AI メリット/デメリット・人工知能の導入による人工知能の問題点を解説
AI、人工知能という言葉がビジネスフィールドや日常生活において日増しにその存在感を増しています。AIはスピーディーな意思決定、効率的な業務処理、精密な分析など、多くのメリットを私たちにもたらしてくれます。
一方で、私たちはAIの一部のデメリットや問題点についても認識しておく必要があります。この記事では、AIのメリットとデメリット、そしてそれの導入によって生じる可能性のある問題点について考察します。最先端技術の理解は、より良い未来を掴むための重要なステップとなるでしょう。
AI（人工知能）とは
人工知能とは、高度なコンピューターソフトウェアを用い、人間の頭脳が行う知的活動を模倣し、さらには進化させる技術のことです。AI（人工知能）は多種多様な情報を集め、それを分析し、選択肢から最適な解を見つけ出す能力を有しています。
AIが自己判断により人間の作業をこなすことで、大規模なデータ処理や複雑な問題解決が劇的に速くなるため、自動車の自動運転などロボット工学やスマートホームといった分野で使用されています。
更に、AIは機械学習やディープラーニングなどの技術を駆使し、自我を進化させます。これにより、我々人間が思いも寄らなかった解を提供する可能性があるのです。ただし、注意が必要な点が一つあります。AIが高度化し複雑化していくほど、AIの意思決定プロセスはブラックボックスと化し、その根拠がわかりにくくなる場合があります。
AIを取り入れるにあたっては、その莫大なポテンシャルと一緒に、倫理的観点や人間の意志決定へ与える影響について十分な議論が必要とされます。AIは我々の生活を便利にし、新たな価値を創出しますが、その使用には慎重な対応が求められているのです。
AIを導入するメリットとは
ここからはAIを導入するメリットを詳しくご紹介します。
労働力不足の解消
人工知能（AI）の活用の最も大きな利点として挙げられるのが、労働力不足の解消です。これは特に発展途上だったり、少子高齢化により労働力不足となっている日本などの国にとって、利点となります。
AIは労働力を超えた能力と持続する勤勉さを持ち合わせ、変わらずに一定の品質を維持することができます。これは、24時間体制のビジネスや、急な生産上昇を求められる状況で有益な特性だと言えます。
人間が得意ではない仕事、具体的にはデータ分析など、即座に精密に処理を行うことが可能です。これにより人間はより創造的な業務や、人間性が活かされる対人コミュニケーションなどに力を注ぐことができます。
加えて、AIの普及に伴い、新しい職場も生まれています。AIの設定、保守、監視、更新などを専門的に行う人材の必要性が高まっているのです。
生産性向上
AIの導入により、単純で時間のかかる作業を機械に行わせることで、我々は創造的な業務に専念する時間を確保できます。これにより、不必要な作業時間を削減し、生産性を格段に上げることができます。具体的に言えば、AIによる統計分析や売上予測は、従来人間が行うよりも早く、そして精確に実行することが可能です。
加えて、人間に起こりがちなエラーや見落としを抑え、企業全体の品質と効率性を向上させることができます。AIは大量のストレージからパターンを見つけ出し、未来の戦略を計画するなど、我々人間には達成困難なタスクを補助します。
ミスや事故の減少と安全性の向上
危険が伴うまたは人の立ち入ることが難しい作業をAIに委ねることで、より安全性が確保されています。AIが優れた処理能力と正確性を持ち合わせているためで、工場の生産ラインや医療現場でのミスや事故を大幅に減らすことが可能です。
AIは巨大な情報量を即座に解析し、予想や判断を素早く行う能力を持っています。この特性が活かされる一例が、自動運転技術の発展です。将来的には、AIによる自動運転が一般化し、アクセルとブレーキの踏み間違いや疲労運転による事故を大幅に減らすことが期待されています。
また、AIは異常な動きや機械の故障を自動的に察知し、情報の安全を確保するという一面もあります。セキュリティ面での早期対策が可能となり、より堅固な防御網を構築することが可能となります。
人件費の削減
AIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の採用により、さまざまな作業を自動化することで、人間が行っていた作業時間を大幅に短縮することができます。これは単なる簡単な作業だけでなく、データ分析や予測といった専門知識が必要だった高度なタスクにも当てはまります。AIやRPAがこれらの作業を開始したことで、人間のリソースの削減が可能になりました。
AIやRPAは休憩や休日を必要とせず、24時間365日稼働できるため、人間が行う作業と比較して業務時間を長く、効果的に用いることが可能です。その結果、人件費だけでなく電気代やその他の運営コストも削減できます。
生活利便性の向上
AI技術が組み込まれたスマートスピーカーは、音声の命令だけで音楽の再生や情報提供、天気予報まで可能にしています。
また、自動車業界がAI技術を取り入れた自動運転システムは、人間の運転技術の限界を超え、安全と効率を高めています。さらにAIは医療分野でも突出した働きを見せています。AIが診断を補佐し、医師の業務負荷を軽減することで、より精密で迅速な治療につながる可能性を示唆しています。
ビッグデータ活用
AIがもたらす最大の利益は、ビッグデータ分析のスピードと効率性を向上させることです。たくさんのデータを人が分析し処理するのは大変で、またたくさんの時間も必要とします。しかしAIは、それらのデータを少しの時間で分解・構造化して、パターンやトレンドを認識することができます。
加えて、AIは絶え間なく学習し進化します。AIが新たな情報に早急に適応することで、その時々の変化に適応し、ビジネスの意思決定や戦略策定に積極的に役立てることができます。
ビッグデータを分析することで、人が予測することが難しい未来の傾向やビジネスチャンスを見つけ出すことができます。これにより企業は競争に優位に立つ可能性が広がります。
遠隔コミュニケーションが可能
AIは、ビデオカンファレンス、デジタル会議を始めとするインターネット上のコミュニケーションを効率化し、生産性を高めています。例として、スケジューリングの自動化、同時通訳、議事録作成など、多様なタスクを自動化して、遠隔会議や仕事の流れをスムーズに導いています。
さらに、AIがもたらす大量のデータ分析と機械学習により、遠隔コミュニケーションは更に洗練され、パフォーマンスや行動パターンの最適化によって、理想的なコミュニケーション方法を提案することが可能です。
VRやAR技術との組み合わせにより、リアルタイムで相互作用のある体験を提供し、実際に同じ場所にいるかのような感覚を作り出すことができます。
AI導入のデメリット・問題点とは
AI導入によるメリットがある一方で、デメリットも存在します。AIの問題点を確認していきましょう。
雇用の減少・失業
AI導入のデメリットとして「人間の仕事が奪われる」可能性が挙げられます。すでに多くのロボットが就労の場に活躍しており、それに伴い単純作業が自動化される日もそう遠くありません。その結果、人が手掛けてきた仕事は減少し、雇用の態様も大きく変わるかもしれません。
特に奪われる可能性が高いのが、ルーティンワークや単純作業が主体の職種です。AIの開発は加速度的に進み、その操作技術は特殊な知識を必要とします。その結果、AIが主力となる業務では、一部の専門職への労働集中が予測され、その反面で、非専門労働者の失業リスクが増大する可能性があります。
ただ、すべての職種がAIに取って代わられる訳ではありません。AIには創造性が欠けているため、クリエイティブな作業に対する人の重要性は依然として高いままです。したがって、クリエイティブな業種における雇用のニーズはむしろ増えていくでしょう。
情報漏洩のリスク増大のデメリット
AIは常時ネットワークに繋がっており、業務結果や顧客データなど、企業にとって重要な情報を取り扱います。そのため、AIのセキュリティが万全でない場合、これらの情報は第三者に漏洩する可能性があります。
また、AIが自動的にユーザーの情報を収集・学習する特性は、プライバシー侵害のリスクを持ちます。AIの高度な学習機能がハッカーに利用され、企業のセキュリティ・システムへ侵入することも考えられます。
これらの脅威に対抗するため、AIを導入する企業には、セキュリティとプライバシー対策が求められます。
リスクマネジメントが困難
