アメリカをはじめ世界には約1,000社を越えるAI企業が存在するといわれています。有名な企業としては「IBM」「Google」「Microsoft」「Amazon」などがあげられます。

中国でもAIの開発や研究を行う企業も増えているのです。日本にはAI企業は約300社以上あり、AI（人口知能）を使ったビジネスが人とテクノロジーの関係を大きく変化させると期待されています。

今回は、AI企業とは何か・その種類やなぜ注目を集めているのか・そこで働くためには何が求められるのかを解説します。AI企業に興味がある方は参考にしてください。

AI企業とは


AIとはArtificial Inteligence（人工知能）の略でコンピュータが人間のように感知・理解・学習して最適判断や課題解決などを行う技術をいいます。

インターネットが発達し高速通信が可能になったことで、大容量のデータが管理できるクラウド環境が整備されました。

こうした大量のデータは人間の頭脳だけでは処理できないため、AIを活用してデータを分析・処理するようになったのです。

AIを活用する企業は自動車メーカー・家電・工場・Webサイト運営・金融・サービス業・医療など広範囲にわたります。

例えば自動車ならドライバーがほとんど運転しなくても目的地に着けたり、眠くなったら警告を発したり、車を止めたりできるのです。

企業ではAIを活用し、これまで蓄積してきたデータを利用することでビジネスチャンスが増やせます。

また、ビッグデータを用いたビジネスはさまざまな業界で広がり、機械学習やデータ分析を専門とするAIエンジニアの採用・育成が重要になっています。

AI企業が注目を集めている理由


インターネットが普及・発展し、人間だけでは手におえない大量のデータもAIを使えば精度の高い分析が可能になるのです。

そのためAI企業が世界中で注目を集めているというわけです。ここではAI企業が注目を集めている理由について解説します。

労働力不足の解消

少子高齢化を迎える日本にとって労働力不足は喫緊の課題といえるでしょう。医療・介護・工場・学校などさまざまな現場で労働力は不足しています。

また、労働力不足による過剰労働も問題になっています。AIが活用されれば仕事の負担が軽減され人件費もカットできるのです。

AI導入で企業経営者や従業員の意識改革が行われれば、効率も良くなり企業収益につながります。労働力不足に悩んでいる企業にとっては大きなメリットがあるといえるでしょう。

大幅な経費削減


多くの企業にとってAIは労働力不足だけでなく大幅なコスト削減にも貢献します。

コスト削減が雇用の喪失になると危惧する声もありますが、コストを削減しながら適材適所に人員を配置し、さらなるビジネスチャンスを目指せます。

企業も人もこれまでの価値観を見直す良いチャンスなのです。

利便性の向上


人間が介在する場合、サービスの質を常に一定に保つことは容易ではありません。一人ひとりのスキル・経験・性格・体調などによって左右されることもあります。

しかし、AIであれば24時間一定のサービスを提供できるのです。利便性や安全性が向上してヒューマンエラーがなくなれば企業としての信用も高くなるでしょう。

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さまざまな企業でAIの導入が進んでいる


さまざまな企業でAIの導入が進んでいます。これにより今後はAIによる単純作業の効率化やシステムの融合で顧客満足度も大きく変わるでしょう。

その結果、今まで以上に企業間の格差が広がる可能性もあります。

AIには「汎用型AI」と「特化型AI」の2種類があります。「汎用型AI」は人間と同じようにさまざまな課題を処理できるAIです。

「汎用型AI」は自ら学習・判断し取るべき行動を考える知能を持ちますが、実用化には時間がかかるといわれています。

「特化型AI」とは限定された分野に特化して学習・分析・処理するシステムです。

例えば気象データの分析・自動運転システム・音声や画像認識など実用化されているAIは「特化型AI」になります。

AI企業の種類


実用化が進むAIですが、特に注目を集めているのがAIベンチャー企業です。AIベンチャー企業には大きく2種類あります。

サービス提供型

サービス提供型とは共通のサービスを提供するビジネスモデルのことです。具体的には下記のようなサービスを提供する企業をいいます。

  • 特定の分野に共通している課題を見つける
  • 課題を解決できるAIシステムを開発する
  • SaaSと呼ばれるサブスクリプション型のビジネスモデルを展開する
  • 特定に市場に特化する

このようなサービスを提供し企業の生産性の向上・業務の効率化を実現します。

ベンダー型

ベンダー型とはクライアントごとに個別のシステムを開発・提供するビジネスモデルです。

AIシステムを開発する企業ではクライアントの企業にAIを導入するためのコンサルティングや保守運用サービスなど幅広く手がけます。

ベンダー型は下記のようなサービスを提供します。

  • 企業特有の課題に合うシステムを開発する
  • 継続的な保守を行う

可能性が広がるAIは多くの企業で導入を始めていますが、その技術の専門性から外部のAIエンジニアに相談し、自社のビジネスに合うシステムを開発するやり方が主流になっています。

