日常生活におけるAIの身近な例（活用事例）20選

人工知能（AI）は、1950年代の発明以来、長い道のりを歩んできました。現在、AIは銀行業務から運転、ショッピング、ウェブブラウジングなど、私たちの生活のほぼすべての場面で活用されています。過去の経験から学習することで、私たちの生活をより簡単に、より速く、より効率的にしています。

AI技術は、音声や画像の認識、問題解決、意思決定など、さまざまなタスクに利用することができます。日常生活における人工知能の例としては、運転手のいない車、Amazon AlexaやGoogle Assistantなどのオンラインパーソナルアシスタント、空港での本人確認のための顔認識技術、さらには銀行アプリケーションの音声認識などがあります。

この記事では、人工知能がすでに日常生活でどのように利用されているか、またAIがどのように私たちの生産性を向上させることができるのか、20の例を取り上げます。そして、「人工知能の未来」と「人工知能が私たちの生活をさらに大きく変える可能性」について見ていきます。

自動運転

自動運転システムは、人工知能の中でも最も成長が速く、最も有望な分野の1つです。ディープラーニングなどのAIの進歩により、自律走行車は急速に現実のものとなりつつあります。近い将来、自律走行車は洗練された、信頼性の高いAIアルゴリズムによって、他の車両や歩行者、障害物を検知して反応するようになると予想されます。

このセクションでは、自動運転の背後にあるAI技術と、それを使ってどのように安全で簡単な運転を実現できるかについて説明します。

自律走行車

自律走行車は、AI技術の最も話題になる例であり、また最も印象的な例であることは間違いありません。自律走行車は、私たちの移動手段に革命をもたらし、交通事故や死亡事故を激減させ、事故の金銭的な責任者から自動車の個人所有に関する考え方まで、あらゆるものに影響を与える可能性を秘めています。

自動運転車を支える技術は、コンピュータービジョン、機械学習、センサーフュージョンなど、いくつかのAI技術に依存しています。コンピュータービジョンは、車の外側のさまざまな場所に取り付けられた複数のカメラを使って、歩行者、自転車、他の車など、進路上にある物体を検出します。また、LIDARなどの車載センサーが360度の視界を提供し、機械学習アルゴリズムによってパターンを識別し、それに応じて反応することができます。

自律走行車の目標は「完全な車両自律性」、つまりどんな状況でも人間の介入を一切必要としない車両です。まだこれを完全に達成した企業はありませんが、多くの企業が「レベル4または5の自律性」を通じて、急速にその実現に向けて進んでいます。

レベル2：自律型クルーズコントロール – すでにテスラやベンツの高級車に搭載されており、ドライバーが手動で操作できますが、アダプティブクルーズコントロールやレーンキープアシストの支援により、ドライバーが自律システムに完全に委ねることなく運転から意識を離すことができます。
レベル3：条件付き自動運転は、GoogleのWaymoドライバーシステムのように、特定の条件が満たされたときに自動車が完全に制御することができます。
レベル4/5：高自動運転/完全自動運転はまだリリースされていませんが、テスラのような多くの企業がこの目標に向けて前進しており、最新モデルには完全自動運転モードが搭載され、高速道路を走行中に適切な場合には積極的に車線変更を行い、ドライバーの介入は必要最低限に抑えられます。

自律型ドローン

自律型ドローンは、人工知能を搭載した空飛ぶ乗り物で、手動で操作することなく飛行することができます。これらの無人航空機（UAV）は、高度なカメラやレーザーやレーダーシステムなどのセンサーに依存して、ターゲットを特定し追跡することができます。自律型ドローンは、監視・モニタリング、セキュリティ目的、捜索・救助活動、国境監視、さらには商品やサービスの配送などに使用することができます。

自律型ドローンは、趣味の小型機から大型の商用モデルまで、さまざまな大きさのものがあります。コンピュータビジョンなどの最新のAI技術を駆使して、飛行中の環境をスキャンし、地上や空中の物体を認識し、次に取るべき行動について複雑な判断を下します。さらに、自律型ドローンは、内蔵されたGPS受信機と自動操縦システムにより、極めて高い精度で地形を移動することができます。

この驚くべきデバイスは、さまざまな用途に使用されています。多くの企業が、自律型ドローンを農業用途に使用しています。例えば、ドローン農業や作物検査では、自動飛行する機械の一団を畑に派遣し、人間の介入が必要な大問題になる前に、新たに発生した問題を探します。交通量の多い場所を監視したり、違法行為を調査する法執行機関、従来のヘリコプターでは実現できなかった空撮映像を撮影する映画製作者、ドローンを宅配便として利用する運送会社、石油掘削施設、軍事基地、政府ビルのセキュリティパトロール、特に夜空の捜索用に作られたドローンには、木やその他の物との衝突を回避しながら星の検出に役立つAI技術が活用されています。

人工知能（AI）を搭載した最先端技術により、運用コストを大幅に削減しながら、エンドユーザーに効率的な資産監視を提供する自律型ドローン技術の用途は無限です。

スマートホームデバイス

スマートホームデバイスは、私たちの日常生活において人工知能（AI）の最も一般的な例の1つです。スマートホームシステムは、私たちの生活をより快適かつ効率的にするために、さまざまな異なるデバイスとアプリケーションで構成されています。例えば、音声制御スピーカーやサーモスタット、ホームセキュリティシステム、スマートライトなどが含まれます。

