AIは私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしつつあります。シンギュラリティ、RPA、機械学習など、AIに関連する用語は日々増え続けています。これらの技術は一体どのようなものなのでしょうか。
また、ビジネスにおいてどのように活用できるのでしょうか。
本記事では、2024年最新の知っておくべきAI用語を12個厳選し、それぞれの概要と顧客体験への影響、ビジネスでの活用方法について解説します。AIについての理解を深め、ビジネスに効果的に取り入れるためのヒントが満載です。
最後までお読みいただくことで、AIをビジネスの成長に役立てるための知見が得られるでしょう。
AIって何だろう？
人工知能、つまりAIとは、人間のように賢く振る舞うことができるコンピュータシステムのことを指します。AIは人間の知的活動を再現し、自ら課題を解決できるようプログラミングされたコンピュータだと言えるでしょう。
ジョン・マッカーシー教授は、AIについて「知性を備えた機械やコンピュータプログラムを作り出すための科学と技術」と説明しています。AIについての明快な定義づけはまだありませんが、AIの技術はすでに多岐にわたる分野で役立てられているのです。
知っておきたい最新のAI用語12選
AIに関連した用語は非常に数多く存在し、AI技術そのものが発展途上にあるため、新たな関連用語が日々生まれ続けています。これらのAIにまつわる用語は、今後ますます日常生活やビジネスの現場で目にする機会が増えていくことでしょう。
AI用語が増加の一途をたどる中、AIに関する知識もより複雑になりつつあります。ここでは、2024年最新の押さえておきたいAI用語を12個厳選してご紹介します。
1. シンギュラリティとは何か
シンギュラリティとは、人工知能の能力が人間を超越する瞬間のことを言います。レイ・カーツワイル博士が、シンギュラリティの到来を2045年と予測したことから、「2045年問題」という呼び名でも知られています。
シンギュラリティ以降、AIは自らを上回る性能を持つAIを生み出し、そのAIがさらに優秀なAIを開発するという果てしない進化が起こるとされています。このようなAIの急激な自律進化が、制御不能な事態を招くのではないかと危惧されているのです。
2. RPAって何だろう
RPAとは、人間が従来行ってきた定型的な作業をコンピュータで自動化しようという取り組みのことを指します。事務作業や財務処理など、すでに多くの分野でRPAが人間の仕事を肩代わりしています。
RPAにAI技術を組み込むことで、自動化の精度はさらに向上しつつあります。今後は人間にしかできないと思われていた領域でも、RPAによる自動化が進んでいくことが予想されます。RPAを活用することで、人間の労働時間を大幅に短縮できる可能性を秘めているのです。
3. データマイニングとは
データマイニングとは、直訳すると「データの採掘」を意味します。インターネットの発達に伴い、収集できるデータ量は飛躍的に増大しました。
膨大なデータの中から、有用な情報のみを見出したり、必要とされる情報だけを抽出したりすることが求められるようになったのです。
データマイニング技術を用いることで、大量のデータの中から質の高い適切なデータを効率的に選別することができます。
4. アノテーションってどんなもの？
アノテーションとは、データに対して言葉で意味づけを行うことを指します。タグ付けという言葉で表現されることもあります。
具体例を挙げると、人物の顔画像に対して「目・鼻・口」などのパーツの位置を示したり、ユーザーレビューに対して「ポジティブな評価かネガティブな評価か」のラベルを付与したりすることがアノテーションに当たります。
データにアノテーションを施すことで、データからより正確に情報を読み取ることが可能となるのです。アノテーションはAIモデルの学習精度を高めるために欠かせない作業だと言えるでしょう。
5. 機械学習ってどういうこと？
機械学習とは、明示的なプログラミングを行わずにコンピュータが新しいことを学習する手法のことです。例えば、子供に動物の見分け方を教える際、様々な動物の写真を見せてフィードバックを与えます。
多くの事例を観察しフィードバックを得ることで、子供は独自の特徴に基づいて動物を分類する方法を身につけていきます。機械学習モデルも同様に、ラベル付きのデータから学習を重ね、精度の高い予測や意思決定を行えるようになります。
機械学習モデルは学習で得た知識を一般化し、未知の事例にも応用できるようになるのです。
- 顧客にとっての意義：
企業が顧客の価値観やニーズをより深く理解できるようになり、既存の製品やサービスの改善や、顧客のニーズにマッチした新商品の開発につなげられます。 - 社内チームにとっての意義：
機械学習を活用することで、顧客の行動予測やマーケティングコンテンツのパーソナライズ、定型業務の自動化などを実現できます。
