身近なAI(人工知能)とは?日常生活で使われている例を解説

身近なAI(人工知能)とは?日常生活で使われている例を解説
みなさんは今、どのようなところで人工知能が活用されているのか、生活にどれだけ便利なものなのかご存じでしょうか?

『人工知能』や『AI(エーアイ)』という言葉をよく耳にするようになりましたが、きちんと理解できていない!という方は意外と多いのではないでしょうか?
改めて人工知能とは?というところから、活用例をはじめ、AIが学べるおすすめプログラミングスクールも紹介しておりますので、ぜひご覧ください。

この記事を読むことによって、人工知能がどのようなものかを理解でき、自身の仕事や実生活にも役立てられるようになるでしょう。

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人工知能(AI)とは?

ロボットとの違い

人工知能とは、人工的に作られた人間の知能を持った脳のようなものです。英訳すると「Artificial Intelligence」単語の頭文字をとり、「AI」と呼ばれています。

みなさんもご存知の『ドラえもん』もネコ型の人工知能ロボットであると言えます。人間のように感情があり、いつでも頼りになるドラえもんはロボットだということを、つい忘れてしまいますよね。

ロボットと人工知能は似たようなものと混同しまう方も多いかと思いますが、実はまったく別のものなのです。
では一体、ロボットと人工知能では何が違うでしょうか。それをご紹介します。
ロボットは、あらかじめプログラムされたものをその通りに動き処理をしていき、外部から命令されなければ動くことができません。

人工知能は自ら学習する?

一方、人工知能は人間のように自ら考え学習し、どんどん人の行動や言動を吸収し成長することができます

現在の人工知能は、多大な量のデータを処理したり、分析することを得意とし、我々人間では長時間かかってしまう細かい作業をスムーズに解析できます。
最近では、将棋での人間対人工知能の対戦が話題になりましたよね。

万能なロボットではありませんが『学習して処理をする』というスピードについては、人間がかなうことは難しいのが現実です。

人工知能の活用例や身近な例

人工知能の活用によってだんだんと人間が暮らしやすく、快適に過ごせるようになってきています。

まだ実感が湧かない方もいらっしゃると思いますが、普段の生活に人工知能がどのように関わっているかを知ることで、少し身近に感じることができるのではないでしょうか?

わたしたちの日常に、どんな人工知能を使っているものがあるのか、身近な製品を5つご紹介いたします

①音声アシスタント機能

代表的なものはアップル社のiPhoneなどに搭載されている『Siri』です。

他にもドコモの『しゃべってコンシェル』『Googleアシスタント』などの音声アシスト機能があり、みなさんも一度は試したことがあるかと思います。
話しかけるとそれに対する返答はもちろん、問いかけた内容に対する情報をインターネット上で探してくれるなど便利なサービスです。

②エアコン

人を感知できるセンサーを搭載したエアコンが増えてきましたよね。

人の動きによる体温や室温の変化を検知して、快適な温度調整を自動でしてくれます。人間がリモコンで操作をしなくてもよいのは、AIが働いて、自動化してくれているからです。

③お掃除ロボット

お掃除ロボットと聞いて『ルンバ』を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。

搭載されているカメラがゴミや、ホコリを検知し自動できれいにしてくれます。
部屋の大きさや障害物のある場所などを情報収集しながら、最適な方法で掃除を見つけ出してくれているのです。

④自動車

自動運転システムのセンサーが搭載されることで、人が運転しなくても目的地まで人工知能が運転し、連れて行ってくれる開発も進んでいます。
この人工知能が、日常的に公道を走る日は、もう少し先の未来かもしれませんが、政府も積極的に活用したいと考えているようです。

補助的な操作として、安全運転サポートシステムである自動ブレーキや、ペダルのふみ間違い装置などは、最近発売される車に搭載されていることが多くなってきています。

⑤医療機関

医療機関×人工知能によってがんなどの病気の早期発見ができるようになってきています。

人間では確認が難しいような、初期段階の症状で発見することができ、早期治療の対処ができるそうです。
今後の人工知能技術の進歩は、医療現場でのさらなる活躍を期待されているため、私たちの健康に貢献してくれるようになってほしいですね。

人工知能の活用はどこまで進むのか

いまや、多くの企業が人工知能をわたしたちの生活へ効果的に取り入れるべく、様々な製品の開発にかなりの力を入れています。今後どんなものがわたしたちの生活を便利にしてくれるのか、少しだけご紹介しちゃいます!

