AIは自立して精度を高める仕組み
AI（人工知能）は、人の脳の仕組みを人工的に生み出そうとする概念や研究分野。現在のAIは、学習モデルの1つであるニューラルネットワークを利用することで、飛躍的に機械学習の精度が上がりました。
AIと聞いて、一般的にイメージされるのは「汎用人工知能」。これ自体は、まだ世界のどこにおいても実現していません。現在、AIと呼ばれているものは「大量のデータを機械学習を用いて処理しているもの」を指しています。
ディープラーニングなどの学習方法を利用することで、学習するほどに人工知能の精度は高まるのです。特定の分野について過去の大量のデータから学習を行い、類似した新しいものを生成できる処理が行える点がAIとロボットの違いです。
ロボットはプログラムされた動作を行う
ロボットは、プログラムされた動作を忠実に行うことが基本。自分で判断を行うことはできず、決められたことしかできません。
ロボットと聞くとフィジカルなロボットのイメージが強いですが、仕事の効率化に役立つロボットソフトウェアもロボットの一種。この記事では、センサーなどと組み合わせてAIを利用するフィジカルなロボットの実例を後ほど詳しく紹介します。
AI × ロボットにより高品質なサービスの提供が可能
AIとロボットを組み合わせることで、今後はさらに高品質で高機能なサービスの提供が可能になるでしょう。
人材不足の解消や生産性の向上などの観点から、RPAと呼ばれるロボットソフトウェアの導入が話題を集めています。
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