私たちの家庭で最も一般的なAIの例をいくつか見てみましょう。

スマートスピーカー

スマートスピーカーは、日常生活で使用される人工知能の最も一般的な例の1つです。これらのデバイスは、人工知能と音声認識技術を組み合わせて、ユーザーが音声コマンドによって環境と対話したり、インターネットにアクセスしたりできるようにします。AmazonのAlexaやGoogleのHomeシリーズなど、スマートスピーカーの最も人気のあるモデルには、多数のセンサーが搭載されており、言葉のコマンドを正確に拾って応答することができます。アラームやリマインダーの設定や音楽の再生、天気情報の提供など、基本的な機能だけでなく、照明や防犯カメラなど他のスマートホームシステムと統合して、さらに便利で効率的にすることもできます。

さらに、デバイスと会話したり、AppleのSiriやMicrosoftのCortanaなどのデジタルアシスタントサービスを利用することもできます。ニュースの更新や家計簿のチェックから、ゲームやディナーの予約まで、日常生活をかつてないほど簡単にするさまざまな機能を提供し、スマートスピーカーは急速に何百万世帯もの家庭で利用されるようになりました。

スマート照明

スマート照明は、日常生活における人工知能の最も一般的なアプリケーションの1つとして急速に広がっています。住宅所有者は、スマート照明システムに投資して自宅の照明器具を自動化し、エネルギー節約だけでなく、利便性と安全性も提供しています。スマートライティングソリューションには、電球ひとつから家中のシステムまで、様々な種類があり、コントローラー、モーションセンサー、セキュリティカメラ、遠隔操作などの機能を備えています。

スマートライティング・ソリューションでは、以下のことが可能です。

スケジュール設定による照明の自動化
留守中の照明のオン・オフが可能
エネルギー使用量の監視と電気料金の節約
様々なムードに対応するための色やシェードの変更
外出中でも家の外観を占有するのに役立つタイマーや安全な滞在
夜間帰宅時の安全性と視認性のために照明を素早く点灯

これらの素晴らしい機能を活用することで、忙しいご家庭でも快適性や利便性を犠牲にすることなく、自宅の管理を容易にすることができます。スマートライティングシステムを利用すれば、外出中でも家族が常に安全で健康であることを保証することができます。

スマート家電

スマート家電は、AIを日常生活に取り入れるための素晴らしい方法です。現代の家電は、従来のものよりもはるかに多くのことができるようになり、さらにAIの力を借りてより賢くなりました。コネクテッド冷蔵庫、スマート洗濯機、コネクテッドオーブンなどのスマート家電は、人工知能の力を統合することで、これまで以上に優れた性能と利便性を提供できます。

例えば、コネクテッド冷蔵庫は、過去の注文を学習して自動食料品リストを作成し、買い物をより簡単にすることができます。スマート洗濯機は、さまざまな種類の生地に応じて設定を調整し、最適な洗浄結果を得ることができます。コネクテッドオーブンは、スマートフォンなどの接続されたモバイル機器を使用して位置情報を追跡し、自宅に近づくと自動的に予熱を行います。インテリジェント・エアコンは、ユーザーの好みや外の天候を分析し、冷房設定を自動的に調整することもできます。

スマートホームデバイスは、他のスマートホーム製品とシームレスに統合され、音声やジェスチャー操作だけで環境を簡単に制御することができます。AIを活用することで、「設定したことを忘れる」ことが容易になり、安心して生活を続けることができます。

チャットボット

AI搭載チャットボットは、企業や消費者の生活の中でますます一般的になっています。彼らは顧客からの問い合わせに自動的に対応することで、企業の時間とコストを節約し、よりシームレスな顧客体験を提供することができます。

また、AIを搭載したチャットボットはますます高度化し、人間の会話をシミュレートして、顧客の問い合わせに自然言語で回答することができます。ここでは、日常生活で最もよく使われるAI搭載チャットボットの例について詳しく説明します。

バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントは、人間の会話をシミュレートするAI搭載のチャットボットです。自然言語処理（NLP）と機械学習アルゴリズムを活用することで、仮想アシスタントはユーザーの要求をリアルタイムで理解し、対応することができます。仮想アシスタントは、カスタマーサービス、金融サービス、ヘルスケア、教育など、幅広い用途で使用されています。