①人工知能×ドローン

日本ではここ数年、自然災害などが頻繁に発生しており、人工知能とドローンの活用が、ビジネスに大きく関わってくると言われています。
災害時には人間では困難とされる災害時に山間部での救助活動や道路が遮断されてしまった場合の物資援助が可能となるからです。

また、空からの撮影が可能なため自然災害時の状況把握などのパイプ役としても活躍することでしょう。

②人工知能×介護ロボット

少子高齢化が進む中、介護の問題はこれからさらに加速すると言われています。そこで、介護ロボットには、高齢者と会話をしてコミュニケーションをとり、健康状態を24時間管理できることが求められています。
さらに個人への手助けだけでなく介護現場の人手不足を補い、より多くの人のお世話ができるようになるため、介護職員さんの負担を減らすことも可能です。

③人工知能×農業

我々の生活に欠かせない農産物。
私たちが口にするまでの過程には、とてもたくさんの労力と手間がかかっています。その手間を人工知能の活用により、24時間農作物を管理したり、肉体労働の部分を軽減することも可能になっていきます。

そのおかげで生産性もあがり、拘束時間の負担を軽くすることが期待されるため、今後、AI農業の発展は注目の一つです。

人工知能が苦手なこと

万能に見える人工知能ですが、苦手なこともあります。

まず、人工知能は物事を「理解」することができないと言われています。「自然言語処理」と呼ばれる、ことばを人工知能で解析したり操ったりする分野がありますが、人工知能はことばを理解しているわけではありません。これは、チャットボットなど自動返信の領域で応用がなされていますが、あくまでも「こういう単語がこういう並びでやってきたら、これを返しておけば正解になる確率が高い」と推測しているのに過ぎないのです。

チャットボットなどであればそれで事足りる面も多いですが、やはり人工知能を小説など言語芸術の分野に活かしていくことはまだまだ難しいと言われてきました。

ところが、最近では小説執筆用のAIサービスが複数公開されており、それを用いて小説執筆を行っている人もいます。もちろん、まだまだ人工知能だけで小説が書けるという段階には至っていませんが、今後の発展次第では、人工知能だけで書かれた小説を読むような世界になるのかもしれません。

そして芸術領域では、小説以外にも人工知能の活用事例が増えてきています。
お題を与えることで音楽を生成したり、絵画を生成したりと、様々なタイプの人工知能があります。思えば、人間も様々な芸術作品を見たり聴いたりすることで自分の感性を養い、それを自分の作品として結晶化させます。人工知能はそれらを「理解」していないとはいえ、人間の何倍ものスピードで学習を行うことができるのですから、いずれは人間を凌駕した作品を作り出す日がやって来るのかもしれません。

人工知能によって仕事がなくなる?

人工知能の普及によって仕事がなくなってしまう、という話を聞いたことがないでしょうか。この議論は、2014年に発表された『雇用の未来-コンピューター化によって仕事は失われるのか』が発端となっています。

人工知能によって自動化され、消滅していく仕事は確実に存在するでしょう。しかしそれは人工知能だけに限ったことではなく、人類はこれまであらゆることを自動化・効率化してきており、それに伴って消えていった職業は数知れません。

その中で自分が仕事を失わないためには、人工知能をはじめとした技術を使う側に立つことを意識すると良いでしょう。人工知能で自動化される仕事があるということは、人工知能で自動化すること自体が仕事になるということです。人工知能を作っているのは、今の段階では人間です。人工知能に苦手意識を持たず、どのような仕組みになっているのかを積極的に勉強したり考えたりできるようになると良いですね。

人工知能(AI)開発におすすめなプログラミング言語 5選

プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、すべての言語が人工知能(AI)開発に適しているわけではありません。ここでは、AI開発におすすめなプログラミング言語を5つ厳選してご紹介します。
参考:AIプログラミング言語

1.Python

AI開発に適しているプログラミング言語として最もよく知られているのがPython(パイソン)です。Pythonは動的型付けのオブジェクト指向型言語であり、AI開発のほかにWebシステムやWebアプリ、組み込みシステムなどの開発で広く利用されています。

PythonがAI開発に適していると言われる最大の理由は、AIの機械学習やデータ分析の分野でデファクトスタンダード(事実上の標準)となっているようなライブラリやツールが数多く提供されているからです。特に有名なライブラリとしては、以下のような種類があります。

  • Numpy
  • pandas
  • seaborn
  • SciPy
  • scikit-learn

AI開発のためにPythonの学習を始めるという人は、構文や文法とともに、上記で紹介したようなAI関連のライブラリやツールについても学ぶようにしましょう。

参考:Python公式
参考:Pythonとは?

