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昨今では、AI（人工知能）に関するニュースを耳にしない日の方が珍しくなりました。
AIによって第4次産業革命が発生すると囁かれるほど、今日におけるAIは重要度が高まっています。
しかし、AI = 人工知能ということは知っていても、いざ説明を求められると具体的に説明できない方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、AIとはそもそも何なのか、どういった仕組みや種類があるのかをわかりやすく解説します。
また、AIと同じように注目されている「メタバース」になぜAIが必要なのかについても、具体的な事例を通してご紹介します。
2020年代後半には、AIによって私たちの生活は根本的に変化してしまうかもしれません。
激動の時代に向けて、今のうちにAIに関する正しい理解をしておきましょう！
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目次
|AI（人工知能）とは？小学生でもわかるように解説！
AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能のことです。
より厳密にいえば、コンピュータが人間のように学習し、判断する技術です。
SF映画などの影響で、AIというと「ロボットの頭脳」のようなイメージを持たれる方も多いかもしれませんが、AIが搭載されるのはロボットだけではありません。
例えば、スマートフォンの音声アシスタントを使ったことがある人は多いでしょう。
「Hey Siri」や「OK Google」と話しかけると、天気予報を教えてくれたり、道案内をしてくれたりします。これは、音声を認識して、その意味を理解し、適切な回答を返すAIの一例です。
また、SNSのフィードを見ていると、自分の興味に合った投稿や広告が表示されることがあります。
これもAIがユーザーの行動を学習し、最適なコンテンツを提供しているからです。
さらに、最近では医療分野でもAIが活躍しています。AIは大量の医療データを学習し、早期の病気発見や治療法の最適化に役立っているのです。
このように、AIは既に私たちの生活のあらゆる場面で利用されており、今後もその活用範囲は広がっていくと考えられます。
AIの簡単な仕組み
AIと聞くと、非常に専門的で難しいシステムで成り立っているように思えますが、実は仕組み自体は非常に簡単です。
AIの基本的な仕組みは、データの入力、処理、そして出力の3つのステップで成り立っています。
1.データの入力
AIが学習するためには、まず大量のデータが必要です。例えば、猫の画像を認識するAIを作る場合、たくさんの猫の画像をAIに見せます。これを「学習データ」と呼びます。
2.データの処理
次に、AIはこの学習データを基にパターンを見つけ出します。例えるならば子供が何度も絵本を読んで新しい単語を覚えるようなものです。
この学習プロセスには「ニューラルネットワーク」と呼ばれる仕組みが使われることが多いです。ニューラルネットワークは人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣しており、入力されたデータを何層にもわたって処理し、特徴を抽出します。
3.データの出力
最後に、学習した知識を使って新しいデータに対して判断を下します。猫の画像を認識するAIなら、新しい画像を見せたときにそれが猫であるかどうかを判断します。
このように、AIは大量のデータを基にパターンを学習し、そのパターンを使って新しい情報に対して判断を下します。
この基本的な流れを理解することで、AIがどのように機能しているかをイメージしやすくなるでしょう。
AIの歴史｜第1次〜第3次AIブーム
今でこそAIという言葉は日々さまざまな所で耳にしますが、実は相当前から注目されていました。
1. 第1次AIブーム (1950年代後半〜1960年代)
この時期、AIは主に「探索」や「推論」に焦点を当てており、チェスや迷路の解決、定理の証明などの単純な問題を解くためのアルゴリズムが開発されました。
しかし、この時のAIは現実の複雑な問題に対応できず、1970年代には失望感が広がり「冬の時代」を迎えます。
2. 第2次AIブーム (1980年代)
この時期には、「エキスパートシステム」が大きな役割を果たしました。
エキスパートシステムは、特定の専門知識をAIに組み込み、専門家のように問題解決を行うシステムです。
