AI（人工知能）とはそもそも何？
今更聞けないようなことやAIの成り立ち、その役割について。
そして、近い将来にAIにとって代わるとされている職業。
中でも「営業」はAIにできるものなのかを、今話題となっているサービス「人工知能 営業支援システム」と照らし合わせながら解説しております。
AIとは
Artificial Intelligence（アーティフィシャル（人工） インテリジェンス（知能））の略。単語それぞれの頭文字をとってＡＩ「人工知能」となります。
ＡＩは今から約5年前の2014年頃から、Google Trends（グーグルトレンド）でワード検索数が急上昇したことでも話題となり、今や誰もが一度は耳にしたことがあるキーワードの一つとなります。
AI（エーアイ）はそんなビッグキーワードではありますが、実はさまざまな専門家がそれぞれの定義を示しており、統一的な定義がないというのが現状です。
例えば、ある研究者は “（AIとは）人工的に作られた知能を持つ実態。あるいはそえを作ろうとすることによって知能自体を研究する分野である”。また別の研究者は、”「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である” ・・・等。
人間の知能を超越するAI：「汎用人工知能」
AIは、「特化型人工知能」と「汎用人工知能」に分けられます。まず後者からですが、簡単に言うと「なんでもできる人工知能」のことを言います。ドラえもんをイメージして頂くとわかりやすいかもしれません。
現在、さまざまな分野ですでにAIは導入されていますが、「ドラえもん」はさすがにお目にかかったことはありません。
それもそのはず。ドラえもん、改め「汎用人工知能」は、これが人類として最後の発明になるとさえ言われているほど、遠く及ばない技術であると共に、もしこれが完成すると、「シンギュラリティ」が起こるとも言われています。
「シンギュラリティ」は「技術的特異点」。「人工知能が人間の知能と融合する時点」を意味し、つまりは人間を超える知能をもつ人工知能が発明されることを意味します。これは未来学者のレイ・カーツワイル氏により定義されており、シンギュラリティが起こる年を2045年と予測しています。
人間が人間を超える人工知能を発明することができたということは、その人工知能はさらに賢い人工知能を生み出すことが可能になるとも考えられるのですが、先程の専門家・研究者によるＡＩへの定義づけ然り、正直なところピンときません。
実際には、現在の人工知能関連の研究のほとんどは汎用人工知能ではなく「特化型人工知能」だからです。そしてそれは、私たちの身近なものから普及され続けております。
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一つのことに特化した「特化型人工知能」
私たちの生活の身近なところで言うと、パソコンやスマホを通じて利用しているWebサービスにもAIの技術が多く導入されています。
例えば、おなじみのGoogle。
皆さんも一度は利用したことがあるであろう、グーグル検索。こちらでは、キーワードを入れると検索結果がランキングで順番に出てきます。この順番を決める為にいろいろな指標、情報が使われていますが、その中の重要な情報の一つとしてAIが考える順番というのが入っております。
参考：「人工知能には知能はないですよ」～ グーグル合同会社 データ＆分析チーム
AIというのは日本語で言う人工知能という意味ではありますが、私たちはいつも “人工知能には知能はないですよ” という話をするんですね。
どういうことかというと、知能というとやっぱり、人間みたいに常識を持っていて、意識もあって、いろいろ考えて・・・というようなことを想像してしまうと思うんですけれど、今のAI技術は全然そこまで達していないんです。
では何ができるのか？
これまでのITシステム・コンピューター等がありますが、これがいまいち賢くなかったところをもう一歩賢いことができるようにするのが、Googleが目指しているAI技術です。
現在普及されている人工知能のほとんどがこの「特化型人工知能」です。例えばが音声認識、画像認識、最近プロ棋士を打ち負かしたことでも知られる将棋AI、そして忘れてはならない「自動運転技術」も特化型人工知能です。
