人工知能
AIは万能の道具、疾病予測から障害者のアクセシビリティ向上まで
人工知能は昨年急速に普及し、あらゆる業界に影響を与えました。ChatGPTのリリースにより、生成AIへの関心が急増し、消費者もサービス提供者もこの技術を活用しています。
McKinseyの調査によると、組織の大多数（55％）が少なくとも1つのビジネス機能でAIを活用しています。これは、AIが販売、マーケティング、顧客サービスからセキュリティ、データ、テクノロジー、その他のプロセスに至るまであらゆる領域に影響を与えていることから納得できます。
AIと産業変革の可能性を探る
AIは1950年代から存在する概念で、機械の知能です。機械が人間と同様に認知機能を実行できる能力を指します。
人間の知能は私たちを他の生物と区別するものです。新しいことを学び、合理化し、適応し、問題を解決し、計画し、即興し、行動する能力です。知能は人間の経験の基盤であり、現在では科学的取り組みの中で人工的に再現されています。その結果、今日のAIシステムは学習、推論、問題解決、知覚といった人間知能のいくつかの特性を示しています。
つまり、AIは機械における人間知能のシミュレーションに過ぎません。機械学習（ML）はAIのサブセットで、データから学習し、人間の介入なしに適応するコンピュータプログラムの能力を指します。
そして、ディープラーニングは、大量のテキスト、画像、動画など、人間には扱いきれないデータ資源を通じて自動学習を可能にします。ディープラーニングは、ヒトの脳におけるニューロンの相互作用に基づくニューラルネットワークを使用し、データを吸収して処理します。ここで使用される人工ニューラルネットワークの3種類は、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークです。
機械学習とディープラーニングにより、AIはデータを処理してパターンを検出し、推奨や予測を行い、さらに新しいデータや経験に適応することで、より複雑なタスクを実行できるようになります。
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AIの幅広い活用事例、産業を揺るがす
これまでのAI技術の進歩により、ほぼすべてのビジネスセクターで活用できるようになりました。
まず、チャットボットはオンラインでのユーザー体験を向上させます。自然言語処理（NLP）は会話を人間らしく、パーソナルにするために使用されます。これらのAI搭載アシスタントはリアルタイムで顧客とエンゲージすることも可能です。Servion Global Solutionsによると、2025年までに顧客インタラクションの95％がAIによって支えられると予測されています。
メディア・エンターテインメント分野では、AIが効率と創造性の新時代をもたらしています。アーティストや映画制作者、ゲーム開発者などのコンテンツクリエイターは、AIアルゴリズムの力を利用して脚本やストーリーを生成しています。
AIはさらに、文章、動画、ポッドキャスト、その他のマルチメディア形式においてリアルタイムの言語翻訳を支援し、コンテンツをより広い視聴者にアクセス可能にしています。これに加えて、技術は言語の微妙なニュアンスや顔の動きを分析し、リップシンク翻訳を促進します。これにより視聴体験が向上し、視覚・音声コンテンツが異なる言語間で同期される方法が変わります。
さらに、デジタル環境内で実在人物を演じる合成アクターや、顧客向け広告コピー、自律的にニュース記事や要約を生成することなど、AIはメディア業界を支援するさまざまな方法で活用されています。
この技術は私たちの生活様式にも影響を与えており、主に自律走行車で顕著です。Tesla、Toyota、Audiなどの企業は機械学習を活用して自動運転車を開発し、運転支援を提供し、最終的には人間のオペレーターを不要にしようとしています。この分野では、AIはスパムフィルタや顔認識、エンゲージメント向上のためのカスタマイズ推奨にも利用されています。
AIは教育分野にも深く浸透し、個別メッセージの自動化や入学管理、その他のルーティン業務を自動化することで教員の生産性向上に貢献しています。また、学習教材のパーソナライズやスマートコンテンツの作成、音声アシスタントによる追加学習資料や支援も提供しています。
しかし、これは氷山の一角に過ぎません。AIはナビゲーションで正確かつ詳細な情報提供、人事でプロセスの簡素化、農業で作物の収穫を高速かつ大量に行う支援、ゲームで人間らしいNPCの作成、金融で幅広いサービスの向上など、幅広く活用されています。
さらに、AIはデータセキュリティ分野で未知の脅威の特定、欠陥検出、脅威予防、未分類の行動の認識に利用されています。交通管理、ライドシェア、旅行業界のルート計画を支援するだけでなく、品質管理、検査、サプライチェーン管理にも貢献しています。
