人工知能は瞬く間にこの 10 年を代表するテクノロジーとなりつつあり、農業、医療、教育、交通、さらにはエンターテインメントなど、多様な分野に革命をもたらしています。そのため、AI は大きな関心を呼ぶテーマとなり、一般の人々の想像力を刺激し、業界リーダーの注目を集めています。しかし、AI と言えば OpenAI の ChatGPT や Midjourney の画像生成などの生成 AI のようなツールを思い浮かべる人が多い一方、概念としての AI はずっと幅が広く、機械が人間の知性を模倣することを可能にするあらゆるテクノロジーを網羅しています。
この拡大するテクノロジーの分野では、機械学習 (ML) が重要なサブセットになっています。 AI と ML という用語はよく同じ意味で使用されますが、ML は AI 内の独特のアプローチを指し、データから学習することに焦点を絞っています。
まず、AI は包括的な用語である点を認識しておくことが重要です。AI は幅広い概念を指し、そこには機械が人間の知性のさまざまな側面 (意思決定、問題解決、学習、知覚など) を模倣できるようにすることを目的として存在する、あらゆる理論、テクノロジー、手法が包含されています。AI システムは、大量のデータ、計算能力、高度なアルゴリズムを活用することで、人間の介入を最小限に抑えつつ、パターンを特定したり、情報に基づいた意思決定を行ったりできます。
最新の AI は、手作業でコーディングされたデシジョンツリーや遺伝的アルゴリズムなどのルールベースの従来型システムから、データから継続的に学習する高度な機械学習モデルまで、さまざまなアプローチを網羅しています。最新の AI アプリケーションの多くはデータ主導型の学習に重点を置いていますが、すべての AI がそれを必要とするわけではありません。スケジューリングや価格設定のためのオペレーションズリサーチアルゴリズムなどのアプローチは、機械学習に依存していなくても AI と見なされる場合があります。
現代の AI の主な特徴は、多くの場合、機械学習テクノロジーの特質である学習し適応する能力にあります。
「人工知能」が包括的な用語であることを考えると、機械学習が AI の定義に含まれていても意外ではありません。実際は、ML は AI のサブセットであり、データから学習しデータに基づいて予測を行うことができるアルゴリズムの開発に特化したサポートテクノロジーです。従来のルールベースのシステムとは異なり、ML アルゴリズムは大規模なデータセットのパターンを特定し、時間の経過とともに (理想的には人間による修正なしで) パフォーマンスが向上します。この機能により、機械はより多くのデータを処理するにつれて、知性と自律性が高まります。
ML モデルは履歴データを使用することで正確な予測を行い、実用的なインサイトを提供し、さまざまな業界で効率性を高めイノベーションを推進できます。
人工知能と機械学習は、インテリジェントテクノロジーの異なる側面を指す別の用語ですが、複数の重要な特徴を共有しています。最も重要な類似点には次のようなものがあります。
- いずれもデータに依存している
AI システムと ML システムはいずれも、効果的に機能するには大量のデータが必要で、そのデータを使用して複雑な出力を生成したり情報に基づいた意思決定を行ったりします。 - いずれもコンピューターサイエンスの分野における領域である
AI と ML はコンピューターサイエンスの一分野で、複雑な方法でデータを分析し解釈できるシステムを構築することに特化しています。 - いずれも人間と似た問題解決法を用いる
AI と ML は、意思決定、パターン認識、経験からの学習など、通常は人間の知性を必要とするタスクに対処できるように設計されています。 - いずれも基本的にあらゆる業界にアプリケーションがある
AI と ML のテクノロジーは、医療、ファイナンス、農業、エンターテインメントなど、さまざまな分野で使用されてイノベーションを推進し効率性を高めています。
AI と ML には多くの共通点があるため、単一の概念としてまとめられることが多いのも不思議ではありません。ただし、AI と ML は密接に関連してはいても、両者を区別するいくつかの特筆すべき違いがあります。
- 主な目的が異なる
