AI（人工知能）の仕組みとは？

AI（人工知能）は、もはや今の時代に見逃せないトレンドのひとつとして日々話題に上っています。ニュースに登場するだけでなく、ビジネス系のブログのテーマから、日常会話のネタとしてまで、AI は私たちの考え方や世界の潮流までをも変えてしまうほどのパワーを秘めており、その躍進は留まるところを知りません。

スモールビジネスオーナーや起業家の方々にとっても、AI の恩恵は青天井だと言えるでしょう。うまく使いこなすことでマーケティング施策や業務を最適化し、ホームページを作成することだってできてしまいます。この記事では、今大注目を浴びている AI 技術に着目し、その裏側を解き明かしていきますのでぜひ続きをお読みください。

AI を搭載した高度な Web 制作ツールも登場しており、Wix が提供する AI サイトビルダーはその最先端です。AI サイトビルダーのチャットに回答すると、AI がユーザーの目標と好みについて把握し、AI が適切なツールや機能を含むカスタムウェブサイトを作成します。さっそく、 AI で Web サイトを作成してみませんか？

AI とは「人口知能」という言葉の通り、人間の脳のように情報処理を行うことができる技術を指します。そのため、学習、分析、判断、意思決定などの人間の脳と働きと似た処理が可能です。

基本的に、意思決定モデルのための基礎となるパターンを検出するため、広範囲にわたるデータセットを分析するアルゴリズムを活用して動作します。過去の膨大なデータを学習させることで、より精度の高い出力が可能になります。

AI は単なるテクノロジーではなく、むしろ多様なテクノロジーとメソドロジーを集めたコレクションのような存在で、これらのさまざまな手法を連携させることで機械の知能を高めることができます。今では業務のプロセスとワークフローに AI を統合している例が増えてきていますが、今後この傾向はより拡大し、業務における AI の効率的な利用法がさらに模索されるようになるでしょう。

AI は一般的な概念であり、幅広い専門分野と技術を含んだ総称です。ここでいう分野とは、まったく異なるものではなく、互いに相関性と補完性を持ち合わせています。一般的な AI の分野としては以下のようなものがあります。

ML は AI の心臓部ともいえる重要な存在で、それ自身が学習し、時間の経過とともに、人の手を介さずにパフォーマンスを向上させることを目指す機械技術を指します。ML は学習の基礎としてデータを使用します。たとえば、あなたがいつも使っているストリーミングサービスの場合、そのサービスを使えば使うほど機械はあなたの好みを学習します。1週間ずっと ONE OK ROCK の曲を聴き続けていれば、ML はあなたがオルタナティヴ・ロック系が好きだということを学習し、似たような曲をおすすめしてくれます。

ディープラーニングは ML の一部ですが、多層構造のニューラルネットワークを使用してデータを分析し、複雑なタスクを処理します。ML は多様な要素を包含し、機械の自己学習を支援するさまざまな技術に関係していますが、ML の特徴的なアプローチである「機械学習の中で人間のようにタスクを完了する（内容を確認し、文章を書き、芸術作品を作るなど）」にもこのニューラルネットワークが深く関わっています。

ニューラルネットワークは「人工ニューラルネットワーク（ANN）」とも呼ばれ、人間の脳のデータ処理機能を真似てディープラーニングを行う要素です。ニューラルネットワークは人工ニューロンでできた複数の層（「ノード」と呼ばれる）から成っており、ノードはこの記事で取り上げているデータのすべてを処理するために使用されます。ニューラルネットワークは複雑なため、以下で噛み砕いてご説明します。

NLP は AI から枝分かれした要素であり、機械が人間の言語を理解し、処理し、真似る機能を司っています。Amazon Alexa や Google アシスタントのように、人が声で命令することで適切な回答を示してくれる音声アシスタントは、この NLP を実用化した良い例です（例：「Amazon Music でサザンの TSUNAMI を再生して」など）。「1万円の電子レンジを購入する」といった単純作業ではなく、NLP は Alexa に音楽を再生するように指示します。ポイントは、NLP が人間の命令を理解して違和感なく応答する方法であるという点です。

