AIの種類を一覧表でご紹介｜基礎知識から導入メリット、手順まで解説
目次
- ▼1. 【初心者向け】AIとは？基本的な概念をわかりやすく解説
- ▼2. AIの歴史
- ▼3. AIの仕組み｜ルールベースと学習ベース
- ▼4. AIの種類一覧｜カテゴリ別にチェック
- ・【機能・目的別】特化型・汎用型
- ・【分野・用途別】識別系・予測系・会話系・実行系・生成系
- ・【機械学習のタイプ別】教師あり・教師なし・強化学習
- ▼5. AI導入のメリット・できること
- ・①チャットボットの自動応答
- ・②AIアシスタントロボットによる接客サポート
- ・③ECサイトのレコメンド機能
- ・④バックオフィス業務の効率化
- ・⑤リスク管理対策
- ▼6. 企業担当者必見！AI導入でよくあるつまずき
- ・AIを導入することが目的になってしまう
- ・AIの社内導入に向けた組織体制が曖昧になっている
- ・AIに必要なデータが不足している
- ▼7. AI導入までの手順
- ▼8. AIからAIエージェントへ
- ▼9. まとめ
近年、さまざまなビジネスシーンでAIの活用が急速に広がっている。AIの導入は、企業が人手不足などの課題を解決し、競争力を高める上で不可欠といえる。
本記事では、AIの歴史、仕組みや種類、メリット、失敗しやすいポイント、導入手順までをわかりやすく解説する。AIの基礎知識を身につけてビジネスに活かしたい方は、ぜひ最後までチェックしてみてほしい。
【初心者向け】AIとは？基本的な概念をわかりやすく解説
出典：AI（Artificial Intelligence：人工知能）には、国際的に共通の定義は存在しないが、人間の脳のようなプロセスで動作するプログラムであると一般的に理解されている。
AIの中心技術は「機械学習」や「深層学習（ディープラーニング）」と呼ばれるもので、これによりコンピュータが人間のように学習できるようになった。機械学習（ML：Machine Learning）は、コンピュータがさまざまなデータのパターンやルールを自動で学習し、分類や予測を行う技術を指す。
深層学習（DL：Deep Learning）は機械学習の手法のひとつで、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）を模倣したニューラルネットワークを用いて、「特徴量」を抽出する点が特徴となる。特徴量とは、データセットのパターンを定量的に表したものである。
例えば、店舗の売上を予測する場合、「曜日」や「降水確率」が売上を左右するため、特徴量となり得る。従来の機械学習の手法では、人間がこうした特徴量を設定する必要があった。対する深層学習では、コンピュータが特徴量の抽出を自動で行い、精度の高い予測まで行うことが可能となっている。
AIの歴史
総務省が公表した「令和6年版情報通信白書」を参考に、第1〜3次AIブーム、生成AIブームなどの歴史的背景を以下の表で確認してみよう。
| AIブーム | 概要 |
| 第1次AIブーム （1950年代後半〜1960年代） |
◾「推論・探索」の時代 人間の思考を記号で表現し実行する「推論」と、目的達成に向けた選択肢から最適な解決策を見つけ出す「探索」が用いられていた。 パズルや迷路など特定のルールに沿った問題解決は可能になったが、現実世界の複雑な課題を解くには至らず、AIの研究は冬の時代を迎えた。 |
| 第2次AIブーム （1980年代〜1990年代） |
◾「知識」の時代 特定の問題に関する専門家の知識を備え、推論や判断ができるコンピュータシステムである「エキスパートシステム」が登場。 しかし、専門家の知識を模倣するにすぎなかった。また、膨大な知識を人間が記述して入力するには多大な労力がかかり、複雑な課題への対処は行えず、再び冬の時代を迎える。 |
| 第3次AIブーム （2000年代） |
◾「機械学習」の時代 2000年代に入るとWebサイトやネットワークが普及し、データ流通量が増加して研究に使用できる状況が整った。 さらに計算能力の向上によりビッグデータの処理も可能となり、機械学習が進化して深層学習も登場。画像認識や自然言語処理、顔認証などの実用化が進んだ。 |
| 生成AIブーム （2022年〜） |
◾「急速な進化と普及」の時代 生成AIサービス「ChatGPT」の登場を契機に、テキストや画像、音声などを自律的に生成できるAIが急速に普及。驚異的なスピードでユーザー数が拡大し、世界的な開発競争が起こっている。 |
