近年は、AIの技術が進歩しており、日常生活などの身近なものから教育・医療・芸能などさまざまな分野で活用されるようになりました。
AIの導入を検討している方も多いかもしれませんが、「どのような活用のされ方をしているのか」「メリットとデメリットはあるのか」などを知らない方も多いでしょう。実際に活用するかを判断するためにAIについての知識を身に着け、活用事例を知ることが重要です。
本記事は、AI技術の活用事例をさまざまな視点でご紹介します。また、AI活用に関するメリット・デメリットと将来的な発展などにも触れていきますので、参考にしてみてください。
目次
閉じる
1.AIとは
まず初めに、AI（人工知能/Artificial Intelligence）とは、広義の意味では「人間のような知的な作業をコンピュータに行わせるために人工的に作られたシステムやソフトウェア」というのが一般的です。
“広義の意味”という言葉を用いているのは現状はAIに明確な定義がないからになります。
そのため、以下のように有識者や専門家毎にさまざまな定義があるのです。
東京大学 堀浩一氏「人工的に作る新しい知能の世界」
慶應義塾大学 山口高平氏「人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム」
一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」
これは人間の知能や認識能力などには解明しきれないものが多く、明確な定義が困難であることに起因しています。
1950年代から研究はされていた技術であり、最近ではさまざまな場面で利用されるようになっているため、次章ではさまざまな活用事例を紹介していきます。
AIの要素
AIが人間の代わりに作業を行うためには主に以下の2要素が重要になります。
処理の手法を決める「アルゴリズム」
「アルゴリズム」をもとに処理を実装する「プログラム」
AIのアルゴリズム関連のおさえておくべき用語を以下に紹介します。
用語 | 概要 |
|---|---|
ルールベース | 人間が決めた命令に従って処理を行う仕組み。 |
機械学習 | 膨大なデータからパターンやルールを学習し、予測や分類などのデータ分析を行う仕組み。AI技術で活用される手法の1つ。 |
ニューラルネットワーク | 人間の脳神経系であるニューロンの仕組みを参考にした手法。「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」の段階的な処理を行うことで実現したもの。 |
深層学習（ディープラーニング） | ニューラルネットワークを活用することで、コンピュータが自動で学習し、データ分析を行えるようにしたもの。機械学習の手法の1つ。 |
これらの用語はAIに内包される要素です。イメージとしては以下のようになります。
AI > 機械学習 > ニューラルネットワーク、ディープラーニング
AI > ルールベース
機械学習や深層学習などは線形代数などの数学の知識や統計学の知識も必要となるため、高度な学習が必要です。
もう1つのプログラムに関しては構文がシンプルで扱いやすい「Python」がよく利用されます。
Pythonには「scikit-learn」「TensorFlow」「Keras」などAI開発関連のライブラリが多数存在しており、WindowsやMac、Linuxなどの複数の環境で使用できるため、最近のAI開発では重宝されているのです。
AIを学ぶにも作るにも上記のような要素があることを理解することが重要であると覚えておきましょう。
2.さまざまなAI活用事例
身近なAI活用事例 5選
1.スマートフォンやタブレットなどの音声アシスト
「Siri」「Gemini」「Alexa」などのスマートフォンやタブレットなどで使用できる音声アシスト機能は身近なAIの活用では代表的なものです。
これは、私たちの声を正確に理解するための「音声認識技術」と文脈を理解して適切な応答をするための「自然言語処理」を組み合わせています。それにより、天気予報の確認、アラームの設定、Web検索などのさまざまなタスクをこなすことが可能になるのです。
AIの進歩によってはユーザーの使用パターンを学習して、よりパーソナライズされた対応も可能になるかもしれません。例えば、毎日決まった時間にニュースや天気予報を確認する週間があれば、それを学習してその時間になると情報を表示してくれるようになることもあり得るのです。
