近年、AI（人工知能）の進化と共に、多くの業界でAI技術が急速に導入され始めています。その分野もさまざまで、医療、物流、スポーツなど多岐にわたります。
しかし、AIの導入が進む一方で、AIに対して漠然とした不安や恐れを感じる人々も少なくありません。

本記事では、私たちが「AI」と呼んでいるものはなんなのか、原点に立ち返って考えるとともに、その技術を効果的に取り入れるために心にとめておくべきことは何かについて解説します。

そもそもAIとは？

AIに対する抵抗感の背景

すでに様々な分野で活用が広がっているAIですが、その反面、AIに対して抵抗感を覚える人が一定数いることについては、要因がいくつか考えられます。

まず、AIの「未知さ」が大きな理由です。私たちは日常的にコンピュータやスマートフォンなどの機械を利用していますが、その内部の仕組みをすべて理解している人はごく少ないのではないでしょうか。AIも同様に、「その内部で何が起こり、どのように判断されているのか」を直感的に理解できないことが、漠然とした不安を引き起こしていると考えられます。

また、「AIの普及により将来無くなる仕事ランキング」などの発表が示すように、「AIが人間の仕事を奪うのではないか」という懸念が根強く存在しているようです。あわせて、映画やニュースなどのメディアが描きがちな「AIが人間を超える存在となり暴走を始める」というシナリオも、不安を助長している要因のひとつでしょう。
これらは、「よくわからんがすごいらしい」と、未知でありながらその卓越性だけは広く知られていることから起こる懸念であると考えられます。

このように、AIへの漠然とした不信感や不安感は、その言葉を聞く頻度や知名度に対して、実態がよく知られていないことが主な原因であると考えられます。

AIの歴史とビジネスへの導入

AIとは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略であり、機械が人間の知的活動を模倣する技術のことを指します。学習や推論、判断といった人間の知的な行動を再現することを目指しており、現在では特に、画像認識や音声認識、データの解析などの分野で開発や研究が進められています。

AIという言葉が初めて使われたのは、1956年に開催されたダートマス会議とされています。この会議において、アメリカの計算機科学者ジョン・マッカーシーが「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉を提唱し、これがAIという概念の始まりとなりました。しかし、当時の技術力ではまだ実用化には至らず、長い間、AIは研究の対象として存在していました。

本格的にAIが注目され、ビジネスの場に導入され始めたのは2000年代に入ってからです。この時期に、コンピュータの処理能力やデータストレージの技術が飛躍的に進化し、特にディープラーニング技術が発展したことで、AIは急速に実用化が進み始めました。これにより、AIを活用して自動化やデータ分析を行う企業が増え、AIがビジネスとして成り立つようになったのです。

特に2010年代以降、GoogleやAmazon、Microsoftといった大手テクノロジー企業がAIに大規模な投資を行い、AI技術を活用したサービスを次々と展開し始めました。これに伴って、AIを活用した商品やサービスがビジネスの一環として売り出されるようになりました。

AIの定義について

では、具体的にどのような技術を「AI」と呼ぶのでしょうか。

ここで重要なのは、現在私たちが当たり前に使っている技術も、かつては「AI」と呼ばれていたということです。たとえば、電車の乗り換え案内アプリや自動翻訳ツール、ネットショッピングのおすすめ機能などは、いまや日常に溶け込んでいますが、社会に出始めた当初は最先端のAI技術として注目されていました。

実は、AIという言葉の適用範囲は非常に広く、その定義は個人や会社および業界によってさまざまです。ある企業が「AI」と呼んでいる技術が、別の企業では単なる自動化システムとみなされることもあります。

つまり、「AI」という言葉自体はある特定の技術や概念を指すものではなく、常に技術が進化し続けるのに応じて、指す対象や範囲が変化していくものなのです。かつてAIと呼ばれていた技術の中には、いまや私たちの生活のあらゆる場面に根付いて利用されているものもあります。

