AI（人工知能）とは？何の略で、どんな意味かを簡単に解説

AI（エーアイ）とは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」のことです。

ニュースや仕事でAIという言葉を聞いても、何のことかをはっきり説明できずにいる方に向けた記事です。公的機関の説明をもとに、意味と定義、身近な例、種類、生成AIとの関係までを短くまとめました。

AI（人工知能）とは「Artificial Intelligence」の略

AI（エーアイ）とは、「Artificial Intelligence」の略です。日本語では「人工知能」と訳されます。英語の「Artificial」は「人工の」、「Intelligence」は「知能」という意味です。

AIの読み方は「エーアイ」、正式名称はアーティフィシャル・インテリジェンス

AIは、アルファベットのまま「エーアイ」と読みます。正式名称は「Artificial Intelligence」です。カタカナでは「アーティフィシャル・インテリジェンス」と書きます。

略さずに書くと長いため、ニュースや資料ではほとんど「AI」と略されます。「AI（人工知能）」のように、日本語を添えて書かれることもよくあります。

「AI」と「人工知能」は同じものを指す

「AI」と「人工知能」は、同じものを指す言葉です。英語の略称か、日本語の訳かの違いだけで、意味に差はありません。NEDOの解説も、「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」と並べて書いています（出典1）。

NEDOは、新エネルギー・産業技術総合開発機構の略です。この記事でも、2つの言葉を同じ意味で使います。

AIという言葉は、1956年のダートマス会議で名付けられた

AIという言葉は、1956年の学会で名付けられました。総務省『平成28年版 情報通信白書』が、言葉の始まりを説明しています。人工知能という言葉が初めて世に知られたのは、1956年の国際学会です（出典2）。

白書の注では、ダートマス会議で計算機科学者のジョン・マッカーシーが命名したと説明されています。

身近になったのは最近でも、言葉そのものは1950年代からあります。

AIの意味と定義は、実は1つに決まっていない

AIの定義は、実は1つに決まっていません。研究者や機関によって、説明の仕方が少しずつ違います。

ただ、どの説明も、人間の知的な働きをコンピュータで実現するという点は共通しています。ここでは、研究者の考え方、公的機関の説明、法律の定義の3つを見ていきます。

研究者によって定義が違い、「知能」自体にも定義がない

AIの定義は、研究者によって異なります。白書は、AIを大まかに「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」としています。

これは、人工知能学会の「人工知能のFAQ」にある説明で、名付け親のマッカーシーによる解説を訳したものです（出典3）。

そのうえで白書は、定義は研究者によって異なっている状況にあるとしています。背景には、そもそも「知性」や「知能」自体の定義がないことがある、と指摘されています。

NEDOは、人間の知的な判断をまねるコンピュータシステム群と説明

公的機関の説明では、NEDOの解説が分かりやすいです。AIは「人間の知的な判断や行動を模倣し」、膨大なデータをもとに動くものとされています。

そのうえで、「時に人間以上の認識・推論などの能力を発揮するコンピュータシステム群の総称」と説明されています。

「模倣」は、まねをするという意味です。また、現在のAIは「学習能力」によって性能が大きく向上した、とも書かれています。

日本のAI法にも、AIに関わる技術の定義がある

2025年に公布された日本のAI法にも、AIに関わる技術の定義があります。正式な名前は「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」です。

内閣府のページによると、令和7年（2025年）6月4日に公布・一部施行され、9月1日に全面施行されました（出典4）。

法律の第2条は、「人工知能関連技術」を次の2つの技術として定めています（出典5）。

• 人間の認知・推論・判断に関わる知的な能力を、人工的な方法で代わりに行う機能を実現するための技術
• 入力された情報をその技術で処理し、結果を出力する情報処理システムに関する技術

