AIとは「Artificial Intelligence」の略で、辞書的な定義では「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」と記されています。（大辞林 第三版より抜粋）
最近耳にするAIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。
これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。
機械学習
コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。
予測
将来起こる事象を人工知能により予測する技術のことで、過去の膨大な量のデータを分析することで可能となります。
ディープ・ラーニング
必要なデータさえ用意すれば、学習に必要となる特徴量を自ら抽出できるため、高性能な認識が可能です。
画像認識
画像認識とは、人間の視覚機能と同じように静止画像や動画の内容を理解する技術です。
音声認識
音声認識とは、音声情報と言語情報を組み合わせることで、音声を文字に変換する技術です。
自然言語処理
人間の言語（自然言語）を機械で処理する技術です。言葉が持つ意味を解析する技術を指します。
AIがビジネスにもたらす
メリット
データを用いた反復型の学習と発見を自動化
既存の製品にインテリジェンスを追加
より多くの、より深いデータを分析
使い込むほど正確性が高まり、驚異的な正確性を達成
知的財産であるビジネスデータを最大限に活用
漸進的な学習アルゴリズムを通じて適応
etc...
AI技術は、ほぼどのようなビジネスモデルの改善にも活用できます。
顧客サービスのワークフローの合理化から戦略策定のためのデータ調査まで、あらゆる業種でAI機能のニーズが高まっています。
競争の激しい今日のビジネス環境でトップを維持するためには、競合に対する優位性を獲得することが重要です。
