AI・人工知能の利用例を解説！機械学習を活用した身の回りの実用例

最終更新日:2024/09/09

AI・人工知能の機械学習を活用した実用例を解説！

テレビや新聞、インターネットなどでAI・人工知能という言葉を目にしたり耳にしたりする機会が多くなりました。そのため、多くの方にとってAIという言葉は聞き馴染みのあるものになっているのではないでしょうか。また、「AIを詳しく理解しているわけではないけど、大まかには理解できている」という方も多いかと思います。

そんな、私たちにとって身近な存在となりつつあるAIですが、具体的にどのような場面で利用され、どのような役割を果たしているのでしょうか。今回は、私たちの生活に寄り添うAIの利用例について詳しく解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

最新のAI利用例を学ぶ

そもそもAI・人工知能って何？

AI・人工知能がどのようなものか、何となくイメージできている方は多いかと思いますが、具体的に説明できる方は決して多くないのではないでしょうか。そのため、まずはAIの基本的な情報から詳しくご紹介していきます。

AIとは、人間の脳が行っている知的活動を同じように行うコンピューターシステムのことです。一般的なコンピューターの場合、プログラムされた通りの処理を行うことしかできません。ただ、AIの場合は人間と同じように自ら認識、学習、判断、予測などを行うことができます。そのため、状況に応じて柔軟に予測を立てたり、相手によって異なる提案をしたりすることができるのです。

また、AIは大量のデータを分析し、予測する作業も得意としていますので、人間以上に素早く膨大なデータの処理を行い、自ら学習していくことができるわけです。さらにAIは人間のように体調やモチベーションによって作業の質に差が生まれることはありませんから、業務によっては人間より遥かに高いパフォーマンスを実現することも可能です。

では、具体的にAIはどのような場所で利用されているのでしょうか。ここからは、AIの利用例を詳しくみていきましょう。

AI・人工知能の利用例

自動車の自動運転

近年はさまざまな自動車メーカーが自動運転に力を入れていますが、この自動運転技術にもAIが用いられているのです。その仕組みとしては、画像認識や音声認識の機能によって取得した情報（通行人の位置、対向車の位置、信号の色、標識など）を認知したり、停車中の車が動き出したのを察知したりと、人間が運転を行う際に必要となる情報を取得するというものです。

人間の場合、通行人や標識を見落としてしまい事故が起きるケースも少なくありませんが、AIは高い精度で学習を続けていけば、人間が見落としそうな情報も的確に取得することができるようになるため、より事故の少ない環境を実現できる可能性が高くなります。

もちろん、自動運転であれば人間のドライバーにとって避けられない「疲労」という問題も心配する必要がありません。そのため、AIを活用した自動運転というのは、交通事故の少ない社会を実現する上で欠かせない存在といっても過言ではないのです。

お掃除ロボット

既に実用化されているAIの利用例としては、お掃除ロボットが挙げられるでしょう。AIが搭載されているお掃除ロボットは、内蔵されているセンサーによって障害物を避けることができる仕組みになっており、家具を傷つけることなく部屋をきれいにすることができます。

また、部屋の間取りや家具の位置を設定することができるお掃除ロボットも存在しており、その機能を活用すればロボットが同じ道を通らずに効率良く掃除させることも可能です。基本的にお掃除ロボットは、掃除が終わると充電器のある場所まで自ら戻る仕組みになっているため、「外出中に掃除をしてもらい、帰宅した時には部屋がきれいになっている」といった効率的な生活を実現することができます。これも、AIが搭載されているロボットだからこそ実現できることのひとつです。

工場における不良品検知

日々大量に商品が製造される工場の現場においても、AIが利用されています。その代表例としては、画像認識技術による不良品検知が挙げられるでしょう。これまで、工場で行われる不良品の識別作業は基本的に従業員の目視によって行われていました。そのため、熟練の従業員であれば少ないミスで不良品の識別を行うことができますが、経験の浅い従業員の場合はミスが起きてしまうケースも少なくなかったのです。また、熟練の従業員が退職してしまうケースも多いため、一人ひとりの作業の質を安定させることは決して簡単ではありません。

しかし、そこにAIを活用した不良品検知システムを導入すれば、AIが自動で不良品を識別することができるようになります。AIは大量のデータを分析し、予測する作業に長けていますから、あらかじめ大量の正常な商品画像を学習させておけば、不良品が製造ラインに流れてきた場合でも瞬時に察知することができるのです。