法律の言葉は難しいですが、人の頭を使う働きを代わりに行う技術と、それを使って情報を処理する仕組みのことです。

AIと普通のコンピュータの違いは「データから自分で規則を見つける」こと

AIと普通のコンピュータのいちばんの違いは、決まりを人が教えるか、データから自分で見つけるかです。NEDOの解説も、この違いからAIを説明しています。この違いを知ると、AIの答えが学んだデータの量や質に左右される理由も分かります。

普通のプログラムは、人が決めたルールどおりに動く

普通のコンピュータのプログラムは、人が前もって決めたルールどおりに動きます。NEDOはこれを「ルールベース」と呼び、人が決めた詳細なルールやプログラムに従って動くと説明しています。

猫の写真を見分けるなら、耳の形や目の位置、ひげの特徴といったルールを人が決める必要がありました。

ルールに書いていないことには、対応できません。

AIは大量のデータからパターンを学ぶ（機械学習）

AIは、大量のデータから規則性やパターンを自分で見つけて学び、それをもとに判断します。

この仕組みを「機械学習」と呼びます。

猫の例なら、大量の猫の画像から特徴を学び、初めて見る画像でも猫かどうかを判断できるようになります（出典1）。

人がルールを1つずつ書かなくてよい点が、普通のプログラムとの大きな違いです。機械学習のうち、人間の脳の仕組みをまねた多層のニューラルネットワークを使う方法もあります。

これを「深層学習（ディープラーニング）」と呼びます。

身近なAIの例は、音声アシスタントやチャットボット

AIは、すでに私たちの身の回りで使われています。特別な機械の中だけでなく、スマホや普段使うサービスの中にも入っています。

ここでは、公的機関が挙げている例と、WebLebenが開発したAIアプリを紹介します。

暮らしや仕事の中にあるAIの例

公的機関の資料には、暮らしや仕事の中で使われているAIの例が挙がっています。NEDOが挙げる身近なAIの例は、音声アシスタントやスマートスピーカー、チャットボットです。

総務省『令和5年版 情報通信白書』も、AIの使われ方を挙げています（出典6）。故障の予兆や、詐欺やスパム情報の検出、次に表示する動画の決定などです。

どれも、大量のデータから学んだパターンをもとに判断している点が共通しています。

WebLebenが開発したAIアプリ「ペットのココロ」

WebLebenも、AIを使ったWebアプリ「ペットのココロ」を、東京の開発会社と共同で開発しました。

愛犬・愛猫の写真や動画、音声をもとに、AIが表情・しぐさ・鳴き声などから、ペットの気持ちや状態を読み解くアプリです。ただし、ペットの気持ちを断定するものではありません。

飼い主が普段の様子を見つめ直したり、家族で会話したりするきっかけにしてもらうためのアプリです。写真や音声の特徴から読み解くという点で、上の表の例と同じく、データから学んだAIの使い方の1つです。

AIの種類は「特化型」「汎用型」「人工超知能」の3つ

AIは、こなせる作業の幅によって、特化型・汎用型・人工超知能の3つに分けられます。

これはNEDOの解説にある分類です。

いま私たちが使っているAIは、ほとんどが1つ目の特化型です。

いま使われているAIのほとんどは「特化型」

いま実用化されているAIのほとんどは、特化型人工知能（ANI）です。

特定の作業に特化したAIで、「弱いAI」とも呼ばれます（出典1）。画像認識や自然言語処理など、決められた範囲の課題で高い性能を出します。

自然言語処理とは、人が話したり書いたりする言葉を、コンピュータで扱う技術のことです。

NEDOは、生成AIを含め、現在実用化されているAIのほとんどが特化型にあたるとしています。ChatGPTのような対話のAIも、いろいろな質問に答えられる点で汎用性が高い、とも書かれています。

人間のように何でもこなす汎用型AI（AGI）は、まだ実現していない

人間のようにさまざまな作業に柔軟に対応できるAIは、まだ実現していません。

このようなAIを汎用型人工知能（AGI）と呼び、「強いAI」とも呼ばれます。NEDOは、開発は進められているものの、2025年時点ではまだ実現していないとしています。