AIの活用が企業の中で盛んになるにつれて、そのリスク管理の重要性も同時に増しています。AIシステムに何か問題が起きた際、そのままでは全ての業務が停止してしまいます。そして、その結果として、会社が大きな損失を被る可能性が出てきます。したがって、AIを取り入れる前には、起こり得るリスクや問題、その原因、影響範囲、そして対処法を把握しておく必要があります。
コスト増加
AIの導入にまつわるコストは、システムの開発、構築から維持管理、そして定期的なアップデートなど、多岐にわたります。また、AIを管理・運用するための人材の採用や育成も労力と経費が要求される重要な要素となります。
さらに、AIの精度を確保するためには、大量のデータの収集が必要となりますが、その”質”も重要な問題になります。量だけではなく、データの質を検証し、そのデータをAIが理解できる形に整理する作業も必要となり、これには大いに時間とコストがかかります。
AI導入の具体例
ここでは、AIの活用事例を見ていきましょう。
医師不足解消
医療業界におけるAI技術の具体的な導入例としては、順天堂大学とシスメックス株式会社が開発した血液疾患の診断支援システムが述べられます。彼らが開発した「統合型AI分析システム」は、患者の血液サンプルを解析して疾患の可能性を検討する画期的なプラットフォームです。
このシステムでは、血液疾患の診断に必要な血球数算定検査や血液細胞形態検査、細胞表面抗原検査、遺伝子検査などを極めて効率的にAIが一括で処理します。これによって、熟練の医師や検査技師が不足している現状においても、診断の保証性と信頼性が確保できるだけでなく、医療業界の人件費軽減にも大いに寄与します。
加えて、AIシステムは診断結果をデータベースに自動的に記録します。医師の診療情報管理が一層簡易化されることで、診療への負担軽減と時間的な効率化が図られます。特に骨髄増殖性腫瘍の鑑別においては、末梢血を用いた迅速で簡便なスクリーニング検査・診断支援が可能となると期待されています。
ホテルでのロボット活用による人手不足解消
AIの導入が進むホテル業界で注意すべきは、AI技術を活用したロボットの運用とその効果です。ロボットがチェックインから館内の案内までを担当し、人の代わりに一部の仕事を自動化することで、労働負荷を軽減する可能性があります。
旅行業界大手のH.I.Sが運営する「変なホテル」では、ロボットが受け入れから客室内の全ての場所で使用され、スタッフの労働負荷を軽減させる一方で、人手不足の問題も同時に解決しました。また、これらのロボットは24時間働くことができるため、深夜時間帯のサービスも向上しました。
しかし、客室のロボットは音声認識技術に頼っていたため、ゲストの発言が認識されないなどの問題が頻発し、結局は取り外すことになりました。さらに、ユーザーからの問い合わせが多岐にわたり、それに対応するためにAIには学習させることが困難だったため、コンシェルジュロボットも撤去されました。
ロボットが収集したデータをAIが分析するという新しいアプローチは、顧客の好みやニーズに沿ったサービス提供の道を開く可能性があります。それにより、ロボットの使用は単に人手不足を解消するというだけでなく、新たな価値創造の可能性ももたらしています。
検品の負担軽減・自動化・属人化解消
製品の品質検査は、工程の最終段階で行われ、製品の欠陥や生産ミスを探し出す重要な役割があります。しかし、細部まで検査する必要があるため、人手による労働は時間と労力を必要とします。
ここで活用されているのがAI技術です。高度な画像認識技術を駆使することで、AIはわずかな欠陥も見つけ出すことが可能であり、人間が見落としてしまう可能性のある欠陥も確実に検出します。
また、AIの導入により、場合によっては繰り返し行われていた品質検査が自動化され、作業者の負担軽減だけではなく、作業品質の均一化や個々の作業員によるばらつき・特性の影響を減らすことも可能になります。これによって、生産効率の向上やコスト削減といった企業の競争力を強化する要素に繋がります。
例示すると、自動車メーカーのアウディは、自社開発のAIをプレス工場での品質検査に導入しました。これにより、数百万枚もの画像から学習させたAIによって、微細なクラックの検出が可能となりました。アウディは今後、このAI技術をプレス工場だけでなく塗装工場や組立工場などにも展開し、さらなる効率化を達成する予定です。
スマート農業