ロボティクスでは、AIは障害物検知や事前ルート計画に広く使用されています。近い将来、汎用人工知能（AGI）も実現し、機械が現在人間だけができる知的タスクを遂行できるようになるでしょう。OpenAIなどの組織は、人間の知能を超える技術の開発に取り組んでいます。
AIでインターネットをよりアクセシブルに
前述の通り、AIはほぼすべてのセクターを変革していますが、まだまだ活用範囲は広がっています。例えば、オハイオ州立大学の研究者は、障害者向けにインターネットをよりアクセシブルにするAIエージェントを開発しています。このAIエージェントは、シンプルな言語コマンドを使用して、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを完了できるようにウェブの複雑なシステムをナビゲートします。
2022年12月に開催された第37回NeurIPS（Neural Information Processing Systems）会議で発表された研究によると、私たちの日常生活や仕事で依存しているインターネットへのアクセス障壁が増加しています。これらの障壁を取り除き、特に障害者に対する格差を減らすために、研究ではライブサイトの情報を活用し、ウェブエージェントを作成しました。
これらのオンラインAIヘルパーは、ディープラーニングアルゴリズムと大規模言語モデル（LLM）を活用し、人間がインターネットを閲覧する際と同様に機能します。作成されたモデルは、言語を処理・予測する能力だけで、ウェブサイトのレイアウトや機能を理解できます。
このソリューションを開発するために、チームはまず一般的なウェブエージェント用のデータセット「Mind2Web」を作成しました。研究者は、137の実際のウェブサイト上で2,000以上のオープンエンドタスク（有名人のSNSアカウントのフォロー、国際フライトの予約、DMVでのテスト予約など）を使用してエージェントを訓練しました。
研究共同著者でオハイオ州立大学のコンピュータサイエンス・エンジニアリング助教授である余・スーによれば、彼らのモデルが今日のウェブサイトの複雑かつ動的な性質を取り入れ、絶えず変化するインターネットに対応できたことが成功の要因だと述べています。スーは次のように語っています：
「このようなことが可能になったのは、ChatGPTのような大規模言語モデルの最近の発展のおかげです。」
チャットボットが2022年11月に公開されて以来、何百万人もの人々がコンテンツ作成に利用しています。最近、ChatGPTの開発元であるOpenAIのCEOサム・アルトマンは、最新バージョンのチャットボットGPT-5が今年リリースされ、動画機能とさらなる精度を備えると発表しました。アルトマンによれば、AIは私たちの働き方を変えるだけでなく、技術の進歩により「科学的発見の速度を大幅に加速させる」ことができると述べています。
Mind2Webに加えて、オハイオ州立大学の研究者は、SmallとLargeの言語モデルの両方を使用してタスクを実行するフレームワーク「MindAct」を導入しました。両方のモデルを使用することで、チームはこのフレームワークが他の一般的なモデリング戦略を上回り、さまざまな概念を比較的公平に理解できることを発見しました。
モデルが洗練されれば、Flan-T5やGPT-4などのオープンソース・クローズドソースLLMと併用できると、研究は述べています。この研究は米国国立科学財団、米陸軍研究所、オハイオ・スーパコンピュータセンターの支援を受けています。
このような中で、研究は柔軟なAIを作成することの倫理的問題を指摘しています。AIはウェブ閲覧のように人間にとって非常に有用である一方で、ChatGPTのようなシステムを強化することで、インターネットを前例のないほど強力なツールに変える可能性があります。
「一方で、私たちは効率を大幅に向上させ、仕事の最も創造的な部分に集中できる大きな可能性を持っています」とスーは述べ、続けて「しかし、他方で、甚大な害を及ぼす可能性もあります」と警告しています。これは、誤情報の拡散や金融情報の悪用の形で現れる可能性があります。
スーによれば、私たちはこれらのリスクについて「極めて注意深く」なるべきであり、共に対策を講じる必要があります。彼は、継続的な研究によるAIの進歩が今後数年で社会に大きな成長をもたらすと指摘しています。
AIの医療分野における大きな役割
AIがゲームチェンジャーとなっているもう一つの領域は医療であり、業界のさまざまな側面を向上させています。
医療は疾病予防と生活の質向上に不可欠な分野です。しかし、業界は非効率的なプロセスと高騰する医療費という課題に直面しています。ここでAIは、過去のデータと医療インテリジェンスを組み合わせてプロセスを合理化し、画期的な医薬品の研究を支援することで、医療の姿を根本的に変える可能性があります。これにより、組織は研究開発費を削減しながら成果を増やすことができます。
