利用状況や購入データを分析し、ピーク価格の設定期間、特典除外日、営業時間、人員配置、ルート計画などの決定を支援します。
ヘルスケアおよび健康ビジネスにおけるAI
厚生労働省の医療施設調査によると、2020年時点で AI 医療の土台となる電子カルテの国内普及率は 400 床以上の病院で 91.2％、オーダリングシステムは 93.1％に上っています。反復作業や事務作業の自動化により、人間の医療従事者は診断、治療、患者との意思疎通に集中できます。この分野での AI の主な用途は以下のとおりです。
研究結果の統合：医学文献をスキャンすることで、AI ツールは医療従事者が考慮すべき最新のベストプラクティスや臨床試験を提供します。
画像スキャンや検査結果の解析：AI は画像スキャンを迅速に処理して異常を見つけ、検査所見や過去のデータパターンを組み合わせて想定される診断内容を示唆できます。
積極的なモニタリングと勧告：血圧などの健康指標をモニターするウェアラブルデバイスは、AI ツールと接続することでライブデータを処理し、食事内容、睡眠、運動、薬について適時に勧告することができます。
デザインおよびテクノロジー開発におけるAI
プログラマーやエンジニア、そしてデザイナーは、AI を活用して反復作業を自動化したり大規模なテストを実施したりすることでデジタル資産を最大限に活用できます。主な使用例を以下に示します。
A/Bテスト：AI ツールはウェブサイトのページやアプリでの体験を複数のバリエーションについてパフォーマンス追跡し、刻々と送られてくる結果に基づいて微調整できます。従って、企業はより迅速なテストサイクルを実現できます。
エラーチェック： AI ツールは、コードのスキャンや不具合の発見、既存システムとの非互換性の予測などを行うことができます。
反復作業の自動化：コーディングエラーの解決や複数の画像のサイズ調整など、デジタルクリエイターやプログラマーは、面倒な手作業を AI に請け負わせることができます。初めにデザインやコンテンツをいくつかインプットするだけで、静的なウェブサイトの構築作業も自動化できます。
金融、法務、その他専門サービスにおけるAI
金融会社や法律事務所は、AI のおかげで生産性の大幅な向上が見込まれる分野です。コンピューターが膨大な量の事務処理を行い、予測モデリングは予測の指針を示してくれます。Work Wonders の記事によれば、アクセンチュア社は銀行業界の全労働時間の 90％が大規模言語モデル（LLM）の影響を受ける可能性があり、業界の労働時間の 54％が AI によって自動化される可能性が高いとの調査結果を報告しています。AI が事務方の効率化を促進する方法には、次のようなものがあります。
不正検出とセキュリティ：パターン検出を利用して異常を発見する AI 搭載ツールは、詐欺の可能性がある取引、嘘の保険金請求、データ侵害などで警告を発することができます。IBM 社は、AI がデータ侵害の被害の封じ込めを 100 日以上も短縮するのに役立つとの調査結果を発表しています。
テンプレート化された文書、ファイリング、レポートの自動化：AI は、報告書や定型文書の文章や図表を作成し、保険請求書類を作成できます。ただし、複雑な書類に関して期待のし過ぎは禁物です。AI を使用した弁護士の例では、ChatGPT が議論の裏付けとして架空の判例を「でっち上げる」ことがわかりました。
リアルタイムの見積もりと価格設定：保険証書や不動産賃貸契約については、市場の急激な需要増や顧客の利用状況の変化などの、状況の推移に対応することができます。
予測：AI は、過去の取引や現在の状況に関するデータを使用し、トレンドを予想したり予算のニーズや収益を予測したりできます。
製造業におけるAI
「スマート」ファクトリーの概念はすでに広く流布しています。ロボットや「モノのインターネット」を搭載した機械、デジタルツールなどの AI が協働して生産を最適化することで、近い将来にさらなる効率化が進むと考えられます。そのような進歩の例を以下に挙げます。
ロボットおよびコボット：AI の計算能力を備えたロボット機械は、反復作業やルールに基づく作業をこなすことができます。コボット（協働ロボット）は動きの感知や障害物の回避が可能なほか、肉体的に負担のかかる作業を行うなど、人間の傍らで威力を発揮します。
予知保全：センサー搭載の機械が作動状況を送信し、AI 搭載のツールは摩耗や破損の兆候をモニターできます。予知に基づいた予測が可能で、メーカーのアップグレード、修理、交換の費用見積もりなどに貢献します。
品質管理：センサーは生産高をモニターし、不整合や欠陥を検出できます。
持続可能なサプライチェーン： 持続可能な商品に対する消費者の需要が高まっています。AI は二酸化炭素の排出量や廃水使用量をモニターし、持続可能性に対応した高パフォーマンスのサプライヤーを世界中から発掘して、消費者の期待に応える企業努力を支援します。
需要予測：AI モデルは過去の購入パターンと現在の経済状況に基づいて増産のタイミングを予測できます。メーカーは、予想される受注状況に合わせて人員や資材に関わる予算を組むことができます。
ロジスティクスおよび輸送におけるAI
DocuSign の記事は、世界の物流を分析してパターンを感知し需要を予測する AI の能力により、AI を早期に導入した企業や組織が AI を使っていない競合他社と比べて物流コストを 15％削減し、サービスレベルを 65％向上させたとするマッキンゼー社のレポートを紹介しています。AI はさまざまな側面で企業の業務を改革します。
自動化による年中無休体制：ロボットや無人フォークリフトは 24 時間体制で倉庫内業務を続けることができます。路上では貨物トラック輸送の自動運転技術に関する実験が進められ、昼夜を問わない貨物輸送の強化を目指しています。
人員配置とオペレーション予測：AI が需要のピークを予測することで、ロジスティクス・輸送関連会社は支出や収益予想に見合った適切な人員や資材を倉庫に手配できます。
環境負荷の低減：ロジスティクス・輸送関連会社は AI を活用してトリップデータを分析し、経路を最適化して走行距離を減らすことで、最終的に二酸化炭素の排出量を削減します。
エンターテイメント、スポーツ、文化におけるAI
最近ハリウッドで発生した脚本家ストライキが示すように、AI を使った台本や楽曲、ビジュアル作品の制作には倫理的に未解決の問題があります。特に、有名アーティストの過去の作品の模倣などは大問題です。とはいえ、エンターテインメント業界やスポーツブランドは、視聴者や業界により優れたサービスを提供するため、物議を醸さない方法での AI の活用を始めています。例えば以下のようなものです。
ファン向けのカスタム体験：例えばスポーツで、AI は要求に沿って目を見張るようなタッチダウンや驚くようなパフォーマンスを集めたそのシーズンのハイライトシーンを解析、選択、再構築し、カスタマイズされた映像をオンデマンドで視聴者に提供できます。
トレーニングやパフォーマンスのモニター：AI は、運動用具やウェアに搭載された「スマート」センサーとヘルスモニター機器を併用し、チームのトレーニングの向上や怪我の予防に寄与しています。
審判の強化：野球のメジャーリーグは、パターン認識に基づいてストライクとボールを判定するために AI を使用する見込みについて語っています。将来的には、審判はインスタントリプレーを参考にするだけでなく、フェアかファウルか判別しにくいプレーで AI の分析を参照できるようになるでしょう。
制作の自動化：映像や音声の編集作業、サウンドトラックスコアのエンジニアリングは、AI に最適化させることで制作時間を短縮できます。自動翻訳では動画や映画の字幕が作成できます。
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編集者： Miyuki Shimose
ブログ コンテンツマネージャー
