AIとは英称ではArtificial Intelligenceと言い、人工知能を指す言葉です。現在ではニュースでもよく聞く話題となるキーワードですが、AI研究をなされたのは1956年頃からでコンピュータ関連の技術では比較的長い歴史を持ちます。

・AIの種類について

AIには特化型AIと汎用型AIの二つに分類することができ、グーグルがディープラーニングを活用して開発された人工知能のAlphaGo(アルファ碁)や自動運転技術、画像認識などが特化型のAIに分類されます。

汎用型AIとは人間の脳や思考を再現することを目指して現在研究されている分野ですが、実際には開発まで至っておらず、どの分野に特化したAIを開発し、運用していくかがこれからのAI企業の課題となっています。

・機械学習とディープラーニングについて

機械学習とは開発者があらかじめ作業の全てをプログラムするのではなく、データをAI自身が解析し、法則性やルールを見つけ出すことで特定のタスクを実行できるようになるようなAIのことをさします。

例えば、画像認識で説明すれば、1枚1枚に「赤い色鉛筆」「青い色鉛筆」というタグをつけた大量の鉛筆の画像をAIに解析させる。その際にプログラムで「色に着目して区別しなさい」という命令をAIに与えておくと、まだ解析していない鉛筆が出てきたときでも、AIは鉛筆の色を学習し区別できるようになります。

ディープラーニングは生物の脳を構成する神経細胞を模した学習方法を採用しており、

機械学習をさらに発展させたもので、上記の例でいうと機械学習との大きな違いは人間が「色に着目しなさい」という指示を出さなくても、AI自らで画像を分析し、「目の付けどころ」を学習していきます。そのため、たくさんのデータを読み込ませる上で、人間の指示なしで自動で機能の向上を図ることができます。

・AIに関するM&A

AI関連技術は世界中で注目されている革新的な技術であり、IT業界のみならず、金融業界、製造業、農業などあらゆる業界で導入が期待されています。また、2019年1月に発表されたガートナーのレポートでは、2018年における企業でのAI導入率は前年の3倍、AI導入企業は全体の37%と推計されており、今後もそのペースは衰えないと言われています。しかし、AI技術の醸成は専門的な分野に関する知識が必要であり、一般的に難易度が高いため、GAFAを筆頭にM&Aによる技術の獲得が多く見受けられます。