人工無能とは。人工知能との違いや活用方法を解説！

「人工知能（AI）」が急速に進化し、ChatGPTをはじめ、さまざまな分野で使われるようになっていますが、同時に、高度な学習や推論の能力を持たせずシンプルな機能に特化した「人工無能」も注目されています。

今回は、こうした人工無能の基本や特徴、利用シーンや人工有能との違いについて解説します。

人工知能より身近で導入しやすい人工無能の活用を是非、検討してみてください。

人工無能とは

まず、人工無能とはどのようなものなのでしょうか。

皆さんにもなかなか聞きなれない言葉でもあるのではないでしょうか。

人工無能は、簡単に説明すると「会話形式で質問・疑問に自動的に回答する“チャットボット”の一種」です。

人工知能とは違い、人工無能では事前に定義された内容しか解答することができません。

歴史的には、人工知能の開発の初期段階でエキスパートシステムとかルールベースの解答や判断を行うシステムが考案されていましたが、人工無能はこうしたシステムが原型となって誕生してきたものです。

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人工無能の特徴

次に人工無能の特徴について解説します。

人工無能は、高度な学習機能や推論機能を持たず、以下のような特徴を持っています。

• • 複雑なアルゴリズムを持たず、簡単な設計と実装が可能
  • 事前に定義されたルールやパターンに基づいて動作する
  • 学習能力や変化への適応の機能は持たない
  • 単純な応答や定型業務には対応できるが、高度なものは不可能
  • 開発コストやリソース消費が低い
  • 複雑なシステムではないので、信頼性や安定性が高い

これらの特徴から、人工無能は複雑ではなくシンプルさが有利な点となり、多くの分野で利用されています。

では、実際の利用場面については、次の章で見ていきましょう。

人工無能の活用例

人工知能がいろいろな場面で使われるということは、皆さんもご存じの通りです。

では、人工無能は実際にどのようなケースで使われているのでしょうか。

ここでは、日常生活やビジネスなど具体的な場面での活用の例を見ていくことにします。

日常生活での利用

私たちの日常生活の中でも人工無能は使われます。

たとえば、以下のような使い道が考えられます。

• • スケジュール管理やユーザーに対するリマインダー
  • ユーザー個人へのパーソナルアシスタント
  • 照明やエアコンのオンオフなど、スマートホームの制御
  • ルンバの活用など簡単な家事の自動化
  • スマートウォッチやフィットネストラッカーなどのような健康管理への活用
  • メッセージの送信や翻訳などコミュニケーションのサポート

このように、人工無能によって私たちの生活はより便利で効率的なものとなっています。

ビジネスでの利用

今度はビジネスでの活用について見ていきましょう。

人工無能は、どんな場面で使えるのでしょうか。

• • 24時間活用できるカスタマーサポート
  • 定期的な報告書の作成やデータ処理などの定型業務の自動化
  • Webサイトの訪問履歴などを活用したマーケティング支援
  • 採用プロセスなど人材管理での活用
  • 会議録の作成やスケジュール調整などのサポート

このようにビジネスの現場でもさまざまなケースで人工無能が使われることが想定されます。

教育分野での利用

人工無能は、教育分野での活用も行われています。

たとえば、以下のようなものです。

• • 生徒の質問に迅速に答える学習支援チャットボットの活用
  • 課題やテストの自動採点での活用による教師の負担軽減
  • 個々の生徒の学習履歴や進捗などに合わせたパーソナライズド学習の実現
  • ゲーム要素を取り入れた学習支援ツールによるモチベーションの向上
  • 学習レポートの自動的な作成と教師や親への報告と、それによる教師の個々の生徒へのサポート

