近年AI（人工知能）は急速に発展し、私たちの生活においても身近なものになりました。さらなる進化が期待されるAI分野の中でも、特に注目を集めているのがAGI（汎用人工知能）です。

2023年10月4日、「SoftBank World 2023」で孫正義氏が「AGIの世界が今後10年以内にやってくる」と語ったことでも注目を集めています。

AGIは従来のAIよりも汎用性や自律性に優れ、人間と同じように考える力を持つことが特徴です。ビジネスや社会全体に対して大きな変化をもたらすことが予想されており、それはITエンジニアという仕事も例外ではありません。

この記事では、AGI（汎用人工知能）の概要やできること、エンジニアにもたらす変化、変化に対応するための方法などについて詳しく解説します。

AGI（汎用人工知能）とは？

AGIとは「Artificial General Intelligence」の略称で、「汎用人工知能」を意味します。AGIはAI（人工知能）の一種で、人間の知能に匹敵するほどの能力を持ち、さまざまな課題を処理できるものです。

近年驚くべき進化を遂げているAI分野においても、AGIは最終的な目標とされることが多く、未だ実現はしていません。AGIの実現可能性については意見が分かれていますが、今後数十年以内に実現すると考える専門家もいます。

もしAGIが実用化すれば、社会に大きな変革をもたらすことが期待されています。そのため現在はOpenAIやGoogle DeepMindなどの世界をリードする企業をはじめ、数多くの組織がAGIの研究に取り組んでいるのです。

AGI（汎用人工知能）の特徴

現在普及しているAIは、特定のタスクや分野に特化しているものが主流です。一方でAGIは特定の分野だけでなく、さまざまな分野に対応することが可能で、複雑な課題も解決できることが最大の特徴とされています。

さらにAGIは人間のように自ら学習して判断し、行動することが期待されます。これにより事前に学習したデータやプログラムに基づいて行動するだけでなく、未知の問題や新たな状況にも適応して成長できるのです。

つまり、AGIは汎用性と自律性に優れていることが特徴です。人間が持つ知能を模倣することで汎用性を高め、複雑な問題に対する理解や解決、学習、抽象的思考などを可能にすることから、AGIはいずれ人間の知能を超えるとも言われています。

AGI（汎用人工知能）が求められる理由

AGIが注目を集め、求められている理由の一つとして、AI技術の歴史と社会的な問題が挙げられます。

1950年代から始まったAI研究は、さまざまな技術が登場するにつれて進化を遂げ、1980年代には現実的な課題を解決できるようになりました。しかしコンピューターに大量の知識を入力・管理するには技術面や費用面の限界があり、1990年代には冬の時代を迎えます。

そして2000年代以降、機械学習の手法の一つであるディープラーニングが登場。さらにマシンパワーの向上、データ量の増大などの要因により、AI技術は画像認識や音声認識などの分野で驚異的な発展を遂げました。

これによりAI研究に再びブームが訪れ、近年は最終目標とされるAGIの実現にも期待が高まっているのです。

また、労働力不足が深刻な社会問題となる中、人間のような汎用性を持つAGIは労働力を補完・代替するための解決策として期待を寄せる声もあります。

従来のAIとの違い

AGIもAIの一種ではありますが、現在広く普及しているAIは「特化型AI」、AGIは「汎用型AI」と分類できます。

特化型AIとは、特定のタスクや分野のみに対応できるAIを指します。例えば画像認識や音声認識、囲碁や将棋などの対戦、医療や法律などの専門分野に特化したものです。あらかじめ用意されたデータからルールやパターンを学習し、設計された手法にしたがってタスクを実行します。高い処理能力を持つことが可能ですが、人間と同じように複数のタスクをこなしたり、自ら考えて未知の課題を解決したりすることはできません。

一方で汎用型AIとは複数のタスクを柔軟にこなし、未知の課題や状況にも対応することが可能な人間の知能に近いAIです。あらかじめ用意されたプログラムだけでなく、データや経験に基づいて自ら学習することで、状況に応じた適切な判断ができます。

つまり、AGIは従来のAIを発展させることで弱点を克服し、幅広いタスク・状況に対応する能力や人間に近い思考回路を備えたAIであると言えるでしょう。

AGI（汎用人工知能）の構成要素

次に、AGIを構成する主な要素・技術を三つ解説します。これらの要素を発達させて組み合わせることが、AGIの実現には必須とされています。

機械学習

機械学習とは、人間がプログラミングするのではなく、コンピューターがデータから自動的に学習してルールやパターンを発見する手法です。従来のAIでも採用されている手法ですが、AGIの実現にも必須とされています。

機械学習にはさまざまなアプローチがありますが、近年は構造を多層的にすることで高度なパターンを学習する「ディープラーニング」、システムが試行錯誤を繰り返して行動を最適化し続ける「強化学習」などが注目されています。

認知アーキテクチャ

認知アーキテクチャとは、人間の総合的な認知機能をモデル化した構造のことです。認知アーキテクチャをAIに学習させることで、人間の認知能力や思考、意思決定などのプロセスを理解して再現することを目的としています。AGIの実現とは、汎用的な認知アーキテクチャを作り出すことと言えます。

認知ロボティクス

認知ロボティクスとは、与えられた環境に応じて人間と同様の知的な課題解決を行うための認知機能をロボットに付与する研究分野です。ロボットが環境を理解し、課題を解決し、学習し、意思決定するための高度な認知プロセスを統合することに焦点を当てているため、AGIを実現するためのよいテスト環境になると考えられています。

