AI（artificial intelligence：人工知能）とは、文字通り人間のような知能や、知的な機能を備えたシステムを指しており、「自律性」と「適応性」という2つの特徴が備わっている。

• 自律性…人間が指示をすることなく自動的に作業を行う能力
• 適応性…自らの経験や学習によってパフォーマンスを上げる能力

AI（人工知能）の歴史は1950年頃から始まり、今では第三次AIブームを迎え、その中でも機械学習（ディープラーニング）は現在実用されているAI（人工知能）の中心的存在といえる。

AI（人工知能）の進化によってできるようになった技術は大きく3つにカテゴライズされる。

• 認識系のAI…画像認識、音声認識、情報の判別などによってモノゴトを識別する
• 予測系のAI…データから未来の事象を予測（数値予測、ニーズ予測など）する
• 実行系のAI…表現生成、デザイン、行動の最適化、作業の自動化を実行する

中でも、認識系のAIであるIR(画像認識)やNLP(自然言語処理)、SR(音声認識)、人間が処理するよりもはるかに高精度な予測ができ、自動化・省力化にもつながるる予測系のAIはデジタルトランスフォーメーションの中核となる技術のひとつである。

AI（人工知能）の中でも（認識系、予測系）を用いてできる具体的なデータの活用とは…

AI予測分析

AI（人工知能）を用いて過去の時系列データ時間軸に沿って表されたデータ）から未来の物事の発生や未来の数値などを予測、分析すること。

データ　➡︎　AI　➡︎　予測結果（未来の物事の発生、未来の数値）

これらを行うことにより、過去に発生した可能性をより高めていき、将来的に特定の事象が発生する可能性を見出すことができる。

より高精度なデータ分析・予測を行うことは、リスク回避の予測も可能になる。

データ認識（画像認識、自然言語処理、音声認識）

AI（人工知能）は扱うデータによって様々な活用方法があり、今までシステムで扱うことが難しかった画像やテキスト、音声を扱えることが特徴である。

画像認識（IR：Image Recognition）

画像認識とはパターン認識技術の一つで、写真・画像や映像から文字や顔などの特徴をつかみ、対象物を認識する技術。

データベースの中から膨大な画像を認識、学習させることで、対象物の特徴を自発的に習得することができる。

人間の脳よりも優れた精度を誇るため、AI（人工知能）の代表的な活用分野といえる。

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）

自然言語処理とは、我々人間が普段から使用している話し言葉や書き言葉を自然言語の対象とし、それらの言葉が持つ意味をAI（人工知能）が様々な方法で分析し、内容を抽出、解析する処理技術を指す。

数多あるAI関連技術の中でも、身近な上に応用範囲も広く、使い方に多種多様なのが自然言語である。

音声認識（SR：Speech Recognition）

音声認識とは、人間の声などをコンピュータに認識させることで、音声のテキスト化、音声特徴から人の識別する機能を指す。

話し言葉を文字列に変換する技術では、録音データを元に会議の議事録を自動的に作成することができる。

また、パーソナルアシスト機能（スマートフォンなどに搭載、デバイスに話しかけるだけで様々な操作が可能）、スマートスピーカー（デバイスからタッチ操作を行なっていたものが、音声による操作が可能）の分野も活躍しており、今後も大いに存在感を発揮することが期待される。

今までの予測は人間の経験や勘に頼ってきていたが、圧倒的に増え続けていく昨今のデータ量を全て人が処理をすることは困難を極める。

しかし、AI（人工知能）を用いればより高精度な分析予測が可能となる。なり、AI（人工知能）で予測分析したデータは需要予測や、サイバー攻撃予測、交通渋滞予測、医療での病気発症予測など、幅広い分野で活用され、人的コストなど様々な無駄を削減することができる。

また、様々なデータ認識を行うことによって、データを活用したアプリケーション、ビジネスは大きく広がっていく。

データを画像認識（データ認識）を活用することによってでは、顔認証、医療画像診断、自動運転などが可能となる。

音声認識ではデータの有効活用活躍により、Siriやアレクサなどの音声アシスト、コールセンターでの自動応答対応、聴覚障害に向けたテレビ番組の即時字幕表示などが実現されている。また、データ認識を活かしたアプリケーション等におけるログデータを活用することにより、高度なAI予測分析を行うことも可能となる。

上記のそれぞれの具体的な事例、ケースについては、次回の記事にて紹介していく。