2.C++

C++(シープラスプラス)は、プログラミング言語の中でも歴史の深い「C言語」をベースに開発されたオブジェクト指向型言語です。C言語とC++は、プログラミング言語としての学習難易度が高いものとして知られています。

「AI開発を行うならPython」とはよく言われますが、実はPythonで使われているAIの処理部分はC言語で書かれています。C言語の高速演算機能をPythonで使えるようにしているに過ぎないのです。

またPythonでは、「TensorFlow」「PyTorch」といった深層学習フレームワークがよく利用されますが、これらの処理性能部分はC++で記述されています。

つまり、AIの詳細の処理内容を知るためには、C言語およびC++の知識が必要になるのです。AIをより深いレベルまで学習したい人は、C++の習得を目指すと良いでしょう。

参考:C++ 言語リファレンス|Microsoft Learn

3.JavaScript

JavaScript(ジャバスクリプト)は、ほぼすべてのWebブラウザ上で動作する唯一のプログラミング言語です。動的型付けのオブジェクト指向型言語で、文法が簡単なためプログラミング初心者にも習得しやすい言語と言われています。

AI分野に特に適した機能を有しているわけではありませんが、JavaScript用にさまざまな機械学習ライブラリが提供されています。例を挙げると、以下のような種類があります。

  • TensorFlow.js
  • Brain.js
  • ConvNet.js
  • Synaptic.js
  • neuro.js

プログラミング初心者がAIプログラミングを学びたいなら、機械学習ライブラリを利用したJavaScriptの学習を進めるとよいでしょう。

参考:JavaScript公式

4.Julia

Julia(ジュリア)は、2012年にMIT(マサチューセッツ工科大学)の開発者たちによって公開された、新しいプログラミング言語です。C言語のような汎用性と、Pythonのような動的片付け言語の性質を備えた新しい言語として設計・開発されました。

その特長は、圧倒的な実行速度の速さです。従来の動的言語では処理に時間のかかっていた科学計算や技術計算が、Juliaでは格段に早い速度で実行できるようになります。また、従来のプログラミング言語よりコードがシンプルで書きやすいという特長もあります。

Juliaは公開からまだ歴史が浅く、ライブラリなどは少ないですが、Pycallパッケージを用いることでPythonモジュールを呼び出せるようになっているため、幅広いAI開発が可能になっています。

参考:Julia公式

5.R言語

R言語(アールげんご) は、統計・データ解析や機械学習(AI)の分野で活用されるプログラミング言語です。開発したのが統計学者であることから統計学的な側面が強く、データを詳しく可視化したり、専門的な統計解析を行うのに適しています。

コードがシンプルで記述しやすく、データ解析やグラフへの出力、統計モデリングといった機能に特化している点が特長です。Pythonのような汎用言語ではないため処理速度は遅いものの、統計・分析の分野で根強い人気があります。

データサイエンティストやデータアナリストを目指すのであれば、習得しておくべきプログラミング言語の一つと言えるでしょう。

参考:R言語公式

人工知能(AI)エンジニアの特徴

ここでは、AIを専門的に扱うAIエンジニアの特徴について見ていきましょう。
参考:AIエンジニアはやめとけ?

