2022年になりテクノロジーが発展していますが、コグニティブ・コンピューティングという言葉を耳にしたことはあるでしょうか。

IT大手のIBMが提唱したコグニティブ・コンピューティングですが、今後のIT業界に大きな影響を与えるかもしれません。

そこで今回はコグニティブ・コンピューティングについてや人工知能・AIとの違いなどについて解説していきます。

コグニティブ・コンピューティングについて解説

ではまずコグニティブ・コンピューティングについて解説していきます。

コグニティブ・コンピューティングとはIT大手のIBMが提唱した新しい概念であり、人間のように理解したり学習したりすることができるシステムのことを言います。

コグニティブ・コンピューティングとは

ではコグニティブ・コンピューティングについて深堀をしていきます。

まずコグニティブ・コンピューティングとはどんなもののことをいうのでしょうか。

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コグニティブの意味

コグニティブ・コンピューティングについて理解をするには、「コグニティブ」の意味について知る必要があります。
コグニティブという言葉の意味は、

認知の
経験的知識に基づく

です。
つまり、コグニティブ・コンピューティング自身が経験したことに基づいて新しいものを生み出すことができるのです。

コグニティブ・コンピューティングができること

従来のAIや人工知能との違いは後程ご紹介しますが、コグニティブ・コンピューティングができることをご紹介します。
この段階では「AIや人工知能と違いはないのでは？」と混乱してしまう人がいるかもしれません。

非構造化データの理解

今までのコンピューターは、

数値
文章

などの構造化されたデータしか理解をすることができませんでした。
しかしコグニティブ・コンピューティングは、

画像
音声
自然言語
表情

などの非構造化データまで理解をすることができます。
世界で使われているデータの80%は非構造化データですので、コグニティブ・コンピューティングの重要性が見て取れるでしょう。