AIの歴史は1950年代後半頃から始まり、いくつかのブームや冬の時代を経て、近年の生成AIブームに至っている。
第1次および第2次AIブームでは、人間が知識を記述して入力する必要があるなど、実用化は難しく普及には至らなかった。しかし、2000年代からの第3次AIブームでは、膨大なデータの取得と計算能力の向上により、機械学習が進化した。とくに深層学習のような革新的な技術の登場により、社会実装されはじめている。
さらに、2022年には対話型の生成AIサービス「ChatGPT」が登場し、世界は生成AIブームへと突入。生成AIは、機械学習や深層学習といった基盤技術を用いており、入力されたデータに基づきテキストや画像、映像などの新たなコンテンツを自動で生み出す能力を備えている。
AIの仕組み｜ルールベースと学習ベース
AIの仕組みを大別すると、従来型の「ルールベース」と、近年の中心技術である「学習ベース」の2種類がある。それぞれの特徴やメリット・デメリットをまとめると、以下の通り。
| 仕組み | ルールベース | 学習ベース |
| 概要 | 人間がルールや知識を定義し、それに従ってコンピュータが処理を行う方式。 | 大量のデータから、コンピュータがパターンやルールを自律的に学習する方式。 |
| メリット | 判断の根拠が明確で、人間がコントロールしやすい。 | 人間が気づかないパターンやルールを発見する場合もあり、複雑な課題に対応できる。 |
| デメリット | ルール変更などに柔軟に対応することが難しい。 | 出力に至った根拠が不透明になりやすい。 |
ルールベースとは、「もし〜ならば〜せよ」というルールを人間が設定し、コンピュータが処理を行う方式である。人間がルールをあらかじめ入力するため、出力された内容の根拠が明確である点が特徴といえる。しかし、人間がルールに落とし込みができない内容や、ルールが変更になった場合などには、AIが柔軟に対応することは難しい。
一方、学習ベース（機械学習）では、大量のデータからパターンやルールを自律的に学習して判別する技術を用いる。機械学習の手法の一つである深層学習（ディープラーニング）は、データの判別ポイントを表す「特徴量」を自動で抽出する。
これにより、人間が事前に設定しなくてもルールやパターンといった関連性をコンピュータが自動で判別するため、複雑な課題にも対応しやすい。ただし、出力内容の根拠がブラックボックス化しやすい点がデメリットといえる。
AIの種類一覧｜カテゴリ別にチェック
AIの種類について、「機能・目的別」「分野・用途別」「学習タイプ別」の3つのカテゴリに分けて紹介する。
| カテゴリ | 種類 | 概要 |
| 機能・目的別 | 特化型 | 画像・音声認識、自動運転、自然言語処理といった特定の領域における課題に特化して処理を行うAI |
| 汎用型 | 特定のタスクに限定されず、複数の領域にわたり自律的に課題を処理するAI | |
| 分野・用途別 | 識別系 | 音声や画像、動画、言語などのデータを特定し分類する技術 |
| 予測系 | 過去の蓄積されたデータに基づき、将来の数値や状況の推移などを算出する技術 | |
| 会話系 | 人間が日常で使う言語を理解し、対話や文章による応答を行う技術 | |
| 実行系 | 周囲の状況を判断しながら、特定の目的を達成するために機器の制御などを行う技術 | |
| 生成系 | 学習した膨大なデータをもとに、テキストや画像、音声、映像などの新しいコンテンツを作り出す技術 | |
| 学習タイプ別 | 教師あり学習 | 機械学習で用いるデータにラベルをつけてコンピュータに学習させる手法 |
| 教師なし学習 | 正解となるラベルを与えず、入力データから特徴や関連性を分析して判断する手法 | |
| 強化学習 | AIが試行錯誤を繰り返しながら最適な行動を学習していく手法 |
カテゴリ別に、詳しくみていこう。
【機能・目的別】特化型・汎用型
AIを機能・目的別に分類すると、特化型（ANI：Artificial Narrow Intelligence）と汎用型（AGI：Artificial General Intelligence）がある。
| 種類 | 概要 |
| 特化型 | 画像・音声認識、自動運転、自然言語処理といった特定の領域における課題に特化して処理を行うAI |
| 汎用型 | 特定のタスクに限定されず、複数の領域にわたり自律的に課題を処理するAI |
