AIの定義とは？AIを使ってできること6選や勉強する方法をご紹介

最終更新日：2026年8月6日

AIにおける定義3つ

AIという言葉を、TVや雑誌、WEBなどで、よく見かけるようになりました。現在、AIはブームになっており、様々なメディアで紹介されています。そもそも、AIの定義とはなんでしょうか。このページでは、AIにおける定義、用途、そして勉強方法について紹介します。

AIにおける定義1：AIの言葉の意味について

AIとは、日本語訳は人工知能を指す言葉で、「Artificial Intelligence」の略です。人工知能とは、コンピューターで記憶・推論・判断・学習などを行い、人間の知的機能を代行できるようにモデル化されたソフトウエア・システムと定義しています。

AIにおける定義2：AIの歴史について

AIの開発と研究は、1950年後半から始まりました。第1次ブーム（1950年代〜1960年代）、第2次ブーム（1980年代）を経て、幾度かの冬の時代があり、現在は第3次ブーム（2000年代〜現在）として定義され注目を浴びています。

AIにおける定義3：AIの種類について

AIの定義として、特化型と汎用型という種類があります。

特化型は特定の動作、特定の用途に特化したものであり、チェスや、将棋などのAIソフトもこれにあたります。汎用型は人間のように理解し、課題を解決していくものです。現在は、特化型のサービスと製品が主流になっています。

また、AIにはいくつかの研究テーマがありますが、その分類は難しく、定義されていません。その中でも便宜上の定義では、4つのテーマがあります。それは、推論・探索、エキスパートシステム、機械学習、ディープラーニングです。

AIの現状とは？

現在のAIは、第3次ブームから続いている状態と定義されており、各社からAIを使った様々なサービスが紹介されています。

その中で有名なサービスは、IBMの「ワトソン」です。これまでの医療分野における過去のデータから治療診断を提案したり、銀行のコールセンターで適切な回答を提示したりする商用サービスを実施しています。

ソフトバンクロボティクスの「Pepper」は、人の感情を感知する機能を有しており、接客の業務も行っています。

AIにおけるメリット・デメリット

AIにおけるメリットは、人手の作業を代替することで効率化してミスを減らし、生産性の向上と人件費の削減が見込めます。非常に時間がかかる大量データの解析も可能です。また、ノウハウをデジタル化することで、AIが技術を伝承することも可能になります。

デメリットは、雇用の減少、リスクマネジメント、情報セキュリティリスクとなります。今までの作業がAIに置き換えることによって、作業が効率化され、雇用が減少する恐れがあります。

リスクマネジメントは、AIのソフトウェアの中身がわからない場合にブラックボックス化してしまい、管理することが難しくなる恐れがあります。情報セキュリティリスクはAIに重要なデジタルデータを入力することになるので、流出リスクは常につきまとうでしょう。

AIを使ってできること6選

AIを使うとどんなことができるのでしょうか。家電製品などの身近な製品では、既にAIが使われています。

どのような機能でAIが使われているのか、AIが得意とするところはどんなところなのか、どんな場面で使えるのか、AIでできることの代表的なものを、例を交えて6つ紹介します。

AIを使ってできること1：画像の認識ができる

AIは画像の認識が可能です。画像を認識して、それが人なのか、動物なのか、文字なのか判断します。画像を見ながら、正解パターンとNGパターンを比較することで、NGの抽出が可能です。

画像認識の例として、人の顔の判別をすることも可能です。空港などである特定の人を見つけることもできます。また、混雑具合に応じてエレベータを切り替えるといったことも可能です。

AIを使ってできること2：音声の認識ができる

AIは音声の認識が可能です。音データから音声データを抽出して、どのような言葉だったのかを認識します。音声を認識して言語化することで、話している内容を理解し、指示されたように動作します。

この機能を使用しているある家電製品では、スピーカーに語りかけると、ネットワークで接続された家電製品が動き出します。また、スマートフォンでは音声認識サービスを搭載しており、検索や端末の操作、文章の作成をすることが可能です。

AIを使ってできること3：予測して解決につなげる

AIはデータ解析を実行し、予測をします。過去の人の解決方法を勉強し、データを用いて解決することが可能です。

例えば、工場などの設備で部品の音データを常に確認することで、壊れる時の設備の音データを記録します。そのデータを参考に故障が起こることを予測し、事前に部品を交換することを助言することも可能になります。

AIを使ってできること4：言語を処理する

AIは言語を処理することが可能です。言語の意味、言葉の構成を理解することで、指示している動作を実行します。

また、言語を理解することで、会話も可能となるため、質問や言葉に応じた返答することができます。

AIを使ってできること5：機械制御を行える

AIで機械制御が行うことも可能です。人ではできないような素早い判断や動作をし、都度最適な設定を反映します。そうすることで、人が危険な場所で仕事をしなくてもよくなり、作業も人手をかけず自動で判断できるようになり、省人化が可能になるでしょう。

AIを使ってできること6：データ解析ができる

多くのデータを解析し、その法則や有用性を示すことが可能です。今まで知らなかったデータや法則を見つけることで、課題解決などの役に立つと期待されています。

AIを勉強する方法4つ

AIはどのように勉強すればいいのでしょうか。まず大学、研究所で学ぶ方法があります。ただ現在は、AIブームということもあり、様々な方法で勉強することが可能です。

ここからは、AIを勉強する方法を4つご紹介します。

AIを勉強する方法1：深層学習の場合

深層学習については、プログラムを勉強することが必要です。

まずはAIでよく使われるプログラム言語のPythonの勉強と、深層学習の数学的知識の勉強をしましょう。そういった内容を含んだ書籍や、無償・有償のセミナー、学習サービスのカリキュラムを選ぶことをおすすめします。

AIを勉強する方法2：機械学習の場合

機械学習は、プログラミングの知識、数学の知識が必要です。数学では、微分積分、線形代数、行列、統計です。こちらを踏まえた書籍と無償/有償セミナー、学習サービスのカリキュラムを選びます。

AIを勉強する方法3：ディープランニングの場合

ディープラーニングは、プログラムの知識が必要です。言語はPythonとなります。数学の知識では、ニューラルネットなどの勉強が必要です。参考書籍や講座、セミナーのカリキュラムで用意されています。

ディープラーニングはG検定という資格もあり、学習を通して基礎知識が得られるのでおすすめです。

AIを勉強する方法4：シンギュラリティの場合

シンギュラリティとは、アメリカのレイ・カーツワイル博士が提唱した言葉です。実際の著作が英語の原本や、様々な訳された書籍が出ていますので、ぜひ読んでみるといいでしょう。WEBでもその内容が一部記載されているので、そちらもおすすめです。

AIに役立つプログラミング言語とは？

AI開発に役立つ言語は、複数ありますが、まずはPythonの知識が必要になります。Pythonは、簡単な書き方で豊富なライブラリがあることが特徴です。機械学習やディープラーニングによく使われる言語となっているので、AIを取り組む上では習得が必要な言語となります。

AIにおける将来性

第3次ブームは続くのか、といった疑問があります。とはいえ、機械学習の技術をAIという名前にしただけで、その技術は名前を変え存在していました。そのため、AIの推論、考察、ディープラーニング、機械学習などの技術は残り、今後も応用されていきます。

各国の大企業がAIの研究組織を設立するなど、取り組みは急激に広がりを見せています。AIの活用が現代の社会に要求されていることはまぎれもない事実ですので、今後もこの技術への期待は続くでしょう。