人工知能（AI）と機械学習はしばしば同じ意味で使われますが、機械学習はより広いカテゴリーである AI のサブセットです。
文脈を考えると、人工知能はコンピュータが人間の思考を模倣し、現実の環境でタスクを実行する一般的な能力を指し、機械学習はシステムがパターンを特定し、意思決定を行い、経験とデータを通じて自己改善することを可能にする技術とアルゴリズムを指します。
コンピュータプログラマーやソフトウェア開発者は、以下のようなツールを適用することで、コンピュータがデータを分析し問題を解決できるようにします。つまり、彼らは人工知能システムを作成します：
機械学習
深層学習
ニューラルネットワーク
コンピュータビジョン
自然言語処理
以下は、人工知能と機械学習の違いと、それらが現在大小の組織でどのように適用されているかの概要です。
人工知能とは何か？#
人工知能は、人間の能力を模倣し、超える行動を取ることができるコンピュータやロボットを開発する分野です。AI 対応のプログラムは、データを分析し文脈を理解して情報を提供したり、人間の干渉なしに自動的に行動を引き起こしたりすることができます。
今日、人工知能は、スマートデバイスや Apple デバイスの Siri のような音声アシスタントを含む多くの技術の中心にあります。企業は、自然言語処理やコンピュータビジョン（コンピュータが人間の言語を使用し、画像を解釈する能力）などの技術を取り入れて、タスクを自動化し、意思決定を加速し、チャットボットとの顧客対話を可能にしています。
機械学習とは何か？#
機械学習は人工知能への道筋です。この AI のサブカテゴリーは、アルゴリズムを使用してデータから自動的に洞察を学び、パターンを認識し、その学習を適用してより良い意思決定を行います。
プログラマーは、機械学習を研究し実験することで、コンピュータシステムの知覚、認知、行動をどの程度改善できるかの限界をテストします。
深層学習は、機械学習の高度な方法であり、一歩進んでいます。深層学習モデルは、大規模なニューラルネットワークを使用して（人間の脳のようにデータを論理的に分析するネットワーク）、複雑なパターンを学び、人間の入力に依存せずに予測を行います。
企業が AI と機械学習を使用する方法#
ほぼすべての業界で成功するためには、組織はデータを実行可能な洞察に変換できる必要があります。人工知能と機械学習は、データと意思決定に関わるさまざまな手動プロセスを自動化することで、組織に利点を提供します。
AI と機械学習をシステムや戦略計画に組み込むことで、リーダーはデータ駆動の洞察をより迅速かつ効率的に理解し、行動を起こすことができます。
製造業における AI#
効率性は製造業における組織の成功の鍵です。人工知能は、データ分析と機械学習を以下のようなアプリケーションに適用することで、製造業のリーダーがビジネスプロセスを自動化するのを助けることができます：
故障が発生する前に設備のエラーを特定するために、IoT、分析、機械学習を使用する
工場内のデバイスで、製造機械を監視し、メンテナンスを行うタイミングを予測するAIアプリケーションを使用して、シフト中に故障しないようにする
HVACのエネルギー消費パターンを研究し、機械学習を使用して最適なエネルギー節約と快適レベルに調整する
銀行業における AI と機械学習#
データのプライバシーとセキュリティは、銀行業界において特に重要です。金融サービスのリーダーは、AI と機械学習を利用して効率を高めながら、顧客データを安全に保つことができます：
機械学習を使用して、詐欺やサイバー攻撃を検出し防止する
生体認証とコンピュータビジョンを統合して、ユーザーの身元を迅速に認証し、文書を処理する
チャットボットや音声アシスタントなどのスマート技術を取り入れて、基本的な顧客サービス機能を自動化する
医療における AI の応用#
医療分野では大量のデータが使用され、正確で効率的な医療サービスを提供するために情報学と分析にますます依存しています。AI ツールは、以下の方法で患者の治療結果を改善し、時間を節約し、医療提供者が燃え尽き症候群を回避するのに役立ちます：
機械学習を通じてユーザーの電子健康記録からデータを分析し、臨床意思決定支援と自動洞察を提供する
再入院を防ぎ、患者が病院に滞在する時間を短縮するために、病院訪問の結果を予測するAIシステムを統合する
自然言語理解を使用して、検査や遠隔医療の予約における提供者と患者の相互作用をキャプチャし記録する