人気のあるバーチャルアシスタントのアプリケーションをいくつか紹介します。

Apple Siri：音声で操作するデジタルアシスタントで、質問に答えてくれたり、整理整頓を手伝ってくれたりする。
Amazon Alexa：音楽再生機能、音声コマンド、ホームオートメーション制御などの機能を持つAI搭載のデジタルアシスタント。
Google Home：Google Assistantの音声技術を搭載したデバイスで、質問に答えてイベントやタスクの計画をサポートしたり、エンターテインメント情報を提供したり、スマートホームのデバイスをコントロールしたりすることもできる。
Microsoft Cortana：Windows 10 を搭載したデバイス、または iOS や Android などのモバイルデバイスで Cortana アプリを使用すると、自然言語による問い合わせに応答することができる音声アシスタント。
Samsung Bixby：タッチスクリーンインターフェースの代わりに音声でさまざまなコマンドやタスクを実行することで、Galaxy S8モバイルデバイスとより強力なインタラクションを可能にするサムスンのAI対応パーソナルアシスタント。
IBM Watson：IBMのコグニティブ・コンピューティング・プラットフォームで、SiriやAlexaなどのアプリケーションを通じて自然言語のテキストや音声で行われた問い合わせに答える「自然言語処理」能力で知られています。
Facebook M：Facebookが開発したチャットボットで、ユーザーが製品に関する複雑な質問をしたり、Messengerなどのアプリケーション内でその質問に関連する情報をすばやく検索したりすることができる。
Evie：人工知能を搭載したバーチャルミーティングアシスタントで、会議の内容を正確に書き起こし、議題から外れた場合は参加者に警告し、終了後に役立つ要約を提供することができる。
Lyra：SurveyMonkeyが開発した企業向けバーチャルアシスタントで、会話の文脈を理解しながら自然言語で重要な事実を伝え、チームが手元にあるデータから迅速に意思決定できるようにする。
Viv：Vivは、AppleのSiriの共同開発者であるDag Kittlausによって開発されたAI搭載の仮想知能プラットフォームで、開発者が複雑なコマンドを容易に理解できるインテリジェントなインターフェースの上に構築できるようにすることを目的としています。

カスタマーサービス

カスタマーサービス・チャットボットは、人工知能（AI）の最も人気のあるアプリケーションの1つです。これらのAIを搭載したチャットボットは、会話形式で顧客と対話し、アドバイスを提供したり、質問に答えたりする機能を備えています。AIを搭載したチャットボットは、企業が24時間365日体制で顧客サービスを提供するための効果的な自動化方法を提供し、顧客満足度の向上と全体的な効率化を図ることができます。チャットボットは、カスタマーサービス業務における人間の労力とコストを削減し、よくある質問への回答や簡単な技術的問題の解決など、ありふれた作業を自動化するために使用することができます。

例えば、現在、多くの小売業のウェブサイトでは、商品選択、チェックアウトプロセス、購入品の返品、またはショッピング中に発生した問題に対するサポートの提供などの買い物客の支援にAI搭載のチャットボット技術を使用しています。同様に、航空会社などの旅行会社も、乗客のフライト状況の確認や、必要な場合のフライトの再予約を支援するために、AI搭載のチャットボット技術を利用しています。

また、銀行では、AIを搭載した顧客サービス用チャットボットが、支払いの設定や口座間の資金移動などのタスクを実行し、顧客を支援するために使用されています。さらに、消費習慣に関する洞察を提供し、類似した顧客の過去の経験に基づいて、貯蓄計画やヒントを提案することもできます。

大企業だけでなく、中小企業でもAIを搭載した顧客サービス用チャットボットを活用することができます。予約のスケジュールや提供するサービスに関する関連情報を効率的に伝えるといった日常的なタスクを自動化することができます。人工知能技術のさらなる進歩に伴い、AIを活用したカスタマーサービスチャットボットの革新的なアプリケーションは、ビジネス環境内の自動化をさらに促進するために、今後数年間で出現し続ける可能性があります。

画像・映像認識

人工知能（AI）はもはやSF映画の中だけの未来技術ではなくなりました。画像や映像の認識など、日常のさまざまな場面でAI技術が応用されています。

画像・映像認識AIは、オンラインショッピングからセキュリティのための顔認識まで、あらゆる場面で活用されています。ここでは、AIによる画像・映像認識が、さまざまな形で生活を便利にしていることを説明します。

顔認証

顔認証は、人工知能の世界において最先端の技術の一つです。AIによる顔認証は、多くの実用的な用途に使われています。例えば、空港や公共の場でのセキュリティ向上、銀行業務などでデバイスを使用する人の身元確認など、顔認証は日常生活の中でより大きな役割を担っています。

