2025年注目のAIコラムとキーワード
2025.2.12
株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
概 要
2025年に入って１カ月が経ちました。早くもさまざまなAI関連のニュースが出てきた中、2024年から引き続き注目を集めている当社コラムをダイジェストで紹介します。AI関連の情報の振り返りや、AI導入の検討に役立てていただければ幸いです。
目 次
・注目を集める当社AIコラムの紹介
・基本のキーワード
・機械学習 ディープラーニング
・ニューラルネットワーク
・強いAI 弱いAI
・強化学習
・特徴量
・近年注目のキーワード
・LLM、RAG
・組合せ最適化
・Web3
・設計最適化
・スケジュール最適化
・業界別のAI活用
・化学×AI
・鉄道×AI
・教育×AI
・AIでビジネス革新を実現
注目を集める当社AIコラムの紹介
当コラムコーナーではAI関連のコラムを100本以上掲載してきました。その中でも、2025年に入ってからも注目されているコラムを簡単な内容と共に紹介します。
基本のキーワード
機械学習 ディープラーニング
AI、機械学習、ディープラーニングは同時に語られることが多いですが、これらはAIの一つの技術領域として機械学習があり、機械学習の一つの技術としてディープラーニングがあるという関係にあります。近年AIがブームになっているのは、機械学習の一手法としてディープラーニングが登場し、AIのレベルを大きく引き上げたことが大きな要因だとされています。
Laboroコラム「AIと機械学習、ディープラーニング（深層学習）の違いとは」
Laboroコラム「機械学習の活用事例―機械学習の基本から活用方法まで通しで解説―」
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（neural network）とは、人間の脳の中の構造を模した学習モデルのことです。人間の脳にはニューロンと呼ばれる神経細胞が何十億個も張りめぐらされていて、互いに結び付いて神経回路というネットワークを構成しています。人間が何かの情報を感知すると、ニューロンに電気信号が伝わり、ネットワーク内をどのように伝わっていくかによって、人間はパターンを認識しています。ニューラルネットワークはこのニューロンの特徴を再現しようとする手法です。
Laboroコラム「ニューラルネットワークの基本知識。仕組みや種類、活用事例」
強いAI 弱いAI
AIに関する話題の中で、AIが人の心を持つかどうかで分類する「強いAI」「弱いAI」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。AIが自身よりも賢いAIを作り出して人間がはるかに及ばない知性が誕生する「シンギュラリティー（技術的特異点）」が訪れるという仮説も聞いたことがあるかもしれません。これらはお互いに関係がある考え方です。一見、AIの産業応用にはあまり関係がなさそうに思えるかもしれませんが、これらもしっかり知ることにより、成果をより生み出すAIを構想する助けになります。
Laboroコラム「「強いAI」と「弱いAI」。AIが人間を超えるかが分かる分類」
強化学習
AIは学習方法によって精度が大きく左右されるため、取り組むべき課題に最適な学習方法を選ぶことは非常に重要です。学習方法の一つである「強化学習」について、特徴や代表的なアルゴリズム、教師あり・なし学習との違い、進化の過程、導入のメリットや課題、活用事例を解説します。
Laboroコラム「正解のない課題にこそ生きる「強化学習」の基本」
特徴量
大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、ただデータを用意すれば良いわけではなく、データの中のどの特徴に着目し、コンピュータに学習させれば良いかを人が指定する必要があります。これらの特徴を「特徴量」と言い、機械学習を用いるにあたってはとても重要な要素の一つになります。
Laboroコラム「機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える」
近年注目のキーワード
LLM、RAG
LLMの利用やそれに寄せられる期待は高まり続けており、RAGのような精度を高める手法の普及も進んでいます。しかし、RAGを組み合わせたLLMのビジネス導入は簡単というわけではなく、いくつかの「落とし穴」があります。LLMやRAGの基本を踏まえた上で、その落とし穴の特徴と回避法を解説します。
Laboroコラム「LLM・RAGのビジネス導入の落とし穴「回答精度が期待より低い」などの回避法」
組合せ最適化
ビジネス上のタスクを完了させる方法に複数の組合せから選ばなくてはならない場合、その選択は、意思決定者の経験や知識に基づいた「ビジネス勘」に依存することが少なくありません。しかしAIを活用した「組合せ最適化」で、組合せの数が膨大であっても、最適な解を十分に短時間で導き出すことを実現する例が増えています。
