コグニティブコンピューティングシステムがもたらす未来

近年耳にすることの多くなった「AI」というキーワード。これと混同されることが多い「コグニティブコンピューティングシステム」というものがあります。AIは聞いたことがあっても、コグニティブコンピューティングシステムを耳にしたことのある人は少ないのではないでしょうか。
一方、コグニティブコンピューティングシステムという言葉を聞いたことはあってもその意味を正しく理解している人は非常に少ないです。
今回は、コグニティブコンピューティングシステムとAIの違いやその特徴、将来期待される役割まで詳しく解説していきます。

コグニティブコンピューティングシステムとAIの違い

AIは定型作業の延長線上にあるようなデータ解析などが得意です。過去の膨大な量のデータを整理し、それを基に傾向を分析するといった仕事はまさしくAIに最適です。
これに対しコグニティブコンピューティングシステムは、人間の言葉や考えること、思考を理解し、意思決定をサポートするという特徴があります。IBMの「Watson」がクイズ番組で勝利したというニュースをご覧になった人も多いのではないでしょうか。
いわばAIは従来のコンピュータが扱うような「データ」の処理を前提としているのに対し、コグニティブコンピューティングシステムはデータ処理はもちろん、人間の自然言語や思考などの曖昧な事柄であっても処理をすることができるという違いがあります。

AIの得意なこと

AIは定型的な事柄の繰り返しによって得られる、大量で複雑なデータを処理することを得意としています。データ解析や事務作業などはAIが最も得意とするものです。
最近ではメガバンクが続々とAIを導入する意向を示しています。融資の審査や金融商品の提案など、これまで銀行マンが行ってきた仕事をAIが行うことによって正確性を増し、経営においてはコストが削減され、同時にさまざまなリスクを低減することに繋がります。
一見、非定型の業務に思われがちなこれらの事柄も、顧客のニーズや傾向、融資判断の基準をあらかじめマニュアル化しておくことによってAIに行わせることが可能です。
数値としてデータ化することができ、一定のルールの下で判断できる基準がある業務であれば、AIの導入によって大きなメリットを得ることができるでしょう。

コグニティブコンピューティングシステムの得意なこと

コグニティブコンピューティングシステムはAIとは反対に非定型の事柄を得意としています。人間の言葉を理解して会話する、言葉での問いかけに対して考え、回答する。さらには画像を認識し、表示されているものが何なのかを考え、その答えを導き出すことも可能です。
人間の脳をそのままコンピュータに移植したかのような特徴がありますが、これは「ディープラーニング」という仕組みによって実現されているものです。深層学習とも呼ばれるものですが、人間と同様に経験を積み、言葉や今まで経験したことのない新しい事柄をコンピュータが次々と理解していきます。
例えばAIによって機械化された銀行業務も、機械に疎いエンドユーザーにとっては不安なもの。そこで人間と同様に会話ができるコグニティブコンピューティングシステムが存在することによって、あたかも窓口の人間と会話しているかのように手続きが可能となります。
機械的で正確性を求められるAIに対し、コグニティブコンピューティングシステムは、いわば「人間の温かさ」のようなものを感じさせてくれる役割を果たします。

機械的なデジタルデータの処理が得意なAIと、人間のようにディープラーニングによって成長していくコグニティブコンピューティングシステム。それぞれの得意分野を併用して上手に使い分けていくことによって、今まで多大なコストがかかっていた業務を大幅に見直すことが可能となるはずです。
かつてAIには無理だと思われてきた「営業」や「接客」という仕事も、コグニティブコンピューティングシステムの登場によって実現可能な未来はすぐそこまで来ているのです。

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