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AIの得意不得意・活用事例紹介

本記事ではAIの活用事例について説明していきます。

AIの基礎知識・歴史についての記事はこちら

1、AIの得意なこと、苦手なこと

AIは一定のルール上にある予測や分類は得意なので人間が手動で行う数万分の一の時間とコストで、膨大なデータを学習し活用することが可能です。
例えば元々ルールの上で成り立ってるチェスや将棋といったボードゲームは比較的早くにAIが人間を上回る結果を見せるようになりました。
機械学習の技術が上がり画像認証や翻訳、会話など一見無秩序に見える日常的な業務に関しても学習ルールを設けることで人の手を介さずにAIが実用化レベルで解決できるようになってきました。
しかしAIは一定のルールに基づいて学習し、回答を予測しているに過ぎないため一つの正解を導き出すには不向きです。
また、事前に学習していないイレギュラーが発生すると対応ができないため導入する際は注意が必要です。

AIのブラックボックス問題

AIは、「機械学習」と呼ばれる技術で、用意された大量のデータを自律的に学習し、判断力を磨いていきます。
この技術の重要な点は、人間がマニュアルを与えるのではなくAIが自ら判断基準を悟り獲得するということです。
そのため人間側はAIが何を学び取って何を根拠に判断しているかを確認する術がありません。
AIのこうした性質は、「ブラックボックス問題」と呼ばれる課題になっています。
ブラックボックス問題を抱えた現状ではトラブルになった際に原因を解明し根絶することが出来ないため、
医療分野や自動運転など人の命に関わる判断をAIに一任することはできません。
近年この問題を解決すべく「XAI(Explainable AI:説明可能なAI)」と呼ばれるAIが下した判断の根拠を探る技術の開発が進められています。

2、AI(人工知能)技術が活用された事例まとめ

画像認識

従来は写真や動画といったノイズの多い画像の認証は難しいとされ実用化が難しかった画像認証でしたが、
ディープラーニングによって爆発的に精度が上がり今では様々な分野で活用されています。

例:メルカリのAI出品

フリマアプリでおなじみのメルカリでは、出品したい商品の写真を撮ると、
AIが自動でブランドや商品名の候補をリストアップしてくれます。
従来であれば出品する商品の情報を調べ、詳しく記入する必要がありました。
この技術によって出品者がいちいち商品情報を入力しなくてもAIが予測して商品名やブランド名をリストアップしてくれるため、
より手軽に出品することができるようになりました。

例:製造業

画像認識の中でもメジャーな活用事例は「異常検知」です。
正常、異常状態の画像を大量に学習することで、従来は目視で行っていた点検作業を代替できることが理由です。
現在、食品・機器メーカーを中心に、さまざまな企業の工場で、良品・不良品を見分ける画像処理技術が活用されています。
例えば、マヨネーズなどの調味料で有名なキユーピー株式会社では、ベビーフードの原料になるダイスポテトの原料検査装置にAIが活用されており、
変色などの「不良品」を見つけ、選り分けるシステムが構築されています。

自然言語処理

AIの活用領域として、注目を集めるのが自然言語処理の領域です。
自然言語とは人間が発する言語のことで、人間の言葉を認識し、理解するための研究開発が世界各地で盛んになっています。
自然言語処理分野でも活用が進んでいるのはチャットボット技術です。
膨大なお問い合わせ対応など、従来では多くの人を雇って対応していた業務を代替させる手段として活用が進んでいます。

例:音声アシスタント

AppleのSiri、GoogleのGoogleアシスタント、 AmazonのAlexaなどの音声アシスタントが有名です。
近年では、スマートスピーカーやスマート家電が発売され音声で家電を操作できるようになりつつあります。
例えばAmazon社のAlexaは、エアコンやテレビ、照明など今までリモコンで操作をしていた家電と連携して音声で操作をすることができます。

ビッグデータの分析

スマホを代表とするデジタルデバイスの普及に伴って、ネット上でやりとりされるデータは爆発的に増加しました。
たとえば検索エンジンを例にとれば、ユーザーの性別、年齢、場所、趣味嗜好などありとあらゆる情報が収集され、最適な広告を提示するために使われています。
企業は今まで以上に膨大なデータを取得できるようになった一方で、既存の処理方法では対応できなくなってきました。
最近のAIの進歩、特にディープラーニングの進歩により、テキスト、画像、音声をも含む分析が可能になっています。
このようなデータの中に有用性を見つけ出すのがAIによるビッグデータの分析です。

3、まとめ

ここまでAIの活用事例について説明してきました。
amieはマニュアルやWebヘルプから自動的に学習する自社開発のAIを使った
【機械学習+シナリオ型】のチャットボットを取り扱っています。

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最初の学習に必要なことは、マニュアルやヘルプのファイル・URLの指定だけ。
一般的なチャットボット作成に必要なシナリオの準備や辞書の登録は必要ありません。

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