特化型とは、画像・音声認識、自動運転、自然言語処理といった特定の領域における課題に特化して処理を行うAIである。2026年時点では、特化型AIを用いたサービスが主流となっており、人間と同等またはそれ以上の精度やスピードで処理を行うことができる。
対する汎用型は、複数の領域にわたり課題を処理するAIを指す。AIがタスクの順序を組み立てて自律的に実行する点が、特化型AIとの違いといえる。
【分野・用途別】識別系・予測系・会話系・実行系・生成系
AIを分野・用途別で見ると、識別系、予測系、会話系、実行系、生成系の5種類に分けられる。
| 種類 | 概要 | 活用方法の例 |
| 識別系 | 音声や画像、動画、言語などのデータを特定し分類する技術。 | ・医療画像の診断 ・顔認証システム ・工場の不良品検知 など |
| 予測系 | 過去の蓄積されたデータに基づき、将来の数値や状況の推移などを算出する技術。 | ・天候の予測 ・社会情勢の予測 ・消費者ニーズ・顧客行動の予測 など |
| 会話系 | 人間が日常で使う言語を理解し、対話や文章による応答を行う技術。 | ・チャットボット ・AI音声対応 など |
| 実行系 | 周囲の状況を判断しながら、特定の目的を達成するために機器の制御などを行う技術。 | ・車の自動運転 ・掃除ロボット ・物流倉庫のピッキングロボット など |
| 生成系 | 学習した膨大なデータをもとに、テキストや画像、音声、映像などの新しいコンテンツを作り出す技術。 | ・広告用画像の作成 ・記事の執筆 ・プログラミングコードの生成 など |
識別系AIは、音声や画像、動画、言語などのデータを特定し分類する技術である。例えば、医療画像の診断や顔認証システム、工場の不良品検知などで使われている。
続いて予測系AIは、過去の蓄積されたデータに基づき、将来の数値や状況の推移などを算出するAIを指す。具体的には、季節や社会情勢、消費者ニーズ、顧客行動の予測などに用いられている。
会話系AIは、人間が日常で使う言語を理解し、対話や文章による応答を行うAIである。カスタマーサポートで用いられるチャットボットやAI音声などが、具体例としてあげられる。
実行系AIは、周囲の状況を判断しながら、特定の目的を達成するために機器の制御などを行う技術のことである。車の自動運転や掃除ロボット、物流倉庫のピッキングロボットなどで使われている。
生成系AIは、学習した膨大なデータをもとに、テキストや画像、音声、映像などの新しいコンテンツを作り出す技術である。広告用画像の作成、記事の執筆、プログラミングコードの生成などに活用することができる。
なお、生成AIの種類について詳しくは、以下の記事も参考にしてみてほしい。
関連記事：
生成AIの種類一覧｜文章や画像生成などビジネスでの活用例を紹介
【機械学習のタイプ別】教師あり・教師なし・強化学習
機械学習の主なタイプとして、教師あり・教師なし・強化学習の3種類があげられる。
| 種類 | 概要 |
| 教師あり学習 | 機械学習で用いるデータにラベルをつけてコンピュータに学習させる手法。 |
| 教師なし学習 | 正解となるラベルを与えず、入力データから特徴や関連性を分析して判断する手法。 |
| 強化学習 | AIが試行錯誤を繰り返しながら最適な行動を学習していく手法。 |
教師あり学習とは、機械学習で用いるデータにラベルをつけてコンピュータに学習させる手法を指す。
例えば、車の画像に対して「車」というラベルを、バイクの画像には「バイク」というラベルをつけて学習させることで、複数の種類から正解を判定できるようになる。正解が含まれたデータを使って学習を繰り返すことで、未知のデータが与えられても内容を正しく認識し、精度の高い予測が可能になる仕組みである。
教師なし学習とは、正解となるラベルを与えず、AIが入力データから特徴や関連性を分析して判断する手法である。教師なし学習で用いられる形態として、データ同士の類似度によってグループ分けを行うクラスタリングや、データの中で異常値を見つける異常検知などが挙げられる。
強化学習とは、AIが報酬を獲得するために試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習していく手法である。動画プラットフォームなどで強化学習が主に活用されており、ユーザーが満足するコンテンツをレコメンドする役割を担う。また、ゲームや自動運転のように、状況に応じて最適な選択を柔軟に導き出す必要のある場面での応用も期待されている。