そして何より、この不良品検知の作業をAIに任せることができれば省人化を図れるため、よりクリエイティブな作業に多くの人員を割くこともできるようになります。こういった形で、「AIに任せても良い作業」と「人間が行うべき作業」の棲み分けを行えるのは、極めて大きなメリットといえるのではないでしょうか。

クレジットカードの不正使用検知

クレジットカードの不正使用を明確に検知するためには、一人ひとりの使用状況をモニタリングしたり、使用パターンを特定・把握したりすることが重要になります。しかし、それらの作業を担当者がアナログで行うのは極めて難しいでしょう。そのため、多くのクレジットカード会社では、AIにユーザーの利用パターンや不正使用時のパターンなどを学習させ、不正使用の可能性が高い行動を検知しているのです。もし不正使用が疑われる場合には、そのカードのユーザーに連絡がいく仕組みになっています。
ちなみにAIは学習データが増えるにつれて精度も向上していきますので、今後さらに不正使用検知の精度は高まっていくでしょう。

非接触検温

（参照：体温検知・AI検温ソリューション | SenseThunder | ソフトバンク　オフィシャルサイト）

昨今は新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、AIを活用した非接触検温ソリューションの需要も高まってきています。その代表例ともいえるのが、ソフトバンク株式会社が研究開発した「SenseThunder（センス・サンダー）」というAI検温ソリューションです。マスクを着用したままでも検温できるシステムとして大きな注目を集めており、新型コロナウイルスの感染拡大防止対策として、イオンモールで導入されています。

そんな「SenseThunder」の大きな特徴として挙げられるのは、AI顔認識技術と赤外線カメラを活用することで「マスクを着用している人の体温も測定できる」という点です。これまでは、マスクを外さなければ体温測定が行えないソリューションが一般的でした。そのため、マスクの着用が推奨されている昨今においても、検温のために一度マスクを外さなければならない状況だったわけです。新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐために検温を行うにもかかわらず、一度マスクを外さなければならないというのは、本末転倒と言わざるを得ないでしょう。その点、ソフトバンクが開発した「SenseThunder」であれば、マスクを着用したまま検温を行えるため、より高度な新型コロナウイルス対策が期待できるようになったのです。

具体的な仕組みとしては、AIを活用した独自の認証デバイスとサーモグラフィカメラを組み合わせることで、わずか0.5秒で個人認証と体温測定の両方を実行できるというもの。高精度かつスピーディーに検温が可能になったという点は、注目すべきポイントといえるのではないでしょうか。

Google翻訳

（参照：「Google 翻訳」をApp Storeで）

Google翻訳では、AIの活用によって高精度な自然言語処理を行いながら、英語、フランス語、スペイン語、日本語といったさまざまな言語の文章を翻訳することが可能です。ただ、現在では画像解析技術を活用した機能も備わっています。それは、カメラで撮影した外国語の文章を自動で翻訳するという機能です。

たとえば、アメリカに旅行へ行った際、スーパーに記載されている文章がわからなかった場合には、その文章をスマホでかざすことで日本語に翻訳してくれます。ディープラーニングによって日々学習しているため、翻訳の精度も少しずつ向上しているのが大きな特徴といえるでしょう。

SiriやAlexaなどのバーチャルアシスタント

音声を認識してテキストに変換したりすることができる「音声認識AI」を備えたAIソリューションも、さまざまな業界で活用されています。音声認識AIとは、コンピューターを用いて音声データをテキストデータに変換する技術のことです。AmazonのAlexaやiPhoneのSiriといったバーチャルアシスタント機能を利用したことがある方も多いのではないでしょうか。これらはまさに、音声認識AIの技術が用いられているサービスのひとつです。

こういった技術を活用したAIソリューションを導入することで、音声ベースの問い合わせを自動でテキスト化したり、顧客の声を分析して感情を推測したりすることができるようになります。そのため、サービスの品質を向上すると同時に顧客対応の効率も高めていくことができるわけです。

また、コールセンターに電話した際、「○○の方は1を押してください」といった自動音声による対応を受けたことがある方も多いでしょう。これは自動音声応答装置（Interactive Voice Response）と呼ばれるもので、コールセンターでは一般的に用いられています。

