身近な存在になりつつある人工知能（AI）ですが、その定義や仕組みについて知らない方も多いですよね。

なかには人工知能を取り入れたり、自分で開発したいと考えていたりする方もいるでしょう。そのような方のために、今回は人工知能の基礎知識や今後の展望などを分かりやすく解説します。

人工知能についてイメージしやすいように、活用事例を4つご紹介しますので、ぜひご一読ください。

人工知能（AI）とは何か？わかりやすく解説

まずは、人工知能（AI）に関する3つの基礎知識を順番に解説していきます。

人工知能（AI）の定義

人間は日々、外界から受け取った多くの情報を脳内で処理し、判断や推測を行っています。このような人間の知能をコンピュータによって再現する技術が、人工知能（AI：Artificial Intelligence）と呼ばれるものです。

ただし現時点では、人工知能について厳密な定義が存在するわけではありません。

というのも、研究者や研究機関によって解釈や認識に多少のずれがあり、定義が統一されていないからです。

人工知能と言えば「ドラえもん」のように、何でも自ら考えられるロボットをイメージする方も多いですよね。これは「汎用型AI」と呼ばれるものですが、実際のところは世界で実用化された例がまだありません。

よって、一般的に「人工知能」と言う場合のほとんどは、顔認証といった特定処理のみを行える「特化型AI」を指します。

以下の記事では人工知能のメリット・デメリットについて解説していますので、併せて参考にしてください。

AIが与えるメリットとデメリット9つと、AI活用の具体例3例

更新日：2023年3月21日

人工知能（AI）が動く仕組み

人工知能はコンピュータ技術なので、基本的にプログラム（コンピュータへの命令）によって動いています。人工知能に組み込まれたプログラムが大量のデータを処理し、あたかも人間が判断や推測を行っているかのように動くのです。

人工知能には画像認識やチャットボットといった多くの種類があり、データを人工知能に与える手段もさまざまです。

たとえば「自動運転車」の場合、車両に搭載されたセンサーで前方車などの情報を取得し、データに変換して人工知能に処理させています。

人工知能の仕組みついて、以下の記事で簡単な人工知能を作る方法を紹介していますので、読んでみると良いでしょう。

初心者でも作れる！対話型AIの作り方とAIの仕組み！

更新日：2023年3月21日

人工知能（AI）の歴史

人工知能という言葉が初めて使われたのは、1956年に科学者が集まって開催された「ダートマス会議」というワークショップです。

ダートマス大学教授のジョン・マッカーシー氏が「人工知能」という言葉を使ったことで、科学者中に人工知能が広まりました。

その後さまざまな科学者によって人工知能は研究され、これまでに3度の「ブーム」を迎えています。

たとえば1960年代の「第1次ブーム」では、パズルのような決まったルールが存在する問題を簡単に解決する人工知能が次々と考案されています。

しかし現実社会の複雑な課題を解決することの難しさが浮き彫りとなり、失望感からブームは下火に。

1980年代の「第2次ブーム」では、コンピュータに専門知識を与える「エキスパートシステム」の登場によって、より複雑な課題解決が可能となったのです。

ところが、人工知能に与える大量の情報を人間が収集しなければならない大変さなどから、再びブームは収束へ。

そして現在は、2000年代以降から加速している「第3次ブーム」の真っ只中です。

次章で解説する「機械学習」と「深層学習（ディープラーニング）」を中心として、このブームは今後も続くと予測されます。

人工知能（AI）と機械学習や深層学習の違いとは？

人工知能と関連した言葉に「機械学習」「深層学習(ディープラーニング)」があります。

人工知能を実現する方法の1つが機械学習、その機械学習を実現する方法の1つが深層学習です。

機械学習は、過去のデータ、いわゆる「経験」をもとにコンピュータが学習することで、判断や推測の精度を自ら向上させていくアルゴリズムです。機械学習は人工知能の中でも特に注目されている分野で、ビジネスでの活用シーンが増えています。

しかし機械学習だと、コンピュータに「特徴量」と呼ばれる学習のヒントを人間が与える必要があり、事前準備が大変でした。

そこで、この課題の解決策として登場したのが深層学習です。

深層学習は、脳の働きをモデル化した何層もの「ニューラルネットワーク」によりデータ処理することで、特徴量を自ら検出できます。機械学習の効率・精度を飛躍的に高める革新的な手法として、深層学習は近年の人工知能ブームの中心的存在となっています。