写真や動画のような視覚データを理解できるコンピューターというと、映画『ターミネーター』のサイボーグが動く音が聞こえてきそうですが、これは人間が情報処理する方法を真似るには重要な要素でもあります。CV は写真や動画などの視覚データを読み取って判定することができる技術です。たとえば、SNS にクリスマスの家族写真をアップロードしたら、そこに映っている人の顔をシステムが自動的に読み取り、タグ付けするといった機能で CV が活用されています。

AI は人間の論理的思考を模倣（シミュレーション）することで問題の解決を促します。この「模倣」は AI システムを考える上での重要なキーワードです。今のところ、コンピューターは人の行動の理由を論理的に判断することができません。それよりも、データやアルゴリズムや確率を使用して判断します。この特徴は、チェス対戦コンピューターが次の手を考えたり、ChatGPT が過去の回答を元に質問に回答したりすることに顕著に表れています。

知覚は AI の機能であり、読み込みのすべてを担う部分です。AI システムはセンサーを使って現実世界のシナリオを知覚し、インサイトと情報を人間に伝えます。たとえば、自動車に物体が接近しすぎた時にシステムから警告を発するといったことができます。自動運転車はここから一歩進んで、センサーと知覚を使ってナビゲーションや障害物回避を行っています。

コグニティブコンピューティング（CC）は、高度な機能を持つ AI のいとこのようなものです。アルゴリズムとデータを活用し、判断と予測を行い、インサイトを提供することで、人間の思考プロセスを模倣します。CC システムは人間の思考を完璧に再現することは（少なくともまだ）できませんが、内容に加えて文脈を理解するよう訓練されています。たとえば、技術的な文脈で「apple」と話したとき、コグニティブシステムは（フルーツではなく）Apple を社名として認識します。

人工知能は、人類が1900年代初頭にその基礎を作って以来著しく進化してきましたが、一般的に知られているのはまだ「弱い AI（Weak AI）」や「特化型 AI（Narrow AI）」と呼ばれる一部のものにすぎません。弱い AI とは、特定のタスクや領域のために設計・訓練された AI システムを指します。これらのシステムはあらかじめ設定された文脈内では優れた能力を発揮しますが、人間の持つような広く一般的な知能には欠けています。たとえば、AI を活用した Web サイトビルダーは弱い AI の一種であるため、新しい Web サイトの立ち上げをサポートする目的でしか使用できません。ChatGPT も自然な言語でテキストベースの回答を生成するというタスクに特化しているため、弱い AI の一種です。

一方で、AI の研究開発コミュニティは今も「強い AI（Strong AI、汎用型 AI とも）」の開発に挑んでいます。研究者らの予測では、理解し、学習し、さまざまな種類のタスクと領域に知識を適用するという人間のような一般的な知能を徐々に再現できるようになるといいます。

また、「超知能 AI（Superintelligent AI）」は人間をはるかに超えた知能を持つ、半ば人類への恐怖喚起ともいえる AI です。あらゆる領域で人間の能力を上回る仮説段階の AI 知能を表したもので強い AI よりも進歩しており、能力が高いのですが、現時点では純粋に理論的な開発段階にあります。

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人工知能（AI）はその能力と特徴により、さまざまなレベルに分類することができます。以下で、一般的な AI のレベルをご紹介します。

現在のデータのみを対象に動くため、経験から学習する能力は持たず、特定のタスクに特化しています。反応型 AI はレコメンドエンジンやスパムフィルターなどの領域を得意としますが、その能力には限界があります。予見能力がないため、予期せぬイベントに応じて調整したり予測したりすることはできません。

このタイプの AI は、過去の経験から一時的にデータを保管することで、時間の経過とともに学習し、改善できるようになります。リミテッドメモリー AI の活用例としては、Google の AlphaStar が挙げられます。AlphaStar は戦略ゲーム『スタークラフト2（原題：StarCraft 2）』の対戦 AI であり、自分を相手に繰り返しプレイすることでゲームのスキルを習得していきました。2019年の研究では、この AI がランキング入りしているプロのチェスプレーヤーの99.8％よりも優れたチェスプレーヤーであることが分かっています。その名が示す通り、リミテッドメモリー AI には制限があります（Limited）。単純なタスクを学習するために膨大な量のデータを必要とし、訓練環境が変更されれば再訓練が必要になります。