AI搭載のバーチャルアシスタントは、不要な病院受診を減らし、医療従事者の時間を節約することで人々を支援しています。チャットボットは患者の予約管理、情報提供、患者情報の入力、保険問い合わせの処理にも利用できます。
医療機関は患者データをさらに分析し、洞察を発見してより正確に行動を提案することで、死亡率を下げ患者満足度を向上させることができます。医療履歴や遺伝子プロファイルなどの患者データは、個別化された薬剤や最適な治療計画の提供にも活用できます。病院はまた、AIを用いて市場調査を行い、サービス最適化やブランド管理・マーケティングのための最適な戦略を策定できます。
さらに、技術は疾病を検出し、慢性状態を分析して早期診断を実現する高度な機械の構築にも利用されています。
最近、スウェーデン脳財団、スウェーデン戦略研究財団、スウェーデン研究評議会などが資金提供した新しい研究では、機械学習を用いて重度の多発性硬化症（MS）を予測しました。MSは中枢神経系の慢性疾患で、進行は人によって大きく異なります。
MSは自己免疫疾患と考えられており、免疫系が自分の体を攻撃します。MSでは、ミエリンという脂肪性化合物が攻撃され、脳と脊髄の神経が損傷します。ミエリンは神経軸索を覆い絶縁し、信号伝達を可能にしますが、損傷するとこの機能が阻害されます。
そこで、病気を早期段階で検出する方法を見つけるために、リンショーピング大学、カロリンスカ研究所、スクヴェーデ大学の研究者が共同でこの研究に取り組みました。
研究者は約1,500のタンパク質サンプルを機械学習で分析しました。これは、近接延長アッセイ（PEA）という高感度手法と次世代シーケンシング（NGS）を組み合わせて、これほど多くのタンパク質を測定した初めての研究です。この技術により、非常に少量のタンパク質もより正確に測定でき、これらのタンパク質は多くの場合、極めて低濃度で存在します。
研究は、11種類のタンパク質の組み合わせが、短期的な指標（特定のタンパク質である神経細胞軽鎖（NfL）が信頼できる指標）と長期的な疾患活動性・障害アウトカムの両方を予測できることを明らかにしました。このタンパク質の組み合わせは、別のMS患者群でも確認されました。
さらに、これらのタンパク質は血液ではなく脳脊髄液で測定する必要があり、中央神経系で何が起きているかをより正確に把握できます。これらのタンパク質は、MSの予測される重症度に応じて患者ごとに治療をカスタマイズするためにも活用できます。
AIと神経科学の相乗効果の高まりについて学ぶにはこちらをご覧ください。
AI分野をリードする企業
AIが標準となり、世界のAIソフトウェア市場の収益が2025年までに$1260億に達すると予測される中、すべての企業がこの波に乗り始めています。しかし、一部の企業は革新的な機械学習実装で業界に大きな波紋を投げかけています：
1. Microsoft
このテックジャイアントはビジネス向けAIアシスタント「Office 365 Copilot」を提供しています。MicrosoftはOpenAIへの最大投資者であり、最近「Reading Coach」というAI搭載ツールを導入しました。
(MSFT )
時価総額2.9兆ドル、MSFT株は398ドルで取引され、年初来で4.74％上昇しています。売上高（TTM）は2,183億ドル、EPS（TTM）は10.33、P/E（TTM）は38.14、配当利回りは0.76％です。
2. Tesla
同社は自律走行機能を備えた電気自動車を製造しています。CEOのイーロン・マスクはTeslaを「AI/ロボティクス企業」と呼び、かつて「最も高度な実世界AI」を開発していると主張しました。
(TSLA )
時価総額6735.5億ドル、TSLA株は209.20ドルで取引され、年初来で14.72％下落しています。売上高（TTM）は959.2億ドル、EPS（TTM）は2.10、P/E（TTM）は68.28です。
3. Luminar Technologies
同社は高度なLIDARベースの車両ビジョン製品を製造しています。そのセンサーはファイバーレーザーを使用し、自律走行車のAIベースソフトウェアシステムが環境を詳細に把握できるようにします。
(LAZR )
時価総額10.95億ドル、LAZR株は2.19ドルで取引され、年初来で35.9％下落しています。売上高（TTM）は587.9億ドル、EPS（TTM）は-1.50、P/E（TTM）は-1.44です。
最終的な考察
2023年にAIは主流へと進出し、技術の人気と利用が拡大するにつれて、継続的な研究と投資により性能も大きく向上すると予想されます。すでにAIの柔軟性はさまざまな産業を変革しており、今後もその応用はイノベーションと産業のさらなる発展を促すでしょう。スーは「人々の時間を節約し、不可能を可能にする」と述べています。
