AIを"総合的判断"に使うと必ず失敗する 「目的」を決めるのは人間の仕事

「AI（人工知能）を導入したのに、成果が出なかった」。そんなボヤキが聞かれるようになった。失敗の原因はなにか。BCGのパートナー・高部陽平氏は「『工場を効率化したい』といった漠然な問題は、AIでは解決できない。現状のAIの特性と限界を知ったうえで、目的を明確化させる必要がある」という――。（後編、全2回） 現時点のAIはそれほど賢くはない AIを正しく活用するには、その特性と限界を知る必要がある。現在普及しているAIのベースは、実は20年以上前に開発されたものだ。では、当時の技術と最新AIは何が違うのだろうか。 最新AIの特徴は「自分で学習できる」と「自分で進化できる」の2つだ。専門用語で前者を「機械学習」、後者を「ディープラーニング（深層学習）」と呼び、機械学習の一部をディープラーニングが構成するという関係にある。 AIは豊富なデータを分析して有用なパターンを発見し、そこからさらに学習を

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ユースケースを明確にする