おはようございます！マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。
最近流行りの人工知能(AI)は、AIの専門家ですらその飛躍的な進歩に驚くほどの発展を見せています。このAIを中小企業経営にどう役立てることができるかについて考察していきたいと思います(不定期連載その1）。なお、ぼく自身もこの連載の着地点がどうなるか分からずに、思いつくまま行き当たりばったりに書いていきますのでご了承ください💦
そもそも人工知能(AI)とは何なのかを、その発展の歴史から考える
人工知能（AI）の歴史は、1950年代から始まったと言われています。50年代から60年代にかけて、お金をかけて研究が続けられましたが、当時のコンピューターの処理能力は、今のものと比べるとかなり物足りなく、第１世代の研究者が期待した結果を出すことができませんでした。
結果がでないものにお金を費やし続けるのにも限界がありますよね。資金不足によって、1970年代にはAIが「冬の時代」を迎えます。しかし、1980年代に入ると、専門的なタスクを行う「エキスパートシステム」の出現により、再びAIへの関心が高まりました。「エキスパートシステム」とは、いわば専門家の知識をコンピュータに組み込むものでした。医療でいうと、診断マニュアルのようなものを作って、コンピュータに活用させるようなイメージですかね。しかしマニュアルが一般的にそうであるように、「エキスパートシステム」でも暗黙知を落としむことが難しく、「エキスパートシステム」は普及しませんでした。
1990年代には、機械学習が注目を集め始めます。機械学習とは、人間が正解や判断基準を教え込むのではなく、コンピュータが自分で学ぶことを指します。人間が逐一教え込む必要性がなくなったわけではないですが、ある程度コンピュータが自ら学習できるようになったので、1990年代からは新たなAIブームが巻き起こります。インターネットの普及により、大量のデータが利用可能となったことも後押しになりました。
2000年代に入ると、ニューラルネットワークの一種であるディープラーニングが登場します。ディープラーニングでは、大量のデータからパターンを学ぶ能力に優れています。AI自身が知識を獲得し、AIが自らが予測の手がかりを見つけるようになってきたわけですね。そしていま流行りの自然言語処理モデルであるGPTなども、この延長線上にあります。
機械学習の種類とその発展
ご覧のように人工知能（AI）には70年近い歴史があり、多くの技術とアイデアの進化によって発展してきました。特に90年代以降に機械学習が注目をあびるようになってからの発展には目覚ましいものがあります。
機械学習の種類を少しまとめると、まず機械学習の初期に「教師あり学習」が注目されました。「教師あり学習」というのは、正解のある問題を解くための学習方法です。例えば、犬と猫の写真があって、それが犬の写真か猫の写真かを人間が教えこみます。これを覚えたAIは、新しい写真を見ても、それが犬か猫かを判断できるようになる、という学習方法です。しかし教師あり学習は、教師データ（つまり正解のデータ）が必要なことです。新しい問題に対応するには、その問題の正解データを常に人間が用意しなければならないんですね。
その後「ニューラルネットワーク」による「深層学習」が発展しました。「ニューラルネットワーク」とは人間の脳の仕組みを模倣した学習方法です。人間の脳は神経細胞（ニューロン）がたくさんつながっていて、そのつながりを通じて情報をやり取りします。ニューラルネットワークも同じように、「ニューロン」と呼ばれる部分がたくさんつながっています。
犬と猫の絵を区別するニューラルネットワークを例にして説明をします。最初、ニューラルネットワークは、犬と猫の絵の違いを全く知りません。しかし、たくさんの犬と猫の絵を見せて、「これは犬だ」「これは猫だ」と教えてあげると、ニューラルネットワークは徐々に学んでいきます。やがて新しく見せられた絵が犬の絵なのか、猫の絵なのかを判断できるようになります。これは、ニューラルネットワークが犬と猫の絵の特徴を学び、学んだことを使って判断するからです。ただし、ニューラルネットワークも「教師あり学習」の一部なので、正解データがやはり必要ですし、それを教え込むにも手間がかかります。
そして次に発展したのが「事前学習」と「ファインチューニング」です。事前学習とは、AIが大量のデータ（例えば世の中にあるWebサイトの文字情報等）から一般的な知識を学ぶことです。大量の文章を読ませて、言葉の意味や文法を覚えさせるというものです。一方「ファインチューニング」とは、事前学習で得た知識を基に、特定の問題に対してAIを調整することです。こうすると、人間が教え込む手間は少なく済むようになりました。
そしていま、ChatGPTなどで話題になっているのが「事前学習」と「プロンプティング」です。AIが自己学習した大量のデータを用いて、人間からの指示（プロンプト）に反応するという手法です。例えば、AIが大量のデータを学んだ後で、人間が「地球がどうやってできたか」などと質問すると、AIが学んだ知識を使って、その質問に答えてくれます。これは、人間による教え込みがほとんど不要という点が革新的で、AIの大きな進化の一つだと言われています。
これまで中小企業向け経営支援でAIが活用されたことはあったか？
中小企業の経営支援にAIが活用される事例は、ゼロではないが、ポピュラーではない、というのがぼくの勝手な印象です。
まずよく使われるものとしては、深層学習を利用した音声認識や画像認識でしょうか。音声認識によって、録音データの文字起こしが簡単にできるようになったので、議事録をとったりするのに使ってるケースもあるかもしれません。一方画像認証は、顔認証などにも使われていますが、企業での活用事例としてはAI画像認証を使った検品（官能検査）などができるようにもなっています。
またWebでたまに見かけるチャットボットにもAIを利用しているものもあります。もちろんすべてのチャットボットがAIを活用しているというわけではありませんけどね。ただ、AI対応のチャットボットは月額で数十万円するので、中小企業としては気軽に使えるものではなさそうですけどね。
マーケティングの分野では結構AIは使われているかもしれません。例えばGoogle広告では、Webページを要約し、キャンペーンと関連性が高く効果的なキーワード、広告見出し、説明文、画像などを生成してくれるというアプリケーションを提供しています。まあこれも「経営支援」というよりも、マーケティングという特定の分野に限ったことですけどね。
財務分析についてはAIと相性がよさそうですし、実際にネットで検索をするといくつか日本のサービスもでてきます（少ないですが）。アメリカだとQuickBooks（https://quickbooks.intuit.com/）やZoho Books（https://www.zoho.com/books/）というAIを活用した中小企業向け財務管理ソフトウェアがありますね。
現在、AIをビジネスで活用している事例をいくつか挙げましたが、音声認識や画像認識、チャットボット、マーケティング支援、財務分析などは、ビジネスにおける個別の問題解決ではあるものの、「経営支援」とまで言えるのか？という疑問もあります。従来のAIは特定の分野の処理に特化した、いわゆる「弱いAI」なので、幅広い知識や自意識を持って、広範な判断までできるものではないから当然といえば当然です。ただ、ChatGPTなどの「事前学習」と「プロンプティング」によるAIの普及によって、そうした現状は変わる可能性もありますけどね。
そして「弱いAI」でさえも中小企業が導入しているというケースは、まだまだ少ないように思います。そのあたりが、中小企業の経営支援にAIが活用される事例は、ゼロではないが、ポピュラーではないと思う理由ですかね。