著者：GOZEN AI Lab管理人
生成AIエンジニア（オープンバッジ取得）生活や業務に潜む「面倒くさい」を手放すため、生成AIを活用した業務効率化施策、自動化ワークフローの構築・運用などを手がけ、実践と継続的な改善を通じて仕組みづくりを推進している。
結論：「AI」とは、教わった知識をヒントに”それっぽい答え”を秒で出す技術です。
「AIって最近よく聞くけど、結局何なの？どういう仕組みで動いているの？」
ニュースやSNSでAIという言葉を耳にする機会は増えたけど、その仕組みまで理解している人は少ないのではないでしょうか。「なんだか難しそう…」と感じている人、安心してください！この記事では、AIの仕組みを、専門知識がない方にもわかりやすく解説します。
AIって一体何？
AIとは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略で、人間のような知的な情報処理をコンピュータで行う技術のことです。簡単に言うと、「人間みたいに考えたり、学習したりするコンピュータ」の事です。
例えば、SNSなどでよく目にする「画像生成AI」は、大量の画像データやテキストによる指示を学習することで、新しい画像を生成できます。「猫の絵を描いて」「夕焼けの草原の風景」といった指示を与えることで、まるで人間が描いたかのような多様な画像を創り出すことができるのです。
このように、画像生成AIは、学習したデータに基づいて、存在しないオリジナルの画像を生成する能力を持っています。
AIを動かす3つの要素
AIの仕組みを理解するためには、以下の3つの要素を知っておくことが大切です。
データ： AIは、大量のデータ（例：画像、テキスト、音声など）を学習することで、賢くなります。人間で例えるなら「教科書、過去の経験」にあたります。
アルゴリズム： アルゴリズムとは、AIがデータから学習するための「学習方法」のことです。様々な種類のアルゴリズムがあり、AIの目的によって使い分けられます。人間で例えるなら「勉強方法」にあたります。
コンピューティングパワー： 大量のデータを高速に処理するためのコンピュータの能力です。AIの学習には、高性能なコンピュータが欠かせません。人間で例えるなら「脳の処理能力、集中力、勉強に使える時間」にあたります。
AIの学習方法：機械学習と深層学習
AIの学習方法には、大きく分けて「機械学習」と「深層学習（ディープラーニング）」の2種類があります。
これは人間で例えるなら「学校教育」「独学」「OJT」にあたります。
- 機械学習： 人間がAIに「こういうデータなら、こう判断する」というルールを教えることで、AIは新しいデータに対して自分で判断できるようになります。
- 深層学習（ディープラーニング）： 人間がルールを教えなくても、AIがデータから自動的にルールを見つけ出す学習方法です。より複雑な問題を解決できます。
深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」という技術を使っています。ニューラルネットワークを何層も重ねることで、AIはより高度な学習ができるようになります。
人間で例えるなら「基礎を積み重ねて複雑な問題を解けるようになる、段階的なレベルアップ学習」に似ています。
AIの仕組みを身近な例で解説
AIの仕組みを、もっと身近な例で考えてみましょう。
例えば、迷惑メールフィルター。
迷惑メールフィルターは、過去に迷惑メールとして報告されたメールの内容や特徴を学習しています。そして、新しいメールを受信した際に、学習した内容と照らし合わせて、迷惑メールかどうかを判断しているのです。
この場合、以下がAIの仕組みを支えています。
・データ： 過去の迷惑メールのデータ
・アルゴリズム： 迷惑メールを判別するための学習方法
・コンピューティングパワー： メールを解析するためのコンピュータの能力
AIの仕組みを知って、未来を想像してみよう
AIの仕組みは、最初は難しく感じるかもしれませんが、基本的な考え方は意外とシンプルです。要は大量のデータを学習し、アルゴリズムを使って、人間のような知的な情報処理を行う技術なのです。
AI技術は、世の中をどんどん便利に変えていく可能性を秘めています。このサイトのコンセプトでもある「面倒くさいをひとつでも手放す」事もAIを使えば可能になっていくでしょう、想像してみてください、仕事中「こんなことが面倒くさい、あんなことが面倒くさい」たくさんあると思います。
AIの技術がどんどんそれらの面倒を無くし、新しく生まれた時間で皆さんのやりたい事が一つでも出来るようになれば最高だと思いませんか？
よくある質問：FAQ
Q1. AIって何でもできるの？
A1. いいえ、AIはまだ完全体ではありません。得意な事と苦手な事があります。
詳しい事はこちらの関連記事に記載されていますが、少し複雑な内容かもしれません。
興味がある方は一度確認してみてください。
Q2. AIに仕事が奪われるって本当？
A2. AIの進化によって、一部の仕事は自動化される可能性があります。しかし、AIを活用する新しい仕事も生まれています。
Q3. AIって怖いイメージがあるけど、安全なの？
A3. AI技術には倫理的な問題や安全性の問題もあります。しかし、適切な規制や対策を講じることで、安全にAIを活用することができます。
専門用語解説
- 機械学習： コンピュータがデータから自動的に学習し、予測や判断を行う技術。
- 深層学習（ディープラーニング）： 機械学習の一種で、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを使って学習する技術。
- ニューラルネットワーク： 人間の脳の神経回路を模倣した数理モデル。
- アルゴリズム： 問題を解決するための手順や計算方法。
- データセット： 機械学習や深層学習で使用するデータの集まり。
