【図解】コレ１枚で分かる人工知能と付き合う３つの方法
人間と機械との「自然な関係」を築く
Amazonが「Echo」というネット接続機能付きスピーカー端末を米国で発売しています。このEchoには、「Alexa」という人工知能が搭載され、話しかけると音声を認識し、指示されたとおり処理してくれます。例えば、Amazonのショッピング・サイトとつなぎ、「この商品をお気に入りに追加して」、「（商品名）を注文して」、「（作家名）の最新作をKindleに入れておいて」といえば、それで済んでしまいます。また、AlexaはAmazonの「Fire TV」にも組み込まれて、「スターウォーズの最新作を見せて」と指示することもできるようになるそうです。さらに照明や空調の制御までできるようになっています。
外部サービスとの連携も期待されており、配車サービス「Uber」とつながれば、「車をよこしてくれ」というだけで自動車の手配をしてくれるようになるでしょう。また音楽配信サービス「Spotify」とつながれば、「（アーティスト名）の音楽を流して」などと指示すればその音楽を探して流してくれます。
さらに「キット、ガレージから出ておいで」とEchoに話しかけると、ガレージの扉が開いて電気自動車の「TESLA」が出てくるシーンもビデオで紹介されています。ちなみに「キット」とは1980年代に米国でTV放映されたドラマ「ナイトライダー」に登場する人工知能（？）搭載の自動車の名前です。
このような自然な対話で指示ができるようになれば、難しい操作や面倒なキーボード入力は不要になり、IT利用の裾野は大きく広がるでしょう。そんな楽に使えるならそのサービスを使おう、その製品を買おうと言うことにもなります。
このような人間と機械との「自然な関係」を築こうというのが人工知能の役割の１つです。
膨大なデータから「仮設」を見つけ出す
ソーシャル・メディアやIoTによって集められた膨大なデータから価値ある情報や洞察を見つけようというのも人工知能の得意とするところです。
データは膨大であればあるほど、精緻で網羅的に現実を写し取っています。しかし、それは同時にそれを解釈し整理することを難しくします。この矛盾を解決してくれるのが人工知能です。膨大なデータに潜む規則性や構造を見つけ出してくれます。
かつてコンピューターは人間が立てた仮説に基づき処理フローを描き、それに従ってプログラムを作っていました。例えば、「こういう手順で仕事を進めれば、仕事の効率は良くなるはず」と経験者の知見や体験を踏まえて仮説を立てて、それを前提にプログラムを書き処理させることで効率を上げてきたのです。しかし、そのやり方が最適なのかどうかは、かならずしもわかりません。
一方、人工知能は、その仮説を膨大なデータから見つけ出してくれます。これまでのやり方とは正反対のアプローチです。データに裏付けられた仮説は時にして人間の経験や勘と一致しないこともあります。しかし、思いも寄らなかった「人工知能が膨大なデータを解析して導いた最適解」を実際に試してみたら「人間の経験や勘から導いた最適解」よりも優れていた結果が出てしまったといった事例が数多く報告されています。
Alpha Goの場合も同様で、人間の最高の英知を打ち負かしたとすれば、それは紛れもなく「最適解」だったのです。しかし、人間の経験や勘がうまく説明できないように、人工知能もなぜそのようになったかを教えてくれません。そこで、プロ棋士たちは、Alpha Goがなぜそんな手を打ったのかを考え、これまでの常識を上書きしようとしているそうです。人工知能の進化が人間の進化を促しているとも言えるでしょう。そんな共進化の役割を人工知能は果たしてくれるのかもしれません。
状況や変化を読み取り自律的に動作する
モノそのものや周囲の状況、あるいはその変化を学習し、最適解を見つけ出し、自身で判断・動作する自律化の能力を実現してくれるのも人工知能です。例えば、自動運転自動者や自ら職人技を身につける産業用ロボット、自動で土木工事をしてくれる建設機械などは、そんな自律化の適用例です。
これまでは人間がやらなければならなかった判断を人工知能が行い、その機能が組み込まれたロボットが自律的に行動するといったことが、身近なものになってゆくでしょう。
AmazonのEchoやGoogleのAlpha Goなど、人間の能力に匹敵するかそれ以上の能力を人工知能は発揮します。しかし、現実を冷静に見れば、音声認識、画像認識、対話応答、自動翻訳などの「特定の知的作業」の中のことであり、それらを組み合わせた「総合的な知的作業」となると、まだまだ課題は残されています。例えば、「こういうことをしたいが、どのような技術を組み合わせれば、実現できるだろうか」を考え、その組合せを実現する能力は人工知能にはありません。将来、そのような人工知能が実現するかどうかは分かりませんが、当面はそのようなことを不安に思うより、既に実現している現実的な能力や役割に注目し、自社のサービスや商品に取り込んでゆくことを考えてゆくべきなのです。
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今回は全資料について、ノートへの解説を追加しています。また、更新履歴が増えすぎたことで、ダウンロードボタンが押しにくいというご指摘をいだき、過去の履歴を別ファイルに集約して、すっきりさせました。
【インフラ&プラットフォーム編】（295ページ）
内容的に古くなったページを削除し、新たなページを追加、ノートの解説も増やしました。
【新規】「セキュリティが不安でパブリック・クラウドは使えない」は本当か？ p.79
【新規】サーバー利用形態の歴史的変遷 p.160
【新規】SDIの求められる必然性 p.162
【新規】サーバー仮想化の3つのメリット p.188
【アプリケーション&サービス編】（256ページ）
人工知能関連のチャートを大幅に追加、解説（文章）付きスライドも増やしています。内容の古いチャートは削除しました。
【新規】「自動化」から「自律化」への進化 p.139
【新規】人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 p.147
【新規】「記号処理」から「パターン認識」へ p.152-153
【更新】ディープラーニングの画像認識能力 p.160
【新規】シンギュラリティの意味 p.184-185
【新規】システム資産・運用の歴史的変遷 p.232
【新規】汎用目的技術 p.254
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【ビジネス戦略編】（94ページ）
記載内容が古いチャートを削除し、解説文付きのチャートを増やしました。
【新規】デジタル・トランスフォーメーションの意味 p.4
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