AGI（汎用人工知能）にできること

AGIが実現すると、具体的に次のようなことが可能になると期待されています。

人間に近いコミュニケーション

AGIは人間に近い思考回路を持つため、人間の感情までも理解すると言われています。AGIが実現すれば、人間と変わらない対話やコミュニケーションが可能になるかもしれません。これはカスタマーサポートや教育、医療、エンターテインメントなどさまざまな分野で業務を効率化し、新たな価値を生み出すことが期待されています。

自律的な意思決定

AGIは自己学習能力を持つため、複雑な環境において自律的な意思決定を行うことができます。人間では処理しきれない膨大なデータや経験をもとに、政治や経済、社会システムにおいてより精緻な意思決定ができるかもしれません。

また、交通状況に応じた効率的かつ安全な自動運転や、需要に応じて作業を最適化する産業ロボットなど、さまざまなタスクや状況に対して柔軟に対応できるようになります。

未知の事象に対する判断

AGIは新たな状況や情報に直面しても、自ら考えて適切な判断を下すことができます。たとえば今まで人間も経験したことのない災害が発生した場合、予測が難しい状況でもAGIは適切な救助活動や復旧計画などを導き出せるかもしれません。また医療現場などにおいても、未知の疾患や症状に対して適切な診断や治療の提案を行うことが期待されています。

新たなアイデアの創出

AGIは学習した膨大なデータや経験を組み合わせることで、新たなアイデアを生み出します。これにより人間には思いつかなかった新商品やサービス、新技術の開発、デザインやアートなどの創作活動をサポートすることが期待されています。

AGI（汎用人工知能）によってエンジニアに起こる変化

AGIはその能力によってさまざまな効果が期待される反面、人間の仕事を奪うのでは？という懸念の声も挙がっています。これはもちろんエンジニアにも当てはまります。

ここでは、AGIの登場によってエンジニアを取り巻く環境がどう変化するのか考えてみましょう。

プログラミングの必要性が低下する

従来のAIは特定のタスクに特化しているため、コードの生成をサポートすることは可能ですが人間が行うプログラミングをすべて代替することは不可能でした。しかしAGIが登場すると、人間のように幅広い認知機能を持ち、状況に応じて発生するタスクにも対応して学習することが可能になります。

人間が今まで行っていた作業を代替できるうえ、人間よりもミスが少なく作業スピードも高まるでしょう。そのため、エンジニアがプログラミングを行う必要がなくなるかもしれません。

付加価値が求められる

プログラミングなどの技術面をAGIが代替することにより、エンジニアの役割が変化することも予想されます。エンジニアには技術以外にビジネスへの深い理解や、プロジェクトに適切なAI技術を組み込む力、プロジェクトを指揮・監督する力などの付加価値が求められるようになるでしょう。

新たな価値の創出につながる

AGIが人間の仕事を代替する可能性は大きいですが、これはマイナスではなく新たな価値を生み出すことにもつながります。AGIによって作業を効率化してリリースサイクルを加速できれば、ユーザーのニーズを迅速に取り入れられる環境が整うでしょう。

またエンジニアは空いた時間で新たな企画を立案したり、プロトタイプ開発を行ったりしてより革新的なサービスを創出できるかもしれません。

エンジニアが変化に対応するには？

AGIの登場は、エンジニアの働き方に大きな変化をもたらすことが予想されます。では、この変化に対応して効果的に活用するにはどうしたらよいでしょうか。

AI・AGIの基本原理を理解する

今後、エンジニアの仕事においてAGIを含むAI技術を活用することは必須となるでしょう。そのためエンジニアはAIやAGIの基本的な原理を理解する必要があります。そのうえで、実際のプロジェクトでどう活かせるか検討します。また、AI分野は急速な発展を続けています。常に最新情報を収集し、学び続ける姿勢が求められるでしょう。

AI・AGIと協働する

エンジニアにとって、AI・AGIを活用した開発にはたくさんのメリットがあります。業務効率化はもちろん、新たな知見や課題解決方法がAGIから提案される場合もあるかもしれません。AGIと連携することにより、ビジネスの生産性を向上させ、画期的なアイデアの創出にもつながるのです。そのため変化を恐れずに受け入れ、AI・AGIと協働するという意識を持つことが重要です。

エンジニア以外のビジネススキルを身につける

AGIによってプログラミングなどの作業が代替されることで、エンジニアには技術以外のビジネススキルが求められるようになります。市場分析や要件定義などの上流工程のほか、プロジェクトマネジメントスキル、コミュニケーションスキルなどがより重視されるようになるでしょう。また、他の業界の知見なども大きな付加価値となります。

AGI（汎用人工知能）と共に新たな価値を創出しよう

AGIは従来のAIを発展させ、汎用性や自律性を備えた人工知能です。人間のように複雑なタスクを柔軟にこなし、データから自ら学習することで未知の課題に対しても適切な判断ができます。人間に近い思考回路を持つことから、さまざまな分野に革新的な変化をもたらすことが期待されている分野です。

今後AGIが実現すれば、エンジニアの働き方も大きく変化するでしょう。しかし、変化を受け入れて協働することでより革新的な価値を生み出すことも可能です。AIやAGIについて理解を深め、うまく活用し、エンジニアとしての競争力を高めることを目指してみてはいかがでしょうか。

文／江副杏菜