AI は、意思決定や問題解決など、人間の知性が必要なタスクを実行するシステムを構築することを目的としています。ML は、インテリジェントなシステムがデータから学習して予測や意思決定を行えるようにするためのアルゴリズムの開発に特化することで、AI をサポートします。 - 担当する範囲が異なる
AI は、人間のような知性と行動を模倣できるシステムを構築することを目的とし、そのゴールを達成するあらゆるアプローチを包含しています。 ML は、データから学習し改善するアルゴリズムの開発に特化しています。AI アプリケーションの中には、自然言語処理、AI 自動化、予測分析など、ML 技術を使用して構築できるものがありますが、それらは必要なソリューションに応じて、ML 以外のアプローチを使用して実装することもできます。 - 採用している手法が異なる
AI はルールベースのシステム、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークなどの多様な手法を使用して、さまざまな角度から人間の知性のシミュレーションにアプローチします。ML には常にデータが伴います。ML の手法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分類され、そのすべてに、利用可能なデータに基づいてモデルをトレーニングする方法の微妙な違いがあります。 - 実装される方法が異なる
AI にはさまざまなテクノロジーを統合する複雑なシステムが含まれることがあり、多くの場合、それらにアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を通じてアクセスします。AI ソリューションの開発と実装には何年もの研究と膨大なリソースが必要になることが多いため、ユーザーは一般的に構築済みのオプションを使用することを好みます。ML は問題に特化したエンジニアリングをあまり必要とせず、専用のソリューションをハードコーディングする必要性が減りますが、その代わりに、データに依存しているために高品質なデータセットを収集、準備、維持するうえで固有の複雑さが生じます。 - データ要件が異なる
ML システムは、本質的にデータに依存してモデルをトレーニングするためにその有効性がトレーニングデータの量と質に直接結び付いていますが、AI システムはデータの有無にかかわらず構築可能です。 AI アプローチの中には、ルールベースのシステムや遺伝的アルゴリズムのように、トレーニングデータを必要とせず、プログラムされたロジックと進化的計算法のみで機能できるものもあります。多くの場合、AI システムがデータを使用するのは中核のオペレーションに必須だからではなく、最適化や改良のためです。それに対し、ML では、パターンを学習し正確な予測を行うモデルの能力がトレーニングされるデータに完全に依存しているため、多様で包括的なデータセットが不可欠です。
前述のように、ML は広範な AI の領域内で重要なサブセットの役割を果たします。AI は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムの構築を目的として設計された幅広いテクノロジーと技術を包含しています。その一方 ML は、機械が学習し、データのパターンを特定して、新しいタスクごとに明確なプログラムをしなくても予測や判断を行えるようにするアルゴリズムを開発することに特化しています。つまり、機械学習は AI ツールが進化することを可能にします。
この関係の別の捉え方としては、AI はインテリジェントな行動を生み出すための包括的なフレームワークと目標を提供し、ML はデータ主導型の学習を通じてそれらの目標を達成するためのツールと方法を提供すると認識するというものがあります。たとえば、言語翻訳用に設計された AI システムは、ML のアルゴリズムを使用して、多言語テキストの大規模なデータセットから学習することで精度を向上させます。
大量のデータを処理して学習する ML の機能により、AI システムの適応力と機能性が強化されます。ニューラルネットワークやディープラーニングなどの技術は、それ自体が ML のサブセットで、AI がさらに複雑で繊細なタスクをより効率的かつ正確に遂行できるようにします。生成 AI (GenAI) は、AI における機械学習の比較的新しいアプリケーションで、生成 AI ツールがパターンを発見し、それを使用して画像、テキスト、動画などの形式で新しいコンテンツを生成できるようにするアルゴリズムを採用しています。