業務内容

AIエンジニアは、AI分野のなかでも機械学習や深層学習(ディープラーニング)といった手法を用いてシステムの設計・開発を行う仕事です。「機械学習エンジニア」と呼ばれることもあります。

主な仕事としては、画像や音声認識、自然言語処理(NLP)などを行うためのアルゴリズムや機械学習モデルを構築します。そのほか、AIシステムの実現に必要なデータを収集・蓄積したり、ビッグデータを活用してAIに対して学習を行い、学習データを分析して状況判断、データクレンジング(不要なデータの修正・削除)などを行うこともあります。

システムエンジニアやWebエンジニアでは数学の知識を使うことはほとんどありませんが、AIエンジニアは微分や確率統計、線形代数といった高度な数学の知識が求められます。また海外の論文などを読む機会が多いことから、英語力も必要です。

年収

次に、AIエンジニアは年収をどのくらいもらえるのかについても見ていきましょう。

求人統計データによるAIエンジニア(正社員)の平均年収は598万円となっています(2023年12月時点)。月給に換算すると約50万円となっており、日本の平均年収と比較すると高い傾向です。

全体の給与幅としては372万〜1,102万円と幅広くなっており、AIエンジニアのなかでもスキルや経験、実績によって年収に開きが出ていることが分かります。

参考:AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料(求人統計データ)|求人ボックス給料ナビ
参考:AIエンジニア年収

今後の需要

AIエンジニアの今後の需要についても触れておきましょう。

AI技術が加速度的に進化を続けるなか、AIエンジニアを含むAI人材の必要性は高まっています。経済産業省が2019年に公表した試算では、「AI人材が2030年には最大で14.5万人不足する」と予測されており、IT人材不足と並んでAI人材不足も深刻な状況であることが示されました。
参考:IT人材需給に関する調査|経済産業省

このことから、AIエンジニアの需要は今後さらに高まっていくと予想されています。AIに関する専門性の高いスキルを習得できれば、高い年収やキャリアを獲得できるでしょう。

人工知能(AI)が学べるプログラミングスクールおすすめ5選

本項目ではAI(人工知能)が学べるプログラミングスクールをご紹介します。

データラーニングスクール


データラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べることを強みとしたオンライン完結型のデータサイエンススクールです。

メンタリングの講師は、経験豊富な現役データサイエンティストのみを採用。
週1回1時間の個別メンタリングとグループ面談では、講座に関する内容から、実務の相談、キャリアに関することなどあらゆる相談が可能です。さらにチャットでのサポートも提供しているため、学習に行き詰まった時はいつでも質問できます。

またコーチング支援なども含め転職が終わるまで徹底したサポートを受けられます。そのため、卒業したけれど転職先がない・フリーランスとして受注できるクライアントがないといった事態も防ぐことができるでしょう。

さらにオンラインコミュニティで横の繋がりを作ることもできます。
データ分析に特化したオンラインコミュニティのため、交流だけではなく学習コンテンツや輪読会などを通じて、実践的なスキルをさらに伸ばしていけるでしょう。


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Aidemy(アイデミー)



日本マーケティングリサーチ機構が実施したブランドイメージ調査にて『社会人から選ばれる、No.1 AI学習サービス』を獲得しているAidemy。異業界からAIエンジニアに転身した卒業生も多く、高い実績を誇ります。

またサービスの質・実績から経済産業省の『第四次産業スキル習得講座』に認定されており、受講料の最大70%が教育訓練給付金として支給されます。教育訓練給付金を受給できた場合、低単価でAIエンジニアのスキルを身に付けることができるでしょう。
一方で全くの初心者の場合、受講前にある程度の知識準備が必要という声も聞かれます。
受講途中に挫折することがないよう、予め情報・知識を収集した上で受講に臨むと良いでしょう。


Aidemyはこちら

キカガク

キカガクは、豊富なコース設定で自分のレベルや目的に合わせたAI・データサイエンス学習が受けられるオンラインのプログラミングスクールです。

特に長期コースでは、今後追加されるものも含めた全てのコンテンツが無制限で見放題になるほか、AIエンジニア向けの認定試験「E資格」の受験資格も得られます。また、経済産業省の『第四次産業スキル習得講座』に認定されており、給付金を利用することで受講料の最大70%がオフになるのもうれしいポイントです。

オンライン学習ですが、分からない部分はチャットでいつでも相談可能で、講師と1対1で相談できる個別メンタリングも定期的に受けられます。また、転職支援も充実しており、IT専門のキャリアアドバイザーによるサポートが受けられる点も特徴です。


