AI（人工知能）の種類とは？強いAI・弱いAI・特化型・汎用型の違いを解説

AI（人工知能）は、日常生活やビジネスの多くの場面で私たちの生活を変えつつあります。しかし、「AI」と一言で言っても、さまざまな種類や特徴があります。 

本記事では、AIの主要な種類である強いAI、弱いAI、特化型AI、そして汎用型AIについて詳しく解説します。それぞれのAIがどのように異なるのか、また実際の活用例についても触れながら、AIの多様性を深掘りしていきます。 

1. 概要 

人工知能（AI）は、人間の知能を模倣または強化する技術の総称です。その目的や能力に応じて、いくつかの種類に分類されます。AIの種類を理解することは、適切な技術の選択や応用に役立つだけでなく、今後の技術進化の方向性を見極める手助けとなります。 

AIは主に以下のように分類されます： 

・強いAI（Strong AI）と弱いAI（Weak AI） 

・特化型AI（Narrow AI）と汎用型AI（General AI） 

・技術的アプローチやシステムによる分類 

これらを順に見ていきましょう。 

「AI（人工知能）とは？種類の比較や今後の動向を解説」について、下記の記事に詳しい解説があります。ぜひご一読ください。 

AI（人工知能）とは？種類の比較や今後の動向を解説

2. AIの種類：強いAIと弱いAI 

写真：SY Partners 

2.1 強いAI（Strong AI）とは？ 

弱いAI（特化型AI 、ANI）は、特定の狭い範囲で動作するAIを指します。現在使用されているAIの大半は、このカテゴリに該当します。具体的な例としては、SiriやAlexa、PanoptoやYouTubeのAIがあり、動画の字幕を自動生成するなど特定のタスクを遂行します。 

これらのAIは狭い焦点を持ち、1つのタスクを実行するだけで、そのタスクから新たな知識や推論を得ることはありません。例えば、Alexaに質問をすると、定義されたデータセットを調べ、見つけた情報を返答します。 

GeminiやChatGPTなどのプログラムも弱いAIに分類されます。これらは大規模言語モデル（LLM）であり、ユーザーとの対話を行いますが、やはりインターネットなどの定義されたデータセットに依存して回答を生成します。 

2.2 弱いAI（Weak AI）とは？ 

一方、強いAI（汎用型AI、AGI）は、現在理論的な段階にあるAIです。このAIは人間と同等の知能を持ち、推論や研究を通じて問題を解決し、単なるデータセット検索を超えた回答を導き出すことが目指されています。また、自己認識を持つ意識的なAIとなる可能性があり、さらに進化すると人工超知能（ASI）に到達する可能性もあります。 

2.3 比較表：強いAIと弱いAI 

3. AIの種類：特化型と汎用型 

3.1 特化型AI（Narrow AI）とは？ 

特化型AI（ANI）は「弱いAI」とも呼ばれ、特定の狭い範囲で構造化されたタスクにおいて人間を凌駕する能力を持つAIを指します。ANIは、インターネット検索や顔認識、音声検出といった単一の機能を実行するよう設計されており、さまざまな制約や限界のもとで動作します。これらの制約が「狭い」または「弱い」と呼ばれる理由です。 

ANIの応用例は、自律的に考えるのではなく、事前に設定されたルールやパラメータ、文脈に基づいて人間の行動をシミュレーションするものです。代表的な技術には、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどがあります。 

3.2 汎用型AI（General AI）とは？ 

簡単に言えば、ANIはこれまでのAIの位置づけであり、汎用型AI（AGI）はこれから目指すべき目標です。AGI（強いAI）は、知識やスキルを異なる文脈で応用できる機械を目指しており、現在その発展は初期段階にあります。 

人間の脳は非常に複雑であり、その生物学的ネットワークの接続を完全に再現するモデルの構築はまだ実現していません。しかし、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの先進技術分野が、ANIとAGIのギャップを徐々に埋めつつあります。 

AGIは、ANIに関連する多くの課題を解決します。例えば、ANIは単一のタスクに特化しており、アルゴリズムの性能は少しでも条件が変わると低下することがあります。これは、ANIが特定の目標を達成するためにプログラムされており、それ以外の行動を想定していないためです。仮にANIに腎不全の治療法を見つけるよう指示しても、肺の写真が提示された場合、適応することができません。 

3.3 特化型と汎用型 

4. AIの種類：技術・システム 

人工知能（AI）の技術・システムは、さまざまなタスクや分野で利用されています。以下では、画像認識、音声認識、自然言語処理、そして機械制御という4つの主要な技術分野について詳しく解説します。 

それぞれがどのような仕組みで動作し、どのような応用例があるかを見ていきましょう。 

4.1 画像認識（Image Recognition） 

4.1.1 画像認識とは 

画像認識とは、コンピュータビジョンの一部であり、デジタル画像や動画における特定のオブジェクト、人物、テキスト、行動を機械が識別し分類する技術です。基本的には、コンピュータソフトウェアが「視覚的なメディア」を人間のように理解し、解釈する能力を持つことを指します。 

画像認識技術は、私たちの日常生活や産業で広く活用されています。たとえば、スマートフォンを解除する顔認識機能や、銀行アプリでのモバイルチェック入金機能があります。また、医療分野では、腫瘍や骨折、その他の異常を特定するための医用画像診断に使用されています。さらに、製造業では、製品ライン上の不良品を検出するためにも活用されています。 

4.1.2 画像認識のプロセス 

画像認識のプロセスは、以下の3つのステップに分けられます。 

1. 画像データセットの収集とラベリング 
2. まず、大量の画像データセットが収集され、それぞれの画像にラベルが付けられます。たとえば、犬の画像には「犬」としてラベル付けを行い、人間が認識できるカテゴリーとして定義します。 
3. ニューラルネットワークのトレーニング 

