さて、私たちの働き方を変えるAIは、第3次AIブームのさなかにある。改めてAI関連技術を整理すると、「ルールベース」「従来型機械学習」「ディープラーニング（深層学習）」に大別できる（図表1）。

図表1　AI関連技術の分類

1つめのルールベースはIF-THENルールで、ロジックを事前に人間が定義しておき、それに基づいてAIが処理を行う方法だ。2つめの従来型機械学習は、データのどの特徴に注目すれば求めている分析・予測などの結果を導き出せるか、人間がAIに教え込んでおく。すると、それに基づいてAIはデータを処理し、分析・予測結果を返す。そして3つめのディープラーニングは、従来型機械学習がより高度になったもので、人間がAIに、注目すべき特徴を教えなくてもAIが自分で学ぶ。従来型機械学習やディープラーニングは、学習用のデータが多ければ多いほど精度が上がる。

「ディープラーニングの利用範囲はまだ限定的だが、音声・画像認識ではすでに利用され始めている」とNRIのIT基盤イノベーション本部 デジタルビジネス開発部 上級研究員の長谷佳明氏は説明する。

さらに同氏は、2017年に飛躍が期待される技術としてチャットボットを挙げる。

「第3次AIブームの技術革新で自然言語処理が実用レベルに近づきつつあり、AIもある程度の会話ができるようになってきた。それによりチャットボットの利用が広がってきている」

実際、昨年からチャットボットを取り巻く動きは活発化してきた。フェイスブックは「Messenger Platform」、LINEは「Messaging API」を発表するなど、チャットプラットフォーマーが続々とチャットボット開発基盤やAPIを公開している。

チャットボットとは、「チャット」と「ロボット」が組み合わさった言葉で、チャットプラットフォーム上で自動的に会話するプログラムを意味する（図表2）。人間ではなく、ロボットを相手にチャットするわけだ。話し言葉でチャットボットに「今日の天気は？」と聞くと、チャットボットはインターネット上の情報などから天気予報の調べ、「雨です」と答える。

図表2　チャットボットのイメージ

先ほどAI関連技術は3つに大別できると紹介したが、長谷氏によると現在あるチャットボットのほとんどはルールベースだという。「どんなシナリオがありえるか、事前に人が考えておき、場合によっては大量に用意しなければならない」

ただ、働き方改革にチャットボットを活用するのであれば、ルールベースで十分実用になるケースは多い。業務上のやりとりの場合、必要なシナリオは限定されるからだ。

チャットボットを利用して、チャットを業務システムにつなげると、チャットで会話するだけで様々な業務をこなせるようになる。単なるコミュニケーションツールだったチャットが、社員の“相棒”に変身し、社員と業務システムとの距離を近づけてくれるのだ。