6. 強化学習とは何か
強化学習は機械学習の一種であり、AIモデルが試行錯誤を重ねることで最適な結果を導き出すように学習させる手法です。AIモデルはプロンプトに対する出力に応じて、アルゴリズムから報酬や修正を受け取ります。AIのトレーニングは、ペットに新しい芸を仕込むことに似ていると言えるでしょう。
この例えでは、AIモデルがペット、アルゴリズムがペットトレーナー、そしてユーザーがペットの飼い主に相当します。強化学習において、AIはペットのように様々なアプローチを試みます。正解した場合はトレーナーから褒美や報酬が与えられ、的外れな行動には修正が入ります。時間の経過とともに、AIは報酬につながる行動とそうでない行動を識別し、タスクの遂行能力を向上させていきます。
その後、飼い主であるユーザーはより具体的なフィードバックを提供し、AIの反応をユーザーの環境やライフスタイルに適合するよう洗練させることができるのです。
- 顧客にとっての意義：
顧客は、特に人間からのフィードバックに基づいて継続的に改善・適応するAIシステムのメリットを享受できます。これにより、時間の経過とともにより関連性の高い正確なやり取りが保証されるのです。 - 社内チームにとっての意義：
チームは強化学習を活用してAIモデルのトレーニングをより効率的に行い、実際の使用状況に合わせたフィードバックに基づいて迅速に改善を図ることができます。
8. ディープラーニング（深層学習）って何？
ディープラーニングは、コンピュータがデータ内の複雑なパターンを見出すのに非常に優れたAIの先進的な形態です。ディープラーニングは、人間の脳の働きを模倣するために、層状のニューラルネットワークと呼ばれる仕組みを用います。
各層は（例えば動物の特徴のような）パターンを表しており、過去に学習したパターンに基づいて予測を行うことができます（例：認識された特徴から新しい動物を識別する）。これは画像認識、音声処理、自然言語理解などの分野で大きな威力を発揮します。
- 顧客にとっての意義：
ディープラーニングを活用したCRMは、積極的な関与の機会を生み出します。セキュリティ強化、効率的な顧客サービス、パーソナライズされた体験などが実現可能です。例えば、毎年フットボールシーズン前に新しいファングッズを購入している顧客がいるとします。ディープラーニングがCRMに連携していれば、シーズン開始の1ヶ月前にお気に入りのチームグッズの広告が表示され、マーケティングメールが届くことで、顧客の購買意欲を喚起し、試合当日には新しいファングッズを身につけて臨めるようになるのです。 - 社内チームにとっての意義：
CRMシステムにおいて、ディープラーニングは顧客の行動予測、顧客フィードバックの解釈、製品のパーソナライズされた推奨に活用できます。例えば、特定の顧客セグメントで販売が急激に伸びている場合、ディープラーニングを導入したCRMはそのパターンを認識し、マーケティング予算を増額してその顧客層により積極的にアプローチすることを提案できるのです。
9. 機械学習バイアスってどういうこと？
「ゴミを入れればゴミが出る」という言葉を耳にしたことがあるでしょう。機械学習バイアスは、そのAI版だと言えます。コンピュータにバイアスのかかったデータを与えると、バイアスのかかった判断を下してしまうのです。これは、データを提供する人間の意図的な選択、バイアスのあるデータの誤った取り込み、あるいは学習プロセスにおいてアルゴリズムが誤った前提に基づいてバイアスのある結果を出力することが原因で起こります。
例えば、ローン審査モデルが、特定の人口統計（性別や人種など）に対してローンを承認しやすい過去のデータで訓練された場合、そのバイアスを学習し続ける可能性があります。これはシステム自体の偏見ではなく、訓練データのバイアスに起因しているのです。このようなバイアスは、システムの精度と効果に大きな影響を与え、顧客間の公平性と信頼関係の構築を阻害します。
- 顧客にとっての意義：バイアス克服に積極的に取り組む企業と協働することで、より公平で公正な体験が得られ、信頼関係の構築につながります。
- 社内チームにとっての意義：全ての顧客が公平かつ正確に扱われるよう、バイアスをチェックし対処することが肝要です。機械学習バイアスを理解し、組織としての対策を把握することで、チームはプロセスに自信を持てるようになります。
10. 擬人化ってなに？
擬人化とは、AIシステムに人間の動機、感情、特性、行動を投影する傾向のことを指します。例えば、モデルや出力には感情を持つ能力がないにもかかわらず、その反応から「意地悪だ」と解釈したり、AIが人間の言葉遣いを巧みに模倣するため、AIに知覚能力があると潜在的に信じ込んでしまうような場合が該当します。
AIは親しみやすく感じられるかもしれませんが、いかに高度化しても感情や意識を持たないことを肝に銘じておくことが大切です。AIは優れたツールではありますが、人間ではないのです。
