AI事業に取り組む企業１０選！現状の取り組みと今後の課題とは？

AI技術について、国内では大手企業が先導し、同時にベンチャー企業やスタートアップ企業も多数参入しています。すでに医療やコールセンターなどでの導入が進み、金融サービスの分野での活用も期待されているのです。

この記事では、注目のAI企業、日本で注目されているAI事業の取り組みや現状について解説します。

国内外のAI事業に対する理解を深めていきましょう。

そもそもAIとは

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されています。

AIに関する研究は1950年代から始まりましたが、当時はコンピューターの処理能力が不十分でした。

ところが、2010年代から安価に膨大な計算処理を行うことのできるクラウドコンピューティングが普及したことで機械学習やディープラーニング技術、IoT、Webの発達などによりAIの技術が急速に進歩しています。さまざまな技術の発達により画像や映像、音声などからの情報抽出や、音楽やアートの生成も実現しました。

ここではAIを進化させた機械学習とディープラーニングの違い、AIのメリット・デメリットについて詳しく見ていきましょう。

機械学習やディープラーニングとの違い

AIについて調べていくと、「機械学習」について耳にする人も多いでしょう。

機械学習とは、「与えられたデータ群から何らかの規則や判断基準を自ずと学習し、それに基づいて未知のものを予測、判断する技術」です。

【参考】機械学習 | 用語解説 | 野村総合研究所詳しくはこちら

そして、ディープラーニング（深層学習）は、機械学習の手法の1つであるニューラルネットワーク等の分析手法を拡張し、高精度の分析や活用を可能にした手法です。

【参考】ディープラーニング – これだけは知っておきたい3つのこと - MATLAB & Simulink詳しくはこちら

つまり、人間の知的ふるまいの一部を人工的に再現するAIにおいて、学習部分を担うのが機械学習であり、機械学習手法の1つがディープラーニングとなります。

AIのメリットやデメリット

AIの普及に対していろいろな見解がありますが、現状考えられるメリット・デメリットには以下のようなものがあるとされています。

労働力不足に悩まされる企業にとっては、AI導入によるさまざまな問題の解決が期待されています。一方で、責任の所在や思考プロセスの不明瞭化に関する課題は残るとされています。

雇用減少を心配する声もありますが、未来は誰にも予測できません。AIの技術進歩と日本国内外の企業動向に目を向けていくことが大切でしょう。

AIの具体的な活用事例

AIは、すでに私たちの日常で活用されています。もっとも身近なところであれば、コールセンターや問い合わせセンターなどのチャットボット（会話AI）が有名です。

チャットボットは「自然言語処理」と呼ばれ、大量のテキストデータをAIが分析する技術により成り立っています。

それ以外にも、工場などで活用されている「異常検知」や、スマートスピーカーや自動翻訳の「音声認識」もAIだからこそ成せる技術です。

また、医療分野では、医師が出向けず直接診断できない問題も指摘されていますが、「画像認識」技術の発達による医師の作業負担軽減も期待されています。

国内外で注目のAI分野の企業１０選

AIブームの流れから、大手企業を筆頭にベンチャー企業やスタートアップ企業まで続々とAI事業に参入しています。

AI事業の取り組みが、これからの時代を牽引する要素になるでしょう。大手だけでなく、スタートアップ企業の活躍も期待されています。

ここでは国内外で飛躍的に増加しているAI企業の中から、取り組みが注目されている企業をご紹介します。

Preferred Networks（PFN）

「Preferred Networks」は、主に製造業向けにディープラーニングを活用した外観検査ソフトウェアを提供している企業です。2014年に設立されたばかりですが、国内大手企業と業務提携を結び、数々の共同開発実績があります。

トヨタ自動車と自動運転などの技術の研究開発、ファナック・日立製作所との物体認識・制御・異常検知・最適化技術の研究開発などから高い技術力に期待を寄せられています。

ABEJA

「ABEJA」は流通・小売業界で、AIを活用したマーケティングサービスを提供しています。海外からもGoogleや半導体大手のNVIDIAから出資を受けるなど、注目されている企業です。

来店者数のカウントや人物属性の分析など、画像解析技術を活用し、大手ショッピングモールなどの店舗売上改善に活用されています。今後、製造業やインフラ業界への展開が進められており、今後もさらなる発展が期待されます。

モルフォ

「モルフォ」は、画像処理や画像認識の研究開発を行っている企業です。ディープラーニングと画像処理技術の融合した「イメージングAI」で、実社会のさまざまな分野へ事業を拡大しています。

処理の重いAIプログラムを軽量化し、スマートフォンや車載カメラへ搭載に成功しており、画像処理ソフトの発展が望まれる医療分野でも活躍が期待されています。

パークシャテクノロジー

「パークシャテクノロジー」は法人向けのAIアルゴリズムを提供する企業です。目に見える部分での技術だけではなく、人工知能のエンジン部分のライセンスを提供しています。NTTドコモやLINEなどの大企業の導入実績がありますが、一般的には知名度が高くないかもしれません。

テキスト理解、対話、映像解析、予測、異常検知など、さまざまなモジュールのライセンス提供というビジネスモデルです。今後さらに幅広い分野での活躍が期待されるでしょう。