“人工知能には知能はない”、”コンピューター・ITをもう一歩賢く”・・等と、Googleのチームが言及していますが、「人工知能＝汎用人工知能」をイメージしていた方にとって、もしかしたらイメージと異なり、少々拍子抜け感もあるかもしれません。
しかし、現在のAIによる技術革新がもたらす効果は絶大で、人間でしかできなかったことを全てまかなえてしまう。これは驚くべき点です。
AIで奪われる仕事
以下は、将来AIやロボットによって代替される可能性が高い職業としてあげられている100種の職種になります。実に多くの職業がAIによって賄うことができる。目覚ましい技術革新の素晴らしさを感じながらも、怖さを覚える方もいらっしゃるのではないでしょうか。
ＩＣ生産オペレーター、 一般事務員、 鋳物工、 医療事務員、 受付係、 ＡＶ・通信機器組立・修理工、 駅務員、 ＮＣ研削盤工、 ＮＣ旋盤工、 会計監査係員、 加工紙製造工、 貸付係事務員、 学校事務員、 カメラ組立工、 機械木工、 寄宿舎・寮・マンション管理人、 ＣＡＤオペレーター 、 給食調理人、 教育・研修事務員、 行政事務員（国）、 行政事務員（県市町村）、 銀行窓口係、 金属加工・金属製品検査工、 金属研磨工、 金属材料製造検査工、 金属熱処理工、 金属プレス工、 クリーニング取次店員、 計器組立工、 警備員、 経理事務員、 検収・検品係員、 検針員、 建設作業員、 ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、 こん包工、 サッシ工、 産業廃棄物収集運搬作業員、 紙器製造工、 自動車組立工、 自動車塗装工、 出荷・発送係員、 じんかい収集作業員、 人事係事務員、 新聞配達員、 診療情報管理士、 水産ねり製品製造工、 スーパー店員、 生産現場事務員、 製パン工、 製粉工、 製本作業員、 清涼飲料ルートセールス員、 石油精製オペレーター、 セメント生産オペレーター、 繊維製品検査工、 倉庫作業員、 惣菜製造工、 測量士、 宝くじ販売人、 タクシー運転者、 宅配便配達員、 鍛造工、 駐車場管理人、 通関士、 通信販売受付事務員、 積卸作業員、 データ入力係、 電気通信技術者、 電算写植オペレーター、 電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、 電子部品製造工、 電車運転士、 道路パトロール隊員、 日用品修理ショップ店員、 バイク便配達員、 発電員、 非破壊検査員、 ビル施設管理技術者、 ビル清掃員、 物品購買事務員、 プラスチック製品成形工、 プロセス製版オペレーター、 ボイラーオペレーター、 貿易事務員、 包装作業員、 保管・管理係員、 保険事務員、 ホテル客室係、 マシニングセンター・オペレーター、 ミシン縫製工、 めっき工、 めん類製造工、 郵便外務員、 郵便事務員、 有料道路料金収受員、 レジ係、 列車清掃員、 レンタカー営業所員、 路線バス運転者
～ 野村総合研究所とオックスフォード大学の協同研究レポートより引用
AI技術発展の立役者＝「機械学習」
少しだけ技術的な話になります。
実は今起きているこの AI ブームは、機械学習という技術が火付け役となっています。
また過去には、機械学習以外にもいくつかの技術が存在しましたが、それらを元に実現されている新しい発展が機械学習であり、これは2012年あたりから起こっている現在のAI ブームの立役者となったというわけです。
中でも機械学習のアルゴリズムの一つであるニューラルネットワーク、さらにはそのニューラルネットワークを発見させたディープラーニング。ちなみにこのディープラーニングが画像認識であるとか 音声認識といった分野で、大体2012年辺りから目覚ましい発展を遂げました。
（参考）機械学習についてすこし触れてみる
普通のITと機械学習の違い
例1）「リンゴ」と「オレンジ」を見分ける！
普通のIT
プログラマーがいろいろなルールや仕様を決め、コンピューターにプログラムを書くこととなる。
しかし、もし素材を読み取るカメラ等装置が「白黒」しか記録できないことが前提にあるとしたらどうでしょう。
これらを見分ける為の仕様やルールを、人間の手で決めるにはやはり無理が出てきます。
∴ポイント： 普通のITでは、仕様やルールは人間が決める
例2）人の動作（歩く・走る・自転車・ゴルフ）を見分ける！
機械学習
とにかくたくさんのデータを集める（移動速度・場所・加速度・振動状況 … etc ※スマホ所有者が多いという前提の下）。
