機械学習(マシンラーニング)

機械学習のシステムにおいては、AIは情報を分類する「分け方」を学習します。AIそのものは分け方を予め知っているわけではありませんので、特徴に応じた分け方は人間が定義することになります。

自律し、学習するAI

機械学習のシステムにおいては、AIは情報を分類する「分け方」を学習します。AIそのものは分け方を予め知っているわけではありませんので、特徴に応じた分け方は人間が定義することになります。一方、深層学習のシステムでは特徴の見つけ方や分け方の定義もAIのみで行うことができます。

機械学習、そして深層学習の技術が向上すれば、これまで人間が行っていた難しい業務も、AIが担当できるようになります。コールセンターにAIを導入することで、顧客対応や事務処理がAIによって自動化され、業務効率をより上げられることが期待できます。

後処理入力の補助などは、機械学習を導入したAIの活躍が期待されている業務の代表例です。対応内容から判別し、入力内容が自動的に提案されるようになれば、大幅にACWが短縮されるでしょう。

人間による管理は不可欠

深層学習を行うAIは、情報の特徴までも自ら創出し、判別を行っていきます。いわば、人間が情報を取り入れ判別するのと同じプロセスを踏むといえるでしょう。「情報の定義づけ」という作業を人間が行う必要がなくなるのです。

しかし、これは人の手が全くいらなくなる、ということではありません。実際の運用では、深層心理によって定義された情報の特徴が適切ではなくなる場合があります。運用上に問題がないかの検証は、都度行う必要があるでしょう。

いくら自律化しているとはいっても、人の手による管理は欠かせません。コミュニケーターや現場全体を統括する人間のように、AIを管理する人手が必要になります。

AIの導入に際しては、「自動化できる業務」と「自動化できない業務」を見誤らないことが重要となります。技術開発などさまざまな問題から、AIが完全に人間に置き換わることは難しいと考えられています。あくまでも「最終的な管理を行うのは人間」という事実に帰結するということは覚えておかなくてはなりません。