NEC

「NEC」は、2016年に自社のAI技術ブランド「NEC the WISE」を策定しました。複雑化する社会課題に対し「人とAIが協調しながら高度な叡智で解決していく」という想いが込められています。

音声、画像・映像、言語・意味理解、予測などの分野で世界一のAI技術を多数保有しており、社会インフラや企業のマーケティング強化、業務効率化など幅広い分野で展開しています。

富士通

富士通グループは1980年代からAIの研究開発に取り組み続けてきた企業です。富士通が展開する「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」は、社会インフラ、モビリティ、ものづくり、デジタルマーケティングなどの分野において、AIの活用をサポートしています。

これまで顧客との実証実験や社内実験などから、AIの重点領域や活用シーンを明確にしてきました。日本語に対応したAI技術のため日本のビジネスに強く、国内のコンタクトセンターや電力会社での導入事例が多くあります。

日立

2015年に「日立」が発表したAI技術「Hitachi AI Technology/H」は、ビッグデータから大量の仮説を自動生成し、最適解を選択するという技術です。流通において顧客へのリコメンドの生成、画像からの顔判定、クイズへの回答など、金融、鉄道、工場、水プラントなどの14分野57案件に、すでにこの技術が適用されています。

日立のAI技術は、人が思いつかない予測困難な分野をサポートし、解決策まで見出します。今後もさまざまな分野での業務効率化に期待できるでしょう。

Google

「Google」は第3次AIブームをけん引する存在であり、イギリスのスタートアップ「DeepMind」を買収し、人工知能や機械学習をさらに進化させています。

現在のAIサービスにおいてトレンドや最新技術を牽引している存在といえるでしょう。

Nuro

「Nuro」は元グーグルのエンジニアが立ち上げた自動運転技術の開発を行うスタートアップ企業で、宅配用の小型ロボットなどの開発をしています。

無人の宅配用ロボットは人間が乗ることで起こるさまざまな問題を回避できることから、早期収益化の目論見があったようです。

新型コロナのパンデミックの影響により、非接触型デリバリーの需要が高まっており、その規模は大きくなっています。今後も注目が集まる企業といえるでしょう。

Blaize

アメリカの「Blaize」は自動運転向けエッジAIの半導体を提供する企業です。Blaizeには、デンソーやドイツの自動車メーカーのダイムラー、韓国の半導体大手サムスンといった業界大手が出資しています。

エッジには「端」という意味があり、スマートフォンやIoTで繋がった各電化製品のことを指します。クラウドの浸透により幅広いデータの獲得が可能になりましたが、同時に通信速度の問題も生まれました。エッジ側で情報処理を行うことで、リアルタイム処理をより現実的なものにしました。

自動運転についても、エッジAIの技術により消費電力や性能の面でさまざまな問題を克服できると期待されています。

日本のAI事業の現状と課題

2020年現在、国内のAI導入規模は5％未満であり、導入を検討している企業を含めても20％程度にとどまっています。

【参考】人工知能の現状と今後の展望 ～社会課題の解決と、持続的な経済成長を支える人工知能～ | 丸山 雄平 | 第一生命経済研究所詳しくはこちら

高齢化が進む現代において、労働力不足の解消にAI技術が注目されていますが、多くの企業は手探り状態であるのが現状です。自動車業界をはじめ、世界シェアの競争に乗り遅れないためにも各社のAI事業の拡大が急がれています。

また、AIの導入に成功すればとても有意義ですが、多くの課題も残されています。

AIでのトラブルが起こった際の責任の所在や、サイバー攻撃のリスクはどの企業も頭を悩ませる問題です。同時にAIを扱える人材がまだまだ少なく、これらの問題に確実に対処できるためにも人材育成が急務といえます。

AI企業への転職や就職をするために

AI事業にはエンジニアだけでなく、プランナーやプロデューサーといったポジションもあります。

「AIエンジニア」はAIの開発を行う職業です。専門的な知識と技術でAIを構築していきます。エンジニアとして働くためには、機械学習や統計学などの専門知識やPython・Rなどを使った実務経験が必要とされています。

「AIプランナー」とは、プロジェクトの進行や管理に携わるポジションです。実務レベルで使えるようにするためにエンジニアとやりとりを行って実装に近づけていきます。

「AIプロデューサー」は、AIを構築する上で必要な人の協力を仰ぎながら、ビジネスモデルを構築するためのポジションです。

どれも専門知識が求められる仕事であるため、これらのポジションに就くにはまったくの未経験からのスタートでは難しいでしょう。

しかし、営業に関する業務経験があれば、AI事業に関する営業職を目指すという方法もあります。いずれにせよAIに関する最低限の知識は欠かせません。

日本政府もAI事業には注目しており、AIに代替される仕事とそうでない仕事があることを把握しておくとよいでしょう。

【参考】総務省「AIの利用が経済や雇用に与える影響」詳しくはこちら

まとめ

AI技術は年々進化し世界中で注目を集めています。国内でも大手企業だけでなくベンチャーやスタートアップ企業が続々と参入し、市場規模も拡大していくとされています。

AIの活用が社会やビジネスに及ぼす影響を把握しておくと、これからのキャリアにも活かしやすくなるでしょう。そのためには、進化していく情報社会への理解を深めていくのが重要になります。

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