人工知能の活用事例

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人工知能は今やいろんなところで活用されています。
極端な例としては、人間の代わりに物事を考えて仕事をやってくれる、ということを想像するかもしれません。
しかし、家電製品などにもその能力は生かされています。

人工知能という言葉が意味する範囲は広くて、その用途は多岐にわたります。
その例をチェックしていきたいと思います。

最近話題の囲碁・将棋

囲碁や将棋の世界での人工知能はいまや人間を超えているといってもいいかもしれません。

将棋の世界では2012年から「将棋電王戦」というトーナメントが毎年開催されていて、コンピュータと人間が対局しています。初回こそ互角に戦っていたのですが、回を重ねるごとにコンピュータが勝利をおさめるようになりました。

囲碁に関しては、将棋よりももっと複雑で、その打ち筋の数は天文学的とさえいわれていおり、コンピュータが人間に勝つには何十年もかかると言われていました。
しかしついに2016年1月にGoolgeの人工知能「AlphaGo」が人間を破りました。

自動運転

これもニュースで話題になっている自動車の自動運転です。
カメラ、GPS、その他のセンターを使って、周囲の情報を集めて、人工知能で計算し、予測し、自動車を動かします。

トヨタ、メルセデスベンツ、Googleなど世界中のメーカーがしのぎを削って開発しています。
すでに高速道路においては、半自動化といえるレベルが、国産車にも搭載されて実用化されています。テストでは一般道路でもほぼ自動運転に成功しています。
あと何年かすれば間違いなく自動運転は実現化しているでしょう。

スマホアプリ

「乗換案内」といメジャーなアプリがあります。もしかしたら皆さんのスマホにもインストールされているかもしれません。

この「乗換案内」Android版に人工知能を使った新機能を搭載しました。富士通の人工知能技術と連携して、列車の遅延時間を予測できるというものです。

具体的には、鉄道で事故・災害が発生して列車遅延が発生した場合に、その路線の再開を待つか、振替輸送など別路線に迂回するかを、ユーザーが判断するのを支援するための情報を提供します。
現在、関東の138路線で実証実験が行われています。

ユーザーから「ジョルダンライブ!」に寄せられた鉄道運行に関する過去の投稿情報と鉄道運行情報などを、富士通株式会社の機械学習技術「Zinrai」によって学習させて、現在の投稿情報と運行情報から遅延時間を予測します。

医療

人間にとってもっとも有効なものと期待されているのが医療分野です
数々の論文、遺伝子情報等、医療に関する情報は膨大なものです。その膨大な情報を人工知能が記憶し、学習して、患者の病状から原因を解明して最適な治療法を提案します。

現在開発中のシステムを使用すれば、患者の情報を入力して10分程度すれば、病気の推論結果を過去のデータを一緒に表示することが可能になるということです。

「IBM Watson」という人工知能の例を紹介しましょう。
ある60代の女性患者は急性白血病と診断されて、半年間抗がん剤の治療を続けていましたが、病状がよくなりませんでした。

そこで「IBM Watson」が2000万件以上の論文を学習して、正しい病名と治療法をアドバイスしました(正しい病名は第二次性白血病)。
するとその患者は数カ月で回復に向かい、現在通院中ということです。

患者の情報を入力してからわずか10分で、正しい病名と治療法が解明できたことに驚きの声があがっています。もしこの診断がなければ病状が悪化し、患者は死に至っていたいうことです。
今の「IBM Watson」は診断が難しい2例の白血病患者を判断して、適切なアドバイスをしているということです。

人工知能の未来と人間

このように現在では私達に身近なところで人工知能は活躍しています。お掃除ロボット「ルンバ」もそのひとつです。

未来にはもっと人工知能が人間に代わって多くの仕事をやってくれることでしょう。

しかし人間にできて、人工知能にできないことが一つだけあるそうです。
それは「ひらめき」だそうです。
パッとなにかを思いつく、ふとなにかを思い出す。といったことは人工知能にはできません。人工知能は蓄積された情報を活用して予測、推論しているからです。

人工知能の可能性ともに人間の可能性もまだ少しは残されているのかもしれません。