AI、IoT、センサー技術などを用いた先進的な農業を「スマート農業」と定義します。スマート農業は、作物の成長状況を自動的に監視し、その結果に基づいて水や肥料の最適な供給タイミングを決定するなど、新たなパラダイムを形成しています。
具体的には、例えば米の生産を考えた場合、AIを活用することで、土壌の水分量や水質を実時間で測定し、必要に応じて適切な量を供給することが可能になりました。これにより労働力の軽減はもちろん、作物の品質向上にも寄与します。
また、ドローンを使うことで農薬の散布も人の手を介さずに行え、作業者の安全性を確保しながら効率性を向上させています。
スマート農業は従来の枠組みを打ち破り、生産性の向上、労働力の軽減、そして持続可能性の強化を目指しています。農業の未来は、確実にAIを焦点としたスマート農業によって支えられるでしょう。
点検作業の効率化
AIを活用した点検作業の先進的な例として、東京電力HD、ブルーイノベーション、テプコシステムズの3社が共同開発した「送電線点検用ドローン自動飛行システム」が2021年6月から稼働開始されました。
このシステムは、ブルーイノベーションが開発した「Blue Earth Platform (BEP)」をベースに作られており、複数のドローンやロボット、並びにそれらに装備されたセンサーやカメラを一元管理し、自動的な点検作業を可能にします。
具体的には、送電線を検知するセンサーを搭載したドローンが自動で飛行し、カメラで送電線の異常（例：腐食、劣化など）を撮影します。その画像はAIによって分析され、振動や温度、音といった微細な変化を検知。これにより、経験や知識に頼らない効率的な点検が可能となっています。
さらに、AIは過去のデータから異常パターンを学習する機能を持つため、まだ発見されていない問題や新たな予兆も検知できます。これにより、作業員の手間を軽減し、事故の発生を未然に防ぐことができるのです。
犯罪予測・不審者の検知
AIは大量のデータを分析し学習する能力があります。過去の犯罪のデータをAIに学習させることで、地域、時間帯、季節といった犯罪の発生パターンを把握し、その結果から犯罪が発生しやすいエリア、時間帯を予測することが可能になります。これが警察の犯罪防止戦略に活用され、効率的なパトロールの巡回場所の選定や人混みでの予防活動に役立っています。
AIの持つ映像認識技術もセキュリティ面で有効です。これを使って監視カメラの映像から不審者を立ち回り、異常行動があれば自動で検知・特定することができ、監視員が映像を見続ける必要性を軽減し、効率的な監視体制を構築できます。
警察庁では2019年度よりこのようなAIの活用を開始し、具体的には「車両の判別」「マネーロンダリング」「大規模イベント時の不審点発見」の3つのテーマで実証実験を行いました。これらの導入はまだ初期の段階ではありますが、既にデータ分析と映像認識の両面で結果を出し、より効率的かつ確実な犯罪防止に貢献しているのです。
教育効率化・教員の負担軽減
AIの積極的な導入が進む教育現場。個々の生徒の進度や理解度に応じた最適な教材と問題をAIが選択し、提供します。これにより、生徒一人ひとりが必要な学習内容だけを集中して学ぶことができるようになり、効率的に理解度を高められます。
さらに、AIの真価は生徒の学習サポートだけに限りません。教師の負担軽減にも一役買います。AIが生徒の進度や成績を管理し、必要な情報をリアルタイムで分析。これにより教師は紙面作業や監督業務から解放され、教育に集中することが可能になります。
チャットボット・ボイスボットによる業務負担軽減
チャットボットは顧客対応を自動化し、誰もが24時間365日、即応の回答を得られます。これにより、手動対応時間が大幅に削減され、顧客満足度も維持できます。また、電話対応などを担うボイスボットの活用も、業務効率化の鍵となっています。
近年のコールセンターでは、AIソリューションの導入が活発になっています。チャットボットによる自動応答や音声認識による文字起こしなど、AIの活用範囲は広がりを見せています。
正確な需要予測
AIテクノロジーの進化がビジネスに大きく影響を与えていると、AIマーケティングのリーディング企業、株式会社アクティブコアの山田社長が指摘しています。たとえば、従来の需要予測は人が過去のデータを基に行い、予測できない結果に遭遇し、ビジネスに影響を与えることがありました。