なお、機械学習モデルを開発する際には、プログラミング言語Pythonがよく使われます。

機械学習と深層学習、Pythonについてさらに詳しく知りたい方には、以下の記事もおすすめです。

人工知能（AI）の需要と将来性とは？

続いては、人工知能の需要と将来性について、データをもとに解説していきます。

人工知能の需要

求人検索エンジンの求人ボックスで「人工知能」と検索すると、2022年7月現在およそ10,000件もの求人がヒットします。その大半は、人工知能を開発するエンジニアを募集している求人です。

つまりそれだけ、人工知能を取り入れたいと考える企業が増加しているといえます。多くの大企業が導入していることで人工知能は注目を集め、今後さらに需要は高まるでしょう。

求人の例を2つご紹介します。

上記は、医療を技術革新するための人工知能を研究開発するエンジニアを募集している求人です。機械学習や自然言語処理という分野の専門的なスキルが求められ、600～1,000万円という高額な年収が提示されています。

こちらは将棋ゲームなどに人工知能を活用するためのエンジニアを募集している求人です。年収には幅がありますが、キャリアアップすれば1,200万円という超高収入も狙えます。

人工知能の将来性

市場調査会社大手のITR社が実施した調査によると、人工知能の主要8市場における2019年時点の売り上げ合計は約384億円。

人工知能の市場規模は2018年から右肩上がりで拡大しており、今後も成長が予測されています。人工知能を活用して業績アップを図る企業は増えており、今後も成長が期待できる将来性の高い分野といえるでしょう。

具体的な人工知能の活用事例は、次章でご紹介します。

人工知能（AI）でできることと活用事例4選

人工知能を使ってできることはさまざまですが、以下の4つが代表的です。

活用事例とともに、ひとつずつご紹介します。

なお、人工知能を使ってできることや活用事例は以下の記事でも紹介していますので、併せてご覧ください。

AI（人工知能）ができることを一覧で紹介！活用事例や今後の需要、最新ニュース

更新日：2023年3月21日

物体認識：Roomba（ルンバ）

物体認識とは、周囲に存在する物体を人工知能によって認識する技術です。

物体認識を活用した最も分かりやすい事例と言えば、iRobot社が提供しているロボット掃除機の「Roomba（ルンバ）」でしょう。Roombaには、光学センサーから受け取ったデータをもとに家具の位置や間取りを把握する人工知能が搭載されています。

家具に接触することなく効率的に掃除するRoombaは、人の労力を削減し、掃除の常識を大きく変えました。

画像認識：顔認証ゲート

画像認識とは、人工知能によって画像データから特定のパターンを検出し、認識する技術です。

画像認識を活用した有名な事例としては、Panasonic社が提供している「顔認証ゲート」が挙げられます。顔認証ゲートは日本各地の空港で導入されており、カメラで撮影した顔画像とICパスポート内に記録された顔画像データを照合して顔認証を行います。

顔認証ゲートによって、出入国審査で生じる審査官の負担が大幅に削減されただけでなく、スムーズな出入国審査が可能となりました。

音声認識：Siri

音声認識は、人工知能によって音声データから声の特徴や言葉の内容を認識する技術です。

「Hey Siri」でおなじみの、Apple社製品に搭載された「Siri」にも音声認識の技術が使われています。音声データの波形を手掛かりに発せられた言葉を特定し、テキストデータに変換することで指令内容を判断する、というのがSiriの仕組みです。

Siriによって手を使った細かいスマートフォン操作が減るので、便利さを実感しているiPhoneユーザーも多いですよね。

チャットボット：ローソンクルーあきこちゃん

チャットボットとは、人間の質問や依頼に対して人工知能が受け答えして、コミュニケーションを取る技術です。

チャットボットの代表的なものとしては、「ローソンクルーあきこちゃん」が挙げられます。ローソンクルーあきこちゃんには深層学習が用いられており、ユーザーからの多種多様な問いかけに対する自然な回答パターンを人工知能が蓄積しています。