現在開発段階の新しいタイプの AI です。心の理論 AI は、人間の感情、信念、考え方を理解する能力を持っています。まだ信じがたい話ではありますが、この AI が人間の感情を認識し、人間の感情に適切に反応して対話をしてくれる日がいつかくるかもしれません。

「意識を持つ機械」とも呼ばれ、自身の中の状態と他社の心の中の状態を認知する AI です。人間の知能と同レベルの能力を持ち、人間の感情、欲望、要求を模倣します。しかし、現在のところ、この自己認識 AI は完全に SF 映画やディストピアの時系列の領域にある存在です。

現在、AI は積極的にビジネスに活用されており、既存のスキルを拡張するばかりか、カスタマーサービスから製品開発までのあらゆる部分の合理化に貢献しています。具体的には、以下のような方法で AI を活用することができます。

単に既存データを分析・処理するのではなく、新しいコンテンツ、データ、または情報を作ったり生成したりすることを重視している AI のサブセットです。生成 AI モデルは奇抜で文脈的に関連性のあるアウトプット（通常は文章、画像、音声、またはその他の種類のコンテンツ形式）を産出することを目的に設計されています。これらのモデルは、人間の創造性を真似てコンテンツを生成するよう訓練することができるため、さまざまなアプリケーションで使用できます。たとえば、Wix の AI サイトビルダーは生成 AI の一種といえますが、生成 AI としての機能だけでなくサイトの運営に必要な複雑な AI 機能も提供しています。

AI チャットボットは、自然言語処理（NLP）を活用してユーザーからの質問を理解したり、回答したりするものです。このブログの前半では Alexa のようなボイスアシスタントに少し触れましたが、チャットボットは人間の言語クエリを読み込み、関連する回答を提供することでボイスアシスタントと同じように動作します。カスタマーサービス用チャットボットを仕事用の Web サイトや SNS アカウントに統合したり、SMS でアクティベートして顧客をリアルタイムでサポートしたりすることができます。Forbes がビジネスオーナー600名に実施した調査では、AI を活用したアプリケーションとしてカスタマーサービスがもっとも人気があり、回答者の56％が現在利用している、またはこのテクノロジーの利用を検討していると答えています。

主にEコマースや小売領域の Web サイトでは、 AI の生成した製品レコメンデーション（おすすめ）を利用することで顧客のオンラインショッピング体験をパーソナライズしやすくなります。こうした ML ツールは、行動、好み、購入履歴を含む買い物客のデータを分析し、買い物客があなたの Web サイトやアプリを閲覧した際に関連するおすすめ製品を提案します。

気象パターン、買い物傾向、購入までの行動などのデータを大量に AI に与え、それらを処理・分類・予測してもらうことで、傾向の予測と予想のための重要な情報が手に入ります。ネットショップを運営している方は予測 AI を利用して次の季節に人気が出そうな製品を予想したり、メーカーなら機械が壊れやすい時期を予測することができます。

マーケティング自動化ツールを利用すれば、顧客の行動を分析し、オーディエンスのセグメンテーションを行えます。このデータから、おすすめ商品の作成やマーケティング費用をより効果的に割り当てる方法を知るためのインサイトを入手することができます。たとえば、Wix アクセス解析ではさまざまな指標を含むレポートが利用可能です。サイトを徹底的に分析し、類似サイトと比較して、改善に活かせる貴重なインサイトを提供します。

運用の自動化とはひとまとまりのテクノロジーを指し、組織内の反復作業、手動の作業、時間のかかる作業を合理化して最適化するために使用します。効率アップ、エラー削減、コストカットをはじめ、人材をそのような作業から解放し、より戦略的かつクリエイティブな作業に充てることを目標としています。

アクセシビリティ向上を支援する AI ツールは、障がいを持つ人たちのためのデジタルコンテンツのユーザビリティを向上するために設計されています。たとえば、Wix のアクセシビリティウィザードは、Web アクセシビリティを考慮した Web サイトの作成をサポートするものです。Wix のプラットフォームには、インクルーシブかつアクセシビリティ基準を満たす Web サイトが簡単に作成できるツールが搭載されています。

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編集者： Miyuki Shimose

ブログ コンテンツマネージャー