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技術トピックス

人工知能（AI）とは何か？

ノートPCを中心としたITアイテムの図解

概要

人工知能（AI）とは、機械やコンピューターが人間の心の能力を模倣する能力のことである。AIは、計画、行動、理解、学習、感知において、機械に人間のような知能を装備させるために、複数の技術を利用する。AIシステムは、環境を認識し、物体を認識し、決定を下し、問題を解決し、経験から学び、模範を模倣する。これらの能力を組み合わせることで、車の運転や来客への挨拶など、通常であれば人間が行わなければならない行動を達成することができる。

人工知能

なぜAIの人気が高まっているのか？

人工知能が日常会話に登場したのはここ10年ほどのことかもしれないが、それは何十年も前から存在していた。比較的最近になってその存在感が増してきたのは、決して偶然ではない。

AI技術、特に機械学習は、膨大な量の情報の入手に依存している。インターネットの普及、クラウド・コンピューティングの拡大、スマートフォンの台頭、モノのインターネットの成長は、日々増大する膨大な量のデータを生み出した。この情報の宝庫は、コンピューターパワーの大幅な向上と相まって、膨大なデータの迅速かつ正確な処理を可能にした。

今日、AIは私たちのチャットの会話を完成させ、電子メールの返信を提案し、ドライブの道案内をし、次に見るべき映画を推薦し、床に掃除機をかけ、複雑な医療画像分析を実行している。

AIの歴史とは？

人工知能の歴史は古代ギリシャにまで遡る。しかし、AIを現実のものとしたのは、電子計算機の台頭である。AIとみなされるものは、技術の進化とともに変化していることに留意してほしい。例えば、数十年前までは、光学式文字認識（OCR）や簡単な算術ができる機械はAIに分類されていた。今日、OCRや基本的な計算はAIとはみなされず、むしろコンピューターシステムの初歩的な機能である。

  • 1950年代 - ナチスが使用した第二次世界大戦時のENIGMA暗号を解読したことで有名なアラン・チューリングが、「Computing Machinery and Intelligence（計算機と知性）」という論文をマインド誌に発表。彼は、機械は考えることができるのかという疑問に答えようとしている。彼は、コンピューターが人間と同じ知能を示すかどうかを判定するチューリング・テストの概要を説明する。このテストでは、AIシステムは、人間がAIシステムと会話していることを知ることなく、人間と会話を交わす能力を持つべきであるとしている。史上初のAI会議がダートマス大学で開催。人工知能という言葉が初めて使われたのもこの地である。
  • 1960年代- DARPAを通じて米国防総省がAIに大きな関心を寄せ、人間の推論を模倣したコンピュータープログラムの開発に着手。フランク・ローゼンブラットは、経験を通じて学習するニューラルネットワークをベースにしたパーセプトロン・コンピューター「マーク1」を開発。
  • 1970年代- DARPAが様々なストリートマッピングプロジェクトを完了。
  • 1980年代- より複雑なAIの波が到来。バックプロパゲーション・アルゴリズムを用いたニューラルネットワークは、AIシステムに広く応用されている。
  • 1990年代- 指数関数的に増大するデータ量。強力なコンピューターは大量のデータを素早く処理する。スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを2度破る。ゲノム解読プロジェクトや他の同様の複雑なプロジェクトは、膨大な情報を生み出す。コンピュータの進歩により、こうしたデータの保存、アクセス、分析が可能になった。
  • 2000年代- インターネット革命がAIをかつてない高みへと押し上げる。ビッグデータが企業の辞書に加わるDARPAは、アレクサ、シリ、コルタナ、グーグル・アシスタントが有名になるずっと前に、インテリジェントなパーソナル・アシスタントを展開していた。これは、現在のパソコンやスマートフォンの一部である推論や自動化への道を開くものである。これには、人間の能力を補強・補完するスマートな検索システムや意思決定支援システムも含まれる。
  • 2010年代- 中国の検索大手百度（バイドゥ）が、畳み込みニューラルネットワークに依存し、平均的な人間よりも高い精度で画像を識別、分析、分類するスーパーコンピューター「Minwa」を発表。ディープマインド社のディープニューラルネットワークプログラム「AlphaGo」が、囲碁世界チャンピオンのイ・ソドルに5番勝負で勝利。囲碁は古代中国のゲームで、チェスよりもかなり複雑だ。
  • 2020年代- この時期、特に言語モデルやジェネレーティブAIの分野で、AIの能力が急速に進歩した。また、社会、仕事、日常生活へのAIの潜在的な影響に対する社会の認識と議論が高まっている時期でもある。OpenAIがGPT-3をリリースし、印象的な自然言語能力を披露し、その後GPT-4が大幅に改善されたことがハイライトである。また、会話型AIを主流にするChatGPTや、画像作成用のDallEも発表された。ディープマインドのAlphaFoldがタンパク質構造予測で画期的な進歩を遂げる。欧州連合（EU）は、AIの開発と利用を規制することを目的としたAI法を提案している。マルチモーダルAIシステム（テキスト、画像、音声を組み合わせたもの）の進歩が続いており、AIのアライメントと安全性の研究にますます注目が集まっている。

