AIとBIってどう違うのか？

「AI」と「BI」は字面が極めて似ていることから、混同されがちな言葉でもあります。しかも、どちらも昨今のIT業界で話題の技術なので混同してしまいます。当然のことながら、AIもBIも全く違った技術です。

一方で、ビジネス上でAIとBIを用いる理由が共通している部分もあり、実は簡単な言葉で片付けられる関係ではありません。本記事ではビジネスパーソンの基礎知識として必ず知っておきたい、「AIとBIの違い」をご紹介します。

AIとは？BIとは？

AIは「Artificial Intelligence/アーティフィシャル・インテリジェンス」の略、BIは「Business Intelligence/ビジネス・インテリジェンス」の略です。どちらも「〇〇インテリジェンス」なので、かなり類似した言葉のように思えます。

ただし、「インテリジェンス（Intelligence）」という言葉には少々広い意味があるため、AIとBIのインテリジェンスにはそれぞれ多少異なった意味合いが含まれています。

まずAIのインテリジェンスとは、言葉通り「知能」を表します。つまりAIとは「人工知能」のことで、近年頻繁に話題にされているめ、よく耳にするのではないでしょうか。一方、BIのインテリジェンスは「実用的な知識の集合体」という意味があります。それぞれの言葉の意味だけで違いを理解することは難しいので、技術的な側面についてご紹介します。

AIとBIの技術

皆さんは「AI」と聞いて何を思い浮かべますか？もしも10年前にこの質問をしていたら、スターウォーズに登場するR2D2やC3POといったアンドロイド・ヒューマノイドを想像する方が多いかもしれません。スターウォーズを知らないという方は、ドラえもんやターミネーター、いわゆる自律的に思考し、行動するロボットを想像されるでしょう。

しかし現在では、「AI」と聞いてそうしたロボットを想像する方は少ないように思います。なぜなら、現代のAIの多くはロボットではなく「高い知能を持ったコンピューター」を指し、総合的に高い知能を持っているのではなく、特定の分野において高い能力を発揮するものだということが、メディアでの情報発信によって一般的にも広く浸透しているからです。

まだ記憶に新しいAI関連のニュースとして、Google傘下のAI開発会社ディープマインドによって開発された「Alpha GO」が、当時囲碁界の世界トップ棋士と称された柯潔（カ・ケツ）に勝利したという話題です。ただし、「Alpha GO」が人間の能力を総合的に上回っているわけではなく、あくまで「囲碁の対局」という部分にのみ特化しています。

一方、BIとはどういった技術なのか？前述したBIのインテリジェンスの意味からBIとは「ビジネス上の意思決定を促進するための、実用的な知識の集合体」であると言えます。「ビジネス上の意思決定」とは、事業部門における個々の従業員、部門を取りまとめるマネージャー、事業運営を担う経営者、それぞれの立場で日々繰り返される「判断」のことです。

端的に言えば、BIとは「データ分析を通じてビジネスに価値ある知見をもたらすための技術」だと言えます。BIは企業の基幹系システム等に接続され、そこから生成され集積されたデータを分析し、ある目的に応じた情報として出力されます。企業はその情報を参考にしながらビジネス上の意思決定を下すことで、より正確な判断に基づいた経営活動に努めることができるわけです。

このように、AIとBIの技術的な違いに目を向けると、2つの言葉は明確に異なるものなのだということが分かります。

AIとBIの深い関係

とはいえ、AIとBIが全くの無関係というわけではありません。むしろAIとBIは深い関係にあると言えます。それぞれの技術を効果的に組み合わせることで、大きな成果をビジネスの領域にもたらすことも可能です。

まず、AIもBIも「ビジネス上の正確かつ素早い意思決定を促進する」という意味では、同じ役割を果たしています。AIは単に囲碁などのボードゲーム人間に勝利したり、画像認識や音声認識によって人を判別したりするためだけの技術ではありません。BI同様に、様々なデータを取り込んでビジネス上の意思決定を迅速かつ正確に行う際に必要な情報や判断材料を提供してくれます。

更に、BIの中にAIが組み込まれているものも存在します。取り込んだデータを分析してレポートとして出力するだけでなく、AIによって情報を更に深く・詳細に解析したり、一定の法則を見つけ出して、自力で判断基準を修正するといった学習能力を駆使することで、ビジネス上の意思決定を下すためのアイディアを提案してくれるのです。

つまりAIとBIは全く異なる技術でありながら、互いに補完し合う関係にもあるわけです。

AIとBIの今後

まずAIについてですが、現時点では分野を特定する形で実装されるシステム上での利用に限定されています。例えば、ERP（Enterprise Resource Planning：エンタープライズ・リソース・プランニング）などの業務システムにAIを組み込んで業務効率化を促進したり、Googleでは検索エンジンに音声アシスタントとしてAIを組み込んでユーザーの検索を助けています。

今後、AIは更に生活レベルまで落とし込まれていくでしょう。例えば、ネットショッピングの際に、欲しい商品を消費者自身で検索し検討（判断）するのではなく、「こんな商品が欲しい」とAIに依頼することで自身が求めているものをAIが自動的に検索し、複数見つかった候補の中から最適な商品を提案してくれます。更に同じ商品を扱っているショップを比較することで、より低価格で購入できる商品を探し出すことも可能です。あるいは、AIと対話することで自身の潜在的ニーズを掘り起こしてくれるような働きをするかもしれません。

一方BIは、現時点で実用的な製品が多数登場しています。市場も一応は成熟した感じもありますが、問題はBIを使用するユーザー側にあります。BIは基幹系システムなどからデータを取り込んで分析し、結果をレポートとして表示します。しかし、ユーザー側にそのレポートを読み解くためのスキルや知識が備わっていないケースが少なくありません。

データ分析というのは、大量のデータを効率よく分析するための統計学に関するスキルや知識よりも、分析結果をいかにしてビジネスにつなげるかというクリエイティブ思考に成功の鍵があります。しかし、こればかりは経験等によって積み上げられるものなので、それとBIが活用できるわけではないのです。

このため、今後のBIはAIとの統合が更に進み、単にデータ分析とレポートを繰り返すのではなくユーザーのビジネスの特徴を踏まえて、「こんな情報の活用方法はどうか？」と提案するシステムが増えるかもしれません。