今さら聞けないAIの種類：7つの技術と3つの知能レベルを解説

AIは人工知能の略称で、人間の知的活動をコンピュータ上で実現する技術です。しかし、AIと一言で言っても、その種類や知能レベルは多岐にわたります。

そのため、以下のような疑問をお持ちの方もいるでしょう。

• AIにはどのような種類があるのか知りたい
• AIの知能レベルの違いについて理解したい
• AIの具体的な活用事例を知りたい

そこで本記事では、AIの7つの種類とその特徴、3つの知能レベルについて詳しく解説します。

機械学習や自然言語処理、生成AIなど、最新のAI技術の全体像を把握し、ビジネスや日常生活での活用方法を探ることができるでしょう。

まずはAIの基本概念と定義を理解しよう

AIは人工的に作られた知能システムで、学習・推論・問題解決能力を持つ技術です。人間の知的作業を自動化し、効率化することを目的としています。

AIの中核を成す技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理などがあります。

これらの技術を組み合わせることで、AIはデータから学習し、パターンを認識し、判断を下すことができるようになります。

AIの基本要素	機能
機械学習	データからパターンを学習し予測や分類を行う
深層学習	多層のニューラルネットワークを用いて複雑な特徴を抽出
自然言語処理	人間の言語を理解・生成する

AIの応用範囲は非常に広く、以下のような様々な分野で活用されています。

• 医療診断支援
• 自動運転車
• 音声認識アシスタント
• 推薦システム

これらの応用例は人間の能力を補完し、新たな価値を創造することを目指しています。

7つのAIの種類とその特徴

AIの種類は多岐にわたり、その特徴や応用分野を理解することは重要です。

このセクションではAIを以下7つの分類に整理し、それぞれの特徴と活用事例を詳しく解説します。

• 機械学習AI：データから学習し予測を行う
• ディープラーニングAI：多層ニューラルネットワーク
• 自然言語処理AI：人間の言語を理解・生成
• 画像認識AI：視覚情報を処理する能力
• 生成AI：新しいコンテンツを創造する
• 予測分析AI：未来のトレンドを予測
• パターン認識AI：データから規則性を発見

機械学習から生成AI、予測分析まで、最新のAI技術の全体像を把握し、ビジネスや日常生活での活用方法を探ることができます。

1. 機械学習AI：データから学習し予測を行う

機械学習AIは、大量のデータを分析してパターンを見出し、そこから予測や分類を行う人工知能の基本的な技術です。

この技術の核心は、人間が明示的にルールを設定するのではなく、AIがデータから自動的に学習する点にあります。

機械学習AIの応用例は以下の通り。

• スマートフォンの顔認証システム
• 音声アシスタント
• ECサイトの商品レコメンデーション

大手ECサイトAmazonを利用したことのある方なら、過去に購入した商品を元におすすめ商品が提案されたことがあるでしょう。この技術には機械学習AIの技術が使われているのです。