音声アシストは日常生活を効率化するのに適したAI技術といえるでしょう。
2.スマート家電
スマート家電とは、AI技術を活用して、ユーザーの使用パターンなどを学習して、最適な動作を行い、便利さと省エネを両立した家電のことです。
以下のような機能を持つ家電があります。
①エアコン
パナソニックや東芝などから発売されているAI搭載のエアコンは、センサーにより室内の温度や湿度、人の位置や動きと体表温度を感知することで風量や風向きなどを調整して、快適な環境づくりのサポートが可能です。
また、最近では学習機能付きの製品もあり、過去の使用履歴や日当たりの変化などから学習して、省エネでもあり、快適な環境を実現してくれます。
②冷蔵庫
三菱電機のAI搭載冷蔵庫は、食材の保存状態を管理してくれます。家庭ごとの開閉回数や使用頻度などを学習することで庫内の温度調整が必要なタイミングを予想して、より最適な運転を行うことで食材を長い期間おいしく保存することが可能です。
パナソニックのAI搭載冷蔵庫には先ほどのような機能以外にもアプリによるGPSなどの共有で「お留守番モード」での節電と「まとめ買い準備モード」での効率の良い保存環境の準備などを行ってくれます。
③洗濯機
日立のAI搭載洗濯機は、複数のセンサーで洗剤の種類や入っている洗濯物の素材や汚れの具合などをチェックして、状況に合わせた洗い方や運転時間の自動判断が可能です。
他にもシャープのAI搭載洗濯機ではユーザーの使用頻度や好みを学習してくれて、最適な洗濯をしてくれます。また、Amazonとの連携設定をすると洗剤の残量に応じて自動注文も可能です。
④ロボット掃除機
ロボット掃除機で有名なアイロボットのルンバに搭載されているAIは家具の配置や部屋の間取りを記憶し、最適なルートで掃除を行ってくれます。また、掃除のたびに絡まってしまう配線なども記憶して、「進入禁止エリア」を提案することも可能です。
このように日常の家事で使用する家電にも人間のサポートをしてくれる機能が搭載されています。
3.写真編集アプリ
写真編集アプリにもAI技術は使われており、最近では画像認識処理とAI技術の組み合わせによる高度な機能が搭載されることもあるのです。
例えば、背景と人物を識別することでポートレート写真のような「ぼかし効果」の追加、写真の色調補正やノイズ除去などもできます。
さらに表情・服装・背景を変えてしまうこともできるようになっているため、プロに近い写真編集も簡単にできるようになっているとも言えるでしょう。
4.翻訳アプリ
翻訳アプリもAI技術を使用した機能の拡張がされている分野です。Google翻訳やDeepLなどの有名な翻訳アプリはAI技術の活用によって、より適切な翻訳を提供できるようになっています。
テキスト入力はもちろん、音声入力や画像からのテキスト認識（OCR）機能も備えているため、外国語のメニューや外国人との会話においても瞬時に翻訳を提供してくれるので便利です。
さらに、AIでの自然言語処理の向上により、単なる翻訳ではなく、慣用句や文化的な表現も含めた翻訳もできるようになっています。
このように翻訳アプリにより言葉の壁をなくして、グローバルなコミュニケーションを楽しむこともできるでしょう。
5.ナビゲーションシステム
Google MapやNAVETIMEなどが有名なナビゲーションシステムでもAIは活用されています。最適なルート案内はもちろん、リアルタイムでの交通情報の反映や過去の統計データ、ユーザーからの情報提供などをもとに最も効率的なルートの算出も可能です。
また、AIによる音声認識技術を取り入れることで運転中などの直接の操作が危険な場合の対策として、音声でのコマンド機能を備えたものもあります。
ビジネスに関するAI活用事例 5選
1.医療関連
医療業界での活用事例は「非接触の検温ツール」です。コロナ禍で感染の可能性がある人を判断する「検温の重要性」と感染を減らすために「人同士の接触」を減らすために用いられるようになりました。
医療関連の施設以外でも目にするようになったこのツールは、ハンディタイプとカメラタイプの2種類です。カメラタイプにおいて、AIでの顔認証技術と赤外線カメラを使用してカメラの指定枠内に顔を収めることで検温ができるようになりました。
マスクを外す必要がないことで感染症対策に貢献した技術といえるでしょう。
2.製造業
製造業での活用事例は「自走ロボット」と「異常検知システム」です。
