『AGI』：DXデイリーワード
用語
AGI（Artificial General Intelligence）
えーじーあい
分類
科学技術／ＡＩ
要約
従来の特定分野に特化したAIとは異なり、あらゆる課題を人間同等以上に解決できる「汎用的なAI」を目指す概念。
解説
AI（人工知能）には、画像認識や音声認識など特定のタスクのみを得意とする「狭いAI（Narrow AI）」と、あらゆる知的タスクを人間と同等以上にこなすことを目標とする「汎用AI（AGI）」の2種類が存在すると考えられています。特にAGIは、単に囲碁や将棋に勝つだけではなく、自然言語によるコミュニケーションや高度な問題解決、創造的な思考を含めた幅広いタスクをこなせるAIとして期待されます。
今日の機械学習や深層学習（ディープラーニング）技術の進歩に伴い、チャットボットや画像生成といった新しいサービスが多数登場しています。しかし、これらは特定の入力（例：画像や文章）に対して優れた処理能力を持つに留まり、まだ人間のように文脈を超えて多方面に応用できる知能を獲得したわけではありません。したがって現時点（2025年時点）では、AGIは研究途中の段階であり、GoogleのDeepMindやOpenAI、各国の大学研究機関などが理論研究や実証実験を続けています。
企業がAGIに注目する理由としては、コールセンターでの自動応対から高度な医療診断、さらには人間の脳では処理しきれないようなビッグデータ分析など、幅広いビジネス領域で革新が見込めるからです。たとえば、Teslaが自動運転技術の発展を目指しているのも、最終的には自動車が人間並みの総合的な判断力を持つことを期待しているからです。実現には大きな課題があるものの、AGIがビジネスにもたらす影響は計り知れません。
関連トピック
AGIの実現に向けて取り組まれている技術の代表例が、強化学習や転移学習などの手法です。これらを組み合わせることで、特定のタスクに限らず、多種多様な問題へ柔軟に対応できるAIの構築を目指しています。また、AGIはロボティクスとの親和性も高く、自動化された工場やサービスロボットなど、物理世界の中で複数の作業を行う場面で真価を発揮する可能性があります。
さらに、AGIが広く実用化されるためには、モラル・倫理の問題も避けては通れません。たとえば、意思決定における差別や偏り（バイアス）が生じないようにするためのデータとアルゴリズムの設計、そして人間が理解可能な形で判断根拠を示す「説明可能性（Explainable AI）」の確立が重要です。また、法律や社会制度の整備も含め、国際的なルール作りが求められています。実際に欧州連合（EU）などではAI規制法案が検討されており、AGI時代を想定した法整備に関する議論が活発に行われています。
たとえばOpenAIの取り組みでは、安全性と人間との協調を重視するアプローチが注目され、ビジネス界からも大規模投資が続いています。産業界では、大手IT企業や自動車メーカーがこぞって研究開発に参加し、医療・教育・サービス業などの現場に徐々に実証実験を広げています。こうした動向は、AGIが社会全体に革新的な変化をもたらすポテンシャルを秘めていることを示唆しています。
関連用語
AI（人工知能）: コンピュータに知的な振る舞いをさせるための技術や仕組み。
機械学習: データから規則性を学習し、予測や分類を行う方法論。
深層学習（ディープラーニング）: ニューラルネットワークを多層化し、高度な認識・生成を行う技術。
強化学習: 報酬を最大化するように行動を学習させるアルゴリズムの一種。
転移学習: あるタスクで得た知識を別のタスクに応用し、学習を効率化する手法。
ロボティクス: ロボットの設計や制御、運用に関する技術全般。