【分野別】AIの⾝近な活⽤事例5選！
機械学習との違いやできること・できないことを解説
急速な情報化が進む現代では、多くの情報がデータ化され、インターネットを通して共有されています。それにともない、観測データを分析・活用する技術としてAI（人工知能）の存在が注目されています。
一方で「AIという単語はよく耳にするが、何に使われているのかはよく分からない」という方は多いのではないでしょうか。そこで、今回の記事ではAIの意味や仕組みを解説し、身近な活用事例を分野別に5つ紹介します。
AIの面白い活用方法だけでなく、ビジネスへの活用例も紹介していますので、自社の業務に活用できるAI技術をお探しの方はぜひ参考にしてみてください。
AIとは？
AIは情報化社会の中で欠かせない技術として広く浸透しています。一方で「AIについてある程度の知識はあるがどのような仕組みで動いているのかは分からない」という方もいるのではないでしょうか。この章では「AIの意味や仕組み」「機械学習・深層学習との違い」について解説します。
AIの定義
AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことで、人間の知能をコンピュータで模倣する技術です。
具体的な応用例としては
- 自然言語処理
- 音声認識
- マシンビジョン
などが挙げられます。
AIの仕組み
AIは、以下の3要素を用いて、人間の知能をコンピュータで再現しています。
- センサー
- システム
- アクチュエータ
AIはセンサーにより周囲の状況を把握しています。これは人間の視覚や触覚、聴覚などの機能を模倣している要素です。
AIは、人がプログラムしたシステムに沿って考え、判断します。人間は脳を使って状況を判断し、行動します。システムを用いることで人間の脳の機能を再現することが可能です。
また、システムが命令によりモーターなどのアクチュエータを動作させ、作業を行います。これは人間の腕や足に相当する要素です。ただし、データ分析などに用いられるAIは、アクチュエータを持たず、システムによるデータの出力のみを行います。
機械学習・深層学習との違い
機械学習とは、大量のデータから規則性を学習する技術です。また、深層学習（ディープラーニング）とはニューラルネットワークを発展させた技術です。ニューラルネットワークとは、脳の神経回路をモデルとしたシステムで、機械学習よりも高度な学習能力を持っています。
深層学習は機械学習の一部で、機械学習は人工知能の一部です。しかし、現在ではAI（人工知能）はデータ分析の分野で用いられることが多いため、機械学習とほぼ同じ意味で用いられています。
AIの身近な活用事例5選
AIの運用には専門的な知識が必要なため、導入のハードルが高いという認識をされることが多いです。しかし、実際にはさまざまな分野で導入・運用されています。
この章では、AIの身近な活用事例を5つ紹介します。
農業
農業分野では、AIは土壌の欠陥や栄養不足の特定に活用されています。例えば、雑草が成長している場所の分析を行うことで、畑の状態を予測します。
また、AIカメラを用いることで収穫物の大きさや形状を認識することが可能です。規定の大きさや形状を設定しておくことで、規格外品の判断ができるため、品質の安定につながります。
医療
医療分野では、画像認識AIによるがんの早期発見が行われています。AIに病理画像を学習させることで、医師の診断基準よりも高い精度でがんの発見が可能です。
その他にも、伝染病の発生予測や病気の臨床歴、遺伝との関連性調査など、膨大なデータからの予測が必要な問題にAIが活用されています。
また、AIチャットボットによる問い合わせの自動化やAIを搭載したカメラシステムで患者の見守りを実施することで、職員の負担を軽減できます。
製造業
AIを搭載した自律ロボットを用いることで、工場の長時間稼働が可能です。
また、画像認識AIを活用した不良品チェックの無人化が行われています。これにより品質管理・検査の負担軽減や人件費の低減が可能です。
教育現場
教育現場では、生徒の習熟度に合わせたカリキュラムの作成にAIが用いられています。
また、画像認識AIを用いたテストの自動採点やテスト結果を基にした成績評価など、事務作業を自動化することで教師の負担を軽減しています。事務作業の自動化により人件費の軽減ができるため、教育の低コスト化が可能です。
商業施設
店舗業務では、混雑状態を分析し、通知するシステムにAIが活用されています。従業員はエリアごとの混雑状況を常に把握できるため、レジ前の混雑にスムーズに対応できます。
また、施設に設置された防犯カメラの映像から、危険行動の検知やトラブルの検知が可能です。防犯カメラ映像をAIがリアルタイムで分析し、顧客の不審行動の検出を行っています。AIによる不審行動検出、通報により施設の安全安心な運営をサポートします。
AIにできること5選
急速に発達しているAI技術ですが、どのようなことができるのでしょうか。この章では、AIにできることとして以下の5つを紹介します。
- 画像認識
- 自然言語処理
- 音声認識
- 最適化
- データの分析・予測
1つずつ解説していきます。
画像認識
画像認識とは、視覚的な情報の分析技術です。カメラなどの映像から、さまざまなデータを得られます。
例えば、映像に映っている物体が何であるかの判断や、文字の認識が可能です。画像認識AIを活用することで署名識別や医用画像解析などが可能になります。
また、防犯カメラの映像を解析することで迷惑行為などの検知が可能なAIも存在します。
自然言語処理
自然言語処理とは、人間の言語をコンピュータが理解できる形に処理する技術です。
コンピュータは、0と1の羅列である「機械語」により情報を処理しています。機械語は人間には理解できないため、プログラミング言語を用いて命令を与えています。プログラミング言語は明確な文法が存在する人工的な言語のため、コンピュータでも理解できます。一方で、通常の言語にはあいまい性があるためコンピュータは理解できません。