膨大な情報の中から、見分ける為の要素をコンピュータに探させる。コンピュータがいろいろなパターンを試して、たくさん存在するデータのどこをどんなふうに見れば動作を見分けられるのかを導いてくれる。
∴ポイント： 機械学習では、見分ける仕様やルールを機械（コンピュータ）が自動的に探してくれる。
AIの本質を見極め積極的利用することが大切
「（人間ではなく）機械に学習させて実行させる」の機械学習の概念からも、AIは私たちの身近な環境を変える大きな役割を担えるということがわかると思われます。
膨大なデータ処理そして作業量、それまでは人間が行なってきたことがAIで賄える（仕事をAIに奪われる）ことに納得できるようになったという方も増えたのではないでしょうか。
だからといってひたすらAIを無視し続けることは得策ではありません。AIは私たちの生活の中にすでに溶け込んでおり、自身で知らず知らずのうちに利用しているということも少なくありません。
大切なのは、ご自身の目でAIの本質を見極め、AIを積極的に利用する姿勢です。
AIを事業へ導入するとしても深い理解があれば、導入後に大きなメリットを生むことになります。
人工知能 による 営業
ここで少々「営業」という職種にフォーカスしてみたいと思います。
営業と聞くと、人間にだけできる能力、と思いがちになります。それは、そもそも自社商品・サービスを売り込んでいく為には、相手先の事業の内容や現状、背景、数量や種類、決済方法等の希望内容等の事情を相手先ごとに確認・共有し、個別で商談していくことが求められ、営業の美学・基本スタイルとして残っているからです。
しかし、前項の「AIで奪われる仕事」にて、はっきりと「営業職」として挙げられていなかったものの、その多くが営利目的で人と直接かかわる、いわば営業要素を兼ね備えた職種であることが実態として伺えます。
営業活動はヒトだけしかできないという固定観念さえもAIが打開・解決する。そんな時代をすでに迎えているのです。そして営業は、事業活動において現代も引き続き大切な役割を担っています。
営業には面倒事が尽きない。なのに AIで本当にできるの？
例えば新規開拓営業。営業リスト作りや精査、会社ホームページへ等を通じての問い合わせ対応やテレアポ営業、効果的なアポイントの為の営業メール文章の作成や、構成・練り直し等、一口に営業と言っても実に様々なタスクが発生します。
そして、タスクのルーティンがシステム化されていないと、手違いや困惑、進行の停滞、最悪のケースでは信頼の失墜等、ネガティブな面が発生する可能性も。
・・・営業には面倒な作業が多い。
営業リストは社内に大量にあるけど、営業対象にならない会社が混在し、結局どの会社に営業すれば効果的なのか分からない・・・
テレアポをしてもすぐに切られてしまって担当者と話せない。かと言って1件1件問合せフォームに打ち込むのは疲弊する・・・
どの営業文章が顧客に響くのかわからない。営業文章パターン別の効果計測が面倒だ ・・・等
・・・総合的に見て、面倒ごとが尽きないセクション。それが営業部門ともいえます。
人工知能 営業支援システム
このような「面倒事」をはじめとした様々なシーンを踏まえ、AIによる画期的なソリューションをサービス展開している企業も見受けられるようになりました。それは、
AIで・・・
スマホから、PCから、アポ獲得活動を効率化・高速化
自社のハウスリスト（顧客リスト）を分析
受注確度の高いリストを抽出する 等
まるで人間が手間をかけて成しえるようなことをこなす優れものが登場。サービスを導入する企業も右肩上がりに増えているという話も伺いました。
営業は、いかなる企業においてもなくてはならない活動となります。それまでのマンパワーによる活動ではどうしても1日あたりの活動量には限界があり、前述のようにミスも起こる場合もあります。そして人件費も安くはありません。
これからの営業マンは、直接営業を行う能力よりも、より純度の高い情報・データを収集しAIをうまく操っていくスキルが求められています。
前述の通り、自ら積極的にAIに関わっていく柔軟な考え方、姿勢こそが、これからますます発展してくITを味方し、事業や暮らしを有利にしていく為の手段と言えます。
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