その先に、人間の知能を超える人工超知能（ASI）という考え方もありますが、今は理論上の概念です。

AIが人間の知能を超える転換点は、「技術的特異点（シンギュラリティ）」と呼ばれます。

詳しくは、シンギュラリティとはで解説しています。

AIと生成AIの関係は「生成AIはAIの一種」

生成AIは、AIの中の一種です。NEDOによると、生成AIは深層学習から生まれた技術です。

NEDOは生成AIを、新しいテキスト・画像・音声などを作る技術と説明しています。

学習したデータの傾向に基づき、次に続く要素を確率的に選ぶことで作ります。

総務省の白書でも、情報を生成・創造する目的で使われるAIとして、生成AIが紹介されています。

生成AIの意味や例、使う前の注意点は、生成AIとは？簡単にわかる意味と例で詳しく説明しています。

その生成AIは、Google検索にも組み込まれています。検索結果に「AIによる概要」が出るようになり、サイト側で何をすればよいかは、AIO対策とは？やることとやらなくていいことにまとめています。

AIの歴史は1950年代から。いまは「第4次AIブーム」とも呼ばれる

AIの研究は、ChatGPTで急に始まったわけではなく、1950年代から続いています。

3度のブームと2度の冬の時代を経て、いまは生成AIが注目を集めています。

3度のブームと2度の「冬の時代」を経てきた

AIの研究は、期待が高まるブームと、期待がしぼむ冬の時代をくり返してきました。

NEDOによると、1950年代に始まった開発は、これまでに3度のブームと2度の冬の時代を経験しています。

表の内容は、NEDOの解説をもとにまとめています。

2022年のChatGPT登場で、新しい段階に入った

いまのAIブームは、生成AIの登場で新しい段階に入っています。NEDOは、2022年にChatGPTなどが登場したことで、AIブームが新たな段階に進んだと説明しています。

この状況を「第4次AIブーム」の到来と呼ぶ研究者もいます。2024年のセミナーの最後には、「AIは脅威ではなく、優れたパートナーです」と伝えました。

AI（人工知能）についてよくある質問

ここでは、AIは人間のように考えているのか、答えを信用してよいのか、何から使い始めればよいのかの3つに答えます。

AIは、人間のように考えているのですか？

今のAIは、人間と同じように考えているわけではありません。

白書は、AIを「人間のように考えるコンピューター」と捉えるなら、それは未だ実現していないとしています。人工知能学会のFAQでも、AIはときには人の知能をまねるものの、いつもそうするわけではないと説明されています。

AIの答えは、そのまま信用してよいですか？

AIの答えは、そのまま信用せず、人が確かめる必要があります。NEDOは、AIが時に誤った答えや、事実と異なる情報を出すことがあると説明しています。

原因は、学習データの偏りや、AIの識別・予測の仕組みにある場合があります。

生成AIを使うときの注意点は生成AIとは？の「3つの注意点」で、リスクの全体像はAIリスクとはで解説しています。

AIは、何から使い始めればよいですか？

まずは、ChatGPTなどの生成AIで、身近な文章づくりを1つ試すのがおすすめです。

試し方は、生成AIとは？の「初めて使うときの手順」で紹介しています。会社での進め方は中小企業のAI導入は何から始める？、業務別の使い道はAIができることとできないことにまとめています。

まとめ：AI（人工知能）は、人の知的な判断をまねる技術の総称

• AIは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能。読み方は「エーアイ」
• 定義は1つに決まっていないが、NEDOは人間の知的な判断や行動をまねるコンピュータシステム群の総称と説明
• 普通のプログラムとの違いは、データから自分で規則を見つけること（機械学習）
• いま使われているAIのほとんどは特化型で、人間のように何でもこなすAIはまだない
• 生成AIはAIの一種で、2022年から新しいブームを起こしている

AIは、仕組みを知ると、どこで役に立ちそうかが見えてきます。次は生成AIとは？簡単にわかる意味と例を読んで、生成AIを1回試してみてください。

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