機械学習AIの技術により、私たちの日常生活やビジネスの効率化が進んでいます。

2. ディープラーニングAI：多層ニューラルネットワーク

ディープラーニングAIは、人間の脳の仕組みを模倣した多層ニューラルネットワークを用いて、複雑なパターンを学習する高度な技術です。

この技術は大量のデータから自動的に特徴を抽出し、階層的な情報処理による高度な抽象化を行い、複雑なパターンの認識や生成を可能にします。

ディープラーニングAIの活用例として、以下のようなものが挙げられます。

画像認識	医療画像診断や自動運転車の障害物検知
自然言語処理	機械翻訳や感情分析
音声認識	多言語音声解析や環境音識別

3. 自然言語処理AI：人間の言語を理解・生成

自然言語処理AIは、人間の言語を理解し生成する能力を持つ革新的な技術です。

この技術はテキスト解析や機械翻訳、感情分析などの基本機能を備え、複雑な言語データを効率的に処理します。

近年、ChatGPTに利用されるGPT-4のような大規模言語モデルの登場により、自然言語処理AIの能力は飛躍的に向上。

高度な文章生成や対話システムを実現し、人間のような自然な会話を可能にしています。

自然言語処理AIの応用例は以下の通り。

カスタマーサポート	チャットボットによる24時間対応の実現
コンテンツ作成	ブログ記事や商品説明文の自動生成
情報抽出	大量の文書からの重要データ抽出と要約

テキストコンテンツ生成においては、近年AIを活用したSEO記事生成ツールが数多くリリースされており、magicssもその中の一つです。

これらの活用により、業務効率の向上やコスト削減、顧客満足度の改善などが期待できます。

4. 画像認識AI：視覚情報を処理する能力

画像認識AIは、デジタル画像や動画から視覚情報を抽出し、高精度に解析する専門的なAI技術です。

この技術は物体検出や顔認識、シーン理解など多様なタスクに対応し、医療画像診断や自動運転といった専門性の高い分野で特に力を発揮します。

さらに、リアルタイム処理による即時の判断が可能なため、動的な環境下での応用にも適しています。

画像認識AIの活用例は以下の通り。

製造業	製品の外観検査による品質管理の自動化
農業	ドローン撮影画像からの作物の生育状態分析
小売	店舗内の顧客行動分析や商品棚の在庫管理

製造業においては、ブリヂストンが機械学習を用いた画像解析システムを生産ラインに導入し、生産効率が20％以上向上した例もあります。

5. 生成AI：新しいコンテンツを創造する

生成AIは、既存データから学習し、新しい創造的なコンテンツを生み出す革新的な技術です。

この技術の特筆すべき点は、テキスト、画像、音声など多様な形式のコンテンツ生成が可能なことです。

人間のクリエイティブ作業を補完し、アイデア創出を支援する役割を果たすとともに、大量の独自コンテンツを短時間で生成できる能力を持っています。

注目の応用分野は以下の通り。

エンターテインメント	ゲームのキャラクターデザインや背景生成
広告	ターゲットに合わせたカスタマイズ広告の自動生成
教育	学習者のレベルに応じた問題や教材の作成

例えば教育分野では、代々木ゼミナールがAIを活用した記述式問題の自動採点を採用。採点の効率化と公平性が向上し、学習者へのフィードバックも迅速化されています。

6. 予測分析AI：未来のトレンドを予測

予測分析AIとは、多変量解析や時系列分析などの高度な統計手法を用いて、複雑なデータから将来の傾向を予測する特化型AIです。

この技術の強みは、多数の変数間の複雑な相互作用を考慮した予測が可能なことです。

短期から長期まで、様々な時間スケールの予測に対応でき、不確実性を定量化してリスク評価にも活用できる点が特徴的です。

応用例は以下の通り。

気象	気候変動の長期予測や災害リスクの評価
エネルギー	再生可能エネルギーの発電量予測
ヘルスケア	疾病の流行予測や個人の健康リスク評価

株式会社スマートエナジーが開催する「太陽光発電量予測AIコンペティション」では、過去2年間の発電量データと気象データを基に、AIモデルを用いて太陽光発電所の発電量を予測。

分散型の低圧発電設備が増加する中で、太陽光発電の安定供給という課題解決に取り組んでいます。

7. パターン認識AI：データから規則性を発見

パターン認識AIは、複雑な情報の中から特徴的なパターンを抽出し、効率的に分類や識別を行う技術です。

この技術は、ノイズの多い実世界のデータに強く、未知のパターンの検出や異常検知に優れているのが特徴です。

また、多次元データの次元削減と可視化が可能なため、複雑なデータ構造を理解しやすくする能力も持っています。

特化した応用分野は以下のとおり。

バイオインフォマティクス	遺伝子配列の解析やタンパク質構造の予測
セキュリティ	サイバー攻撃のパターン検出や不正アクセスの識別
地質探査	地下資源の存在パターンの分析

事例として、理化学研究所を中心とする研究グループが開発した「MENTR」というAIが挙げられます。

このAIは、DNA配列パターンのみから300種以上の細胞・組織における非翻訳RNAの発現を予測します。

これにより、多因子疾患に関連する非翻訳RNAの探索が可能となり、創薬標的やバイオマーカーの発見に貢献することが期待されています。

パターン認識AIの進化により、より微細なパターンの検出や、リアルタイムでの大規模データ処理が可能になりつつあるのです。

AIの3つの知能レベル

ここまで、技術的な手法や分野に基づくAIの種類について解説してきました。次は、AIの3つの知能レベルについて解説します。

• 特化型人工知能（ANI）：特定タスクに特化した現在の主流AI
• 汎用人工知能（AGI）：人間と同等の知能を持つ次世代AI
• 人工超知能（ASI）：人間の能力を超越する未来のAI

