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

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。

また、生成AIも非常に速いスピードで進化しているため、業務効率化や品質向上にも役立ちます。
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AIに対する理解を広げたいと考えるのであれば、比較的取得難易度の低いG検定に挑戦するのもおすすめです。

下記記事では、G検定の合格を目指す方に向けて試験対策や勉強方法を解説しています。ぜひ、併せて一読ください。

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人工知能が身近で活用されている例

人工知能が身近で活用されている例としては、「音声アシスタント機能」「エアコン」「お掃除ロボット」などが挙げられます。

また、自動車産業や医療分野などでは、人工知能の導入が積極的に行われているのと生成AIの登場によって、IT業界では特に業務効率化も加速度的に進んでいます。
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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』や『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。

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。

AIプログラミング言語については下記記事でも詳しくご紹介しています。

プログラミング初心者の方にもわかりやすく解説しているので、ぜひご覧ください。

AIプログラミング言語おすすめ5選！AIエンジニアを狙う方向けも紹介

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。

下記記事ではPythonの基礎知識についてわかりやすく解説しています。

これからPythonを学びたい方も、ぜひ学習前にチェックしてみてください。

【初心者入門】Pythonとは？学ぶべき3つのメリットと活用事例、学ぶ方法を解説

参考：Python公式

また、Pythonの知識習得にはE資格の取得もおすすめです。

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、AIエンジニア向けの資格です。

E資格について詳しく知りたい方は、下記記事を参考にしてみてください。

E資格は意味ないは本当？真実とメリット5選を徹底解説！
E資格の難易度は？勉強時間・合格率について徹底解説

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

AIの勉強におすすめのスクール3選

ここでは、AIの勉強におすすめのスクールを3つ紹介します。

デジハク 生成AI

デジハク 生成AIは、身につけたスキルを直接「収入」や「案件獲得」へつなげる実践型のオンラインスクールです。

文章生成から画像・動画などのクリエイティブ制作、チャットボット構築、業務自動化、アプリ開発に至るまで、全6カテゴリーの幅広いスキルを追加費用なしの定額で網羅的に学べる点が魅力。

受講開始わずか1〜3週間でポートフォリオレベルの高品質な資料や動画を制作できる再現性の高さも特徴の一つであり、未経験からでも早期に成果物を提示できるスキルが身につきます。

また、サポート体制も非常に手厚く、受講者一人ひとりの目標や理想のライフスタイルから逆算した専用の学習ロードマップを策定してくれます。

加えて、質問回答はチャットにて対応してくれるため、学習中のつまずきをその場で即座に解消できるでしょう。

さらに、ポートフォリオ作成や実際の案件提案・納品までプロの講師が伴走フォローしてくれます。

新しいAIが登場しても「AIを使って解決策を導き出す」という応用力そのものを養う指導方針をとっているため、時代の変化に左右されず、AIを武器に自立した働き方を実現できるでしょう。

ヒューマンアカデミー 生成AI講座

ヒューマンアカデミー 生成AI講座は、アカデミアと産業界の最前線で活躍する専門家がタッグを組んで監修した高品質な教育プログラムを提供する講座です。

千葉工業大学fuRo（未来ロボット技術研究センター）監修による「AIスタンダード編」でLLMの仕組みやリスク、業務分解の論理構造（設計力）を深く学び、さらにAI特化メディアLedge.ai監修の「生成AI・ノーコード編」にてDifyなどの最新ツールを用いた業務自動化の仕組み（実装力）を構築します。

この「理論」と「実践」の二層構造により、単なるツールの作業者で終わらず、自社の課題に対して最適なAIソリューションを企画・導入できる本質的なスキルが身につきます。

受講環境においても、24時間即レス対応のAIチャット回答システムと専門講師による個別指導に加え、全国33拠点に展開する校舎をサードプレイスとして自由に利用できます。

また、厚生労働省のリスキリング補助金制度の対象講座に指定されているため、受講料の実質負担を大幅に抑えて本格的なAIスキルを習得できる点も、ビジネスパーソンにとって魅力的なポイントと言えるでしょう。

SHIFT AI

SHIFT AIは、国内最大級の会員数と情報量を誇るネットワークを活かしてAIスキルを「仕事で使える状態」にアップデートできる、実務・成果重視の生成AI学習コミュニティです。

110コース・1,100本以上の豊富な動画教材で基礎から応用までを体系的に学べるほか、日々進化するAIの最新事例や導入成功ノウハウがプラットフォーム上でリアルタイムに更新・共有されます。

そのため、教科書通りの学びではなく、「今まさに現場で使われている生の活用法」を素早くキャッチアップして自身の業務に落とし込むことが可能になります。

さらに、定期的に開催されるウェビナーやオンライン・オフラインイベントを通じて、ビジネスパーソンや経営者、フリーランスなど多様なメンバーと交流・情報交換ができる点も特徴の一つ。

一人では長続きしにくいAI学習の習慣化と継続的なスキルアップを強力にバックアップしてくれるでしょう。

「仲間やプロと一緒に最新技術を習得したい」「AI知識を具体的な成果へ直結させたい」と考える方は、ぜひ利用を検討してみてください。

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。

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。
関連記事：AIエンジニアはやめとけ？理由と向いていない人の特徴も解説

「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507万円となっています（2025年2月時点）。

月給に換算すると約42万円となっており、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390万〜1,064万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。

下記記事ではAIエンジニアの年収についてリアルな情報を掲載しています。

IT業界の将来性が気になる方も、ぜひご覧ください。

AIエンジニアの年収は？稼げる？2000万円も可能なのか徹底解説

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

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。

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。

参考：IT人材需給に関する調査｜経済産業省

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。