人工知能（AI）に対する注目が高まっています。ただし、実際のAIは異なる複数のソフトウェア技術の総称であり、それぞれの特徴と課題を理解した上で、ビジネスへの適用を考える必要があります。

経営テーマになりつつあるAI

2016年3月に、グーグル傘下の企業、ディープマインドのソフトウェア、Alpha GO（アルファ碁）が、韓国のプロ棋士に圧勝しました。AIが人間の能力を超えたことを、一般の人も理解できるようになった大きな出来事でした。現在では、AIに関して、基礎研究から応用まで様々な例が新聞や雑誌で日々紹介されるようになっています。
今日のAIブームの特徴は、データの統計的傾向から判別・予測を行う技法（機械学習）が普及し、かつ、利用できるデータの種類や量が増えたことにあると言えます。

日本企業もAI活用に関心を持ち始めています。野村総合研究所（NRI）が懇意にしている企業のCIO（最高情報責任者）に、AIおよび機械学習に対する取り組みを調査したところ、ほぼ全ての企業が何かしらの関心を持っており、AIの可能性を模索しています。

図1　AI・機械学習への取り組み

様々なAI技術

AIにかかわる技術の範囲は非常に広く、それらを正確に分類することが難しいのが実情です。ただし、「人間の判断やコミュニケーションを代替する」と考えた場合、その実現手段は大きく表のように分類できるでしょう。

表1　AI技術の分類

AI活用で成果をあげるには

機械学習の原理に基づくAIを活用するためには精度の高いモデルを作らなくてはなりませんが、そのためには質の高いデータを大量に収集できるかが決め手になります。また、競争力の向上につながるモデルを生み出すためには、自社のナレッジを十分に活用して、固有のモデルを作っていく必要があります。海外では、様々な分野にAIや機械学習の応用が広がりつつあり、データと統計モデルを使って、従来なかったビジネスモデルを生み出す企業も現れています。

これからAIや機械学習を活用しようと考える企業は、全社視点でのテーマ探索、現実的な仮説設定、人材・組織のケイパビリティ向上、データの信頼性向上、適切なツールの探索といった観点を踏まえて課題に取り組むべきでしょう。

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