自走ロボットは設定された目的地に対して、現在位置からの移動ルートの算出と走行時のリアルタイムでの障害物の検知をAIによる学習や画像処理技術によって実現しました。
異常検知システムは主に2種類の使われ方があり、それは「不良品検出」と「機械の故障検知」です。
不良品検出はAIに正常品のデータを学習させ、複数のセンサーの情報から不良品と正常品を仕分けるために利用されています。
機械の故障検出は製造ラインなどで使用される機械に異常がないかを過去のメンテナンスや故障に関するデータをAIに学習させて、未然に故障を防ぎ、メンテナンスを効率化するために便利です。
3.教育関連
教育業界では「個別カリキュラムの作成」や「学力診断」にAIが活用されています。どちらも主に学習塾などの学校以外での教育機関で活用されているものです。
個別カリキュラム作成は、教育機関が保有する生徒のデータをAIに学習させ、各生徒に適しているカリキュラムの構成を自動で作成してくれます。先生が複数人の生徒に対してカリキュラムを細かく設定するのは難しいことでしたが、AI技術の活用により効率化が可能になった事例です。
学力診断は、科目ごとに過去問題などから抽出した問題を出し、正解した設問数と蓄積された試験データを照らし合わせることで「得意分野」「不得意分野」の学力を算出します。それぞれの科目がどの程度「得意なのか」「不得意なのか」の判定をサポートしてくれることで受験や試験における対策の立て方などを効率化することが可能です。
このように個々の教育にフォーカスすることができるAIの活用により教育方法もおおきな変化を見せることになるでしょう。
4.農業
農業においては「作物の仕分け作業」においてAIが活用されています。人手不足が深刻化している農業において、ほとんど人の手で行っていた作業を効率化するためのものです。
具体的には「色」「大きさ」「形状」「重さ」などの基準を作成し、AIがその基準に従って、センサなどから送られた情報をもとに仕分けを行います。
今後、深刻化する人手不足の解消の1つの手段として、「作物の生育状況の確認」や「収穫のタイミング」などでもAI技術によるサポートが期待できるでしょう。
5.金融業界
金融業界での活用事例は「不正利用の検出・防止」です。クレジットカードやキャッシュカードなどの利用状況と不正利用への対応は金融機関にとって重要なタスクになります。しかし、膨大な利用者データと利用傾向、使用状況のモニタリングなど不正利用の検出にはかなりの労力が必要です。
そこでAIを活用することで利用者の利用傾向や使用状況を分析して、不正利用がされていないかを管理することが可能になりました。実際に人間が行おうとすると難しいデータ管理や分析もAIの活用により改善できることは多いため、今後も活躍が期待できるでしょう。
生成AIも利用した面白いAI活用事例 5選
1.AIアナウンサー
AIアナウンサーとは、人に近い発声やイントネーションを音声認識技術で学習して、AIがニュースやアナウンス原稿を読み上げる技術です。これは実際にアナウンサーが読んでいる音声を10万件程を使用して、AIに学習させて実現したものになります。
話すスピードや間の取り方、読み方などの調整も可能でテレビへの出演やショッピングモールの館内放送などで活躍しているそうです。
2.姿勢の歪み検出AI
これは姿勢の悪さの原因となる歪みをAIが診断してスコア化してくれるシステムになります。
接客やビジネスにおいて重要な第一印象にかかわる姿勢はイメージの良し悪しを大きく左右する要素です。姿勢が良さは自信ややる気を表せますが、姿勢の悪さは暗さややる気のなさをを強調してしまいます。このシステムを利用することで改善すれば、ビジネスにおける成果につながることも増えるでしょう。
また、このシステムは対象者の関節の状態を読み取ることで、良い状態のデータと比較して姿勢の良さや関節の可動域なども数値化して、分析画像と共に生成してくれます。これらの情報は整骨院や高齢者施設での活用も期待できるシステムともいえるでしょう。
参考：姿勢の歪みを1分で診断できるAIシステム「Posen(ポーズン)」 1月22日販売開始！現代人の身体悩みを解決するサポートに
3.AIモデルのテレビCM
最近では実在する人間の画像データなどを基に架空のモデルや実在の人物に似ているモデルを生成できるAI技術を使用したCM制作も行われています。
例えば、LIFULLは生成AIを使用して1万種類のフワちゃんの画像を生成して広告へ使用していました。
