近年、技術の進化とともに幅広い業界・分野で導入する企業が増加している「AI（人工知能）」。労働不足の解消や生産性の向上、コストの削減など、導入することで多くのメリットが得られるAIですが、そのAIにも課題や問題点が全くない訳ではありません。

そこで今回は、AIが抱える代表的な問題点をわかりやすく解説するとともに、企業がAIを導入する際に注意しておきたいポイントについても紹介していきます。AIの良い面だけでなく問題点も理解した上で導入したいとお考えの担当者の方必見となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

AIとは？わかりやすく言うと？

「AI」は“Artificial Intelligence”の略で、日本語では「人工知能」を指す言葉です。

厳密に言うと、「AI」という言葉については研究者ごとに見解が違うため、明確な定義があるわけではありませんが、広く一般的には、“人間が持つ知能・知性を人工的に再現したシステムや技術”を指すことが多いようです。

AIに大量のデータを学習させることで、人間の代わりに推測や判断などを行うことができるようになるため、現在、ビジネスだけでなく日常の生活の中においても活躍の場が広がっています。

AIとは何かについては、こちらの「AI・機械学習・ディープラーニングの違いとは？AI導入するなら知っておきたい基礎知識」でもわかりやすく解説していますので、参考にご覧ください。

わかりやすく解説！AIが抱える問題点とは

ビジネスや私たちの身の回りの生活にAIを取り入れることで、様々なメリットを得ることができますが、それと同時に、AIにもいくつか課題や問題点があることを理解しておく必要があります。

【AIの代表的な課題・問題点】

• 雇用の減少
• 情報漏洩のリスク
• 思考のプロセスが見えない
• 完璧ではない
• 人間の思考力を奪う
• シンギュラリティ問題

ここからは、AIが抱える代表的な問題点をわかりやすく解説していきますので、AI導入を検討中の方は、ぜひ参考にご覧ください。

AIの問題点①：雇用の減少

AI導入による問題点の一つ目は、雇用の減少です。

AIを導入することによって労働力不足を解消することができるという利点はありますが、これまで人間が行ってきた業務を、人間よりも速く正確にこなすことができるAIに置き換えることで、職種によっては雇用が減少する可能性があります。特に、AIは単純作業や定型化された業務を得意としているため、店舗のレジ係や受付、工場のライン工など、比較的ルール化しやすい職種に関しては、将来的に雇用が減少してしまう可能性は否めません。

しかし一方では、AIを活用することによって、AI関連のエンジニアやデータサイエンティストなど、これまでにはなかった新しい業務が生まれ、従来とは別の分野で雇用が増えるのではとの声もあります。

また、人間の仕事がAIに置き換わっていくとしても、全ての業務がAIに置き換わってしまうという訳ではありません。何かをゼロから新しく生み出したり、感情に働きかけたりするようなクリエイティブな業務については、AIが苦手としている分野であるため、今後はAIと人間それぞれの得意分野を活かし、適切な業務のすみ分けを行うことが大切です。

AIの問題点②：情報漏洩のリスク

AIを活用する際は、ネットワークを経由してデータのやり取りを行うため、情報漏洩のリスクがゼロではない点も問題点の一つだと言えるでしょう。

特にAIを活用したシステムでは、顧客情報や社内の機密情報などのデータを取り扱うことも少なくありません。そのため、外部からのハッキングだけでなく、内部の人間による情報漏洩が起こる可能性を踏まえた対策が必要となります。

尚、内部からの情報漏洩は過失の場合もありますが、意図的に情報を漏洩させるケースもゼロではないため、従業員に対するITリテラシー教育の実施やデータ取り扱いに関するルールの策定だけでなく、社内のセキュリティシステム自体を何重にも強化・管理するなど、専門知識を持つ担当者によるリスクマネジメントが重要となります。

AIの問題点③：思考のプロセスが見えない

AIには、思考のプロセスが見えず、判断基準がブラックボックス化してしまうという問題点もあります。

例えば人間であれば、何故その結論に至ったのかという思考のプロセスを確認することができますが、AIの場合は膨大なデータを高速で処理して答えを導き出すこともあり、どのような思考でそう判断したのかという根拠を明確にすることができません。

比較的、単純なプログラムであれば人間側でもその判断基準を把握することはできますが、高度で複雑な処理が求められるケースにおいては、AIの導き出した結論が本当に最適なものなのか人間側で確認ができず、意思決定の判断材料として利用しにくい場合があるのです。

AIの問題点④：完璧ではない

高い精度で分析や予測をすることができるAIですが、いつでも100％完璧という訳ではありません。

確かに、人間よりも安定して高精度の処理をすることが可能ですが、誤検出や誤作動などを起こしたり人間の能力を下回ってしまったりすることもあります。もちろん処理の内容や分野によって差はありますが、AIがいつでも正しいという訳ではないという点には注意が必要です。

また、AIはいつでも人間が望む答えが導き出せるという訳ではないことも忘れてはなりません。

というのも、AIは膨大な量のデータを学習した上で自動的に計算し、最も合理的な判断を下します。人間の感情や倫理感などは考慮せずに、あくまでも計算上で最も合理的だと判断して答えを出すため、ある人にとって思い入れのあるAというものよりも、一般的に評価の高いBというものを選ぶと言ったようなケースが起こる可能性もあります。

AIの問題点⑤：人間の思考力を奪う

AIは、いつでも完璧な判断を下すことができる訳ではありませんが、人間よりも高速・高精度で処理することが可能であるため、人間がAIに依存してしまい、思考力が低下するのではという問題点もあります。