AI と ML は比較的最近登場したものですが、すでにその価値が実証されている強力なテクノロジーです。AI と ML を統合ソリューションに組み込むことで実現できる機能には次のようなものがあります。
- 予測分析
これにより、履歴データを分析して因果関係を発見することで、組織が傾向と行動を予測できます。 情報に基づいた意思決定をしたり、将来の成果を予測したりすることに役立ちます。 - 音声認識と自然言語理解
AI と ML システムは、音声言語を識別して処理したり、文字テキストや読み上げテキストを理解したりできます。 この機能は、仮想アシスタント、AI チャットボット、音声制御アプリケーションに不可欠です。 - 感情分析
AI と ML は、テキストデータを分析して、表現されている感情を判断し、好意的、否定的、中立に分類できます。 これは、顧客の意見を評価し、カスタマーサービスを改善するうえで有益です。
- 推奨エンジン
このシステムは、ユーザーデータを分析して、ユーザーが興味を持ちそうな製品やコンテンツを提案します。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、e コマースサイトやストリーミングサービスなどのプラットフォームでのエンゲージメントを高めます。 - 画像や動画の処理
AI と ML は、画像や動画の中の物体、顔、動作を認識して解釈することができます。 この機能は、セキュリティやコンテンツモデレーションなど、さまざまなアプリケーションで使用されています。
- 自動化
AI と ML は、定型的なタスクを自動化し、効率を高め、人間の生産性を向上させます。 これは、製造業などの業界に応用でき、生産プロセスや予測メンテナンスを最適化します。 - 不正行為の検出
これらのテクノロジーは、不正行為を示す可能性のある異常なパターンやアクティビティを特定するために使用されています。 これは、(とりわけ) ファイナンスや e コマースなどの業界で、不正行為から防御し、取引の安全を確保するために不可欠です。 - 強化されたデータ分析
AI と ML により、組織は貴重なインサイトをより効果的に抽出できます。 これは、基本的にすべての業界で戦略的な意思決定をサポートし、イノベーションを推進できる可能性を秘めています。
ビジネスにおける AI と ML のアプリケーションは膨大で、拡大し続けており、効率性、正確性、カスタマーエクスペリエンスを向上させることで業界を変革しています。今日の組織がビジネスにこれらのテクノロジーを活用している主な方法をいくつかご紹介します。
- 銀行業
AI と ML は、取引パターンを分析し、異常を特定することで、不正行為の検出を強化しています。 また、チャットボットを通じてカスタマーサービスを簡素化し、リスクアセスメントや信用度スコアリングを自動化しています。 - 小売業と e コマース
これらのテクノロジーは、推奨エンジンを通じてショッピング体験をパーソナライズすると同時に、インベントリ管理を最適化したり、仮想アシスタントを使用してカスタマーサービスを強化したりしています。 - 金融サービス
AI と ML は、市場動向の予測分析、自動取引システム、不正行為の正確な検出を可能にします。 - 医療
AI は、医療画像を分析したり、患者アウトカムを予測したり、パーソナライズされた治療計画を提供したりすることで、診断を支援します。 ML は、患者の記録の管理や、病気の発生の予測に役立ちます。 - 通信
AI と ML は、ネットワークの最適化、予測メンテナンス、カスタマーサービスの自動化を向上させ、全体的な運用効率を高めます。 - サプライチェーン管理
これらのテクノロジーは、ロジスティクスを最適化したり、需要を予測したり、インベントリを管理したり、コストを削減したりしながら納期も短縮します。
- 製造業
AI と ML は、品質管理、予測メンテナンス、生産スケジューリングを自動化し、生産性を最適化して、機器のダウンタイムを最小限に抑えます。
人工知能と機械学習は別の概念ですが、本質的には関連しています。これらのテクノロジーを組み合わせて使用すると、相互に補完しながら効率性、意思決定、カスタマーエクスペリエンス、その他さまざまなものを向上させるため、組織にとってのベネフィットが最大化します。
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