キカガクはこちら

Winスクール

Winスクールは、全国各地で教室を展開する実店舗数が多いコンピュータースクールです。
年間1,484社の企業研修実績を誇る同スクールは、企業ニーズを取り入れた300種以上の実践講座が強み。現場で求められる実務スキルが身に付きます。また就職に向けた個別キャリアカウンセリングや無料就職支援セミナーなども受けることができ、希望者の96%が就職・転職を叶えています。

多様な講座が用意されていますが、講座ごとに難易度が大きく異なります。中でもJavaやAndroidアプリ開発については難易度が高く、学習に行き詰まる方が多いそうです。受講にあたりスキルや知識が心配な方は、問い合わせ段階でどのような内容・難易度なのか確認しておきましょう。


Winスクールはこちら

AIジョブカレ

AIジョブカレは人工知能技術専門のプログラミングスクール。同社の強みは2つあります。
1つ目は、現役のCTOクラスの実力を有する圧倒的な講師力です。2つ目は、AI仕事の紹介を受けられる点。

コースは『AIジョブカレ』『AIジョブカレPRO』の2種から選択できます。
AIジョブカレは、受講条件を設けていません。受講する講座に応じて料金が変動します。

一方のAIジョブカレPROは、受講対象が限定されています。AIジョブカレPROの受講対象は、プログラミング経験1年以上かつ35歳以下の方。さらに半年以内に転職を希望する方が対象です。
対象の制限はありますが、AIジョブカレPROの場合、受講料は0円。実質無料で専門的な人工知能技術を学ぶことができます


人工知能活用例まとめ

意外と私たちの身近にある人工知能は、上手に活用することで日常の生活がより便利になることが分かりますね。
人工知能によって人間の仕事が将来なくなってしまうとも言われていますが、最終的に決断をするのは人間、管理するのも人間です。

機械に頼るのはちょっと…と敬遠してしまう所もありますが、人工知能とはどんなものかを理解して、上手く普段の生活に取り入れてみてはいかがでしょうか?

『ドラえもん』がいる、世界の実現はまだまだ先かもしれませんが、どんな未来が待っているのか考えると少しワクワクしませんか?人工知能と共存し、うまく使いこなす事できっと生活が豊かに、楽しくなっていくといいですね。

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  • 質問 データサイエンティストに必要なスキルは?

    答え データサイエンスのキャリアには数多くのスキルが必要ですが、基礎的なスキルとしては、プログラミング(PythonやRなど)、統計学、データ処理と分析の基本的な知識が必要です。また、機械学習やディープラーニング、データベースの知識も求められます。さらに、ビジネス的な視点で課題解決を行う能力やコミュニケーション能力も重要です。データサイエンスは多岐にわたるスキルが求められる分野ですので、継続的な学習とスキルの磨きが必要です。

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  • 質問 データサイエンティストのキャリアは将来性がありますか?

    答え はい、データサイエンスのキャリアは非常に将来性があります。データは企業や組織においてますます重要な役割を果たしており、そのデータを活用して意思決定を行う能力はますます需要が高まっています。AIや機械学習の進化に伴い、データサイエンティストの役割はますます重要となっており、多くの産業や分野で求められています。将来的には、データ駆動型の戦略がますます主流となると予想され、データサイエンティストの需要は高まるでしょう。

  • 質問 データサイエンスの仕事はどのような業界で求められていますか?

    答え データサイエンスの需要は広範で、様々な業界で求められています。特に金融、ヘルスケア、小売、テクノロジー、マーケティング、自動車などの分野で高い需要があります。金融業界ではリスク評価や詐欺検出、ヘルスケアでは診断支援や治療効果の分析、小売業界では顧客行動の予測など、様々な課題にデータサイエンスが適用されています。将来的にはますます多くの業界でデータサイエンティストのニーズは増加すると予想されます。

  • 質問 データサイエンティストになるための最も重要なステップは?

    答え データサイエンティストになるための重要なステップは、適切な教育とスキルの獲得です。数学や統計学、プログラミング、機械学習などの基本的なスキルはもちろんですが、ビジネス的視点で問題の解決や目標達成ためにデータの処理や分析する能力を養うことがより重要です。大学やオンラインコース、専門学校などで学習することができます。また、実際のプロジェクトに参加して経験を積むことも大切です。ポートフォリオを構築し、自分のスキルやアプローチを示すことで、将来の雇用主にアピールできます。さらに、コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルも高めることが成功につながるでしょう。