これにより、医療や金融などの分野で実用化が進みましたが、手作業でのデータ入力や例外処理の限界により、1990年代初頭には再び「冬の時代」に突入しました。
3. 第3次AIブーム（2000年代〜現在）
第3次AIブームのきっかけは、ディープラーニング（深層学習）の登場です。
ディープラーニングは、複数の層からなるニューラルネットワークを使い、大量のデータからパターンを学習する技術です。
この技術は、画像認識、音声認識、自然言語処理など多くの分野で飛躍的な性能向上をもたらし、現在も進化を続けています。
このように、AIの歴史はブームと停滞を繰り返しながら進化してきました。現在の第3次AIブームは、技術的な革新とともに持続的な成長が期待されています。
AIと生成AI（ジェネレーティブAI）の違い
2022年11月末、生成AI（ジェネレーティブAI）のChatGPT（GPT-3）がOpenAIから発表され、世界に激震が走ったのはまだ記憶に新しいです。
この頃から、世間一般では「AI = 生成AI」のようなイメージに変化し始めましたが、AIと生成AIでは若干意味合いが異なります。
生成AIとは簡単にいえば、新しいコンテンツを作り出すことができるAIのことです。
例えば、文章や画像、音楽などを生成するのが生成AIです。ChatGPTのように、与えられたテキストの一部から続きの文章を作り出す、画像生成AIがテキストの説明を基に絵を描くなどが具体例です。
対してAIとは、より広範な概念で、データを基に学習して判断や予測を行う技術全般を指します。
例えば、スパムメールを自動でフィルタリングするシステム、音声認識システム、検索エンジンのアルゴリズムなどがAIです。
つまり、生成AIは新しいコンテンツの生成を専門とする一方で、AIはデータ処理やパターン認識、予測などの幅広い機能を持っています。
|なぜここまでAIが注目されているのか？5つの理由
先述したように、AI（人工知能）というのは70年以上前から研究が進められており、今までも何度かブームになったことはありました。
しかし、どのブームもいずれ技術的な問題に直面して終焉を迎えています。それにもかかわらず、昨今メディアやSNSなどでAIという言葉を聞かない日はありません。
ではなぜ、現在過剰なまでにAIが注目されているのでしょうか？
ここからはその理由を5つ詳しく解説します。
①自然言語処理（NLP）などの関連技術が大きく進化した
昨今では、AI自体の性能向上もさることながら、AI関連技術の発展も著しいです。
特に自然言語処理（NLP）技術の発展は、AIの実用化に拍車をかけた要因の一つです。
NLPとは、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに理解させ、処理する技術のことを指します。
例えば、スマホの音声アシスタントが話しかけられた内容を理解し、適切な返答をするのはこのNLP技術のおかげです。
NLP技術の進化により、チャットボットや翻訳アプリケーションの精度が飛躍的に向上し、ユーザーとの対話がより自然でスムーズになりました。
その他にも、画像認識技術や機械学習アルゴリズムの進化も顕著であり、これらの技術の進化が絡み合ってAIは注目されているのです。
②業務効率化による人材不足の解消に期待がかかっている
現在の日本は、歯止めのかからない少子高齢化によって非常に深刻な人材不足に陥っています。
例えば、「2025年の崖」という問題があります。これは2025年に向けて団塊世代が75歳以上になることで、医療・介護分野での人材不足がさらに深刻化するという予測です。
また、「2030年問題」も深刻です。2030年には生産年齢人口（15〜64歳）が急激に減少し、多くの産業で労働力不足が顕在化するとされています。
このような人材不足を解消する最も効果的な手段として、AIは解決策として期待されているのです。
例えば、事務作業の自動化、製造業におけるロボットの導入、医療分野での診断補助など、さまざまな分野で既にAIが活用されています。
AIを導入することで人間が行っていた単純作業や反復作業を自動化し、人材不足が大きな問題となり得ない時代が到来するかもしれません。
③日本はAIと相性が良い
これは日本のみに関わる事情ですが、日本はAIと非常に相性の良い国として現在世界で注目されています。
例えば、今年2月に欧州議会で世界で初めてAIに対する規制法案が賛成超多数で可決されました。
特に高リスクなAIシステムに対しては厳格な規制が導入されており、技術の透明性やデータの使用に関する厳しい基準が設けられています。