教育分野で、こうした人工無能の活用を行うことで、生徒の学習成果の向上と教師の負担軽減に貢献するものとなっています。

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人工無能と人工知能

人工無能と人工知能は何が違うのか。

この章では、これら両者の違いについて改めて解説します。

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定義の違い

＜人工無能＞
事前にプログラムされたルールやデータベースなどをもとに動作し、複雑なことはせず、チャットボットや提携業務に使われる。

＜人工知能＞
機械学習やディープラーニングなどを活用して、経験から学び、未知の問題についても対応する。
機械学習やディープラーニングなどを活用する。

強みと弱み

大きな違いのある両者は強みや弱みも違います。

人工無能

強み

• 開発や実装が比較的簡単なためコストが抑えられる
• シンプルで事前に定義されたルールで返答するので迅速

弱み

• • 学習能力がないため、あらたな問題や複雑な課題は対応できない
  • 汎用性が低く、特定のケースにしか対応できない

人工知能

強み

• • 複雑で未知の問題の対応可能な学習能力を持つ
  • 多くの分野で活用できる柔軟性がある

弱み

• • 開発やトレーニングに時間とコストがかかる
  • プライバシーなど倫理的な課題がある

このように人工無能と人工知能にはさまざまな違いがあり、目的に合わせて適切に選択する必要があります。

人工無能の抱える課題とは

人工無能は、手軽に導入ができて多くの場面で活用できるメリットがあります。

しかしながら、人工無能は良い点ばかりではなく逆に課題になるような点も抱えています。

実際にはどのような課題があるのでしょうか。それらについて下記に挙げてみました。

＜学習能力の欠如＞
機械学習などの機能がなく、事前にプログラムされたルールやデータに基づいて動作するので、未知の問題や新たな事象に対して柔軟に対応することができない。

＜応用範囲が限られること＞
カスタマーサポートで使われるチャットボットが簡単な質問は対応できても、難しく複雑な質問は回答できないなど、応用範囲が限られる。

＜人間がサポートする必要がある＞
エラーの発生や予期しない状況など人の手によるサポートを必要とするケースがあり、完全な自動化はまだ難しい。

＜正確性と信頼性の課題＞
あらかじめ決められたルールで処理するため、誤ったルール等があればそのまま結果に反映される。

＜倫理的及びプライバシーにおける課題＞
大量の情報を処理することが多いが、個人情報やプライバシーの保護に関連する情報をどのように扱い、対策を行うかが課題となる。

＜精度など技術的な課題＞
たとえば文章を理解して解答するケースなどでは、正しい意味を把握して回答することはまだまだ難しいなど、技術的な課題がある。

このように、人工無能は日常生活やビジネスなど多くのシーンで良い効果を発揮していますが、まだまだ課題もあることを認識しておきましょう。

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人工無能の将来はどうなる？

人工知能の利用の拡大と同じように採用が広がっている人工無能。

人工無能は今後どのようになっていくのでしょうか。

＜対話システムのさらなる高度化＞
自然言語処理技術の進化ともに、ユーザーとのより自然なコミュニケーションや、複雑な質問にも答えられるようになると考えられる。
それとともにカスタマーサポート、教育、医療などより多くの分野で活用される。

＜IoTとの連携強化＞
人工無能を搭載した家電がさらに拡大し、日常生活で使われるようになる。
ユーザーの行動パターンをもとに照明やエアコンを調整することも考えられる。

＜パーソナライズされたサービスの提供＞
ユーザー個人の購買履歴や嗜好などに基づいて商品やサービスを勧めるようなパーソナライズされたサービスを提供する仕組みの進化。

＜簡単なプログラミングの作成＞
プログラミングの知識がなくても人工無能によって簡単なものを作成できるようになり、中小企業などでも活用が進む。

また、課題とされていたプライバシーなどの面も、今後は法制度の整備やAIの誤作動などの対策が進むことで安心して利用できるようになることでしょう。

このように、人工無能は今後さらに研究やイノベーションが続けられ、私たちの日常生活をはじめとする多くの分野や活用が進むことでしょう。

まとめ

「人工無能」は、人工知能とよく似た名前ですが、人工知能のように高度な機械学習の機能や推論するような能力は持たずシンプルに使える仕組みです。

この機能は、ホームページでのチャットボットなど簡単な機能を持ち、日常生活やビジネスなどでも幅広く活用が始まっています。

今回は、こうした人工無能の基本や特徴、利用シーンや人工知能との違いなどについて解説をしてきました。

さまざまな便利な機能を持つ人工無能にもセキュリティやプライバシーなど課題もあります。

こうしたことも踏まえても、将来にわたって人工無能の活躍の舞台が拡大していくことが予測されます。

将来的に、人工知能と同じように社会にポジティブな影響をたくさん与えていくとともに、新たな社会を作り出していくことでしょう。

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