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 「手間を省きたい、あるいは効率を上げたい」というのは、人間の本来的欲求ともいえるものです。道具は、そんな人間の欲求満たすために発展してきました。人工知能(AI)もまた、そんな歴史の延長線上に位置付けることができます。

 ただ、AIがこれまでの道具と一線を画すとすれば、「自律化(Autonomy)」を実現しようとしていることにあるでしょう。

 これまでも人間の与えた手順や基準に従って、人間が介在することなく実行する「自動化(Automation)」への取り組みは、行われてきました。自動化の段階を追って整理すると次のようになります。

繰り返し: 給与計算、部品表展開などの単一作業、すなわちルーティンワークの自動化。同じ作業の繰り返しで、単一の作業手順に従う。ルール: 生産管理、販売管理、工程管理などの連続する一連の作業で、ルールに基づく作業の自動化。状況に応じて条件分岐が行われ、処理手順に一定の範囲でのバリエーションが与えられる。最適化: 状況の変化をセンサーやログによって収集し、人間の与えた基準で最適条件を見つけて実行させる自動化。あらかじめ想定される範囲や基準に基づくもので、例外的な状況については人間が判断する。

 一方、AIの技術の発展は、機械自らが手順や判断基準を見つけ出し、人間が介在することなく実行する「自律化(Autonomy)」を実現しようとしています。自律化の段階を追って整理すると次のようになります。

判断: 機械学習や認知機能によって未知の状況にも対応し、最適な条件を見つけ出し、自ら判断して実行する。発見: 過去の事実と照らし合わせて、新たな事実を見つけ出す。発明: 発見した事実を組み合せ、過去になかった創作物をつくり出す。

 現在、AIの技術は、ある限られた範囲で自律的に判断するレベルに差し掛かっている段階ではないでしょうか。AIに関わる技術の発展は、将来、発見や発明などのより高度なレベルへと可能性を広げていくかもしれません。

Photo【図解】コレ1枚で分かる「自動化と自律化の違い」著者プロフィール:斎藤昌義book【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]

 日本IBMで営業として大手電気・電子製造業の顧客を担当。1995年に日本IBMを退職し、次代のITビジネス開発と人材育成を支援するネットコマースを設立。代表取締役に就任し、現在に至る。詳しいプロフィールはこちら。最新テクノロジーやビジネスの動向をまとめたプレゼンテーションデータをロイヤルティーフリーで提供する「ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA」はこちら。

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