以下では、AI搭載の顔認証が日常生活でどのように応用されているかの例を紹介します。

ソーシャルメディア上のやりとりの自動化：顔認識技術を使って動画やソース画像から個人を特定し、パーソナライズされたインタラクションを作成したり、映画の予告編などの広告を見るユーザーに対して関連するコンテンツを提案したりすることができるようになります。
アクセスコントロールとセキュリティ：家庭、オフィス、空港などの公共空間での導入が可能です。AI顔認識システムは、個人の身元を確認し、システムのデータベースに保存されているユーザープロファイルと照合することで、安全な場所へのアクセスを許可するために使用されます。
スマートな監視とモニタリング：コンピュータビジョンのアルゴリズムにより、企業はCCTVカメラで顧客の行動を追跡し、どのコーナーがより多くの訪問者を惹きつけるか、訪問者がどのくらいの時間そこに滞在するかなど、有用な洞察を導き出すことができます。これらの情報は、企業がマーケティング戦略や店舗レイアウトなどを決定する際に、貴重な情報となります。
法執行：世界各国の政府は、法執行に顔認識技術を積極的に活用しています。一部の国では、犯罪の多発する地域で、可視カメラを通過する容疑者を迅速かつ瞬時に正確に特定し、犯罪が発生してから犯人が逮捕されるまでの時間を短縮することが可能になりました。
パスポートコントロールの自動化：世界中のパスポートコントロールの場所で顔認識技術を使用することにより、政府機関は、端末を監督する職員が必要とする手動入力を少なくして、パスポートを迅速に確認することができます。この高精度な認証システムにより、不審な旅行者が発見されずに通過する可能性がある場合、その旅行者に声をかける際に起こりうるヒューマンエラーの多くを排除することができます。
ヘルスケアの推進：顔認識技術は、その高度なシステムを使って、皮膚がんや腫瘍など、以前は早期発見されなかったかもしれないさまざまな兆候を識別することにより、予防医療対策において積極的な役割を果たすことも可能です。これらの前兆は、放っておくとより大きな問題のシグナルとなりうる警告のサインが現れたときに、医療関係者に警告を発することができるのです。
モバイル機器認証：生体認証技術の進歩により、モバイル機器メーカーが顔認証機能を提供し始め、エンドユーザーが機器に直接組み込まれたハードウェアと、OSに組み込まれたロック解除アルゴリズムによって機器内のアプリケーションに安全にアクセスできるようになりました。
店舗での顧客認識とエンゲージメント：コンピュータビジョンによる顔検出と機械学習の進歩により、店舗は来店客に遭遇することができるようになりました。このデータをもとに、来店客に特化したキャンペーンを実施し、セール時のプレゼントやホリデーシーズンの割引、最新トレンドの来店動機の付与などを行うことができます。
ドライバーレスカー検証システム：自律走行車は、道路を走行する前に認証が必要なため、テスラなどの企業は、最新バージョンに顔スキャナーを導入しています。これにより、認証された乗客のみが車に乗り込むことができ、改ざんの問題を排除できるだけでなく、何らかの無謀な行動が起こった場合に、再保険会社が賠償責任を回避するための安心を提供できる可能性があります。
顔認識技術による自動パーソナライズサービス：CRMソフトのデータベースを活用し、リアルタイムの会話を行う人工知能ツールや、ビジュアルデータを収集し、物理的な属性に基づいて顧客を特定する自動会話ボットなど、よりニーズに合ったパーソナライズサービスを一貫して提供するブランドを顧客はリピートし続けています。

画像認識

画像認識は、日常生活における人工知能の多くのアプリケーションの1つです。このAIは、深層学習技術を活用し、コンピュータがデジタル画像やビデオ内の物体、顔、数字を認識することを可能にします。また、顔や物体の検出、パターンの認識、画像の並べ替えにも利用できます。

AIによる画像認識は、自然言語処理、コンピュータビジョン、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの進歩により、近年大きく発展してきました。AIによる画像認識は、医療診断、自律走行車、サイバーセキュリティなど、さまざまな産業で利用されています。

ビジネス分野での活用に加え、AIによる画像認識はコンシューマー向けサービスにも進出しています。キーワードを使った写真ライブラリの高速検索、顔認識システムによる不審なアカウントアクセスの妨害、さらには写真を自動判定して被写体の年齢や雰囲気を登録するモバイルアプリなど、多くの人が日常のタスクで活用しています。

日常生活における画像認識の活用例は以下の通りです。

顔認識技術：スマートフォンのロック解除やセキュリティシステムなどに利用されています。
音声認識／バーチャルアシスタント：対話型顧客サービスや日常業務の自動化などに利用されています。
画像認識/検索：Google 逆画像検索や Amazon FindIt Tool などのオンラインサービスで使用されています。
医療診断：AIアルゴリズムに基づくスキャンや画像から病気を特定するために使用されています。
自律走行車：AIベースのナビゲーションシステムを使用するドライバーレスカーなど。
コンテンツ・モデレーション・オンライン：ユーザーの投稿やコメントに攻撃的な内容や不適切な内容が含まれていないか監視する。
パーソナライズされた広告と推奨システム：個々のデータポイントに基づく、関連性のある広告や推奨でターゲットの顧客を支援する。
スマートホームデバイスとアプライアンス：人感センサーを使用して、ユーザーの好みに応じて自動的に空調を最適化する。
サイバーセキュリティと不正検知システム：人工知能技術を利用して、悪意のある活動である可能性がある異常を検知する。
ビデオ監視技術：顔/物体認識機能を備えたIoTカメラからのデータ収集。

ビデオ監視

ビデオ監視は、日常生活でAIが活用されている一般的な例です。AIを搭載したビデオ監視は、顔やナンバープレート、姿勢などを検出・認識することができます。これらの物体や事象は、特定の基準に従って分類されます。

多くの場合、AIアルゴリズムは、不審な事象が検出されたときアラームを作動させ、セキュリティ担当者に警告するように設計されています。例えば、顔認識やナンバープレート認識によって犯罪者が特定された場合、直ちに適切な警察当局に通知することができます。また、AIを活用したビデオ監視は、公共の場で喧嘩や群衆の集まりを検知するために使用することもできます。さらに、公共の場に残された物や長時間うろうろしている人を識別することもできます。