それに対し、日本政府はどちらかというと既存の法的な枠組みの中でAIに対する規制を行う方針をとっており、国民的にもAIに対する危機感はそこまで高くありません。
この理由の一つは、日本の文化的背景にあります。
日本は多神教文化の影響で多様な価値観や技術を受け入れる寛容さを持っており、「ドラえもん」や「鉄腕アトム」に代表されるように、AIロボットにも親近感を持っています。
このような理由から、日本はAIと相性が良いとよく言われており、事実「ChatGPT」を開発したOpenAIのサム・アルトマンCEOも2024年4月15日の会見で東京を開発拠点とすることを発表しました。
④AIと話せるようになった
「ロボットと話す」というのは少し前までは夢のまた夢といえましたが、現在では既にAIは人間の言語を理解できる領域に達しています。
例えば、OpenAIが開発したChatGPTは、自然言語処理（NLP）を駆使してユーザーと自然な流れで対話でき、カスタマーサポートや教育など多岐にわたる用途で既に活用中です。
また、AmazonのAlexa（アレクサ）は家庭内で使用される音声アシスタントで、音楽の再生やスマートホームデバイスの操作など、さまざまな機能を持っています。
iPhoneなどに必ず搭載されているSiriは、iPhoneやiPad、MacなどのApple製品に搭載され、テキストメッセージの送信やアプリの起動などを音声で行えます。
これらのサービスにより、AIが人間の言葉を理解して対話する能力が実現され、それと同時にAIに対する期待感も膨れ上がっているのです。
⑤AI関連企業の業績が軒並み上がっている
最近では、新NISAなどの登場によって投資ブームも加熱していますが、AI関連銘柄の株価の高騰もAIが注目されている一つの要因といえるでしょう。
例えば、GPUの世界的メーカーとして知られるNVIDIAは、生成AI技術の普及により株価が急騰しました。NVIDIAのGPUはAI技術の基盤として広く利用されており、2023年の第一四半期には、同社の株価が前日比で26%も上昇しています。
同様に、Advanced Micro Devices (AMD)もAIブームの恩恵を受けて株価が上昇しました。
NVIDIAの業績発表後、AMDの株価も10%近く上昇し、AI技術の需要増加が業績に寄与しています。
また、Super Micro Computer (SMCI)もAI関連ハードウェアの需要増加により株価が大きく上昇しました。
データセンターや高性能コンピューティング向けのハードウェアを提供している同社は、AIブームにより大きな利益を上げています。
これらの企業の業績向上と株価上昇は、AI技術がいかに注目されているかを示す一つの指標です。
|AIの種類3つ
AI（人工知能）には、実は3つの種類があります。
- 特化型AI（ANI）
- 汎用型AI（AGI）
- 超人工知能（ASI）
以下で、それぞれについて簡単に解説します。
①特化型AI（ANI）
特化型AI（ANI: Artificial Narrow Intelligence）は、特定のタスクや問題を解決するために設計されたAIです。この種類のAIは一つの特定の分野で非常に優れており、他のタスクには適用できません。
<特化型AI（ANI）の例>
- 音声アシスタント: SiriやAlexaなど、音声コマンドを理解して特定の指示に従うAI。
- 画像認識: 写真から猫や犬などの個体情報を識別するAI。
- チェスや囲碁: 特定のゲームをプレイするために設計されたAI（例えば、DeepMindのAlphaGo）。
特化型AIは一つのことに特化しており、それ以外のタスクはできません。
②汎用型AI（AGI）
汎用型AI（AGI：Artificial General Intelligence）は、人間と同じように幅広い知識と能力を持ち、さまざまなタスクをこなせるAIです。現在、完全なAGIは存在していませんが、研究が進められています。
<汎用型AI（AGI）の特徴>
- 複数のタスクや状況に対応できる柔軟性
- 新しい情報や経験から学び、適応できる学習能力
- 理論的には、どのような問題でも人間と同じように解決できる知性
AGIは、どんな課題でも自律的に解決できる能力を持つことが期待されていますが、まだ開発途上にあります。
③超人工知能（ASI）
超人工知能（ASI: Artificial Superintelligence）は、人間の知能をはるかに超える知能を持つAIです。このレベルに達すると、どのような知的活動でも人間を凌駕する能力を持ちます。
<超人工知能（ASI）の特徴>
- 科学、芸術、医学など、あらゆる分野で人間以上の能力を持つ
