人工知能（AI）という言葉を聞かない日はありませんが、実際のところAIって何なのでしょうか？この記事では、AIの基本的な仕組みから分類まで、身近な例を使って分かりやすく解説します。

AIってなに？

はじめに、人工知能（AI）の基本的な概念について紹介します。

人工知能（AI）とは、コンピュータが人間のように考えたり判断したりできる技術 のことです。たとえば、人間が写真を見て「これは犬だ」と判断するように、コンピュータも画像を見て「これは犬です」と答えられるようになります。

AIは「デジタルの脳」のようなもので、データから自分で学んでどんどん賢くなっていきます。たとえば、人間が勉強して知識を増やすように、AIも大量のデータを使って学習し、だんだん正確な答えを出せるようになるのです。

■特化型AIと汎用AI

現在のAIは大きく2つのタイプに分けられます：

特化型AI（狭義のAI） は、「一つのことだけがとても得意なAI」です。たとえば、将棋のAIは将棋では人間のプロを倒せますが、料理のレシピを考えることはできません。現在実用化されているAIのほとんどがこのタイプです。

汎用AI（広義のAI） は、「人間のように何でもできるAI」のことです。たとえば、ドラえもんのように会話も料理も勉強も全部できるAIがこれにあたります。ただし、このレベルのAIはまだ実現されていません。

このように、AIは特定の分野に特化した技術と、人間のような汎用的な能力を目指す技術の2つに大きく分けることができます。

AIの4つのレベル分類

次に、AIの発展段階を理解するために、4つのレベル分類について説明します。

AIはその賢さのレベルによって 4つの段階 に分けられます。階段を一段ずつ上がるように、レベルが上がるほど高度なことができるようになります。

■レベル1：シンプルな制御プログラム

レベル1のAIは、 「決められた通りに動くだけのプログラム」 です。人間があらかじめ「こういう時はこうしなさい」と全部決めておいて、その通りに動きます。

たとえば：

• 夜になると自動的に点く街灯（暗くなったら点灯する、と決められている）
• 電動自転車のアシスト機能（ペダルを強く踏んだらモーターも強く回る、と決められている）
• 洗濯機の水位調整（洗濯物が多いと水を多く入れる、と決められている）

要するに、「もしも○○なら△△する」というルールが一つだけ入っているイメージです。

■レベル2：古典的な人工知能

レベル2のAIは、「たくさんのルールを組み合わせて、複雑な判断ができるプログラム」 です。レベル1よりもルールがたくさん入っているので、より複雑な状況に対応できます。

たとえば：

• お掃除ロボット（「障害物があったら避ける」「汚れを見つけたら重点的に掃除する」「バッテリーが少なくなったら充電台に戻る」など、複数のルールを組み合わせて動く）
• カーナビの音声案内（「右折してください」「渋滞が発生しています」など、状況に応じて適切な案内をする）

要するに、人間が「こんな時はこうしなさい」というルールをたくさん教え込んだAIです。ただし、新しいことを学習することはできません。

■レベル3：機械学習を取り入れた人工知能

レベル3のAIは、「データから自分でルールを見つけ出せるAI」 です。これは大きな変化で、人間がルールを教えなくても、AIが自分で「こういう時はこうすればいいんだ」と学習できるようになります。

たとえば：

• Googleの検索エンジン（何億人ものユーザーがどんなキーワードでどのサイトをクリックするかを学習して、最適な検索結果を表示する）
• アパートの家賃予測システム（「駅から5分で30㎡なら家賃8万円」「駅から10分で25㎡なら家賃6万円」といったデータから、新しい物件の適正家賃を予測する）

要するに、人間が「答え」だけを教えて、「どうやってその答えにたどり着くか」はAIが自分で考えるようになったのです。

■レベル4：ディープラーニングを取り入れた人工知能

レベル4のAIは、「何に注目すればいいかも自分で見つけ出せるAI」 です。レベル3では人間が「この要素に注目しなさい」と教える必要がありましたが、レベル4ではそれすらも不要になりました。

たとえば：

• AlphaGo（囲碁のAI。人間が「こう打てば勝てる」と教えたわけではなく、自分で勝ち方を見つけ出してプロ棋士を倒した）
• 画像認識システム（キリンの写真をたくさん見せるだけで、「首が長いことがキリンの特徴だ」ということを自分で発見する）
• 自動運転車（運転中にどこを見れば安全に走れるかを、自分で学習していく）

要するに、人間が「何を」教えるかすら決めなくても、AIが自分で重要なポイントを見つけ出せるようになったのです。

このように、AIは単純なルールベースのプログラムから、データから学習し、自ら判断できる高度なシステムまで、段階的に進化してきました。現在私たちが使っているAIのほとんどはレベル3や4の技術で、今後もさらなる発達が期待されています。

重要なキーワード

最後に、AI分野でよく使われる重要なキーワードについて紹介します。

■AIエージェント

AIエージェントとは、「人間の代わりに仕事をしてくれるAI」 のことです。たとえば、秘書のように指示を待つだけでなく、自分で判断して行動できるAIを想像してみてください。

AIエージェントの特徴は以下の通りです：

• 自律性：「自分で考えて行動できる」（人間がいちいち指示しなくても動く）
• 目的志向性：「目標に向かって頑張る」（ゴールを設定すると、そこに向かって行動する）
• 知覚と行動：「周りの状況を見て、それに合わせて行動する」（人間が目で見て手で動くように、AIも情報を集めて行動する）

AIエージェントは、これらの特徴を持つことで、人間のパートナーとして様々な分野で活躍できるようになります。

■AI効果

AI効果とは、「AIが当たり前になると、もうAIと呼ばれなくなる現象」 のことです。たとえば、昔は「コンピュータが文字を読める」なんて魔法のようでしたが、今では当たり前すぎて誰もAI技術だと思いません。

たとえば：

• OCR（光学文字認識）：手書きの文字や印刷された文字をデジタル文字に変換する技術（スマホで書類をスキャンするアプリなど）
• ルート案内（GPSアプリ）：交通状況を分析して最短ルートを教えてくれる技術（Google マップなど）
• 画像認識：写真の中の人の顔を自動で認識してピントを合わせる技術（スマホのカメラなど）

要するに、これらは全部高度なAI技術なのですが、普及しすぎて「普通の機能」だと思われているのです。

AI効果を理解することで、私たちの身の回りにどれだけ多くのAI技術が使われているかを認識できます。

まとめ

AIは一つの技術ではなく、レベル1からレベル4まで段階的に進化してきた技術の集合体です。たとえば、私たちが毎日使っているスマートフォンには、すでに様々なレベルのAI技術が組み込まれています。

要するに、AIを理解する第一歩は、これらの基本的な分類と仕組みを知ることです。

次回は、AI分野で専門家たちが議論している根本的な問題について、同じように分かりやすく解説していきます。