AIはどのように機能するのか？

人工知能は、知的システムの行動を支配する原理があると主張する。それは、人間の能力や特性を機械にリバースエンジニアリングすることに基づいている。このシステムは、平均的な人間の能力を上回る計算能力を使用する。マシンは特定のアクションに反応するように学習しなければならない。傾向モデルを作成するために、過去のデータとアルゴリズムに依存している。機械は経験から学習し、通常は人間の脳が行う認知タスクを実行する。システムは、データの特徴やパターンから自動的に学習する。

AIは、工学と認知科学という2つの柱の上に成り立っている。エンジニアリングには、人間と比較可能なインテリジェンスに依存するツールを構築することが含まれる。大量のデータは、一連の命令（アルゴリズム）と高速反復処理と組み合わされる。認知科学は人間の脳の働きをエミュレートするもので、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、コグニティブコンピューティング、コンピュータビジョン、自然言語処理、知識推論など複数の分野をAIにもたらす。

AIシステムは一枚岩か？

人工知能は1種類のシステムではない。天気予報、ビジネスデータ分析、タクシー呼出、デジタルアシスタントなど、特定のタスクに特化したシンプルで低レベルのAIシステムがある。これは、"狭いAI、" と呼ばれる、一般人が最も接する可能性の高いタイプのAIである。その主な目的は運転効率だ。

もう一方は、より一般的なレベルで人間の知能をエミュレートし、複雑なタスクに取り組むことができる高度なシステムである。創造的思考、抽象的思考、戦略的思考などである。厳密に言えば、この種の真に感覚を持つ機械は、"人工知能" またはAGIと呼ばれ、今のところ銀幕の中にしか存在しないが、その実現に向けた競争は加速している。

人工知能はどこで使われているのか？

人工知能がビジネス革新とデジタル変革にどれほど貴重な役割を果たしうるかを認識し、人類は人工知能を追求してきた。AIはコストを削減し、スピード、スケーラビリティ、一貫性を導入することができる。おそらく毎日何度も何らかの形でAIと接していることだろう。AIの応用例はあまりにも多く、ここで網羅することはできない。ここでは、最も重要なもののいくつかをハイレベルで紹介しよう。

1.サイバーセキュリティ

サイバー攻撃の規模、高度化、頻度が増すにつれ、もはや人間に依存したサイバー防御は適切ではなくなっている。従来、マルウェア対策アプリケーションは特定の脅威を念頭に構築されていた。ウイルスのシグネチャーは、新しいマルウェアが確認されるたびに更新される。

しかし、脅威の数と多様性に対応し続けることは、最終的には不可能に近い作業になる。このアプローチは反応的で、次のアップデートに追加されるためには特定のマルウェアの特定に依存していた。

AIベースのアンチスパム、ファイアウォール、侵入検知/防止、その他のサイバーセキュリティシステムは、古臭いルールベースの戦略を超えている。リアルタイムの脅威の特定、分析、緩和、予防がゲームの名前である。マルウェアの特徴を検出するAIシステムを導入し、脅威の正式な特定がなくても改善策を講じる。

AIサイバーセキュリティ・システムは、継続的なデータのフィードに依存して、パターンを認識し、攻撃をバックトラックする。アルゴリズムに大量の情報を送り込むことで、これらのシステムは、異常の検出、行動の監視、脅威への対応、攻撃への適応、警告の発出方法を学習する。