AI導入のメリット・できること
ここでは、企業がAIを導入することによってできることの例と、得られるメリットについて解説する。
1.チャットボットの自動応答
2.AIアシスタントロボットによる接客サポート
3.ECサイトのレコメンド機能
4.バックオフィス業務の効率化
5.リスク管理対策
それぞれ、詳しくみていこう。
①チャットボットの自動応答
チャットボットにAIを搭載することで、カスタマーサポートにおける問い合わせ対応の自動化を図ることができる。
AIが過去の会話内容を自律的に学習し、正答率を高めていく機械学習の仕組みにより、問い合わせ対応の効率化も期待できる。
チャットボットによっては、対応が困難な質問が寄せられた場合、FAQやオペレーターへ連携する機能が搭載されている場合もある。
企業にとっては、カスタマーサポートの人手不足解消や業務負担の軽減につながる点がメリットといえる。顧客側は、24時間365日いつでも問い合わせが可能になるため、満足度も向上するだろう。
②AIアシスタントロボットによる接客サポート
AIアシスタントロボットを導入することで、ホテルや病院、ホームセンターなどの施設における接客・案内業務の効率化を実現できる。
例えば、ホテルのフロントに多言語対応が可能なロボットを設置すると、国内外の観光客へ施設のサービスや近辺の観光スポットなどをスムーズに案内できる。病院においても、総合案内にロボットを導入すれば、患者や来訪者が必要な手続きを迷わず行えるようサポートできるだろう。
株式会社ミライト・ワンは、遠隔地からロボットを操作してゲストを案内する「AI コミュニケーションロボット"temi"」を展開している。
出典：AIアシスタント機能により的確な操作ができ、ロボットによる説明だけでなく、誘導や施設内の巡回、移動監視まで行う。詳しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。
③ECサイトのレコメンド機能
AI搭載型のレコメンド機能をECサイトで活用すると、ユーザーにとって最適と予測される商品やサービスを自動で提案することができる。
これは、ユーザーが過去に閲覧・購入した商品や、検索履歴などの情報に基づき、一人ひとりの好みに合わせたおすすめを表示する仕組みである。
ユーザーはこれまで気づかなかった商品やサービスに出会えるようになり、企業側は客単価やリピート率の向上といった効果を期待できる。
④バックオフィス業務の効率化
データ入力や給与計算といった定型的なバックオフィス業務においても、AIの導入によって効率化を図ることができる。
とくに、RPA（Robotic Process Automation）と呼ばれる事務作業を自動化できるソフトウェアロボットと、AIを組み合わせることで、手作業による負担軽減につながりやすい。
具体的には、RPAが抽出した録画映像をAIによって分析したり、手書きされた書類をAIがシステムへデータ入力してRPAが照合作業を行ったりするなど、大幅な業務効率化につながる。
⑤リスク管理対策
プロジェクトの不採算リスク低減にも、AIを活用できる。株式会社ミライト・ワンは、生成AIとRAG（※）技術を用いた「受注前のリスク抽出・対策アプリ」を運用している。
このアプリに契約書や仕様書をアップロードすると、AIが過去の膨大なデータを照合し、独自のリスクポイントに基づいた対策や過去の事例を自動で提示する仕組みである。受注前に潜在的なリスクを可視化でき、不採算案件の発生リスクを低減できるようになる。
詳しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。
生成AIを活用した「受注前のリスク抽出・対策アプリ」を開発、運用を開始、 リスク管理対策に貢献
企業担当者必見！AI導入でよくあるつまずき
ここでは、AI導入時に企業が陥りやすい3つのつまずきと、その対策について解説する。
●AIを導入することが目的になってしまう
●AIの社内導入に向けた組織体制が曖昧になっている
●AIに必要なデータが不足している
AIを導入することが目的になってしまう
AIの導入自体がゴールになってしまうケースは少なくない。導入してから業務に当てはめるといった「手段の目的化」が起こると、実際のタスクをうまく処理できず、最終的に使われなくなってしまう恐れがある。
そこで、「どの業務をどのように変えたいのか」という明確な目的を先に設定することが、AI導入の第一歩となる。