そのため、「AI」という言葉そのものに漠然とした恐怖や不安を感じる必要はまったくありません。むしろ、日常で既に使いこなしている技術の一環としてAIを捉えることが重要です。

AIで精度100％は可能か？

100％を保証するAIは存在しない

上述の通り、AIの技術は製造業をはじめとした様々な分野で取り入れられており、今後もさらに幅広く活用されていくことが予想されます。

新たにAI技術を産業分野に導入する際、ほぼかならずと言っていいほど生じるのが、「はたしてそのAIをどの程度信用できるのか？」という問題です。
特に、品質検査や自動運転といった、判断ミスが大きな損失や危険につながるものであれば、その懸念は当然生じるものです。

結論から述べてしまえば、100％を保証できるAIはどこにもありません。

それは、人工知能という名の通りAIが人間の脳を模した技術である以上、当然のことです。

100％ミスをしない人間がいないのと同じで、100％ミスをしないAIも存在しません。

AIと人間の違いとは？

繰り返しになりますが、100％を保証するAIは存在しません。そのため、「判断を誤る可能性があるならAIは使えない」「100％の精度が出せないなら、導入する価値がない」と考えるのであれば、AI技術の導入は断念するべきです。

しかし、ここで少し見方を変えて、「100％に限りなく近い数字を実現するために必要なエネルギー」という観点で考えてみることにします。

人間は生き物ですので、長時間同じものを集中して見続けていると、目が疲れてかすんできます。同じ姿勢でずっと座っていると腰や肩が痛くなりますし、長時間の運転は眠気を誘います。何か一つの作業を始めて最初の1時間までは精度99％を出せても、同じ人間が働く限り、どうしたって時間の経過とともに精度は下がります。

一方で、AIは人間ではありませんから、疲れを知りません。同じ作業を繰り返しても筋肉痛にならず、居眠りもしません。人間ではないので、極端な話、労働基準法で定めれらている休憩や労働時間の規定も適用外です。AI自身に学習させた範囲内のタスクであれば、何時間経ってもどんな天気の日でも、精度を保つことができます（もちろん、稼働に必要な電力やネットワークといった条件は存在します）。

ここに、人間とAIの違いがあり、この違いこそAIの価値として考えるべきではないでしょうか。

AIの価値を理解し、人間との共存を

前節までで述べた通り、時間の経過やその時々のコンディションによるミスが発生しないところに、AIの最大の価値があると考えられます。「MAXの精度が同じなら、その精度をより簡単に維持できるほうが効率的である」と捉えると、AI導入という選択肢も現実的なものとなる余地が十分にあります。

AIでもできる、むしろ人間よりAIのほうが得意な作業であれば、品質面でも人件費面でも、AIに任せる方が会社としてのメリットは大きいのではないでしょうか。何しろAIは疲れたりしませんし、文句も言いません。

製造業におけるAI技術の導入例

現在、AI技術を活用している製造業の現場において最も多いケースのひとつが、不良品の発見を目的に画像検査AIを用いる事例です。ライン上を流れてくる製品をカメラで撮影し、その画像をもとにAIが不良品を検知する仕組みで、品質の向上や検査のための労働力を削減することを目指して活用されています。

ここで、初っ端から「検査をすべてAIが担っている」や「人間の検査員が０になった」といった状態を目指しているわけではない、という点が重要です。AIがすべて代替したうえで100％完璧な仕事をするのではなく、 ”従来のやり方では５必要だった労働力を２まで減らすことができる”　”精度99.9％を出すのに１０必要だったパワーが５で済む” ことをひとまずの目標として導入しているケースがほとんどです。

AIに完璧や100％を求めるのではなく、100％に近いところまでをいかに効率的に達成し、残りの数％をどうカバーしていくかを考える。これが、現在のAI技術の最も効果的な活用方法であると考えられます。

また、AIの精度を評価する指標にもいくつかの種類があります。どの観点で100％に近い数字を達成できていると判断するのか、その定義づけも重要です。
参考：https://techsword.co.jp/column/how-to-evaluate-ai

