そもそも「人工知能（AI）」をどうとらえるべきか
いま最も注目されているテクノロジーの1つに人工知能（AI：Artificial Intelligence）があります。AIは、一般的には「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで理解されています。
しかし実際には、AIに対して一意に決まった定義がなされているわけではありません。コンピューター・サイエンスや認知科学、医学、心理学、さらには哲学にいたるまで、今もさまざまな立場で論じられ続けている領域です。
AGI（Artificial General Intelligence：汎用的人工知能）はまだ存在しない
AIに対する最も大きな誤解が、「あらゆる問題に応えられる（答えられる）賢いAIがすでに存在する」というものです。現在のAIに人間の認識能力や常識、感情なども含めた森羅万象のすべてを理解させられるわけではなく、「何でもできる」存在ではありません。
あらゆる課題に対応できる汎用的なAIを実現することは研究者にとって大きな目標であり、さまざまなアイデアが提唱されていますが、ブレークスルーの決め手となるような手法は見つかっていません。その意味でもAIはまだ進化の途上にあります。
特定領域では人間を凌駕する能力を発揮する
もちろん、だからといって現在のAIが実用レベルに達していないわけではありません。何でもできる汎用的なAIはまだ存在しないと述べましたが、裏を返せば、範囲が限定された特定領域においてAIは、人間をはるかに凌駕する卓越した能力を発揮するケースがあります。たとえば医療の世界では、平均的な医師を超える診断を行えるAIが登場しています。また金融分野では超高速に超高頻度の取引を行うアルゴリズム取引が市場の半分以上の取引を実行していると言われます。
ディープラーニングによってAIの精度が大幅に向上
AIは、専門家が持つ経験則をルールベースに展開して人の知的作業を支援する「第一世代」から、統計／探索モデルによって最適解を発見する「第二世代」を経て、脳モデルに基づき認識性能を飛躍的に向上させる「第三世代」へシフトしています。
昨今、AIが急速に注目を集めるようになったのは、まさにこの第三世代のテクノロジーが出現したことにあります。人間の脳神経回路を参考にしたアルゴリズムである「ディープラーニング」と呼ばれる手法はその代表です。従来の機械学習のように、データサイエンティストが特徴量（※）を設計しなくても、コンピューター自身が膨大なデータを読み解き、そこに隠れているルールや相関関係などの特徴を発見します。人間と同じように帰納的な推論を行うことで、自律的に“意味”や“概念”をもあぶり出していくのです。さらに、その後も継続して学習を続け、賢さに磨きをかけていきます。
ディープラーニングによってAIの精度は大きく向上したのです。
※モノ・事象等の識別、予測などにおいて有用な情報であり、データ項目からの選択や、複数データ項目から組み合わせより設定する
AI技術の変遷
世代を超えた多様なAIの手法を適材適所で活用
ただし、単純に第三世代のAIが第一世代のAIよりも優れているわけではありません。目的や用途によって最適な手法は異なるのです。
最近よく話題になるAI将棋を例にとって考えてみましょう。何手も先の展開を読み、対戦相手の意表を突くような妙手をあみだすためには機械学習やディープラーニングの手法が必要です。しかし、将棋の基本的なルールや定石などをAIに覚えさせるのは、わざわざ学習させるよりも最初からルールベースとして登録したほうがはるかに効率的です。
このように第一世代から第三世代の手法を適材適所で組み合わせ、さらにはモバイルやウェアラブル、IoT、アナリティクス（統計分析）などのシステムともシームレスに融合しながら、さまざまな業務課題に対応するソリューションをデザインしていくことが、これからのビジネスにおけるAIへの向き合い方であり、活用法となるのです。
第二世代や第三世代を用いた仕組みだけでなく、第一世代のルールに基づく仕組みも組み合わせて行くことがビジネスに求められるAIのあり方である
NTTデータが考える企業におけるAI活用とは
急速な勢いで進化を続けるAIをいかにビジネスに活用するか？
幅広いビジネス課題に対応するAI活用のポイントとNTTデータの取り組みを紹介します。
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株式会社NTTデータ トピックス
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2026年7月9日
株式会社NTTデータ トピックス
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2026年6月30日
株式会社NTTデータ トピックス
治験候補患者抽出の精度向上・効率化に向け、リアルワールドデータと生成AI（LLM）を用いた共同研究を開始新しいウィンドウで開きます。
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データ変換ロジックを標準化し、保守性・拡張性の高いデータ基盤を実現
dbt（data build tool）は、データ変換処理の標準化・自動化を支援する製品の一つです。SQLを用いてデータ変換ロジックを標準化、保守性・拡張性の高いデータ基盤を実現します。また、データ品質管理やドキュメント自動生成、KPIといった指標、分析軸の一元管理により、信頼性の高いデータ活用を促進します。
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LLMエージェントにそれぞれの立場を設定し、自律的に議論を深める。
本サービスは生成AIに個別の立場（ペルソナ）を設定し、生成AI同士がコミュニケーションし、新製品のアイデア出しやマーケティング戦略の立案支援などを実施できます。複数のペルソナでシミュレーションを実行することで、新たな洞察を得ることができます。
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デジタルサクセス®
デジタル変革・DXを成功に導く
NTTデータは、デジタル変革により成功した状態を「デジタルサクセス」と定義し、お客さま企業、さらにはその先のエンドユーザに「デジタルサクセス」をもたらすためのイノベーション実現をサポートしています。
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公開日：2026年7月28日(火)
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