AIを活用したビデオ監視のもう一つの重要な使用例は、交通流の監視です。これは、人工知能のアルゴリズムを搭載したカメラによって自律的に行われ、道路で事故や渋滞が発生すると、自動的に関係当局に警告を発します。これは、世界中の道路交通システムの安全性、効率性、信頼性を促進するのに役立ちます。

バーチャルパーソナルアシスタント

日常生活において最も一般的な人工知能の例は、AI搭載バーチャルパーソナルアシスタントです。このような仮想アシスタントは、音声コマンドやタイプされたコマンドを受け取り、回答、推奨、指示などの形で結果を提供します。これらのAIを搭載した仮想アシスタントは、多くのスマートフォンなどで使用され、世界中の人々の生活を大きく支えています。

Googleアシスタント

Google Assistantは、Googleが開発した仮想パーソナルアシスタントで、スマートフォンやパソコン、スピーカーなどの家電製品など、さまざまなデジタル機器の操作に利用することができます。自然言語処理などのインテリジェントな機能を持ち、話し言葉の指示を理解することができます。

Googleアシスタントは、人工知能（AI）と機械学習によって、より速く、より正確に、人間のようにリクエストを処理することができます。Google AIを使えば、簡単な音声命令で質問をしたり、何かを要求したりすることができます。また、文脈に基づいてコマンドを予測・提案することも可能です。

Googleアシスタントの最も一般的な使用例には、次のようなものがあります。

ハンズフリー通話
リマインダーやアラームの設定
モバイル端末やストリーミングサービスからの音楽再生
スマート家電や安全製品（サーモスタットやセキュリティカメラなど）へのアクセス
Google Now/Google Voice Search/Google Personalized Search などの自然言語クエリシステムによる、地域の天気予報や栄養情報など、関心のあるトピックのウェブ検索結果。

これらのアプリケーションは、日々新しい技術の実装により常に進化しているため、ユーザーは近い将来にさらなる改善を期待することができます。

Siri

AppleのSiriは、最も早くから利用されているAIベースのパーソナルアシスタントであり、この分野の先駆者であると考えられています。2011年にiPhone 4Sの機能としてリリースされたSiriは、人工知能を使用してユーザーの入力に基づき、質問に答えたり、タスクを実行したり、おすすめを作ったりします。

発売当初から、アップルの継続的な改善により、Siriはますます進化しています。iOSのバージョン12では、AppleはSiriの機能を拡張し、デバイス上での学習を取り入れ、ユーザーの問い合わせをより迅速かつ正確に処理することを可能にしました。テクノロジーの急速な進歩に伴い、AIは進化を続けており、Siriは今後さらにインテリジェントになっていくことが予想されます。

Siriの人気の高い機能には、以下のようなものがあります。

テキスト音声入力 – この機能により、入力の代わりに話すことができます。
位置情報ベースのおすすめ – 近くのレストランや場所を簡単に見つけることができます。
音声コマンド – 簡単な音声コマンドで iPhone を操作できます。
一般的な検索 – 助けが必要なクエリーやトピックについて、オンラインで素早くウェブを検索します。

アレクサ

AIを搭載したバーチャルアシスタントであるAlexaは、Amazonの製品であり、世界で最も人気のあるバーチャルアシスタントの1つです。Amazon Echoシリーズの製品で動作し、照明やサーモスタットなど、接続されたさまざまな家電製品やシステムを制御するために使用することができます。また、Alexaは強力な音声認識技術を持っているため、ユーザーは自然言語を使って質問をしたり、コマンドを与えることができます。

さらに、Alexaには独自のアプリストアがあり、ユーザーはその機能をさらに拡張するためのスキル（Skills）をダウンロードすることができます。Alexaは常に新しいことを学び、その能力を高めています。日常生活におけるAIのトップ例の1つとなっています。

ヘルスケア

AIを活用したヘルスケアは、診断、治療、予防に応用される新しい分野です。AIは、医療従事者がより効率的に作業し、より高い精度で診断と治療の決定を下すことを支援します。AIを活用したヘルスケア技術は、医師やその他の医療従事者が患者により良い医療を提供できるようになるため、ますます普及が進んでいます。

診断ツール

AIを搭載した診断ツールなどのコンピュータサイエンスの進歩は、医療専門家が病気を診断するのに役立っています。AIを利用したシステムは、人間が必ずしも特定できないような医療データのパターンを検出することができます。患者の記録、医療画像、ウェアラブル機器から膨大な量のデータを収集、管理、分析することで、これらのシステムは自動診断を形成し、医師の意思決定を支援することができます。AI駆動のアルゴリズムは、糖尿病などの一般的な病気のリスクを特定し、がんの警告サインをより早い段階で認識することができます。