自然言語処理を用いることで、通常はコンピュータが理解できない言葉を、理解できる形に変換できます。自然言語処理はスパム検出などさまざまな場面で利用されています。
音声認識
音声認識とは、音声を認識し、文字に変換する技術です。音声認識の研究はAIの活用により精度が飛躍的に向上しました。
音声認識は文字起こし機能に活用されているほか、自然言語処理と組み合わせることでスマートスピーカーなどにも活用されています。
最適化
最適化とは、これまでのパターンを分析して適切な方針・計画を立てることです。AIは、過去のデータを学習し、最も効率的なパターンを考えます。
最適化を利用することで、最も利益の出る生産数の計算や仕入れ数を判断することが可能です。無駄のない製造・仕入れ・販売を行うことで、生産性の向上や売り上げの増加につながります。
データの分析・予測
AIは大量のデータを学習し、データの法則や傾向を分析します。分析結果と現在のデータを照らし合わせることで、今後の傾向などを予測可能です。
データの分析・予測技術を用いることで、店舗の顧客数を予想できます。過去の顧客データと天候や曜日、時間帯などのデータの相関関係を調べ、傾向を分析します。
AI導入のメリット・デメリット
さまざまな仕事に活用されるAIですが、運用コストがかかるなどの導入前に確認しておくべき事項も存在します。この章では、AIのメリットとデメリットを解説します。
メリット
AIを利用するメリットは、以下のとおりです。
- 迅速な対応が可能
- 人件費が低減できる
- 数字を扱う業務の効率化ができる
AIはデータに対しリアルタイム処理・分析を行うため、即時対応が可能です。特に、顧客対応や防犯対策での利用では効果的です。また、繰り返しの単純作業はAIに置き換えられます。AIに置き換えることで業務に必要な人数を減らせるため、人件費の低減につながります。
AIを用いることで、人間よりも速く、正確なデータの処理や数値計算が可能です。また、ヒューマンエラーが起こらないため二重チェックの負担を軽減できます。
デメリット
AIを使用する際にはリスクマネジメントが必要です。100％ミスをしないAIを作ることは難しいです。そのため、AIのミスを見逃さないリスクマネジメントシステムの設計やミスが起きたときのコストや納期への影響などのリスクを考えたうえで、導入する必要があります。
また、万が一の時にトラブルにならないように、責任区分の明確化やフォロー体制などの設計を行う必要があります。
監視カメラを使ったAIなら「AI Security asilla（アジラ）」
警備の人手不足や施設の安全管理に不安のある企業には「AI Security asilla」（以下「asilla」）がおすすめです。
NTT東日本では、防犯カメラを有効活用し、さまざまなシーンで活用できる「asilla」を提供しています。
「asilla」は既存の防犯カメラと組み合わせが可能なため、カメラシステムを変更することなく、事件・事故の未然の防止及び、事件・事故発生時の迅速な対応が可能になります。ここで、「asilla」導入のメリットをまとめて解説していきます。
「asilla」は、防犯カメラが映した映像をAIが解析し、即時アラートで関係各所に通報します。これがAIによる「違和感検知」です。「asilla」のAIは映像を解析して自律学習を進めており、通行人や街中にいる人の動きを学んでいます。これにより、犯罪者が不審な行動を起こした時、または通行人が通常時には見られない危険な行動を起こした時に、「通常の行動ではない暴力的、または危険な動き」と数秒単位で判断し、アラートを発するのです。
メリット① 365日24時間、不休でモニタリングできる
防犯カメラが24時間稼働していても、その映像を解析するマンパワーには限界があります。そこで、常に目を光らせて映像を監視するのが映像AIです。「asilla」によって、365日24時間、抜け漏れのないフルモニタリングを実現します。AIだけに休憩は必要なく、眼が疲れて不審者や危険行動を見落とすこともありません。カメラの設置台数が100台～1000台単位だったとしても、映像を緻密に監視・解析できるのです。
メリット② 離れた場所からもスマートかつスピーディーに管理
施設に不審者が侵入した場合、「asilla」が検知し、関係各所に即座にアラートを発することができます。「asilla」は精度に加えて検知スピードも早く、不審者の侵入を数秒単位で連絡できます。深夜などで施設に警備員を常駐できない場合でも、遠隔地に設置されたカメラであっても、アラートを受けてスピーディーに警察への連携が可能です。
メリット③ 防犯性を高めるための初期コストはゼロ
「asilla」は既設カメラの映像を解析し、不審行動や危険行動を察知するAIです。新たに防犯システムやカメラを導入する必要はありません。このため、導入時のコストを低く抑えられるのが特徴です。カメラを増設するなど、設置環境が変わっても柔軟な対応が可能です。これは長期運用時のコスト低減につながるでしょう。
既存カメラとAIを組み合わせることで、警備に関する人的コストが低減できます。メリット②で解説したように、遠隔地であっても問題ありません。このように「asilla」は導入や運用の面で高い利便性を持っていますが、効率的で安全性の高いセキュリティ基盤を構築できるのが最大のメリットと言えるのです。
※「AI Security asilla」の名称・ロゴは、⽇本国およびその他各国において株式会社アジラの登録商標です。
異常検知AI
「AI Security asilla（アジラ）」紹介資料
異常検知AI「AI Security asilla（アジラ）」紹介資料
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