2.音声認識と自然言語処理

STT（Speech-to-Text）とも呼ばれる音声認識は、音声を認識し、デジタルテキストに変換する技術である。コンピュータのディクテーションアプリや、音声対応GPS、音声駆動メニューの中核をなしている。

自然言語処理（NLP）は、人間が読めるテキストを解読、解釈、生成するソフトウェア・アプリケーションに依存している。NLPは、アレクサ、Siri、チャットボット、その他のテキストベースのアシスタントを支える技術である。NLPシステムの中には、センチメント分析を使用して、言語の態度、気分、主観的な性質を見つけ出すものもある。

3.画像認識

マシンビジョンやコンピュータビジョンとしても知られる 画像認識は 、動画や静止画の中にある人物、物体、テキスト、行動、文字などを分類・識別する 人工知能である 。通常、ディープ・ニューラル・ネットワークを利用した画像認識は、自動運転車、医療画像／映像分析、指紋識別システム、小切手入金アプリなどに応用されている。

4.リアルタイム推奨

Eコマースやエンターテインメントのウェブサイトやアプリは、ニューラルネットワークを活用し、顧客の過去の行動、類似顧客の行動、季節、天候、時間帯などに基づいて、顧客にアピールする商品やメディアを推薦する。これらのリアルタイム・レコメンデーションは、ユーザーごとにカスタマイズされる。Eコマースサイトの場合、レコメンデーションは売上を伸ばすだけでなく、在庫、物流、店舗レイアウトの最適化にも役立つ。

5.自動株式取引

株式市場は危機の時には極めて不安定になる。しかし、市場に影響を与える出来事に人間が素早く反応することは不可能に近い。高頻度取引（HFT）システムとは、AIを駆使したプラットフォームで、大手金融機関の株式ポートフォリオを最適化するために、1日に数千から数百万の自動売買を行う。

6.ライドシェアリングサービスと自動運転車

Lyft、Uber、その他のライドシェアアプリは、AIを利用して、リクエストのあったライダーと利用可能なドライバーを結びつけている。AI技術は、迂回路や待ち時間を最小限に抑え、現実的なETAを提供し、需要の急増時にサージ価格を計算する。

自動運転車はまだ世界の大半で標準装備されていないが、危険なシナリオを検知して事故を防止するために、AIベースの安全機能を組み込もうとする動きはすでに活発化している。

7.自動操縦技術

陸上の乗り物とは異なり、航空機の誤差は極めて狭い。航空機メーカーは安全システムを推し進め、人工知能をいち早く採用した。

ヒューマンエラーの可能性と影響を最小限に抑えるため、自動操縦システムは何十年もの間、軍用機や民間機を操縦してきた。GPS技術、センサー、ロボット工学、画像認識、衝突回避などを組み合わせて使用し、パイロットや地上クルーに随時最新情報を提供しながら、飛行機を上空で安全に航行させる。

8.ソフトウェアテストの自動化

人工知能は、AIを活用したインテリジェントなテスト自動化により、テストの作成、実行、保守を加速し、簡素化します。AIベースの機械学習と高度な光学式文字認識（OCR）は、高度なオブジェクト認識を提供し、AIベースのモックアップ識別、AIベースの記録、AIベースのテキスト照合、画像ベースの自動化と組み合わせることで、チームはテスト作成時間とテスト保守の労力を削減し、テストカバレッジとテスト資産の回復力を高めることができます。

9.機能テスト

人工知能により、OpenText™ 機能テスト自動化製品で、より早く、より速くテストすることができます。広範なテクノロジーサポートとAI主導の機能を組み合わせることで、継続的デリバリーパイプライン内での迅速なアプリケーション変更をサポートするスピードと回復力を実現します。

10.エンタープライズ・サービス管理

IT部門もビジネス部門も、手作業が多くミスが起こりやすいワークフロー、増え続けるリクエスト、サービスのレベルや質に不満を持つ従業員などの課題に直面している。人工知能と機械学習技術は、サービス管理を次のレベルに引き上げることができる：

  • スマートな検索機能により、従業員は簡単かつ迅速に答えを見つけることができます。
  • バーチャルエージェントやボットは、自然言語処理（NLP）を使ってタスクを実行することができる。
  • インテリジェントな分析がワークフローの最適化と自動化を実現
  • 非構造化データ、例えばユーザー調査からの指標は、より効率的に収集・分析することができる。

