人工知能（AI）が実社会で使われる機会が増えてきました。ビジネスでのAI活用を判断する経営層やマネジャーは、AI活用を目的化せず、ツールとして使いこなせる力「AIリテラシー」が求められます。AIを使いこなすために、どのようなことを理解しておく必要がありますか。

杉村：AIを活用する上で、踏まえておきたい要素が大きく3つあります。それが、機械学習、知識・オントロジー、シミュレーションです。

人工知能研究センター説明資料より

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　機械学習は昨今注目されている要素です。物体の動きや状態、温度や湿度といった環境などの実世界のアナログ情報をセンシングしてデジタル情報のデータに変換し、センシングしたモノを認識するときに使われます。機械学習を簡潔に定義すると、データ群の中に潜むパターンを機械的に見つけ出して、予測や分析に用いる手法の総称になります。

　知識・オントロジーは、認識したモノが「何を意味するか」を推論し、さらに推論に基づいて次にどのように行動するのかを計画するときに必要な要素です。人間が持っている知識やデータ処理のためのルールが書かれた辞書のようなものと考えてください。シミュレーションは、推論と行動計画、行動の実行といった一連の動きをコンピューター上で確認したり、再現したりする仕組みです。AIを事業で用いるときに、こうした3要素があることを理解しておくと、どんなデータが必要なのか、どのような分析や予測をしたいのか、予測を受けて何を実行するのか、といったAIを活用する一連のフローが見えるので、AIを使いこなす上で有利です。

AIが出した結果を適切に判断するための知識も重要という声があります。

杉村：AIを使う利点は、例えば大量のデータから相関関係を見つけられることです。そうした結果をビジネスに活用していくには、相関関係から因果関係を見いだしておくことが重要です。相関関係と因果関係の違いを理解することは欠かせませんが、社会では相関と因果はあいまいに語られることが多いので注意が必要です。

　例えば、事象Aと事象Bが連動して起こっていることが分かったとします。事象Aと事象Bのつながりが分からない状況では、事象Aと事象Bは相関関係にとどまります。相関関係ではたまたま何らかの関係があるように見えるだけで、実際は両者に何の関係もない場合も含まれます。一方、因果関係を見つけられれば、事象Aならば必ず事象Bが起こることが分かります。因果関係を見いだせれば、データ分析の結果をビジネスに活用しやすいでしょう。

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