AIを用いた診断は、より正確でコスト効率の高いヘルスケアソリューションを提供することで、ヘルスケア業界を変革しています。以下はその例です。

IBM Watson：Anomaly Detection System（異常検知システム）。IBM WatsonのAnomaly Detectorは、医療従事者が医療データセットの異常を迅速に特定できるように、自動機械学習を活用します。
Optellum Lung Cancer Detection System：このシステムは、ディープラーニングモデルを使用してCTスキャンを分析し、肺の異常領域または腫瘍を検出します。
Microsoft Healthy Eye Detection：眼科検査で撮影された網膜血管のデジタル画像から、緑内障、白内障、糖尿病性網膜症などの目の欠陥を自動検出するシステムです。
NVIDIA Clara：乳がんを含む様々ながんや、動脈硬化、不整脈などの心臓疾患の迅速な診断のために、医師が精密な画像解析を自動化できるように設計されたプラットフォーム。
IDx-DR：医療従事者が常時同席しなくても糖尿病網膜症を検出できる、米国FDAで検証された世界初の人工知能です。
Enlitic Deep Learning Platform：このプラットフォームは、ディープラーニングモデルと自然言語処理（NLP）の両方を活用します。放射線科医が、医療画像解析アルゴリズムやEnliticのダッシュボードインターフェース内で利用可能な臨床検査結果解析ツールを用いて、肺がん、脳卒中、外傷性脳損傷などの複数の疾患を診断するために使用されています。
Aidoc AI搭載放射線ソリューション：AIを活用したスコアリングシステムにより、MRIなどの身体スキャンデータを人間の専門家が手作業で解釈するよりも高速に解釈し、最大5%の精度向上につなげるソリューションです。
CytoReason Cell Profilerソリューション：世界30カ国以上から収集した5000万以上のヒト組織細胞の実ゲノムデータを用いて、独自のパターン認識アルゴリズムにより、患者の染色体から画像内の細胞タイプを自動検出するソリューションです。
ソテリアバッテリーヘルスモニター：電子機器に使用されているバッテリーを対象に、電圧や温度などのパラメータを追跡しながらデバイスのバッテリー使用量を監視し、電力が低下するタイミングを予測しながらリアルタイムでエネルギー貯蔵量を把握するベイズ方式で動作する製品です。
Voextract AI Electronic Medical Records System：医院が患者の記録を管理するためのシステムで、事務処理管理、予約スケジューリング、保険金請求などのタスクを合理化し、患者の重要な情報に素早くアクセスでき、ミスを減らすことができます。

メディカルイメージング

AIを活用した医療用画像処理は、高精度な診断をより早く、よりコスト効率よく提供することで、医療に革命をもたらしています。AIの高度なアルゴリズムは、MRI、CTスキャン、超音波画像、その他の医療画像モダリティから、病気のパターンを自動的に検出し、関連する生体データを特定することができます。AIを介した医療用画像処理は、放射線科医がこれまでよりも早く、より正確な方法で病状を診断するのに役立っています。

AIを活用した医療用画像診断の例には、以下のようなものがあります。

Computer Vision：デジタル画像を解釈して、潜在的な健康問題を特定する自動化されたシステム。
Computer Assistance: 医師が結果を迅速かつ正確に解釈すると同時に、患者のコストとリスクを軽減するためにアルゴリズムが使用されています。これには、放射線科医がスキャンの異常や潜在的な問題領域を特定するためのコンピューター支援検出（CAD）システムも含まれる。
ロボットアーム**：**ロボットアームは MRI と共に使用され、医師はスキャン中の患者の体にフィードバック機器を取り付け、診断シナリオ中にリアルタイムのフィードバックを提供することができます。
画像セグメンテーション**：**AIアルゴリズムは、臓器、腫瘍、骨の板など、画像のさまざまな構成要素を正確かつ効率的にセグメンテーションできるディープラーニングモデルにデータを提供する。
拡張現実（AR）**：**AR は、臨床医が装着する特殊なメガネを通して見る仮想背景と組み合わせた 3D 画像を利用し、危険な放射線部位に立ち入らずに腫瘍環境を可視化する。
XRAY Vision: XRAY Vision：特殊な機械学習を用いて、通常の臨床用スキャナーで撮影された従来の2次元X線画像内の物体をリアルタイムで検出するため、診断のために高価な専用X線装置が不要になります。

創薬

創薬は、人工知能（AI）の最も人気のあるアプリケーションの1つであり、AIの完璧な利用法です。AIを活用した創薬は、製薬業界の研究者のコスト削減と開発プロセスの加速を支援することができます。

AIアルゴリズムは、化合物の膨大なデータベースを検索し、さらなる研究や医薬品開発のための有望な候補を特定するために使用することができます。これらのアルゴリズムは、大量のデータからパターンを認識することができ、何千もの化学構造や特性を、人間の専門家が手作業で行う時間の何分の一かの時間でふるいにかけることができるのです。例えば、AI技術を使って長期的に持続する経口薬を開発する新興企業Lyndra Therapeuticsは、AIを活用した創薬プロジェクトを完了し、手作業で行われた先行プロジェクトに比べて30倍のスピードで成功させました。

AIによる創薬は、人工知能が様々な形でヘルスケアを革命するために利用される一つの方法に過ぎません。他の例としては、以下のようなものがあります。

患者のデータに基づく自動化された診断と治療計画。
集団発生などの潜在的な健康リスクの追跡。
個々の患者に最適な治療法の予測。
医療へのアクセス改善。
病床などの医療資源の効率的な管理。

