人工知能（AI）の発展に伴い、いま多くの企業が基幹系システムや情報系システムに未来志向のアプローチを採用しはじめています。本日は企業システムにおける人工知能のトレンドや企業システムへの適用に関してご紹介いたします。
人工知能（AI）を取り入れる企業システムの方向性
昨今、ソフトウェア業界では「人口知能」の研究や開発が非常にホットな領域になりつつあります。そして、人工知能が発展するにつれて、レベルは様々ではありますが企業システムにそれを適用する動きがあります。
それでは「人工知能」とは何なのでしょうか。一般的には2つの側面があります。一つは人間のように振る舞う人間の知能のソフトウェアという側面です。そして、もう一つはと人間が知能を使って行う行為をソフトウェアにさせようという側面です。そして実際の研究のほとんどは後者であると言われており、私たちのようなソフトウェア開発者も実際に後者を目指してODIPを開発しています。
人工知能(AI)のレベル
この人工知能の研究は日々発展しているものの皆さんが思い浮かべるターミネーターのような世界までは実現できていないのは周知の事実でしょう。しかし、着実に企業システムにその成果は浸透しているのです。
インテリジェントモデルでは人工知能のレベルを４段階で捉えています。
AIレベル１：言われた通りに実行する（対応パターン少数の自動化）
AIレベル２：言われた通りに実行する（対応パターン多数の自動化）
AIレベル３：自動化＋学習（対応パターンを自分で学習）
AIレベル４：自動化＋学習（対応パターンを自分で発見）
ここでAIレベル１および２は、人工知能というよりは自動化レベルと言ったほうがしっくりくるかもしれません。自動化であればソフトウェアでプログラミングして実行するだけと捉えてしまうかもしれませんが、実は一般の処理と大きく異なるところがポイントです。
一般の処理における自動化とは、処理内容を固定的に記述した「手続型処理」です。それに対して人工知能（AI）における自動化とは知識モデルを介して処理を実行する「宣言型処理」なのです。つまり、知識モデルを備えたエンジンが情報を受け取り、答えを出すのです。
さらにレベル３になると自動化のレベルが一段向上します。自ら対応パターンを学習し答えを導きだします。レベル４においては未知の情報に対して学習パターンを自分で発見して回答を導くというまさにSF映画の世界になるわけです。
弊社のODIPは、モデルドリブンアーキテクチャーを採用することで将来的にレベル３、そしてレベル４へと発展できることを想定し、人工知能レベル２を実現しています。
企業システムで目指すべき方向性とは？
このように人工知能が発達する今、企業システムはどのような方向性を実現するべきでしょうか。現状の課題が山積しており人工知能なんて考えられないという方がほとんどでしょう。しかし、実際には企業システムの課題は次から次へと押し寄せるため、あるタイミングで柔軟な考え方ややり方で現状を打破することを考える必要があるかもしれません。
つまり、「現状の課題を克服しながら、同時に未来に備える」ことが重要であり、この高効率性が再生の鍵になります。
人工知能レベル２の自動化を取り入れることで「従来の課題を克服」すると同時に「未来へのアプローチ」を担保することが可能になります。
自動化を企業システムに取り入れるメリット
人工知能レベル２の自動化を既存の基幹システムや情報系システムに取り入れるメリットは一体なんなのでしょうか。
ODIPのような人工知能レベル２を兼ね備えたソフトウェアを導入することで企業は以下のような従来の課題を克服することが可能になります。
- 大規模で複雑なシステムを簡素化
- 大幅な生産性向上とコスト削減
- 見える化と品質維持
- ビッグデータ分析、オープンデータ活用
- ストリームデータ処理の実現
モデルドリブンのアーキテクチャーにすることにより、複雑に絡み合う隠蔽されたシステムから整然としたシンプルなシステムに移行することが可能になります。そして、人工知能レベル３、４といった未来志向の発展可能なシステムへと生まれ変わるのことが容易になるのです。
まとめ
今回は人工知能の企業システムへの適用と向かうべき方向性に関して簡単にご紹介させていただきました。次回移行でODIPを活用した自動化に関する情報をお届けしたいと思います。