今やAIの力により、過去のデータだけでなく天候や季節、ビジネスのトレンドなどを統合的に考慮に入れて需要予測が行えるようになりました。アクティブコアの「ピタゴラスAIクラウド」はその代表例で、大量のデータを即座に分析し、複雑な要素を考慮に入れた精度高い予測を可能にします。その結果、在庫管理、生産計画、販売戦略など、ビジネス運営全般の効率化に大いに寄与しています。
さらに、このAIを用いた需要予測は、個々の顧客の嗜好や行動パターンを読み解き、その人に合わせた商品提案やサービスの改善にも活用されています。これにより、人間だけでは考察困難な新たな可能性を見つけ出し、ビジネスの競争力向上や新価値の創出に貢献しています。私たちの想像力を超えたAIの探求力が、新たなビジネスの展開を先導しているのです。
行政における窓口業務
一例として、静岡県焼津市、福島県会津若松市、岡山県和気町では24時間対応可能なAIチャットボットを役所に導入し、住民税の算出方法や開館時間等の一般的な問い合わせから複雑なものまで時間を問わずに対応可能となりました。
また、AI技術の役割は効率化するだけではなく、公務員の業務負荷軽減やより高度な業務への専念も可能とします。それはAIが問い合わせ対応を担当することで、公務員が時間をより専門性の高い業務に割けるようになるというメリットをもたらしています。
さらに、AIによる機械学習の活用により、市民からの問い合わせやそれに対する最適な施策など、データ分析も行えます。例えば、東京都港区や神奈川県綾瀬市では、外国語話者からの問い合わせに対応するための自動翻訳システムの導入や、福井県永平寺町における観光案内向けAIコンシェルジュの導入などを行っています。
倉庫業務の自動化
AI（人工知能）の活用による革新は、物流業界において特に顕著であり、輸送、受注処理、商品確認、荷物の分類といった一連の業務を全面的に自動化、または人手不足を解消することが可能となっています。
具体例としては、ファーストリテイリングというユニクロの運営企業が挙げられます。同社は2018年にダイフクという企業と手を組み、AIを倉庫業務に取り入れるとともに自動化を進めることで、従業員を約100人からわずか10人までに削減することを成功させました。
さらに2019年には、これまで自動化が困難だと見られてきたピッキング作業も自動化することを達成し、完全な自動化を目指して取り組みを続けています。
AIの実装は、Amazonのような海外企業でも益々見られ、商品の管理や輸送をAIロボットに任せることで、人の作業時間を大幅に削減しています。更に、精緻な分析により在庫管理や商品配置の最適化にも貢献し、人間が見落としがちな問題も検出可能となっています。
まとめ
AIの導入は、迅速性と効率性を重視する現代社会において重要な役割を果たします。しかし、その一方でデータセキュリティ問題や倫理的課題、人間の仕事場における位置付けといった問題も持ち合わせています。AIを最大限に活用するためには、そのメリットを理解し活かすだけでなく、デメリットや潜在的な問題を認識し、適切な対策や制度を考える必要があります。将来的にAIが社会全体にひろく浸透したときのため、今からその準備を始めていきましょう。
よくある質問
AIメリット・デメリットとは何か？
様々なメリットの一つとして、AIは大量データの分析や単調な繰り返し作業における人間の弱点を補い、24時間体制での労働にも対応します。これは生産性と安全性の向上に貢献し、人的ミスも最小化するメリットがあります。
AIを活用する上ではそのデメリットも理解する必要があります。AIの学習能力は、供給されるデータの質と量に依存しており、誤ったデータが学習されると、結果として生じる予測も誤りになります。また、全ての判断をAIに委ねると、人間がもつ直感や感情という判断基準が無視されてしまう恐れがあります。これにより最適な解決策を見逃す可能性も生じます。
AI教育のデメリットは？
デメリットとして挙げられるのは、「デジタルディバイドの深刻化」です。AI教育を進めるには専用のハードウェアやソフトウェアが必要となりますが、これらを手に入れられない子供たちは、格差が広がることで教育機会を失いかねません。
二つ目の問題点は、「学ぶ意思」を育むことの難しさです。AIが問題を解いたり教材を提供したりするため、生徒自身が考えることの重要性が希薄になるリスクがあります。