教育

AIは、教育分野にも急速に浸透しています。AIを搭載した教育ツールは、機械学習を利用して、生徒がより速く、より効率的に学習できるようにします。AIを活用した教育ソリューションは、各学生固有のスキル、ニーズ、ライフスタイルに合わせたパーソナライズされた学習経路を作り出すことができます。

オンライン学習プラットフォーム

オンライン学習プラットフォームにおけるAI技術の利用は増加傾向にあります。オンライン教育の需要が高まる中、AIはプロセスの合理化とカスタマイズを支援し、より効果的で豊かな教育体験を提供することができます。AIを活用したパーソナライズ教育は、教育者が各個人の学習ペース、ニーズ、学習目的に応じてコンテンツを提供することを支援します。

AIを活用した教育には、質問関連性分析、自動採点システム、バーチャル家庭教師、適応型評価ツール、バーチャル教育アシスタントなどの機能が含まれます。自然言語処理（NLP）によって、AIテクノロジーは、従来の手法や人間ベースの技術よりもはるかに優れたオーディエンスとのインタラクションを生み出すことができます。

ここでは、日常生活におけるAI技術のトップ例をいくつか紹介します。

よりスマートな音声認識学習ツール：マイクロソフトのインテリジェントな仮想アシスタントTEDは、CortanaやAlexaなどの音声認識システムを通じて、学生がデジタル教科書に素早くアクセスできるよう支援します。
自動採点システム：Thinkificは、自然言語処理（NLP）を用いて、スキルベースの質問で構成された複数の選択項目に対する学生の反応を分析する自動採点システムを使用しています。これにより、教師や教授が学生のエッセイやテストを採点する際、文書の分析に余分な時間をかけることなく、迅速かつ正確に採点することが可能になります。
適応型理解ソリューション：McGraw Hill Connectのような教育プロバイダーは、効果的な方法で学習をサポートするために、個々の知識レベルに基づいて特定の生徒のために教材を最適化する適応型理解テクノロジーを使用しています。
インテリジェントチュータリングプログラム：Duolingoは、データサイエンスと機械学習アルゴリズムを搭載した適応型教育プラットフォームを活用し、外国語の初心者、経験者を問わず、各学習者のレベルに合わせてチュータリングをシームレスに適応させるインテリジェントプログラムを提供しています。
バーチャルティーチングアシスタント：アマゾンなどの企業が開発したバーチャルティーチングアシスタントは、インタラクティブなビデオプレゼンテーションを通じて、学生が複雑なトピックをより理解できるように支援し、教授がリアルタイムで学生のフィードバックに基づいて授業の内容を調整できるようにします。

適応型学習システム

適応学習システムとは、学習者に合わせた教育体験を提供するために設計された人工知能を搭載したシステムです。このタイプのシステムは、ユーザーの既存の質問やトピックに対する反応に基づいて、パーソナライズされた指導を提供します。AIを搭載したアダプティブラーニングシステムは、パターンを識別してデータを処理し、個々の学習課題に応じて難易度を調整できます。

AIを活用した適応学習システムは、仮想教室やオンラインコースなど、様々な教育プラットフォームに組み込まれています。この技術により、教師や管理者は、学生の成績に基づいてリアルタイムでコンテンツを提供できます。例えば、AIを活用したアダプティブラーニングシステムの中には、学生の反応を追跡して、科目の複雑さを学生の理解度に合わせて調整できるものもあります。

AIを活用したアダプティブラーニングには、以下のような多様なメリットが期待されています。

生徒のやる気を引き出す
教師の作業負担を軽減する
教材のパーソナライズ
学習者の理解度評価の向上
教師の準備時間の短縮
教室のリソースをより良く活用する
生徒の進捗管理を深く評価する

つまり、AIは教師と学習者の双方にとって、より効果的かつ効率的な教育を実現し、現代の教育に革命をもたらしています。

セキュリティ

AIによるセキュリティは、私たちが自身とデータを保護する方法に革命を起こしつつある、成長中のトレンドです。高度なアルゴリズムを使用して、脅威を検出し、防止することで、脅威が私たちに到達する前に対応します。

AIセキュリティは、悪意のある活動や悪意のある行為者、さらには個人情報の盗難を検知し、ブロックすることができます。この技術は、セキュリティ業界でますます普及が進んでおり、企業、政府、個人を問わず利用されています。

AIによるセキュリティが私たちを守るために役立つさまざまな方法について、掘り下げてみましょう。

サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティは、機密情報の保存や転送が技術システムに大きく依存する世界において、ますます重要な課題となっています。オンライン購入から金融取引、顧客機密データの流れに至るまで、サイバー攻撃を未然に防ぐための対策がますます必要になってきています。人工知能（AI）は、サイバー犯罪者との戦いにおいて重要な役割を果たすようになり、直感的な脅威対応プロセスを自動化することで侵害のリスクを大幅に低減し、私たちのオンラインセキュリティ全体を向上させることができるようになりました。