実物に近い画像やそうでない画像、服装や髪型のみを変えた画像などさまざまな画像を生成できるようになっているため、各メディアでの活躍は増えていくでしょう。
4.顔診断AI
AIの顔認識技術を利用することで自分にそっくりな有名人が誰かを判定してくれるものです。実際にアプリもあり、「アイドル」「お笑い芸人」「俳優」「アナウンサー」などのさまざまな有名人から似ている人を探してくれます。
性別と探したいカテゴリーを選択した後、カメラに表示される枠に合わせて撮影することで検出が可能です。顔の輪郭や目・鼻・口などの要素をAIが比較分析して、そっくりな有名人と似ている具合を数値化してくれます。
5.料理できるAI
これは料理をしている画像をAIロボットに学習させて、AIがその料理のレシピを生成し、ロボット部分が実際に料理をするというものです。
このロボットは料理動画から既存のレシピ通りに作るだけではなく、新たなレシピの提案も可能としています。
飲食業でも人手不足は問題になっているため実用化されることがあれば、かなりの人員削減も期待できるでしょう。
関連記事
AIにできること・できないことは？AIに仕事が代替される？その他活用事例を解説
AI(人工知能)の作り方【初心者向け】対話型AI・生成AI・自立思考型AIの作成手順をわかりやすく解説
3.AI活用によるメリット・デメリット
メリット
AIを活用することで得られるメリットには以下のようなものがあります。
作業時間短縮
コスト削減
業務効率化
それぞれ詳しく見ていきましょう。
作業時間短縮
活用事例の内容からもわかるようにAIは大量のデータを使用したり、複数の項目から導き出す必要があります。そのため、人間が行うとかなりの時間を必要とし、ヒューマンエラーなども考えると簡単には終わりません。しかし、AIを活用すれば、決まった流れで効率よくタスクをこなしてくれるため、ヒューマンエラーが起こることもなく短時間でタスクを完了させることも可能です。
コスト削減
AIは人間に代わって作業をしてくれるので、人件費の削減が可能になります。例えば、時給1,200円で6時間勤務の場合、月20日とすれば約14万円の人件費が発生し、年間では約172万円の人件費が発生しますが、それをまるっと削減することも可能です。
また、削減した分をさらなるAIの導入にそそぐことでさらなるコスト削減も目指せるでしょう。
業務効率化
前述の2つからもわかる通りAIによる業務の代替によって、単純作業や定型作業における時間とコストの削減をすることができます。
単純作業や定型作業で発生していた負担を削減できることで専門作業や独自作業に対するモチベージョンの維持や質の向上も期待できるため、少しのAIによる自動化が業務全体の効率を上げるきっかけにもなるのです。
デメリット
AIの活用におけるデメリットは多くありません。しかし、AI導入までや運用においては注意すべきデメリットがあります。
具体的には以下の通りです。
セキュリティリスク
運用時のリスク
それぞれ詳しく見ていきましょう。
セキュリティリスク
これは導入までに発生する可能性のあるデメリットです。AIは人間の代わりにさまざまなデータの分析や操作をしてくれるように作れますが、データへのアクセスなどを自由に行えるようにしすぎると重要なデータの破損や不正な操作を行ってしまうこともあります。
あらかじめ、「常時操作可能」「権限などの条件により可能」などのデータの仕分けや管理方針を決めてから導入に進むことが重要です。
運用時のリスク
これは導入から運用において発生する可能性があります。100％ミスをしないAIを作ることは困難なため、導入から運用においては「リスクマネジメント」が必要です。
想定していない動作やカバーしきれていない対応などが発生した際に発生するコストやAIの再学習などが発生するリスクを考えておきましょう。
導入し、運用している最中に起きた責任への対応策や責任の所在を明確にして、可能な限り最小限の被害で収まるような対策が必要です。
関連記事
機械学習と深層学習（ディープラーニング）の違い｜基礎から活用例をわかりやすく紹介
4.AI活用による発展と未来の変化
ここからはAIの活用を発展させていくことで予想される未来の可能性について、紹介していきます。
AIによって補完される人間の能力
認知能力
医療や科学などの分野に多いですが、過去のデータから細かい変化を分析する作業ではAIが人間に勝る場合も出てきます。その人が培ってきた専門的な能力をAIの分析力でサポートすることで認知能力の拡張や補完が期待できるでしょう。