ラベル付けされた画像データはニューラルネットワークに入力され、学習が行われます。特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はこのプロセスで優れた性能を発揮し、人間の介入なしで重要な特徴を自動的に検出することができます。このネットワークには、複数のパーセプトロン層に加え、畳み込み層やプーリング層が含まれています。 

4. 未学習画像を使った予測 

訓練されていない新しい画像がシステムに入力され、予測が行われます。これにより、AIが画像の内容を正確に分類する能力が評価されます。 

4.2 音声認識（Speech Recognition） 

4.2.1 音声認識とは 

音声認識は、コンピューターやアプリケーション、ソフトウェアが人間の音声データを理解し、それをテキストに変換する技術です。 

この技術は、ビジネスソリューションのために人工知能（AI）を活用して音声と言語を分析し、発言内容を学習し、テキストデータとして高精度で出力します。 

これにより、音声がモデルコンテンツやスクリーン上のテキストデータとして表示されます。 

4.2.2 音声認識AIの仕組み 

音声認識（または音声認識技術）は、複雑なプロセスを経て機能します。このプロセスでは、音声データの正確性を確保するためにいくつかのステップが含まれ、データや言語ソリューションが利用されます。 

1. 音声内の言葉、モデル、およびコンテンツの認識 
2. ユーザーの音声やオーディオデータ内の各単語を特定するために、モデルを訓練します。このステップでは、ユーザーの語彙やオーディオクラウドに含まれる全ての単語を識別することが求められます。 
3. 音声データと言語のテキスト変換 

認識した音声データを文字や数字（フォニームと呼ばれる単位）に変換します。この変換により、AIソフトウェアシステムの他の部分でそのデータを処理することが可能になります。 

4. 発言内容の解釈 

AIは、どの単語やフレーズが最も頻繁に使用されたか、またそれらがどのように関連して使用されたかを分析します。この過程は「予測モデリング」と呼ばれ、発言内容の意味を理解する重要なプロセスです。 

5. 音声やオーディオデータからコマンドを抽出 

ユーザーの発話や音声コンテンツの中から、明確な命令を抽出します。このステップは「曖昧性の解消」とも呼ばれます。 

4.3 自然言語処理（Natural Language Processing NLP） 

4.3.1 自然言語処理とは 

Coursera - Natural Language Processingによると、自然言語処理（NLP）とは、人工知能（AI）、コンピュータ科学、そして言語学の一分野であり、人間のコミュニケーション（音声やテキスト）をコンピュータが理解できる形にすることを目的としています。 

NLPは、日常的な製品やサービスに広く使用されています。代表的な例として、スマートフォンの音声認識デジタルアシスタント、スパムメールを識別するための電子メールスキャンプログラム、外国語を翻訳するアプリなどがあります。 

4.3.2 自然言語処理の技術 

NLPには、人間の言語を分析するための多くの技術が含まれています。以下は、一般的に使用される主な技術の例です。 

①　感情分析 

感情分析は、テキストを解析し、それが「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」などどの感情に属するかを識別するNLP技術です。この技術は、企業が顧客のフィードバックをより深く理解するために広く利用されています。 

②　要約生成 

要約生成は、長いテキストを短くまとめ、時間が限られている読者がより簡単に内容を理解できるようにするNLP技術です。報告書や記事など、さまざまな長文が要約されることが一般的です。 

③　キーワード抽出 

キーワード抽出は、テキストを分析して最も重要なキーワードやフレーズを識別する技術です。検索エンジン最適化（SEO）、ソーシャルメディアのモニタリング、ビジネスインテリジェンスなどの目的で頻繁に使用されます。 

④　トークン化 

トークン化は、文字、単語、またはサブワードを「トークン」と呼ばれる単位に分割し、プログラムで解析可能にするプロセスです。この技術は、単語モデリング、語彙構築、頻出単語の解析など、一般的なNLPタスクの基盤となっています。 

4.4 機械制御（Machine Control） 

写真：大林組

機械制御とは、AIがロボットや自動車などの機械を制御するための技術であり、複雑な動作や状況に応じた適切な操作を実現するものです。この制御技術は、対象物の形状、重量、加速度、温度といった多様なデータをAIが学習し、それを基に最適な制御を行います。機械制御AIは、製造業、物流、研究開発など幅広い分野で活用されており、効率的かつ正確な作業を可能にしています。 

また、これらの機能は現在利用されているAIの一例に過ぎません。他にも、画像生成や将来のデータ分析といった多様な分野でAIの応用が進んでおり、日々その可能性が広がっています。 

まとめ 

AI（人工知能）の進化は、私たちの日常生活やビジネス環境を劇的に変えつつあります。本記事で解説したように、AIはその能力や用途に応じて、弱いAI、強いAI、特化型AI、汎用型AIのように分類され、それぞれが異なる特徴と可能性を持っています。 

特に現在広く活用されている弱いAIと特化型AIは、私たちの生活を便利で効率的にする多くのツールやサービスを支えています。 

一方で、強いAIや汎用型AIの発展には、技術的な課題だけでなく、倫理や社会的影響についての議論も必要です。 

これからのAI技術は、さらに進化し、私たちが想像もつかないような新しい可能性をもたらすでしょう。そのためには、技術の進歩を受け入れるだけでなく、それがどのように社会に影響を及ぼすのかを慎重に考えることが求められます。 

AIの活用には明るい未来がある一方で、私たち自身がその技術をどう使うかという責任が問われています。AIをただのツールとして捉えるのではなく、その進化が持つ潜在的な影響についても注視し、慎重な判断を下すことが重要です。