【図解】コレ1枚でわかる自動化と自律化

「手間を省きたい」や「効率を上げたい」は、人間の本来的欲求です。道具は、そんな人間の欲求を満たすために発展してきました。AIもまた、そんな歴史の延長線上に位置付けることができるでしょう。

ただ、AIがこれまでの道具と一線を画すとすれば、「自律化（Autonomy）」を実現しようとしていることにあるかもしれません。

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）」は様々な場面で使われてきました。この自動化の段階を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、つまり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います。

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おこなわれ、処理手順に一定の範囲でのバリエーションが与えられます。

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。予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します。

これに対して、AIでは、学習されたモデルを使って、最適なルールや判断基準を見つけ、人間が介在することなく実行する「自律化（Autonomy）」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癌病巣の発見、機械の故障診断などのように、複数の特徴の組合せ（モデル）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。
• 自動車の自律運転のように周囲の状況に対応して判断し実行する。ちなみに、日本語では「自動運転車」という表現が、一般的ですが、英語では、「Autonomous Vehicle（自律運転車）」という表現が使われます。
• 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ゆく。

AIは、自動化を自律化へと発展させるための手段とも言えるでしょう。

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