実際に国立がん研究センターでは過去の診察などで蓄積してきた「がん患者の患部に関する画像データ」やカルテの情報などをもとにした診断支援システムの開発も進められています。
参考：国立がん研究センターと日本電気株式会社が共同開発した 内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェア 「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」医療機器承認
身体能力
先ほどの姿勢や関節の情報を活用するAIにも少しかかわりが出てきますが、人間の身体操作の補助や増強するためにもAI技術は活用可能です。関節の状態やその時にかかっている負荷、脳から発生している信号などをAIに学習させることで、効果的に身体能力のサポートをすることができるでしょう。
CYBERDYNEという会社は人が動くときに発生する筋肉への信号をもとに装着者の意思に従った動作のサポートを行う技術の開発をしています。
新たな働き方と職業
AIに関連する新たな職業
AIの導入が進むにつれて新しく登場する可能性のある職業は以下の通りです。
AI倫理コンサルタント
AIトレーナー
AIシステム監査
これらはAIの開発や導入、運用をするにあたって重要な人間の責任範囲や判断、倫理観などが必要となる分野において活躍する可能性がある職業になります。経済産業省のAI事業者ガイドラインでもAIにおける倫理的な観点などの重要性が指摘されているため、そういった面をサポートする職業が増えていくことも考えられるでしょう。
働き方の変化
物流や交通機関などでの物理的な作業はドローンや工業用ロボットなどの発展も必要になるため明言はできませんが、事務的な作業や規格化された作業に関してはAGIが代替してくれるでしょう。
それにより、リモートワークやフレキシブルタイムなどの導入も増やすことができ、ワークライフバランスを向上できる企業も増えることが考えられます。
また、自由度が上がり、AIでの能力のサポートや拡張が期待されるため、AIの活用による複合的なスキルの活用が要求されることもあるでしょう。
AIと人間の調和に必要な要素
AIリテラシーの教育とガイドライン
情報リテラシーにおけるネットやパソコンの活用法などと同様にAIの基本的な仕組みと利用方法を理解して適切に活用できるようになることが大切です。
また、それに伴い、AI活用に関する「倫理ガイドライン」などの整備を行い、責任の所在やAI開発における人間の役割を明確化することが必要になるでしょう。
AI中心でのAIの開発やAIの透明性などが確保されていない開発は想定していない問題を発生させる原因にもなりえるのでしっかりとした教育と整備が必要です。
人間の独自性
AIが発展していくということは、人間が行う作業が減っていくことと同じになります。そのため、「共感」「創造（想像）」「倫理観」などの人間だからこその能力の重要性を理解して、AIとの調和を進めていくことが大切です。
AIを活用した上で人間だからできることを見つけていける未来を目指していきましょう。
関連記事
AIエンジニアとはどんな仕事？年収や向いている人の特徴なども解説！
AI学習完全ガイド｜機械学習などの基礎、学習のための無料サイト・教材、作り方をわかりやすく解説
5.まとめ
本記事はAIの活用による影響と将来の展望という観点で紹介しました。AIを活用できる分野は増えてきているため、業務においてAIに代替できる部分とできない部分を知っていくことが大切です。
AIの活用がもたらす影響をしっかりと理解して、その上で現状にも将来的にもどれだけ必要になってくるかに目を向けるのも良いでしょう。
本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。
「フリーランスボード」は、数多くのフリーランスエージェントが掲載するITフリーランスエンジニア・ITフリーランス向けの案件・求人を一括検索できるサイトです。
開発環境、職種、単価、稼働形態、稼働日数など様々な条件から、あなたに最適なフリーランス案件・求人を簡単に見つけることができます。
単価アップを目指す方や、自分の得意なスキルを活かせる案件に参画したい方は、ぜひ「フリーランスボード」をご利用ください。
自身に最適なフリーランスエージェントを探したい方はこちらよりご確認いただけます。