ただ、最近はさらに進化した技術が活用され始めており、「○○したい」「○○できなくなってしまった」といった顧客の声を音声認識AIによって分析し、AIが適切な担当者への振り分けを行うといったことが可能になっているのです。中には、最後までオペレーターを介すことなく音声認識AIシステムだけで完結するものも出てきており、今後はAIがすべての顧客対応を行うのが一般的になる可能性も少なくないでしょう。

よくある質問 (FAQ) ページ

AIは、ホームページに設置されている「よくある質問（FAQ）ページ」でも多く活用され始めています。たとえば、ユーザーが抱えている疑問が「よくある質問」の中に記載されていなかった場合、本来であれば問い合わせフォームから質問したり、直接コールセンターに電話をしたりするのが一般的でした。

しかし、最近ではホームページ内にチャットボットを設置することで、よくある質問への対応を自動化するケースが多くなってきているのです。こういった形でチャットボットを導入することで、企業はさまざまなメリットを得られるようになります。

特に大きなメリットとして挙げられるのは、「人的コストを削減できる」という点です。チャットボットは、ユーザーから寄せられるであろう質問を事前に想定し、その回答を組み込んでおくことで、問い合わせの自動返答が可能になります。そのため、これまで人間が行わなければならなかった応対業務の手間を省き、人件費削減につなげられるわけです。

もちろん、すべての問い合わせにチャットボットが対応できるとは限らないため、チャットボットが対応できない範囲の問い合わせには人間が対応する必要があります。しかし、問い合わせ内容の多くは似通ったものであり、あらかじめ想定できる内容でもあるので、大半の応対をチャットボットに任せられるのは大きなメリットといえるでしょう。

また、「ユーザーとの接点を増やすことができる」という点も、チャットボットを導入するメリットのひとつです。電話やメールフォームといった問い合わせ窓口を設けている企業も多いですが、「電話やメールだと面倒だからやめておこう」と判断してしまうユーザーも少なくありません。

その点、チャットであればメールのようにかしこまった文章を入力する必要がなく、短い文章や話し言葉でも問い合わせを行うことができます。つまり、ユーザーとの距離感を縮めることができるのです。また、「よくある質問」を選択肢型で準備しておけば、さらにユーザーも質問を行いやすくなるため、問い合わせの数を増加させることができます。問い合わせを増加させ、ユーザーの疑問を解消させていけば、購買意欲の向上にもつなげられるため、長期的な利益の向上も期待できるでしょう。

ニュース記事のレコメンド

（参照：LINE NEWSのトップ面は1億通り、AIで実現した「ニュースの個人化」｜LINE NEWS｜note）

近年は、スマートフォンのアプリからニュース記事を確認する人も多くなってきています。そのため、ニュース記事の提供方法にも進化が生まれ始めているのです。たとえば、多くの人がコミュニケーションツールとして活用している「LINE」が発信しているLINE NEWSでは、AIを活用することによってユーザー一人ひとりに異なるニュース記事がレコメンドされる仕組みになっています。

LINE NEWSでは、800を超える媒体から1日に約8,000記事が提供されており、この膨大な記事の中からユーザーごとに最適な記事をピックアップして掲載しています。編集部が独自にピックアップした記事もありますが、AIを活用することで「ユーザーが興味を持っている分野、ジャンル」を把握し、よりレコメンドを最適化することができているわけです。

自分が興味を持ちそうなニュース記事をレコメンドしてくれるという魅力は、AIを活用するからこそ実現できるものといえるでしょう。

農業の人手不足解決

近年は、少子高齢化に伴って人手不足に陥る業界も多くなってきています。中でも、農業は特に人手不足が深刻化している業界のひとつです。そんな農業界において最近注目され始めているのは、農業において特に負担の大きい「収穫」や「仕分け」といった作業の自動化を図るAIです。そのAIが注目を集めるきっかけとなったのは、静岡県湖西市の農家、小池誠氏のAIを活用した取り組みでした。

小池氏は、もともと自動車部品メーカーでソフトウェアエンジニアとして勤めていた経歴の持ち主であり、その経験を活かしてキュウリの仕分けを行う機械を自作したといいます。ここで注目すべきなのは、この機械にAIが搭載されているという点です。ディープラーニングによる画像認識技術を用いることによって、本来であれば膨大な時間が必要となるキュウリの仕分け作業を自動で選別できるようになったのです。

