コレ1枚で分かる「AIがもたらす『自動化』から『自律化』への発展」:即席!3分で分かるITトレンド
「手間を省きたい」「効率を上げたい」といった人間の欲求を満たすために発展してきた道具。AIも歴史の延長線上に置いて考えると、人間に何をもたらしてくれる“道具”なのかを整理することができます。
この連載は
いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。
「手間を省きたい」「効率を上げたい」というのは、人間の本来的な欲求です。道具はそんな人間の欲求を満たすために発展してきたものであり、AI(人工知能)もまた、そんな歴史の延長線上に位置付けることができます。
ただ、AIがこれまでの道具と一線を画すとすれば、「自律化(Autonomous)」を実現しようとしていることにあるでしょう。
これまでも人間の与えた手順や基準に従って、人間が介在することなく実行する「自動化(Automation)」はさまざまな場面で使われてきました。自動化の段階を追って整理すると次のようになります。
- 繰り返し行われる単一作業: 給与計算、部品表展開などの単一作業、すなわちルーティンワークの自動化。同じ作業の繰り返しで、単一の作業手順に従う。
- ルール化された一連の作業: 生産管理、販売管理、工程管理などの連続する一連の作業で、ルールに基づく作業の自動化。状況に応じて条件分岐が行われ、処理手順に一定の範囲でのバリエーションが与えられる。
- フィードバックによる最適化: 状況の変化をセンサーやログによって収集し、人間の与えた基準で最適条件を見つけて実行させる自動化。あらかじめ想定される範囲や基準に基づくもので、例外的な状況については人間が判断する。
一方、AIの技術の発展は、機械自らがルールや判断基準を見つけ出して、人間が介在することなく実行する「自律化(Autonomous)」を実現しようとしています。具体的な事例としては、以下のようなものがあります。
- 工場における検査工程、レントゲン写真からのがん病巣の発見、機械の故障診断などのように、複数の特徴の組み合せパターンから判別や分類の基準やルールを生成し、それに従って実行する。
- 自動車の自動(自律)運転のように周囲の状況に対応して判断し、実行する。
- 工場におけるロボットのように、与えられた目標を達成するために自ら試行錯誤を繰り返しながら最適な手順やノウハウを見つけ出して、作業を継続しながらそのやり方を洗練させていく。
AIは、自動化を自律化へと発展させるための手段ともいえるでしょう。
著者プロフィール:斎藤昌義
日本IBMで営業として大手電気・電子製造業の顧客を担当。1995年に日本IBMを退職し、次代のITビジネス開発と人材育成を支援するネットコマースを設立。代表取締役に就任し、現在に至る。詳しいプロフィールはこちら。最新テクノロジーやビジネスの動向をまとめたプレゼンテーションデータをロイヤルティーフリーで提供する「ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA」はこちら。
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