例えば、売上予測を立てる際にAIを活用すれば自動で算出してくれるので、人間側で過去のデータを参照しながら計算しなくて済みます。また、初めての場所に訪れる時は、スマートフォンの地図アプリなどを使用すれば自分で地図を読む必要も所要時間を計算する必要もありません。

確かに、AIを活用することで、ビジネスにおける生産性や身の回りの生活の利便性は大きく向上します。しかし、何をするのにもAI頼りになり、人間が自分の頭で考える機会が減少することで、思考力が低下するだけでなく自身の能力を向上させるチャンスさえも逃してしまう可能性もあります。

AIの問題点⑥：シンギュラリティ問題

AIの問題点として、シンギュラリティ問題と呼ばれるものもあります。

シンギュラリティ（Singularity）とは技術的特異点を意味し、AIが人間の知能を超える転換点、また、それにより人間の生活に大きな変化が引き起こされるという概念のこと。もう少しわかりやすくお伝えすると、AI（人工知能）が人間の知能を超える時点を意味しています。

このシンギュラリティの概念については、アメリカの発明家で人工知能の世界的権威でもあるレイ・カーツワイル氏をはじめとした多くの研究者が仮説を立てており、2045年に起こると予想されています。

その技術的特異点“シンギュラリティ”に到達した場合、人間社会には大きな変化が生じるとされており、具体的には、

• 今ある職業がなくなって別の新しい職業が創出される
• ベーシックインカム（※注１）の導入が進む
• 人工臓器を用いた治療や人体改造が可能になる

…などの影響があると言われています。

※注１：年齢や所得などに関係なく、全国民に一定の金額の支給をする社会保障制度のこと

シンギュラリティ問題は本当に起こるのか

現時点では、AIはあくまで過去データの学習によって成り立っています。そのため、自身で経験を得たり改良をしていったりすることができないAIは、そういった意味においては人間を超えることができないのではという考え方もあります。

また、AIがどれだけ進化を遂げても、物理的な実態がないため、ロボットのような機械・機構側の進化も伴わなければ、人間にとって代わることが難しい職種もあるため、AIの進化だけでは語れない部分も多々あります。

しかしAI単体で見ると、既にシンギュラリティには到達しているとも言えます。例えば、検索エンジンやマップなどのWebサービスを活用すれば、自分の知らない知識が得られたり、自分が記憶できない量の顧客情報でもデータベースに記録して、検索に基づいて抽出したりすることもできますよね。そのようにAIを活用しているWebサービスなどにおいては、人間一人一人の能力を既に超えているとも言えるのかもしれません。

関連記事：「コスト削減？生産性アップ？AI導入のメリット・デメリットについて解説」

利点だけでなく問題点も把握した上で導入したいAIの仕組み

AIは今後も大きく進化を遂げる分野だと言われていることもあり、現段階では解決すべき問題点や課題が残っているのは事実です。しかしその分、AIが持つ利点によって得られる恩恵も大きいため、メリット・デメリット双方を理解した上で利用すれば、ビジネスや身の回りの生活の利便性を大きく向上させることが可能です。

では、企業の業務にAIを導入する場合、どういった点に注意しておけばいいのでしょうか？ここでは導入時に気を付けておきたいポイントについて、わかりやすくご紹介していきます。

100％ではないことを理解しておく

AIの問題点でも触れましたが、人間よりも安定して高精度の処理をすることが可能だとは言え、AIがいつでもミスなく完璧にという訳にはいきません。処理の内容やシステムの内容によっては、誤作動や誤検出を起こすこともありますし、人間よりも処理精度が落ちることも少なくありません。

また、AIは人間の感情を理解することができないという特徴もあるため、何かしらの忖度を加えたい場合や倫理的な判断を行う場合は、全てをAI任せにしてしまうのではなく、あくまでも最終的な判断は人間側で行うべきだと意識しておくことも重要となります。

AIはいつでも100％完璧という訳ではないということを理解した上で、AIのみに依存し過ぎずに上手く共存していくことが大切です。

長期的な視野で取り組む

AIを導入することで業務の利便性は大きく向上しますが、実際に導入すればすぐに売上増加や生産効率の向上が狙えるという訳ではないため、あらかじめ長期的な視野で計画を立てておくことも重要です。

例えば、企業のマーケティングでAIを活用する場合などは、継続的にデータを取得して傾向を分析する必要がありますし、製造工場などでの検品作業を人間からAIに移行する場合でも、すぐ簡単に切り替えられる訳ではなく、AIに正解パターンを学習させて精度を高めていく必要もあります。

もちろん効果が見えてくるタイミングはAIを導入する分野やシステム内容にもよりますが、AIを導入する際には、短期的な効果を求めるのではなく、長期的な視野で事業計画を立てるのをおすすめします。

AI導入の専門家に相談する

AIは業務効率を大幅に向上させますが、まだ問題点や課題が残っているのは前述の通りです。それらを理解した上で、自社の業務にはどの程度の精度が必要か、それを実現するためにはどんな仕組みが必要かなど、安心して相談できる専門家を作っておくことも大切です。

また、リサーチ業務などのデータ収集にAIを活用する場合など、AIが分析した後のデータを十分に活かすには、専門知識やスキルも必要となります。社内に専門知識を持つ担当者がいればいいのですが、もし社内にそういった人材がいない場合は、導入からデータ分析・活用までを一貫してサポートが可能なサービス・ツールを提供している会社もあるため、一度問い合わせてみると良いでしょう。

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