その仕組みとしては、はじめにベテランが仕分けたキュウリの画像を教師データとしてAIに学習させ、AIがキュウリの等級を見分けていくというもの。使い方も非常にシンプルで、アクリル板の上にキュウリを乗せるとカメラが自動で撮影を行い、その画像データから「長さ」「太さ」「曲がり具合」などを解析して出荷基準を満たすか判別していきます。

はじめから高い精度で見分けられたわけではないそうですが、改良を重ねることで8割程度の正答率まで高めることができたといいます。最終的な選別は小池氏が行っているため、あくまでもサポート役という位置付けではありますが、このAIを導入したことによって作業効率は4割ほど高まっているそうです。

蓄積するデータの量が増えるにつれて判別の精度も高めていくことができますから、今後さらにこのAIの正確性も高まっていくでしょう。

最強囲碁棋士「AlphaGO」

AIの開発を積極的に行うGoogleでは、2013年に買収したカナダのAI研究所「DNNresearch」を皮切りに、2020年までに計11社のAI関連企業を買収しています。また、小論文の引用回数が5,000回以上のAI研究者が83人在籍しており、これは世界の1割を占める数だそうです。このような点を踏まえると、まさしく世界一のAI関連企業といえるのではないでしょうか。

そんなGoogleの代表的なAIのひとつに、「AlphaGo（アルファ碁）」が挙げられます。「AlphaGo（アルファ碁）」は、Googleの子会社であるディープマインド社が開発した囲碁AIプログラムです。

2015年10月に、囲碁のAIとして初めて人間のプロ棋士を破ったことで大きな注目を集めました。そして2016年3月には、プロ棋士との5番勝負において4勝1敗という結果を収め、2017年5月には当時世界ランキング1位だったプロ棋士に3戦3勝という結果を収めたのです。

ここで特に注目すべきポイントは、「他のボードゲームと比べて囲碁は複雑な仕組みであること」でしょう。これまで囲碁は複雑であるという理由から、人工知能が人間に勝つことは難しいと考えられていたのです。

たとえば、チェスの場合、1997年の時点でIBMのコンピューターが世界チャンピオン（人間）に勝利しています。また、2010年には「あから2010」というコンピューター将棋が女流棋士に勝利しているわけです。しかし、その当時の囲碁AIはプロ相手に歯が立たず、アマチュア相手にやっと勝利できるかどうかという状況でした。そのため、「チェスや将棋では人間に勝てるが、囲碁では人間に勝てない」という認識が広まっていたのです。

そういった経緯を踏まえると、いかに「アルファ碁」が革新的なAIであるかがお分かりいただけるのではないでしょうか。

ちなみに、現在は「アルファ碁」の能力を凌駕する「アルファ碁ゼロ」というAIが存在しています。「アルファ碁ゼロ」も、Googleの子会社であるディープマインド社が開発したAIプログラムで、「アルファ碁」に100戦100勝という驚異的な成績を収めているのです。

特に驚くべき点は、わずか3日間の機械学習だけで「アルファ碁」に勝利してしまったことでしょう。「アルファ碁」は、2015年に初めてプロ棋士に勝利した後、2017年になるまで世界ランキング1位の棋士には勝利できませんでした。しかし、「アルファ碁ゼロ」は、その長期間の学習を続けてきた「アルファ碁」に、たった3日間の学習で勝利してしまったのです。

こういった点からも、近年のAIが驚異的な学習能力を持っていることが伺えます。

健康維持

（参照：【公式】アメリカ発！低価格・短時間のダイエットジム・パーソナルジム-エクササイズコーチ）

AIは、健康維持を目的に活用されることも多くなってきています。最近ではフィットネスにもAIが活用され始めているのをご存知でしょうか。アメリカ・シカゴ発のパーソナルトレーニングジム「エクササイズコーチ」では、AI主導のパーソナルトレーニングが行われています。

従来のパーソナルトレーニングでは、トレーナーの経験値や技量によって効果に差が生じてしまうケースも少なくないそうです。そのため、エクササイズコーチでは、マシンが一人ひとりの筋力や可動域に合わせて最適なプログラムを提供するという体制をとっています。

