これからのビジネスに欠かせない!AI活用力

以前にこのコラムでも登場したAI。その技術を用いた製品やサービスは生活の中で欠かせないものとなりました。これからは業務の中でも積極的に活用する力が求められていきます。今回はAIのさまざまな分類や活用事例をご紹介します。日常的にAIを使いこなしていくことを目指して、まずは基本知識を整理していきましょう。

AIを分類する言葉

まずはAIの分類や特徴を捉えることで、どのように活用していくかをイメージしやすくしていきましょう。「〇〇系AI」「〇〇型AI」といった表現を多く耳にすると思います。このようにAIを表現する言葉があまりに多く、「AIって一体何なのかよくわからない」と感じる方もいるかもしれません。ここでは、基本の3つの分類をご紹介します。

タスクによる分類

AIがこなせるタスクや領域によって、「特化型AI」と「汎用型AI」にわかれます。現在実用化されている製品やサービスのほぼ全ては特化型AIで、画像・音声・言語・予測・対話・生成など、それぞれ特定の領域で能力を発揮します。その例としては、セルフレジや工場などで用いられている「見て認識するAI」である識別系AI、駅などの案内やECサイトのチャットボットなどで用いられている「人と対話するAI」である会話系AI、車の自動運転やお掃除ロボットなど「物体を動かすAI」である実行系AIなどが挙げられます。一方、汎用型AIは複数の広範なタスクについて思考や検討ができるものですが、研究段階にあり実用化にはいたっていません。

知能レベルによる分類

知能レベルによる分類では、「強いAI」と「弱いAI」にわけられます。強いAIは、人間と同等またはそれ以上の知能や認識能力を持つ人工知能を指し、自立的に問題を解決することができるとされていますが、現時点では存在していません。現在、私達が目にしている技術は、弱いAIに分類されるものです。これは人間の作業の一部分を代替できますが、機械的にタスクをこなすため、イレギュラーな事態が起きると対応が困難となります。

分析技術による分類

先にご紹介した通りAIはさまざまなものを分析できますが、その分析技術も多岐にわたって存在し、用途によって異なります。ここでは「機械学習」と「深層学習」について簡単にご紹介します。機械学習はシステムがデータから学習し、経験に基づいて自動的にパターンを識別して意思決定を行うことができる技術です。より多くのデータを蓄積していくことで性能が向上していきます。深層学習はこの機械学習の一部です。何段階もの複雑な処理工程を経るため、画像や音声などに対する高度な処理と分析を行うことができます。ChatGPTなどの生成系AIは、この深層学習の技術が用いられています。

AIを体感してみよう。テキストマイニングとは

AIを利用するシーンをもっと実践的にイメージしていきましょう。ここでは生成系AIと同様に利用頻度が高まっている「テキストマイニング」をご紹介します。テキストマイニングとは、私達が日常的に使っているような、自由な形式で記述された言語や文章を分析して定量化・可視化することができる技術のことです。どのようなことができるのか、実用例をご紹介します。インターネット上に無料で試せるテキストマイニングツールもありますので、ご興味を持たれた方はぜひ試してみてくださいね。

社内マニュアルのアップデートに

作業報告書や社外への営業報告書など蓄積されたテキストファイルをテキストマイニングで分析することで、営業スキルや人材教育のノウハウなど、個人の経験や感覚で得たスキルについて、誰でもわかるように言語化することが可能になります。業務の内容や進め方など特定の担当者しか把握していないという属人化を減らし、業務効率化や従業員の働き方の見直しにつながります。

ユーザーレビューやSNSを分析した商品開発が可能に

企業間の競争が激しい現代では、情報を活用したマーケティングが求められています。ユーザーレビューやSNS投稿などの大量のテキストデータは顧客ニーズを探る上で貴重な情報です。テキストマイニングを使って、製品やサービスについての評価・改善点・使用しているシーンや、ユーザーの年齢や性別などを定量化したり、それらを関連付けたりすることで、商品開発に活かすことができます。

AI活用力を身につけるために

いかがでしたでしょうか。AIのさまざまな分類や具体的な活用法を知ることで、皆さまの業務の中でAIを活用していくヒントとなれば幸いです。「もっとAIについて知識を深めたい」「AIを使った業務を体感してみたい」と思われた方は、<資格とキャリアのスクールnoa>を運営する株式会社ワークアカデミーのキャリア支援ブランド<noa+(ノアプラス)>が提供するオンデマンド講座「AIリテラシー・AI入門」がオススメです。
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