以下は、人工知能がサイバーセキュリティに活用されている例です。

侵入検知システム（IDS）と侵入防御システム（IPS）は、ネットワークトラフィックを分析し、特定のパターンを認識することで悪意を検知するように設計された AI アルゴリズムを導入しています。このシステムは、攻撃をブロックしたり、脅威が検出されたときに保護されたポートやネットワークを閉鎖するなどの適切な対応を取るようにプログラムすることができます。
マルウェアの検出：AI を使用したマルウェア検出ソリューションでは、サイズ、動作、キーワード、構文など、さまざまなパラメータに基づいて実行ファイルを悪質または良性のいずれかとして認識できる高度なアルゴリズムが使用されています。これにより、誤検知を最小限に抑えながら、悪意のあるプログラムが検知されずにシステムに侵入する可能性を大幅に低減します。
エンドポイント保護：機械学習による自動脅威識別機能を通じて、AIベースのエンドポイントセキュリティシステムは、サーバー、デバイス、アプリケーションなどを、ゼロデイエクスプロイトやランサムウェア攻撃などの脆弱性が実際の脅威となる前に保護するために継続的に機能します。
フィッシング対策：電子メールやウェブサイトなど、複数のリポジトリでデジタル資産を追跡することで、AIを搭載したフィッシング対策ツールは、疑わしい活動や悪意のあるリンクの可能性を迅速に検出し、管理者に通知して必要なときにいつでも実行可能な対応を行うことができます。
ネットワーク挙動分析：高度なAI駆動型ネットワーク監視システムは、機械学習アルゴリズムと組み合わせたリアルタイムのディープパケットインスペクション技術を使用して、ネットワークアクティビティ全体の継続的な監視を自動化し、過去のデータと比較した場合でも、企業はシステムレベルで被害が発生する前に、これまで知られていなかった悪質な動作を積極的に発見できるようにします。

不正行為の検出

不正行為は、サイバー犯罪の中でも最も被害が大きい形態の1つです。AIを活用したセキュリティソリューションは、不正を検知、防止、管理する組織にとってますます重要となっています。

AI技術は、異常や不正行為を検出するために、顧客行動の疑わしいパターンの特定、ロイヤリティパターンの特定、顧客ジャーニーの分析などに使用することができます。例えば、テキスト分析アルゴリズムは、電子メール、チャットでの会話、オンラインフォームなどの顧客コミュニケーションデータを精査し、不正行為を示す可能性のある異常な行動を検出することができます。

また、AIアルゴリズムは、人間には認識しにくい数百万件の金融取引記録の異常を検出することができます。Mastercardなどのクレジットカード会社はすでにAIを搭載したシステムを導入しており、定義されたポリシールールに従い、顧客が過去に行った購入のパターンを分析することで、疑わしい取引や購入を高い精度で検出することができます。

その他の革新的な不正検知アプリケーションには、以下のようなものがあります。

自然言語処理（NLP）は、大量のテキストデータから機械が学習し、クレジットカード番号や口座番号が誤って文章に追加されているなどの不正を検出します。
これにより、複数のチャネルにまたがる潜在的な脅威に対して、リアルタイムで正確なアラートを提供します。
AIを活用することで、顧客と企業間のコミュニケーションを自動的に監視すると同時に、取引を試みる前にユーザーの行動のバリエーションを認識し、攻撃の成功確率を大幅に減らすことができます。

まとめ

人工知能の進歩に伴い、AIは日常生活の多くの場面で不可欠な存在となっています。バーチャルアシスタントから自動運転車、店舗のセルフレジまで、AIはユビキタスになりつつあり、私たちの仕事や生活の仕方を形成しています。

将来的には、私たちの生活をより便利にし、テクノロジーを身近なものにするためのアプリケーションが開発され、AIはイノベーションの大きな力となり続けるでしょう。AIは製造業からヘルスケアまで、産業を革命し、新しい扉を開きます。この革命によって、パーソナライゼーション、効率、安全、そして顧客満足度の向上への道を開くことができます。

よくある質問

AIの事例トップ10を教えてください。: AI活用のトップ10は、音声で作動するバーチャルアシスタント、自動顧客サービスエージェント、顔認識技術、スパムフィルター、ロボット掃除機、自律走行車、セキュリティカメラ、自動飛行するドローン、スマートホームシステム、デジタル言語翻訳機などです。
AIは日常生活にどのような影響を与えるのでしょうか？: AIは、日常生活に大きな影響を与えます。AIは、オンラインショッピングや予約のスケジュール管理、ネットサーフィンなど、日常的な作業を容易にするために利用することができます。また、顧客サービス、会計、法律調査などの面倒な作業を自動化するためにも利用できます。さらに、安全性やセキュリティの向上、詐欺の検出、医療データの分析などにも利用できます。
AIの実用化には、どのようなものがありますか？: AIの実用例としては、顔認識、音声認識、自然言語処理、自動顧客サービス代行、バーチャルアシスタント、自動運転車、自動ドローン、スマートホームシステム、デジタル言語翻訳機などがあります。

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この記事を書いた人

unwn

ライター＠AI侵食中。