AIにはこれまでのプログラムなどとは一線を画した技術です。
その最たるものが、予測を可能としている点です。
AIによる予測とはどのようなものでしょうか?

AIは予測が可能


これまでのプログラムは、過去のデータを分析することはできても未来を予測するという点では非常に難しいものがありました。
なぜなら、情報を多角的に見るというのが難しいからです。
予測をするには、多くの情報を得てそれを多角的に判断する必要があります。
通常のプログラムでは、その多角的に見るというのが非常に困難であり、また予測をするとしてもただ与えられたフローチャートに沿って結論を出すだけでした。

しかし、AIになるとこの予測が可能となります。
AIは、人間の知能を機械的に再現することを目的としています。

それならば、人間が予測しても同じ結果が出るのではないか、と思うかもしれませんがそうではありません。
人間のように考え、人間のように判断を下すのですが、そのために参照することができるデータは人間の比ではないからです。
人間は、数万ページにも及ぶデータを全て参考とすることはできません。
データの取捨選択を行い、時には要約してそのデータを参考としていきます。

しかし、AIであれば本来は無視するような珍しい例であっても参考にでき、要約しなくてもすべてのデータを判断材料とすることができます。
多くのデータを参考とすることで、より精度の高い予測が可能となるのです。

また、人間であれば一部のデータを見逃してしまう事や、考慮の外に置いてしまうなどのミスもあります。
しかしAIの場合は、こうしたミスも起こりえないため、さらに予測の精度が上がります。
このようなAIの予測は、様々な分野での活用が期待されています。

AIの予測にはデータが必要


AIが正確な予測をするためには、その根拠となるデータが必要です。
データが不十分な場合、予測が不可能か、もしくは精度の低い予測しかできません。

例えば、ある店の傘の売上を予測するとします。
このとき、AIに与えられるのが過去の売上推移だけであれば、それに沿った予測しかできません。

しかし、それと同時に過去の天気情報や最近の雲の動きなどの気象情報も与えることで、いつ雨が降るかの予測も加わり、それを踏まえた上での傘の売上予測がされることとなります。

また、そこに交通手段についての統計なども加えることで、去年よりも歩行者が減っているので傘の売上は下がるだろう、などの予測も加わり、さらに予測の精度が高くなります。
このように、AIによる予測はデータが増えれば増えるほど、その精度も高くなっていきます。

しかし、データをあれこれと集めていくと、膨大なデータ容量が必要となります。
AIが処理できるとしても、先に記憶媒体が不足してしまうのです。
その対策としては、かつてクラウドのストレージサービスが有力でした。

しかし、クラウドストレージサービスは容量が増えるとかなりコストが高くなるため、その点が問題となります。
そこで最近は、ブロックチェーンとAIを結びつけることが考えられています。

実際に、AIの稼働を目的としたブロックチェーンを立ち上げている暗号通貨のプロジェクトはいくつもあります。
今後、AIがそのブロックチェーン上で稼働するようになれば、より多くのデータも集まり予測はさらに精度が高くなるでしょう。

もし予測が外れても、そのことすらもデータとして蓄積され、次の予測に活かされることとなります。

つまり、AIは経験を積むことで成長していく事になるのです。
AIの予測は、ますます正確さを増していくでしょう。

まとめ


AIが他のプログラムと大きく異なるのは、予測が可能という点です。
この予測を活かして、自動運転なども実用化されようとしています。

また、多くの分野でAIによる未来予測システムなども開発されています。
経験を積むことでより精度が増し、的中率も上がっていくだろうAIの予測を、全面的に信じられるようになる日も近いでしょう。