LINEで気軽に会話や情報収集できる魅力があり、今や1日あたり約10万人ものユーザーが利用する人気チャットボットとなりました。

人工知能（AI）の発展によって世界はどう変わる？

前述のとおり人工知能はとても将来性が高い分野で、今後も発展が期待されます。その一方で、人間の仕事への影響も少なくありません。

続いて、人工知能の発展が世界に与える影響について解説します。

労働人口の49％が人工知能（AI）に仕事を奪われるかも…

人工知能が広まって便利な世の中になれば、当然ながら人の手で行う必要がなくなる仕事も。

シンクタンク大手の野村総合研究所と英オックスフォード大学の共同研究によると、近い将来約49％の仕事が人工知能で代替可能になると予測されています。

国内601種類の職業*2について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算しました。
この結果、10～20年後に、日本の労働人口の約49％が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られています。

引用元：野村総合研究所

つまり、日本にいる約半数のビジネスパーソンが、人工知能に仕事を奪われるかもしれないということです。

人工知能（AI）に奪われにくい仕事の特徴とは？

まずは、人工知能に奪われやすい仕事の例をざっと挙げてみましょう。

【代替可能性の高い職種】
一般・経理事務員、受付係、クリーニング取次店員、建設作業員、自動車組立工、自動車塗装工、スーパー店員、タクシー運転者、宅配便配達員、電車運転士、路線バス運転者、通関士

引用元：All About 『AI（人工知能）に奪われる仕事、危険な職種は…？』

一方、以下のような仕事は人工知能に奪われにくいといえます。

【代替可能性が低い職種】
アートディレクター、インテリアコーディネーター、フラワーデザイナー、メイクアップアーティスト、映画監督、クラシック演奏家、ゲームクリエーター、テレビタレント、はり師・きゅう師、美容師、保育士、マンガ家、ミュージシャン、経営コンサルタント、産業カウンセラー、中小企業診断士

引用元：All About 『AI（人工知能）に奪われる仕事、危険な職種は…？』

人工知能に奪われにくい仕事の特徴としては、以下の2点が挙げられます。

逆を言えば、「ルールにしたがってキッチリやる」「人とのつながりがそれほど重視されない」といった仕事は、人工知能に奪われやすいといえるでしょう。

仕事を奪われたくないなら「プログラマー」がおすすめ

人工知能に仕事を奪われにくい仕事として、「プログラマー」をおすすめします。

なぜなら、プログラマーは人工知能を作る唯一の職業であるためです。人工知能を作れるプログラマーになってしまえば、人工知能が発展しても仕事を奪われるどころか、仕事は増えるでしょう。

プログラマーはそもそも人工知能を発展させていく存在でもあり、これからの時代をリードしていきたい方にぴったりの仕事です。

以下の記事では、人工知能を開発するAIエンジニアが仕事を奪われない理由を、より詳しく解説していますので、参考にしてくださいね。

AIエンジニアとは？年収や将来性、必要なスキルも紹介

更新日：2023年5月4日

挫折なく人工知能（AI）の開発スキルを習得するなら

ここまで解説してきたように、人工知能を開発するプログラマーになるには、Pythonといったプログラミング言語やデータ分析のスキル習得が不可欠です。

ただ実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

独学でなく、プログラミングスクールにわざわざ入る理由とは？【インタビュー総集編】

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「Pythonを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな...」とAI開発スキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績3万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

侍エンジニアのサポート体制

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアへの転職や副業での収入獲得に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

侍エンジニアのカリキュラム例

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なぜ侍エンジニアが挫折せずPythonや人工知能の開発スキルを習得できるのか気になる方はぜひ公式サイトをご覧ください。

公式サイトで詳細を見る

まとめ

今回は、人工知能に関する以下5点について解説しました。

人工知能はこれからも発展していくことが予想され、人工知能を開発するAIエンジニアの需要もさらに高まっていくでしょう。

新規性が高い分野で高収入も期待できるので、人工知能の開発に興味がある方はAIエンジニアを目指してみるのがおすすめです。

「侍エンジニアブログ」では人工知能に限らずゲーム開発やWeb開発など、様々な分野のエンジニアを目指す方に役立つ記事を沢山お届けしています。ほかにも気になる記事があれば、読んでみることをおすすめします。