三つ目に、責任の所在が曖昧になる問題があります。AIが教育を担当することで、問題発生時に誰が責任を取るべきかが不明瞭になる可能性があります。
四つ目は、「教師データの蓄積が必要」という点です。AIが学習を進めるためには、大量の教師データが必要となり、その蓄積と管理が課題となります。
最後に、「雇用の減少」です。AIが教育労働の一部を担当することで、教育関係者の雇用の機会が減少することも考えられます。
AIはなんのためにあるのか？
AIの存在目的は、人間の可能性を拓き、我々の生活品質を向上させることです。その一方で、AIの導入が引き起こす新たな道徳的な議論や社会的影響についても、我々は絶えず考え、対話を行わねばなりません。AIは目指すべきゴールを論理的に解釈し、結果を我々に説明する能力を持つソフトウェアの実現です。それは人間とソフトウェアの間に人間同士の会話のような対話を生むことで、特定のタスクについての意志決定を助けます。
AIの苦手なことは何ですか？
具体的な問いに対する解答はAIでも即座に提示できますが、顧客サービスにおける顧客の情感を読みとるといった部分は人間に比べてまだまだ劣っているからです。
「創造性」においてもAIは苦手意識を持つと言えます。AIには人間予想を超える新規のアイデアを生み出す能力や未知の課題に対応する力が完全には備わっていません。
人間ならではの「直感」もAIには欠けています。大量のデータを解析し学習する力は優れていますが、それが現状の知識や過去の経験からの洞察には至っていないのです。
AIができるすごいことは何ですか？
AIが持つ一つの素晴らしい能力は、「大量のデータ処理」です。ミリ秒で大量のデータを分析し、パターンを探し出せるのです。医療の現場でこの力は活かされており、例えばMRI画像から微細な異常を検出し診断の精度を上げることができます。
また、他にもAIは「ルールに沿った作業」を素早く行い、ヒトの時間やエネルギーを節約する力も秘めています。一つには、自動運転車があります。カメラやセンサーにより周囲の状況を判断し、車や歩行者の動き、信号の状態を一瞬で把握し、適切な運転を実現します。
オンラインの学習においては、それぞれの理解度と進度に合わせたカリキュラムの提案や、企業のマーケティング戦略の改革に重宝されます。
さらに、AIは「音声を活用した対話」や「自然言語処理」という能力も併せ持っています。
AIに仕事を奪われるのは何%？
研究によれば、AIによる自動化が進展すれば、20年後には現在の仕事の47％がAIに置き換えられると言われています。同様に、野村総合研究所も日本の労働力の49％がコンピューターに代替可能になる可能性を報告しています。
AIが苦手な職業は？
芸術家やデザイナー、作曲家などの抽象的な才能が求められるクリエイティブな職業はAIに置き換えにくい分野です。AIはルーチンの効率化には優れていますが、個々の感情や経験に根ざした独自性という抽象的な要素を扱うことは難しいです。
医師や看護師、心理カウンセラーといった職業もAIに取って代わることが難しい分野です。人間の微細な感情の理解や意図の解釈、さらには対人スキルといった知性と複雑な判断力が必要な仕事に対しては、AIはまだまだ対応能力を持ち得ていません。
さらに、法律家や研究者といった職業は、現行知識を適用するだけでなく新たな法規制や知識を創り出すことが求められるため、AIによる代替も難しいと言えます。こういった要求される複雑な判断力や新たな知識の創造は、現状のAIがまだまだ追いつけない領域です。
AI技術が応用されている身近なものは？
スマートフォンに搭載されている音声アシスタントサービス「Siri」や「Googleアシスタント」が挙げられます。これらは、私たちの発声を理解して、難解な操作を行ったり、必要な情報を検索したりすることが可能です。
掃除ロボットもAI技術の利用例として挙げられます。部屋の形状や障害物を理解し、ベストな掃除ルートを自分で計画するように設計されています。最新型のものには、部屋の空間を認識するための音響データを収集するマイクが付属しています。
FacebookやInstagramでは人工知能が用いられ、ユーザーが投稿した内容からその興味を学習し、それに適した情報を表示します。