- 自らを改善し、進化し続ける能力を持つ
- 現状ではその影響や結果は完全には予測できない
ASIはまだ理論上の存在であり、現実には存在していませんが、その開発と実装には多くの倫理的・安全性の課題が伴います。
このように、AIには特定のタスクに特化した特化型AI、幅広いタスクをこなせる汎用型AI、そして人間の知能を超える超人工知能の3種類があり、それぞれの特徴と応用分野が異なります。
|AIの学習方法3つ
AI（人工知能）の本質を理解する上で、AIがどのように学習しているかを知ることは欠かせない要素です。
ここからは少し難しくなってしまうかもしれませんが、以下に紹介するAIの学習方法を知っておくことで、AIに対してより深いレベルで理解できるようになります。
なるべく専門用語は避けて解説していくので、ぜひ構えずにお読みください。
①機械学習（マシンラーニング）
機械学習（マシンラーニング）とは、コンピュータが大量のデータを利用してパターンを見つけ、予測や判断を行う技術です。
簡単に言えば、コンピュータが経験（データ）から学ぶ方法です。
例えば、電子メールのスパムフィルターは機械学習を使ってスパムメールとそうでないメールを自動で分類しています。
また、機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」という2つの学習パターンがあります。
教師あり学習
教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータを使ってAIを訓練する方法です。
例えば、猫と犬の画像があり、それぞれに「猫」「犬」というラベルがついている場合、AIはこれらの画像を見て「これは猫」「これは犬」と正しく認識するように学習していきます。
これにより、コンピュータに新しい画像を見せたときに、その画像が猫か犬かを判断できるようになるのです。
具体的な例としては、手書き文字認識があります。大量の手書き数字データを使って「これは0」「これは1」といった正解を与えることで、AIは新しい手書き文字も正確に認識できるようになります。
教師なし学習
教師なし学習とは、正解のラベル付けがされていないデータを使ってAIを訓練する方法です。
この方法では、AIはデータの中からパターンや構造を見つけ出します。つまり、正解が何であるかを教えられずに学習するということです。
具体的な例としては、クラスタリングがあります。クラスタリングは、データを似たもの同士でグループ分けする技術です。
例えば、顧客の購買データを分析して、似た行動を取る顧客をグループに分けることができます。
これにより、各グループに対して異なるマーケティング戦略を立てることができます。
②強化学習
強化学習とは、AIが環境との相互作用を通じて学習する方法です。
強化学習によってトレーニングされたAIは試行錯誤を繰り返しながら、行動の結果として得られる「報酬」を最大化するように学習します。
わかりやすいように、ゲームになぞらえて考えてみましょう。
AIがあるゲームをプレイするとき、各行動に対してポイント（報酬）を与えます。こうすることで、AIはどの行動が最も高い報酬をもたらすかを学びます。
結果として、AIは最適な戦略を見つけ出し、ゲームを上手にプレイするようになります。
AIとプロの棋士が対戦したニュースを何度か耳にしたことがある方も多いかと思いますが、あのAIはこの強化学習の手法を用いて訓練されています。
最近では自動運転車の進化に関するニュースもよく見かけますが、自動運転の際にも強化学習が利用されます。
③深層学習（ディープラーニング）
最後にご紹介するのが深層学習（ディープラーニング）です。
深層学習は機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを使用してデータを分析し、パターンを学習します。
これは人間の脳の働きを模倣したもので、非常に複雑なデータから特徴を抽出する際などに最適です。
具体的な例としては、画像認識があります。
深層学習を用いると、AIは大量の画像データを学習し、画像内の物体や顔を認識することができます。
Facebookの写真タグ付け機能やGoogleフォトの画像検索機能なども、深層学習によって実現されています。
また、音声認識も深層学習の成功例です。
スマホの音声アシスタント（例えばSiriやGoogle Assistant）は、深層学習を使ってユーザーの音声をテキストに変換し、そのテキストを理解して適切な応答を生成しています。