これらの知能レベルは、AIの能力と応用範囲を示す重要な指標です。

現在実用化されているのは主にANIですが、AGIやASIの実現に向けた研究も進んでおり、それぞれが社会に与える影響や課題について理解することが重要です。

1.特化型人工知能（ANI）：特定タスクに特化した現在の主流AI

特化型人工知能（ANI：Artificial Narrow Intelligence）は、特定の領域やタスクに特化した人工知能システムを指します。画像認識、音声認識、機械翻訳、ゲームAIなどがANIに分類されます。

ANIの主な特徴は以下の通りです。

特定のタスクに特化	・ANIは限定された領域で非常に高い性能を発揮するが、その領域外では効果が低いか全く機能しない。 ・汎用性に欠ける点が特徴。
再プログラミングが必要	・新しいタスクに適応させるためには、再プログラミングや設定変更が必要。 ・柔軟性や適応力に課題がある。
感情や共感の欠如	・他者の感情や考えを理解することができない。 。特定のタスクに注力するため、人間のような共感性や広範な理解力はない。

現在、実用化されているほとんどのAIはANIに該当します。代表例として、以下のようなシステムが挙げられます。

• 音声認識システム（Siri、Googleアシスタントなど）
• 自動運転システム（Teslaのオートパイロット、Waymoなど）
• 自然言語処理システム（ChatGPT、Claude3など）

ANIは特化した分野で高い精度と効率性を発揮するため、ビジネスや日常生活の様々な場面で幅広く活用されています。

2.汎用人工知能（AGI）：人間と同等の知能を持つ次世代AI

汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）は、人間と同等以上の知的能力を持ち、様々なタスクを自律的にこなせる人工知能の進化形態と言えるでしょう。

現在のAIは特定の領域に特化していますが、AGIは言語、視覚、推論など人間の知能のあらゆる側面をカバーし、新しい状況にも柔軟に適応できます。

AGIの実現には、膨大なデータ、大規模なモデル、そして莫大な計算リソースが必要とされています。

しかし、AIの性能が指数関数的に向上し続けていることから、Claude3を開発したAnthropicの共同創業者であるDario Amodei 氏は、AGIが今後2〜3年以内に達成される可能性を指摘しています。（参照：When Might AI Outsmart Us? It Depends Who You Ask）

実際、OpenAIなどの先進的な研究機関による最新のAIモデルは、言語や画像認識の分野で既に人間レベルの性能に到達しつつあります。

ただし、AGIの登場は倫理的、法的な課題も存在します。強力な知能を持つAGIが人類に対して脅威となるリスクを慎重に検討し、適切な安全対策とガバナンスを整備することが不可欠です。

3.人工超知能（ASI）：人間の能力を超越する未来のAI

人工超知能（ASI：Artificial Superintelligence）とは、人間の知能をはるかに超えるレベルの人工知能のことを指します。

AGI（汎用人工知能）を超えた存在であり、自我意識、創造性、論理的思考など、人間の知的能力のあらゆる領域において卓越した能力を発揮します。

ASIの特徴として、自律的な自己改善能力が挙げられます。自ら学習してアルゴリズムを改善していくことで、飛躍的な進化を遂げることが可能です。

ソフトバンクグループの孫正義氏は、2023年10月4日に開催された「SoftBank World 2024」での講演において、AGIが10年以内に、ASIが20年以内に実現するという大胆な予測を示しています。（参照：AIは「AGI」へと進化し、今後10年で全人類の叡智の10倍を超える。孫正義 特別講演レポート）

まとめ

本記事では、AIの基本概念と7つの種類、3つの知能レベルについて解説しました。

最後に記事の内容をおさらいしておきましょう。

• AIとは人工的に作られた知能システムで、学習・推論・問題解決能力を持つ
• AIは機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術を基盤としている
• AIは医療診断支援、自動運転車など幅広い分野で応用されている
• AIには機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識、生成AI、予測分析、パターン認識の7つの主要な種類がある
• AIの知能レベルは特化型人工知能（ANI）、汎用人工知能（AGI）、人工超知能（ASI）の3段階に分けられる

AIは私たちの生活に大きな影響を与える技術です。

AIの概念と種類、知能レベルを理解することで、AIの現状と未来の可能性がより明確になるでしょう。これからもAI技術の発展から目が離せません。