- 顧客にとっての意義：メリットとしては、人間的な特性を示すAIシステムに親近感や関与を覚え、より親密でパーソナライズされた体験につながる可能性があります。デメリットとしては、不適切で配慮に欠ける対応に腹を立てたり不快感を抱いたりする恐れがあります。
- 社内チームにとっての意義：チームはユーザーにAIシステムの機能と限界を理解してもらうため、ユーザーの期待をマネジメントし、この概念を常に意識しておく必要があります。
11. 人間参加型（HITL）ってどんなもの？
自分をマネージャー、AIを新入社員だと考えてみてください。非常に有能な新入社員がいたとしても、その成果物をチェックし、期待通りの出来栄えかどうか確認する必要がありますよね。これが「人間参加型」（HITL、ヒューマンインザループ）の意味するところなのです。訓練段階とテスト段階の両方で、またシステムが実際に運用されている間も、AIの出力を監視し、モデルに直接フィードバックを与えることが重要なのです。HITLは、AIと人間の知性を組み合わせることで、可能な限り最良の結果を導き出します。
- 顧客にとっての意義：顧客は、AIシステムが人間の監視の下で改善されていることを信頼でき、より正確で倫理的な出力が担保されます。
- 社内チームにとっての意義：チームは、組織の目標と価値観に沿うよう、AIモデルとその反応を能動的に形作り洗練させることができます。HITLを維持することで、AIシステムは組織のニーズにより適合するようになるのです。
12. 拡張知能ってどういうこと？
拡張知能とは、最良の結果を得るために人間とコンピュータが融合することを意味します。コンピュータは膨大なデータを処理し、複雑な計算を高速で実行することに長けています。
一方、人間はコンテキストを理解し、不完全なデータからでも関連性を見出し、直感に基づいて意思決定を下すことに秀でています。拡張知能はこれら2つのスキルセットを組み合わせるのです。
コンピュータが人間を置き換えたり、仕事を全て代行したりするわけではありません。
むしろ、非常に賢く組織化されたアシスタントを雇うようなものだと言えるでしょう。
- 顧客にとっての意義：
拡張知能により、コンピュータが数値データを処理し、その情報を基に人間がどのような行動を取るべきか判断できるようになります。これにより、顧客により良いサービス、マーケティング、製品推奨を提供できるのです。 - 社内チームにとっての意義：
拡張知能は、より優れた戦略的意思決定を支援することができます。例えば、CRMシステムは顧客データを分析し、営業やマーケティングチームに対して、見込み客にアプローチする最適なタイミングや、顧客が興味を持ちそうな製品を提案できるのです。
ジェネレーティブCRMって何だろう
CRMは、現在および将来の顧客関係を管理するために、全ての部門にとって信頼できる単一の情報源として顧客データを保持するテクノロジーです。
生成AIはCRMをさらに強力なものにします。
営業チーム向けに事前生成された個別化メール、画像のみから作成されたECサイトの商品説明、マーケティングキャンペーンのランディングページ、文脈に即した顧客サービスチケットへの返信などが実現可能になるのです。
- 顧客にとっての意義：
CRMは、マーケティングから営業、カスタマーサービスに至るまで、あらゆる接点で顧客に一貫した体験を提供します。顧客自身はCRMを直接目にすることはありませんが、ブランドとのやり取りを通してそのつながりを感じ取ることができるのです。 - 社内チームにとっての意義：
CRMは企業が顧客との関係を維持し、業務プロセスを効率化し、収益性を高めるのに役立ちます。チームは顧客や見込み客の連絡先情報を保存し、営業機会を特定し、サービス上の問題を記録し、マーケティングキャンペーンを管理できるようになります。例えば、商談や苦情など、顧客とのあらゆるやり取りの履歴を社内の関係者が活用できるよう一元管理できるのです。
まとめ
AIは日々進化を遂げ、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えつつあります。シンギュラリティ、RPA、データマイニング、アノテーション、機械学習、強化学習、ディープラーニングなど、AIに関連する用語は数多く存在します。
これらの技術は、顧客により良いサービスやパーソナライズされた体験を提供し、企業の業務効率化や意思決定の支援に役立ちます。一方で、機械学習バイアスや擬人化といった課題にも注意を払う必要があります。人間参加型のアプローチを取り入れ、AIと人間の知性を融合させることで、より良い結果を導き出すことができるでしょう。
AIの可能性を最大限に引き出しつつ、その限界を理解し、倫理的な活用を心がけることが求められています。AIの進歩とともに、私たちの社会はより豊かで効率的なものへと変革していくことでしょう。
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