傾向分析

例えば、SNSへの投稿やECサイトでの商品購入履歴をコグニティブ・コンピューティングが読み取り、そのユーザーにあった趣味嗜好を提案することができます。

広告もこのコグニティブ・コンピューティングが採用されており、ユーザーの動きやニーズに合わせて表示される広告が変わっています。

「食品」ばかり購入していると、コグニティブ・コンピューティングが「食品が好き」と読み取り広告も食品のモノばかりになるということです。

学習能力・意思決定

コグニティブ・コンピューティングは日々成長をしており、コグニティブ・コンピューティングが考えた結果を我々に提示してくれるようになります。

学習をして、意思決定までコグニティブ・コンピューティングが進めてくれるのです。

ただこれはAIや人工知能との違いはありません。

コグニティブ・コンピューティングと人工知能の違い

ではここでコグニティブ・コンピューティングと人工知能の違いについて解説をしていきます。

ここまでコグニティブ・コンピューティングを勉強してきた方の中には「人工知能と一緒で違いなんかないんじゃないか？」と思われるかもしれません。

ただ、れっきとした違いがあります。

人口知能（AI）とは

違いを理解する前に、まずは人口知能（AI）について学んでおきましょう。

そもそも人口知能（AI）が開発された目的は、人間がやっていた単純作業を代行するためです。

要は、人口知能（AI）自らが考えて動くのではなく人間の指令をそつなくこなす機械のようなもの。

ただ、いずれは人口知能（AI）が進化して人間の思考を超え逆転するシンギュラリティが生まれるのではないかと言われています。

シンギュラリティを迎えると我々人間がどうなってしまうのか、人口知能（AI）がどのようになるのかまではまだわかっていません。

コンピューターを人間のように思考させる試み

また、人口知能（AI）には人間のように思考させる試みも出てきています。

あくまで人間の脳の模倣でしかありませんが、脳の模倣から生まれた人口知能（AI）が徐々に進化しているのは事実です。

コグニティブ・コンピューティングは問題解決する

一方でコグニティブ・コンピューティングは、問題解決をするために開発されました。

人間は日々経験を繰り返していますが、それでも経験を100%吸収することはできません。

その点、コグニティブ・コンピューティングは100%吸収をして自動的に判断をして、我々人間にアドバイスをしてくれるようになるのです。

人間としての能力に拡張機能を付けるようなイメージです。

人間とAIの共存

実は大手ITのIBMでは人口知能（AI）もコグニティブ・コンピューティングも同じ「AI」であると定義しています。

AIは「Augmented Intelligence」の略語であり、翻訳すると「拡張知能」になります。

人間だけでは達成できないことを、拡張知能としてコグニティブ・コンピューティングが参加するというイメージです。

コグニティブ・コンピューティング導入メリット

さて、IT業界に激震を与えつつあるコグニティブ・コンピューティング。

そんなコグニティブ・コンピューティングを導入するメリットには何があるのでしょうか。

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人為的ミスの削減

コグニティブ・コンピューティングは人間ではないので、人為的ミスが無くなります。

例えば、製造業でのコグニティブ・コンピューティングの導入では目覚ましい活躍を見せてくれるでしょう。

今まで目視で商品に欠陥が無いかどうかを確かめていましたが、コグニティブ・コンピューティングを導入すれば確実に欠陥を見つけ出すことができます。

コグニティブ・コンピューティングに商品の画像データを読み込ませれば100%ミスが無くなりますので、徐々に人間の仕事が無くなっていくでしょう。

導入するメリットといえばメリットですが、人間の仕事が無くなるという点では導入するとデメリットに働くかもしれません。

学習により回答精度が向上

コグニティブ・コンピューティングは人工知能・AIと同じように学習すればするほど回答精度が向上します。

サンプルデータをいくつか用意してコグニティブ・コンピューティングへ導入し、後にデータを与えていけばデータがその分蓄積されていきます。

つまり、人間が教育を行わなくてもコグニティブ・コンピューティングが勝手に自分で学習を進めていくのです。

しかも、エラーや改善点があれば自分で勝手に判断をしてフィードバックを行います。

導入することで更なる学習をしてくれるメリットもあります。

コグニティブ・コンピューティングの活用が期待できる業界

様々なメリットがあるコグニティブ・コンピューティングですが、今後はコグニティブ・コンピューティングはどのような業界で活躍するのでしょうか。

コグニティブ・コンピューティングの活用が期待できる業界をご紹介します。

①マーケティング業界

マーケティング業界では、MAを使って

リード管理
メール配信

などを自動化することができています。
しかしそれらはほんの一部の自動化でしかなく、本当に必要なのは仮説や立案などでしょう。
それらをコグニティブ・コンピューティングに任せることで、マーケティング業務が完全自動化されるようになります。
コグニティブ・コンピューティングは導入するメリットしかなく、人間が考えてマーケティングをする時代は終わるかもしれません。

②カスタマーサポートやコールセンター

最近では徐々にコグニティブ・コンピューティングのメリットを見つけている企業が導入しています。

例えば、音声自動認識技術を活用すれば顧客からの問い合わせを分別することが可能です。

最終的な対応は人間が行う必要がありますが、そこまで辿り着くのにはコグニティブ・コンピューティングだけで十分です。

人件費を削ることができるメリットがコグニティブ・コンピューティングにはあります。

③製造業

製造業はIoTの技術も駆使して、徐々に作業が自動化されつつあります。
しかしまだまだ完璧な自動化ではありません。
ここにコグニティブ・コンピューティングを導入することで、

設備の遠隔操作
設備故障の予測

などができるようになります。
完全に人間がいなくても自分1人で作業を進めてくれるのでコグニティブ・コンピューティングにはメリットしかありません。

④サービス業

一般的なサービス業でもコグニティブ・コンピューティングの導入・活用シーンはたくさんあります。
例えば、

書類記入
タブレット操作の案内

などが挙げられます。
これらは今まで人間が対応していましたが、データを蓄積したコグニティブ・コンピューティングが代行して対応することができるようになります。

⑤介護サービス

高齢化が進む日本において、介護サービスにもコグニティブ・コンピューティングが導入されつつあります。

例えば、コグニティブ・コンピューティングが話し相手になることも想定されるでしょう。

すでに会話ができる人工知能・AIは開発されていますので、コグニティブ・コンピューティングはもっと上回る会話を展開してくれるかもしれません。

コグニティブ・コンピューティングの活用は今後も広がる

AIや人工知能が誕生した時もIT業界に激震が走りましたが、コグニティブ・コンピューティングはもっと大きな衝撃をIT業界に与えています。

特に、AIを超える作業を進めることができる点は素晴らしいのではないでしょうか。

今後のコグニティブ・コンピューティングの活用を期待したいところです。