AIの怖さはどこにある？

正しい条件をそろえて適切なAIを開発することができれば、AIは人間と同じレベルの精度を、人間以上に安定して長く保つことが可能です。

この先、労働人口が減っていくことが見込まれる中では、限られた人材を、いかにより付加価値の高い仕事に充てていくかが、企業戦略の鍵となるのは間違いありません。その戦略の一つとしてAIをうまく利用するべきだといえます。

そして、どんなに精度が高く信頼のおけるAIを導入したとしても、AIが出した結果をどう捉えるかという、最終的な判断を下すのは人間であるべきです。

AI導入において恐れるべきは、AIそのものやAIが犯す間違いではなく、AIのミスやエラーが改善されず、継続してしまうことです。このリスクをどう管理するかが、AI活用の成否を分ける重要なポイントとなります。

たとえば、特定の角度や光の条件のときに、画像検査AIが不具合を見逃してしまうという事象が起きたとします。このような場合、そのエラーに早い段階で気づき、改善のためのフィードバックをAIに与えない限り、同じ状況が再び発生した時にミスが繰り返されてしまいます。AIは追加学習によって性能を向上させることができますが、それには適切なデータや人間の介入が必要です。

信頼性と正確性のあるAI開発のために

精度が高く信頼できるAIを開発するためには、いわゆるITベンダーと呼ばれる専門の会社と協力しながら進めるのが望ましいです。それは、前節で述べた「正しい条件をそろえて適切なAIを開発することができれば」という部分こそが一番難しく、AI導入を検討している企業の多くが頭を悩ませるポイントであるからです。

画像検査AIの開発であれば、「適切な量と質の画像データを収集し、アノテーションなどの作業を通してAIに学習させ、検査対象を撮影するためのカメラ等を設置したうえで現場にAIを実装する」と、簡単にまとめてもこれだけの段階を踏む必要があります。

そして、AIの性能を大きく左右するのは、与えられるデータです。
たとえば、与えられるデータが不十分である場合や、ノイズが多いデータが含まれていた場合、AIは誤った学習を行い、十分な精度を出すことができません。AIは人間のように、与えられた情報の文脈や背景を自ら推測することはまだできないため、質が良く偏りのないデータを用意することが必須です。

加えて、AIは一度開発して終わりではなく、現場で稼働しながら精度を向上させていく技術です。運用中に発生したAIの間違いやミスを適切にフィードバックすることで、さらに精度を高めることができます。

これらのプロセスには技術的な理解やノウハウが必要不可欠であるため、社内の人材だけで進めていくのは難しい場合が多いです。精度の高いAIを開発し、その現場に適した形で運用していくためには、AI開発やデータ分析の専門知識を持ったITベンダーとの協力をおすすめします。

AIを選択肢のひとつに

AIは決して「完璧」ではないですが、「便利」であることに間違いはありません。なんとなく敬遠するのではなく、その特徴を正しく理解し、生産性と品質の向上を実現する手段の一つとして活用する方法を一度検討してみましょう。そして、AI開発や導入にあたっての不安や困りごとは、ぜひITベンダーに相談してください。

ノーコードAI 開発ツール「TechSword Vision」

TechSword Visionは誰でも簡単にノーコードで画像認識AIを開発し、現場のエッジデバイスに簡単なマウス操作でインストールが可能なノーコードAIプラットフォームです。

導入にあたっては、画像の撮影や収集、カメラの選定、システム導入後の運用支援やメンテナンスにいたるまで幅広いサポートをおこなっております。

AIエンジニアの稼働が必要ないため初期コストも小さく、新たにAIによる画像検査の導入を検討している場合に特におすすめです。

ご興味がある場合は、ぜひ詳細なサービス説明資料をご請求ください。

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また、具体的な導入事例や導入後の流れについても、ご希望に応じて説明させて頂きます。ぜひお気軽にお問い合わせください。