ITサポートに当てはまることは、ESMにも当てはまる。

人工知能を始めるには？

競争力を維持し、成長を促進し、価値を引き出すために、人工知能をビジネスに活用する方法はいくらでもある。とはいえ、組織に無限のリソースがあるわけではないので、優先順位をつけなければならない。組織の価値観と戦略目標を明確にすることから始める。そこから、これらの価値観や目的に照らして、AIの応用可能性を評価する。ビジネスに最大のインパクトをもたらすAIテクノロジーを選択する。

世界はますますAIに依存していくだろう。もはやAIを採用するかどうかではなく、いつ採用するかが問題なのだ。他社に先駆けてAIを活用する組織は、大きな競争優位性を獲得できるだろう。明確に定義されたAI戦略を策定し、追求することが、すべての始まりである。何が自分に合うかわかるまで、少し試してみる必要があるかもしれない。

OpenText は人工知能でどのように企業を支援するのか？

OpenTextの情報管理ソリューションは、B2Bトランザクションから業務コンテンツ、アプリケーションコード、知的財産に至るまで、プライベートなデータセットの管理を支援するソリューションとして、すでにお客様から高い信頼を得ています。データを移動することなく、OpenText Aviator AIの機能を使って情報を最大限に活用できるようになりました。

ビジネス向けに開発されたAIの利点をいくつか紹介しよう：

データを非公開かつ安全に保つ：LLMを運営するために、貴社独自のデータを公開する必要はない。サンドボックス環境で吟味されたLLMを使って実験することで、プライベートなデータセットを安全に保ちながら、新しいユースケースを試すことができます。

適切な仕事に適切なAIモデルを採用する：1つのサイズがすべてにフィットするわけではありません。私たちは、LLMをユースケースと照らし合わせて吟味する手助けをし、モデル飛行隊を用意しています。それは、あなたがAIに求める成果と、それを達成するために私たちがどのようなお手伝いができるかということです。

信頼できるパートナーとAIピボットビジネスとテクノロジーの変革に終わりはない。OpenText™ プロフェッショナルサービスは、お客様のビジネスに適用可能なAIのユースケースとモデルを検討し、AIの複雑性を安全にナビゲートします。

OpenText が取り組む人工知能の主要分野とは？

以下は、OpenText Aviator for Businessソフトウェアが提供するエンタープライズAI機能です：

OpenText™ IT Operations Aviator：IT運用のためのジェネレーティブAIによるセルフサービス機能で、ティア1のビジネスサポート機能を再定義します。

OpenText™ Experience Aviator：カスタマーサクセスのためのプライベートジェネレーティブAIでコミュニケーションを変革。

OpenText™ Business Network Aviator：サプライチェーン向けAIで、クラウド・インターネット上の接続性に革命を起こす。

OpenText™ DevOps Aviator：DevOpsのためのAIで数百万人の開発者を昇格させる。

OpenText™ Content Aviator：AIコンテンツ管理でインテリジェントなワークスペースを強化し、仕事を近代化します。

OpenText™ Cybersecurity Aviator：AIの脅威検知機能でセキュリティ体制を強化。

OpenTextは、AIエンジニアリングプラットフォームとツールであるOpenText Aviator for Technologistsも提供しており、お客様の組織が情報フローをシームレスに確立し、データをオーケストレーションできるよう支援します： 

OpenText™ Aviatorプラットフォーム：あらゆる種類の大規模データセットを処理、整理、分析するエンタープライズAIプラットフォームにより、よりスマートな意思決定を可能にします。

OpenText™ Aviator IoT：人、システム、モノをIoT AIでつなぎ、価値の高い資産をより適切に管理し、ビジネスを加速します。

OpenText™ Aviator Lab：プロフェッショナルサービスのエキスパートと一緒にAIを使って実験し、OpenTextのプライベートクラウドでAIを使って何ができるかを探ります。

OpenText™ Aviator Search：クリックから会話まで、すべてをカスタマイズできるAIベースのマルチリポジトリ検索により、ユーザーが必要な回答に、より速く、簡単にアクセスできるようになります。

OpenText™ Aviator Thrust：カスタムアプリケーションとワークフローを実現するリアルタイムの情報フローを作成するOpenText Cloud AI APIで、思いのままに構築できます。

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脚注