1回20分という短時間のトレーニングであることや、低価格な料金でトレーニングを行えることなどが人気の要因となり、現在も着々と市場を拡大している状況です。

また、エクササイズコーチ以外にもAIを活用しているフィットネスは多く、その中でも株式会社FiNC Technologiesは、AI導入の先駆けとして知られています。同社は、予防ヘルスケア×AI（人工知能）に特化した企業として2012年に設立され、2014年に「FiNCダイエット家庭教師」というサービスを開始しました。

現在では、AIを活用したウェルネス・ヘルスケアアプリを開発し、食事・運動・睡眠といったデータをもとにしたアドバイスも提供しています。

チェーン展開しているジムの場合、店舗拡大のペースにトレーナー育成が追いつかず、サービスの質を落としてしまうというケースも少なくありません。当然、サービスの質が落ちれば業績も悪化してしまうため、AIの活用によって一人ひとりに最適な提案を行えるというのは、企業にとっても顧客にとっても大きな魅力であり、便利なものといえるのではないでしょうか。

毎日の献立・メニュー作成

より健康的な生活を送るためには、日々の食生活にも気を使わなければなりません。しかし、仕事が忙しくて料理と向き合うための時間をなかなか確保できないという人も少なくないでしょう。特に一人暮らしの場合は、適当なもので済ませてしまうことも多いかもしれません。そのような問題を解消することができるものとして、献立・メニューを作成してくれるAIに大きな注目が集まっています。

現在はさまざまな企業がサービスとして提供していますが、その仕組みの一例としては、Webサイトやアプリでユーザーが選択したレシピに対して、AIが「主菜」「副菜」「汁物」の中から不足しているものを自動で検索します。膨大なレシピデータの中から献立として適切なものを選んで提案するというものです。

提案した献立・メニューに関しては栄養士などの専門家から判定を受け、その結果を学習していきます。そのため、学習を重ねるにつれてより栄養バランスが整った献立・メニューを提案できるようになるわけです。

もちろん、AIが学習できるのは献立・メニューの栄養バランスだけではありません。「季節」「ジャンル（和・洋・中など）」「効率」といったポイントはもちろんのこと、「彩り」「味のバランス」といった感覚的な要素も学習していくため、よりユーザーの好みに合った献立を作成することができるのです。

また、最近では献立・メニューを提案してくれる電子レンジなど、IoT家電も充実しているため、料理好きのニーズを満たすだけでなく、料理が苦手ない人でも楽しむことができるでしょう。

ビジネスシーンにおける企業のAI活用例

5GとAIを連携した「セコムドローン」

（参照：世界初の民間防犯用ドローン – セコムIS研究所）

さまざまな分野で利用されているドローンですが、最近ではセキュリティ強化を目的にドローンを活用するケースも多くなってきています。その代表例ともいえるのが、セコムが開発した世界初の小型飛行監視ロボット「セコムドローン」です。

これまでは、防犯カメラを設置することが一般的なセキュリティ強化の定義となっていました。しかし、広い敷地の場合、防犯カメラだけでは遠くにいる侵入者、不審者の特徴を捉えることはできないため、課題となっていたわけです。その点、ドローンを併用すれば異常発生時に現場へ急行し、状況を確認できるようになります。このような点から、ドローンはより安全なサービスを提供する上で欠かせない存在であることがお分かりいただけるでしょう。

なお、セコムドローンは顧客の敷地内の3次元マップを持っています。この3次元マップには、自由飛行が可能な「飛行可能エリア」、障害物のため飛行できない「障害物エリア」が設定され、その設定を参考にドローンが最適な飛行経路を自動で計算しているわけです。これにより、自律飛行が実現されているため、人間が操作する必要はありません。

このように、セコムではセキュリティ領域でAIを積極的に活用しており、最近では5Gを活用した映像伝送スピードの向上など、最新技術の活用にも積極的です。そのため、今後はよりさまざまな分野、領域でのセキュリティ改善・強化が進んでいくことが予想されます。

ヤマト運輸の集荷受付もAIで自動化

（参照：LINE、ヤマト運輸のAIオペレータに「LINE AiCall」を提供集荷依頼の電話対応の待ち時間を大幅に削減し、お客さまのストレスを軽減｜LINE株式会社のプレスリリース｜PR TIMES）