国内で注目されているAI企業3選


AIは著しく進化し、多くのビジネスの分野で活用されています。大手企業だけでなくベンチャー企業や創業まだ浅いスタートアップ企業までAI事業に参画しています。

そのなかで代表的な企業を3つ紹介しましょう。

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社

https://geeklyreview.com/company/company-25014

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社は、クラウド・ホスティングサービスやセキュリティサービスなどインターネットソリューションの開発・運用を行う会社です。

急成長を続ける同社は、さまざまな業種業態にインフラサービスの提供を行っており、電子認証・印鑑サービス・クラウドインフラサービスを核に事業展開しています。

政府によるデジタル推進の追い風や企業のデジタルトランスフォーメーションにより、事業規模は拡大しており今後も実用的サービスを継続し、市場開拓を推し進めていくでしょう。

コンバージョンテクノロジー株式会社

https://geeklyreview.com/company/company-9374

コンバージョンテクノロジー株式会社は、データとテクノロジーを使って成果に結びつけるマーケティング支援を行っています。

AIを駆使してデータ収集・解析してコンバージョンの最適化を可能とする「KaiU」「AAO」を提供しています。

「KaiU」はサイトを訪問したユーザーを離脱させずにいかにコンバージョンにつなげるかというサービスです。

「AAO」はAIを利用して離脱したユーザーが呼び戻されたらコンバージョンするのかどうか判断するサービスです。

これらのシステムでユーザーに重複した配信がなくなりコストカットも実現できました。

導入している企業は通販系・旅行系・不動産系など幅広いのが特徴で、今後もコンバージョンデータを活用したビジネス戦略が期待できるでしょう。

株式会社グラッドキューブ

https://geeklyreview.com/company/company-11549

株式会社グラッドキューブは、マーケティングソリューション事業を行う企業でWebサイトの分析・解析・改善およびスポーツデータ解析を中心に事業を展開しています。

特にAI解析ツール「SiTest（サイテスト）」を活用したスポーツメディア「SPAIA」は、潜在スポーツファンを自社運営のサイトのユーザーにすることが期待されています。

プロ野球ではビッグデータ解析で一球予測や勝敗予想なども配信して、今後は全スポーツに展開していく予定です。

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AI企業で働くために必要なスキル


多くの企業でAIを利用したシステム開発が進み、AIは身近な存在になりつつあります。人間のような学習や判断能力を持つAIを設計し、課題を解決するのがAIエンジニアの役割です。

ここではAI企業で働くエンジニアに求められるスキルについて解説します。

プログラミングスキル

AIエンジニアはシステム開発を行うためプログラミングスキルは欠かせません。汎用的プログラミングスキルとして必要なものは「Python」です。

ディープラーニングのライブラリの多くで使用され、AI技術との相性も良いプログラミング言語になります。

また、ビッグデータを効率よく活用するためには、MySQLなどデータベース管理システムを扱うスキルとデータベース言語「SQL」の知識も必要です。

データサイエンススキル

データサイエンススキルとは人工知能・統計学・情報処理などの情報化学を理解した上でビジネスの課題を整理し解決するスキルのことです。

データサイエンススキルを持つデータサイエンティストは分析したAIを活用して企業に改善策を提案します。

主なスキルとしては下記のようなものがあげられます。

  • プログラミングスキル（Python・R言語・Javaなど）
  • データベースに関するスキル（Hadoop、Spark・SQLなど）
  • ビジネスに対する深い理解
  • 論理的な考え方
  • ドキュメンテーションやプレゼンテーション

システムに関する課題だけでなく、時には上流部分の経営戦略に対して意見を述べることもあります。

そのためには論理的な思考力が必要で、課題を洗い出し・整理・分析・結論を導き出さなければなりません。

データサイエンティストはデータを適切な形でまとめ、ドキュメンテーションやプレゼンテーションをします。

改善策を提案する際には企業側から反対意見が出ることもあるでしょう。

そうした意見にも耳を傾けながら、自分が出した改善策がビジネス戦略においていかに有益であるか説明・理解させるコミュニケーション能力が求められます。

AI業界は人材不足が課題


この深刻な課題は日本だけでなくアメリカや中国でも同じであり人材獲得が熾烈を極めているのです。

目まぐるしく発展するインターネットやスマートフォン、IT業界は稀に見るスピードで進化しています。しかし、人材育成が追いついていないのが現状なのです。

こうした状況を踏まえ、大学をはじめとした教育の現場ではデータサイエンティスト育成の教育プログラムを導入するなどして企業と連携する動きもあります。

そして、データサイエンティストになるためには経営戦略にもかかわるためIT教育だけでなくビジネスの理解も欠かせません。

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