深層学習は、非常に高度なデータ処理が可能なので、医療画像の解析や自動運転車の視覚システムなど、さまざまな分野で応用されています。
|AIとメタバースの関係性3つ
2023年はOpenAIのChatGPTが世界に衝撃を与えたこともあり「AI元年」とも呼ばれました。
しかし、それと同じように2022年は「メタバース元年」とも呼ばれています。
メタバースは、簡単にいえば仮想空間のことですが、実はAIと非常に深く関係しています。
AIの画期的な進歩によって、同様にメタバースも今後爆発的な進化が期待されているのです。
ここでは、そんなAIとメタバースの関係性についてご紹介します。
①デジタルコンテンツの制作を自動化できる
先述したように、メタバースというのはコンピューターグラフィックスで構築された仮想空間のことですが、メタバース空間の構築には膨大な時間と労力が必要です。
しかし、AIを活用することでメタバース上に配置されるデジタルコンテンツの制作を自動化できる事例も増えてきました。
例えば、以下のような作業であれば既にAIによって自動化が可能になりつつあります。
- 提供された写真やテキストから、AIが自動的に3Dモデルを生成する
- AIを使って、現実に基づいた詳細な風景や都市を自動で作り出す
- AIがキャラクターデザインを自動化し、多様なキャラクターを短時間で生成する
- 特定のムードやテーマに合わせてAIが音楽を作成し、シーンに最適な音響効果を提供する
- AIが画像データを解析し、3Dモデルに適用するリアルなテクスチャを自動的に生成する
- ユーザーの写真や音声データからAIが仮想アバターを生成し、リアルな表情や動作を再現する
これにより、メタバースはより迅速に、そして低コストで実現できるようになり、多くの企業やクリエイターが参入しやすくなります。
②ユーザーの好みを分析しパーソナライズできる
メタバースは仮想空間上でのコミュニケーションが最も重要な要素であるため、ユーザー数が多ければ多いほど効果を発揮しやすいです。
そのためには、ユーザー数を効果的に増やしていく施策が必要ですが、AIを活用することでユーザーの好みを分析し、メタバース空間を個々のニーズに沿った形へ再構築しやすくなります。
例えば、AIがユーザーの興味に基づいておすすめのイベントやコンテンツを提示したり、アバターや仮想空間のデザインを自動的にカスタマイズするのも既に実用圏内です。
他にも、AIはユーザーのフィードバックや新しいデータをリアルタイムで分析し、メタバース内のコンテンツやサービスを継続的に改善することができます。
これにより、ユーザー体験が向上し、満足度が高まることでさらなるユーザーの増加につながるのです。
③全体的なコスト削減と参入ハードルの低下が期待できる
メタバースを本格的に流行らせるためには、導入や運用に関わるコストを全体的に削減しなければなりません。
現状では、メタバースを一から作るとなると数千万円〜数億円単位のコストがかかってしまいますが、AIを活用することでメタバースの構築・運用に関わるコストを大幅に削減することが可能です。
先述したように、AIは多くの作業を自動化できる可能性を秘めているので、手作業によるデザインや開発の時間と労力を削減します。
また、AIを活用したデータ解析により、ユーザーのニーズや行動を迅速に把握し、効果的なマーケティングや運営が可能となります。
さらに、AI関連の自動化ツールやプラットフォームも増えているので、小規模な企業や個人でもメタバースに簡単に参入できる環境が整いつつあります。
これにより、メタバースの構築・運用に関わる全体的なコスト削減と参入ハードルの低下が期待でき、多くの企業やクリエイターがメタバースを活用しやすくなるのです。
|AIが活用されているメタバースプラットフォームの事例
では、実際にAIがうまく活用されているメタバースプラットフォームはあるのでしょうか。
ここでは、AIを搭載しているメタバースプラットフォームをいくつかご紹介します。
①Meta Horizon Worlds｜オブジェクトの生成にAIを活用
出典：https://horizon.meta.com/?locale=en_US
Meta（旧Facebook）のHorizon Worldsは、ユーザーが自分自身のバーチャル空間を構築し、他のユーザーと交流できるメタバースプラットフォームです。
Horizon Worldsでは、生成AIを活用してオブジェクトの生成やカスタマイズが可能です。
テキストプロンプトを使って簡単にアセットやテクスチャ、アニメーションを作成でき、短時間で魅力的なバーチャル環境を構築することができます。