ヤマト運輸株式会社は、AIを活用した自動音声応答機能「AIオペレータ」による集荷依頼の電話対応サービスを、個人の顧客向けに、2021年4月23日 より開始しました。

ヤマトグループは、2020年11月より、有人オペレータに電話が繋がるまでの待ち時間を削減すべく、法人の顧客を対象に「AIオペレータ」による集荷依頼の受付が可能なサービスを開始しました。AIオペレータの利用客から大変好評のため、対応範囲を個人の顧客からの集荷依頼まで広げることで、さらなる満足度向上を目指していくそうです。

AIオペレータは、LINE CLOVAのAI技術である「CLOVA Speech（音声認識）」と「CLOVA Voice（音声合成）」、および会話制御の仕組みを組み合わせることでAIによる自然な対話応答を実現。

電話し、自動音声ガイダンスに従って、集荷依頼の番号を選択するとAIオペレータに繋がります。コールセンター受付時間は8:00～21:00 (年中無休)

今後は、様々な利用シーンに合わせてより快適なサービスの提供を目指し、集荷の依頼以外の用件にも「AIオペレータ」が対応できるよう、システムの機能向上を目指していくといいます。

AIオペレータの本格導入が、有人業務の効率化や利用客のストレス軽減などにどのような影響を与えるか、今後の効果検証や結果に注目です。

ソフトバンクの新卒面接官はAI

2017年、ソフトバンクは18年度卒のエントリーシート選考においてIBMの「Watson」を導入し、選考にかかる時間を75%削減したことで大きな注目を集めました。これを機に、いくつかの大手企業もAIを導入していったことを踏まえると、2017年は「AI就活元年」と言っても過言ではないでしょう。そして、2018年の19年度卒の採用活動においては、より多くの企業が選考にAIを活用し始め、少しずつAIによって選考を行う手法が一般的になり始めている状況です。

具体的なAIの導入例としては、上記で説明したエントリーシート選考の他に、「適正診断」や「一次面接」などが挙げられます。たとえば、適正診断の場合、これまではマークシートの解答しか判断材料となるものがありませんでした。しかし、AIを導入することで、解答にかかった時間を把握できるようになるため、どれくらい迷っているかを判断することも可能になります。そして、その迷いなどから、「性格」「成長予測」「自社との相性」といった点を評価していくこともできるため、これまで以上に鮮明な適正診断を行えるようになったわけです。

また、一次面接の場合、AIを導入すれば「スマートフォン越しにAIの質問に答えていく」といったスタイルで選考を進められます。企業としても大幅な業務効率化を実現できますし、学生としても自分の都合の良い時間に自宅で試験を受けられるため、双方にとって大きなメリットがあるのです。

明治安田生命の社内トレーニングに感情認識AI活用

（参照：明治安田生命様　営業向け表情トレーニングに心sensor for Trainingを採用）

「確かな安心を、いつまでも」という経営理念のもと、顧客満足度向上に向けて日々の業務に取り組んでいる明治安田生命では、顧客サービススキル向上を目的に、AIを活用したトレーニングアプリ「心sensor for Training」を導入しました。

この「心sensor for Training」では、「表情練習モード」、「表情採点モード」、「スピーチ採点モード」といったメニューが用意されており、スマートフォンの画面を見ながら表情の練習を行うことが可能です。たとえば「表情採点モード」では、トレーニング教材を再生しながらスマートフォン画面に向かって話をすることで、その表情をAIがリアルタイムで分析してくれます。

採点結果の画面では、表情の採点だけでなく、練習中の動画、より良い表情作りのポイントなども確認できるため、より良い表情作りに活かしていくことができるのです。

AI・人工知能は今後さらに進化していく

今回は、私たちにとって身近な存在となりつつあるAI・人工知能の利用例についてご紹介しました。すでに私たちの日常生活においてもAIが活用されているということがお分かりいただけたのではないでしょうか。

とはいえ、AIはまだまだ進化を続けている最中であり、今後さらに画期的なシステムが実用化される可能性も十分に考えられます。そのようなシステムが実用化された際にしっかりと使いこなしていくためにも、この機会にAI・人工知能の知識を深めていってみてはいかがでしょうか。

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AIsmiley編集部

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