AIの社内導入に向けた組織体制が曖昧になっている
AI導入プロジェクトが途切れてしまう原因のひとつとして、推進する組織体制が曖昧になっている点があげられる。
AIを導入するには、業務プロセスを理解し、部門間をうまく連携するリーダーシップが不可欠である。しかし、責任の所在や協力体制が曖昧なままだと、意見がまとまらずプロジェクトが止まってしまうだろう。
また、社内にAIの専門知識を持つ人材が不足している点も障壁となり得る。設計を行うAIプランナー、データを解析するデータサイエンティスト、システム実装を担うエンジニアなども必要で、専門人材の確保が重要といえる。
社内リソースで補うことが難しい場合には、信頼できる外部パートナーと連携するなど柔軟な体制構築が求められるだろう。
AIに必要なデータが不足している
AIを効果的に活用するには、学習のためのデータ収集が重要となる。しかし、手元にある限られたデータのみで導入を進めようとして、失敗するケースがみられる。
AIは与えられたデータからルールやパターンを学習するため、AIが理解しやすい形式に加工し、理解しやすいよう準備する必要がある。高精度な分析や予測を実施するには、部門を横断してデータを広く収集する体制の構築も求められる。
必要なデータの質と量を事前に検討し、データ収集と加工の体制作りから着手することが、AIを導入する際のポイントとなる。
AI導入までの手順
AIを現場へスムーズに定着させて成果につなげるには、以下の5つのステップで進めることが重要となる。
1.導入目的の設定・共有
2.組織体制の整備
3.データの棚卸し
4.スモールスタートでの実施
5.本番運用・再学習
まずはAIを導入する目的を明確に定義しよう。業務の課題を洗い出し、AIによって達成したい目標を明らかにしてすべての関係者と共有する。続いて、AI導入プロジェクトを推進するための体制を整える。責任者やAIプランナー、エンジニアといった専門人材を確保し、役割を決めておく。
次に、AIの学習に不可欠なデータの棚卸しを行おう。社内に散在しているデータを集約して整理し、AIが解析できる形式になっているかを確認する。
データの収集・加工後、スモールスタートでAIを導入することが推奨される。一部の部署や業務で効果を検証し、改善を繰り返して全社へ展開することで、リスクを抑えながら導入を進められる。本番運用の段階では、データを蓄積して定期的に再学習を行うことで、精度の維持や向上を図ることができる。
AIからAIエージェントへ
AIの技術は、自ら考え行動するAIエージェントへと進化している。
| AIエージェントとは： 依頼に基づき複数のアプリケーションやツールを駆使し、目標を達成するために自律的に行動するソフトウェアのこと。 |
例えば、ChatGPTには「ChatGPT エージェント」という機能がある。「長野市内でグルメサイトの評価が3.8以上のそばの名店トップ5を探してください」という指示を出すと、ブラウザを操作しグルメサイトを検索して、結果をまとめてくれる。
2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれており、多様なサービスが提供されはじめている。今後、ビジネスにおいてAIと協働する機会がますます増えると推測される。
まとめ
AIは、企業のバックオフィス業務やカスタマーサポート、接客、経営リスク管理など、さまざまなビジネスシーンで導入されはじめている。
AIを活用することで業務効率化につながり、従業員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えられる。さらに、AI搭載のチャットボットやロボットなどが問い合わせ対応を行うことで、サービス品質や満足度の向上も期待できる。
株式会社ミライト・ワンは、ロボットを遠隔操作してゲストを案内する「AI コミュニケーションロボット"temi"」を提供している。また、生成AIを活用した「受注前のリスク抽出・対策アプリ」の運用を通じ、AI技術を用いた社内DXの推進に取り組んでいる。詳しくは、以下のリンクもチェックしてみてほしい。
AI コミュニケーションロボット"temi"
生成AIを活用した「受注前のリスク抽出・対策アプリ」を開発、運用を開始、 リスク管理対策に貢献
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