Laboroコラム「AIを活用した組合せ最適化、カギの一つは強化学習」
Web3
Web3を理解するためのキーワードは”decentric”です。これは「データセントリック」のように”-centric”（〜を中心とする）という言葉の反対の「非中心の、非中央集権の」という意味を持ちます。これを踏まえた上で、Web3にAIがどう関わり、どのような相乗効果を生んでいき、AIの重要性がさらに高まる背景を理解しましょう。
Laboroコラム「「Web3.0」じゃないWeb3と、AIの関係性」
設計最適化
製造業のデジタル化においては、長年、ベテラン技術者の経験知が「最後の難関」とされてきました。しかし近年、強化学習やメタヒューリスティクスなど、高度な最適化技術を活用した「設計最適化AI」によって、複雑な設計に関する意思決定を計算可能なかたちで再現し、飛躍的な効率・品質改善を実現する動きが加速しています。
Laboroコラム「設計最適化AIが創出する競争優位。製造業プロセスの変革」
スケジュール最適化
計画策定タスク、いわゆる「スケジューリング」は、考慮すべき制約条件が膨大・複雑であることなどからビジネス課題であり続けているため「スケジューリング最適化AI」の開発・導入・活用が多くの企業で検討されています。その高度化のためのポイントを、導入事例も交えて取り上げます。
Laboroコラム「スケジューリング最適化AI、高度化の鍵は「戦略」にあり。導入事例も解説」
業界別のAI活用
化学×AI
日本を代表する輸出産業の一つである化学業界では近年、「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」をはじめとしたAI技術の活用が注目を集めています。研究における新たな付加価値の醸成や効率化を目指す動きが見られるようになっている一方、他国にシェアを奪われている領域も出始め、研究開発のスピード向上が課題の一つになっています。化学分野におけるAIの活用、特にMIを中心に、事例を交えてお届けします。
Laboroコラム「化学のような、AIと産業の融合。MIなど四つのインフォマティクスとは」
鉄道×AI
一見、ITやデジタル技術との関わりが薄いと思われがちな鉄道業界ですが、実は、人々の行動履歴をはじめとしたデータの宝庫であることが言われています。近年、鉄道利用者の安全性・利便性の向上やマーケティング利用、抜本的なコスト削減など、膨大なビッグデータをベースとしたAI活用が様々な形で進められています。今回のコラムでは、鉄道業界におけるAI活用方法や事例をご紹介していきます。
Laboroコラム「線路は続く、未来へと。鉄道業界のAI活用」
プロジェクト事例「線路設備の不良判定の自動化」
教育×AI
AIの導入により高い価値を見出せると期待されている分野の一つが、教育です。まだAIの活用は限定的ですが、教育現場が抱える課題を解決し、誰もが必要な教育を効率良く受けられるようになることが期待されます。このコラムでは、教育現場においてAIができることについて考えていきます。
Laboroコラム「教育もAIも、一律ではダメ。教育変革のためのAI活用」
AIでビジネス革新を実現
以上、2025年に入ってからも注目されている当社コラムを振り返ってみました。こうした情報収集や技術動向を理解した上で、ビジネス課題を見出してAIで解決し、価値創出を追究していくのが当社の強みです。これを担うのが、AIに関するコンサルタントとプロジェクトマネジャーを務めるソリューションデザイナーと、ビジネス貢献を最優先にしたAI開発に取り組む機械学習エンジニアです。
この体制で各企業に合わせたAI開発をすることで、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革などの新しいビジネス施策展開を狙うことができ、ひいては企業成長を図ることもできます。ぜひ一度、下記フォームからご相談ください。
執筆者
マーケティング部 リードマーケター 熊谷勇一
中央大学文学部卒業、北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了。日本経済新聞社など日経ブランド企業で16年、雑誌、書籍、ウェブサイト、動画などの編集・執筆を手掛けた後、2022年からLaboro.AIに参画。
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
立教大学大学院経営学修士（マーケティング論・消費者行動論）。立教大学大学院ビジネスデザイン研究科博士後期課程中退。KDDI株式会社に入社、コンシューマ向け商品・サービスのクロスメディアによるプロモーション施策の立案・企画運営に携わったのち、全国漁業協同組合連合会を経て、2019年にLaboro.AIに参画。マーケティング／ブランディング業務に従事する傍ら、NewsPicksプロピッカーとして活動するほか、日経クロストレンドなどメディア寄稿多数。
