人工知能（AI）は、COVID-19ワクチンの開発において重要な役割を果たしました。
しかし、日々の多くのものがAIに頼っていることにはお気づきでないかもしれません。
迷惑メールの振り分けから列車の定時運行の支援まで、AIは私たちの周りのあらゆる場所にあります。
人工知能（AI）は、私たちの生活の多くの面を良い方向に変えてきました。COVID-19に対するワクチンの開発にも一役買っています。しかし、当たり前だと思っている多くのものがAIに頼っていることに、驚かれるかもしれません。
IBMが次のように説明するように、「最も単純に言えば、人工知能はコンピュータサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせて問題解決を可能にする分野である」。機械学習と深層学習もその下位分野に含まれます。これら2つの分野では、入力データに基づいて予測や分類を行うように設計されたアルゴリズムが使われています。
もちろん、技術が高度化するにつれて、文字通り数百万もの判断を毎日下す必要があり、AIはそれを迅速化し、人間の負担を軽減します。世界経済フォーラムは、AIを「第四次産業革命の主要な推進力
フォーラムのプラットフォームである「テクノロジー・ガバナンスの未来を形作る：人工知能と機械学習」では、主要な関係者を結集し、AIと機械学習のメリットを加速させ、リスクを軽減する政策の枠組みの設計と検証を行っています。
私たちが毎日出会うAIの例を10挙げます。
1. メール
お使いのメールプロバイダーは、ほぼ確実にAIアルゴリズムを使用してメールを迷惑メールフォルダに振り分けています。世界のメールトラフィックの77%が迷惑メールであることを考えると、非常に有用です。Googleによると、AIを活用したフィルターをすり抜ける迷惑メールは0.1%未満だとのことです。
メールマーケターは、AIを使って誰がいつメールを開封し、どのように反応したかを追跡しています。GoogleのAIツールは文書を読み取ります（クラウドストレージ内）。これは、ユーザーに最も関連性の高い資料を提示するためです。
しかし、コンテンツを読み取り広告をターゲティングするアルゴリズムについては、私たちのプライバシーを侵害しているという懸念があります。
2. スマートフォン
AIはスマートフォンの多くの機能を自動化しており、よく使う単語を学習する予測変換から、周囲の音声を聞き取りユーザーのキーワードを学習しようとする音声起動型のパーソナルアシスタントまで、多岐にわたります。
周囲の光に応じて画面が調整される仕組みや、バッテリー寿命が最適化される仕組みもAIによるものです。しかし、パーソナルアシスタントがあなたの発言をすべて取り込む場合、電話中かどうかにかかわらず、その意図がどれほど善意によるものであっても、監視の機会を生み出すと一部の批評家は指摘しています。
3. 銀行
世界の多くの地域では、オンラインやアプリによる銀行取引が当たり前になっています。新規顧客の受け入れや本人確認から、不正行為やマネーロンダリングへの対策まで、AIが担当しています。ローンをご希望ですか？AIを活用したシステムがお客様の信用力を評価し、判断します。
AIは取引の監視も行い、AIチャットボットは口座に関する質問に答えることができます。SAS Instituteによる最近の調査では、銀行の3分の2以上がAIチャットボットを使用していると回答しており、ほぼ63%が不正検知にAIを使用していると回答しました。
4. 医療
レントゲン検査を受ける場合、白衣を着た臨床医が結果を検討する姿を想像する必要はありません。初期分析はAIアルゴリズムによって行われる可能性が最も高いです。実際、それらは問題の診断において非常に優れていることがわかっています。
ある試験では、DLADと呼ばれるAIアルゴリズムが、胸部X線検査で潜在的ながんを検出する点で、18人の医師からなるパネルのうち17人を上回りました。
しかし、批評家は、AIによる診断が侵入不可能な「ブラックボックス」になってはならないと指摘しています。医師は、AIを信頼するためにその仕組みを理解する必要があります。プライバシー、データ保護、公平性に関する問題も提起されています。
銀行業務と同様に、チャットボットも医療現場で患者との対話に使われています。たとえば、予約の受付や、医師の仮想アシスタントとしての活用です。しかし、意思疎通の齟齬から誤診に至るまで、多くの問題が生じています。
世界経済フォーラムのチャットボットRESETプログラムは、複数の分野からの関係者を結集し、チャットボットの利用を統治するための、これらの機会と課題を検討しています。
5. 自動運転車
AIは自動運転車への移行の中核を成しており、その導入はパンデミックによって加速しました。配送サービスは対象となっている分野の一つであり、一方で中国は現在、「ロボタクシー」の車両群を上海で運行させています。
ただし、まだ解決すべき安全上の問題もあります。自動運転車が関係する事故が発生しており、その中には死亡事故も含まれています。
6. 列車と航空機
従来の線路沿いの鉄道信号は、AIを活用した車内信号システムに置き換えられつつあり、これは列車を自動的に制御するものです。欧州列車制御システムは、同じ線路区間をより多くの列車が使用できるようにし、列車間の安全な距離も維持します。
これまでのところ、航空機の制御におけるAIの利用はドローンに限られていますが、AIを使って航行する空飛ぶタクシーは、すでに飛行試験が行われています。専門家は、航空機の操縦では人間の方がまだ優れていると述べていますが、AIは経路計画、スケジュールの最適化、予約管理で広く使われています。
7. 配車サービスと旅行アプリ
配車アプリはドライバーと乗客の相反するニーズを調整するためにAIを使用しています。後者はすぐに乗車を希望する一方、ドライバーは働く時間を自由に選べることを重視します。これらのパターンの相互作用を学習することで、AIはあなたが依頼したときに配車を手配できます。
旅行アプリは、アルゴリズムがユーザーの好みを学習することで、提供内容をユーザーに合わせてパーソナライズするためにAIを使用しています。ホテル検索エンジンのTrivagoは、ユーザーのSNSの「いいね」に基づいて検索結果をカスタマイズするAIプラットフォームを買収したことさえあります。
8. SNS
SNSがあなたの好みを知っているように思えるのは不思議ですよね？もちろん、すべてAIによるものです。Facebookの機械学習は、プラットフォーム上に投稿された写真の中であなたの顔を認識することができ、また身近な物体も認識して、あなたの興味を引き関心を持たせるコンテンツや広告をターゲティングします。
LinkedInを利用する求職者は、プロフィールや他のユーザーとのやり取りを分析して求人を推薦するAIの恩恵を受けています。同プラットフォームは、AIは「私たちのあらゆる活動の構造に組み込まれている」と述べています。
9. 製造業
予期せぬ故障は、すべての工場長にとって悪夢です。そのため、AIは機械の稼働状況を監視し、事後対応ではなく計画的な保守を可能にする上で重要な役割を果たしています。専門家によると、機械の停止時間を75%、修理費用をほぼ3分の1削減している
AIは、製品需要の変化を予測し、生産能力を最適化することもできます。現在、世界の工場の約9%でAIが使用されていますが、デロイトによると、93%の企業がAIはこの分野の成長と革新を推進する重要な技術になると考えている。
10. 電力供給の調整
風力と太陽光による発電はクリーンですが、風が吹かず空が曇っているときはどうなるのでしょうか？AIを活用したスマート技術は、需給のバランスを取り、給湯器などの機器を制御し、需要が低く供給が豊富なときにのみ電力を使用するようにできます。
GoogleのDeepMindは、天気予報と風力タービンのデータを用いて学習させたAIニューラルネットワークを開発し、風力発電所の出力を36時間先まで予測しています。発電網への出力をより予測可能にすることで、Googleは風力エネルギーの価値を20%高めたとしています。