これにより、ユーザーは独自のクリエイティブなアイデアを実現しやすくなり、より多様で豊かなバーチャルエクスペリエンスを体感できます。
②NVIDIA Omniverse（オムニバース）｜AIを活用したデジタルツイン
出典：https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/
NVIDIAのOmniverse（オムニバース）は、リアルタイムシミュレーションとコラボレーションを目的としたプラットフォームです。
Omniverseでは、AIを活用して物理的に正確なデジタルツインを作成します。
これにより、設計から運用までの複雑なプロセスをシミュレートし、効率的に管理することが可能です。
Omniverseは、特に産業分野において非常に効果的なプラットフォームであり、例えば製造業や自動車産業などでの応用が進んでいます。
AI技術を利用することで、リアルタイムでのデータ解析や予測モデルの構築が可能となり、企業はより迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。
また、生成AIを利用したAudio2Face機能により、オーディオファイルからリアルな表情アニメーションを生成することも可能です。
③XANA（ザナ）｜AIアバターを導入して自然な対話が可能
出典：https://xana.net/blog/ja/
XANA（ザナ）は、メタバース内でインタラクティブな体験を楽しむことができるプラットフォームです。
XANAでは、リアルな対話が可能なAIアバターを提供しています。
XANAのAIアバターは、音声認識や自然言語処理技術を活用しており、ユーザーの入力に対して適切な反応を返すことが可能です。
これにより、メタバース内でのコミュニケーションがよりスムーズで直感的なものとなり、ユーザーエクスペリエンス（UX）が向上します。
また、XANAはAIを用いて生成されたコンテンツを活用することで、ユーザーが独自のバーチャルスペースを作成しやすくしています。
|AIの将来性は？2024年の最新予測を解説！
2024年、人工知能（AI）はますます進化し、さまざまな分野での応用が加速することが予想されています。
PwCの調査報告書によると、世界のAI市場は2024年に1,840億ドルに達し、2024年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）は28.46％と予測されています。
（参考：2024 AI Business Predictions｜PwC）
生成AI技術は特に注目されており、ソフトバンクは国内トップレベルの生成AI計算プラットフォームを稼働させ、専用の大規模言語モデル（LLM）の開発を進行中です。
従来の生成AIはほとんどが海外製であり、日本語の生成には若干不正確な部分が目立っていました。
しかし、この取り組みによって日本語に特化した生成AIサービスが期待できるかもしれません。
また、日本政府は「広島AIプロセス」を通じて、安全で信頼できるAIの推進を目指しています。
G7の枠組みで設立されたこのプロセスは、AI開発者とユーザーに向けたガイドラインを定め、AIシステムの能力や不適切な利用分野の報告を義務付けるなどの原則を策定しています。
総じてAIの将来性は明るく、技術の進化とともに社会全体に大きな影響を与えることは間違いありません。
私たちの生活やビジネスの在り方を大きく変えるポテンシャルを持つAI技術、その最新動向を注視し、積極的に活用していくことが重要です。
|AIは今後のビジネストレンドであり続ける
本記事では、AI（人工知能）の概要や歴史・注目理由をわかりやすく解説し、AIが発展するにつれて注目されるメタバースについて紹介しました。
AI市場の発展速度は凄まじく、現在でも世界各国がこぞってAIの研究開発に投資しています。
特に日本市場においては、AIが現在の社会課題を解決する可能性が有望視されており、今後もビジネストレンドであり続けるでしょう。
私たちの生活は、2030年までにはAIによって大きく変化させられるかもしれません。
本記事を通じてAIの機能や活用方法を学び、AIとの正しい付き合い方を考える一助になれば幸いです。
「メタバース相談室」では、TwitterやYouTubeでもAIやメタバースに関する情報を随時発信しています。
役立つ情報が満載なので、ぜひフォロー・チャンネル登録をしていただけますと幸いです。
それでは、今回も最後までお読みいただきありがとうございました！
企業のAI導入をご検討されている方は、下記サイトも参考にしてみてください。
