アルゴリズム、自動化、人工知能の違いは何ですか?

最近では、アルゴリズム、自動化、人工知能という 3 つの用語のいずれかに触れずにテクノロジー関連のトピックを語ることはほとんど不可能になっています。会話が産業用ソフトウェア開発 (アルゴリズムが鍵となる)、DevOps (完全に自動化に関する)、または AIOps (IT 運用を強化するための人工知能の使用) に関するものであっても、これらの最新のテクノロジーのバズワードに遭遇するでしょう。

実際、これらの用語が出現する頻度と、それらが適用される多くの重複する使用例により、これらの用語は混同されやすくなります。たとえば、すべてのアルゴリズムは AI の一形態である、または自動化する唯一の方法は AI を適用することだと考えるかもしれません。

現実はさらに複雑です。アルゴリズム、自動化、AI はすべて関連していますが、それらは明らかに異なる概念であり、これらを混同するのは間違いです。今日は、これらの用語が何を意味するのか、それらがどのように異なるのか、そして現代のテクノロジー環境においてそれらがどこで交差するのかを詳しく説明します。

アルゴリズムとは:

何十年にもわたって技術界で話題になっている用語、アルゴリズムから始めましょう。

アルゴリズムは一連の手順です。ソフトウェア開発では、アルゴリズムは通常、プログラムが特定のタスクを達成するために実行する一連のコマンドまたは操作の形式をとります。

とはいえ、すべてのアルゴリズムがソフトウェアであるわけではありません。たとえば、レシピは一連のプログラムでもあるため、アルゴリズムであると言えます。実際、アルゴリズムという言葉には長い歴史があり、誰もが使用する前に何世紀も遡ります。

自動化とは:

自動化とは、人間の入力または監督を制限してタスクを実行することを意味します。人間は自動化されたタスクを実行するためのツールやプロセスを設定できますが、一度開始されると、自動化されたワークフローの大部分または全体が自動的に実行されます。
アルゴリズムと同様、自動化の概念も何世紀にもわたって存在しています。コンピューター時代の初期には、自動化はソフトウェア開発などのタスクの中心ではありませんでした。しかし、過去 10 年ほどで、プログラマーや IT 運用チームは可能な限り多くの作業を自動化する必要があるという考えが広まりました。
現在、自動化は DevOps や継続的デリバリーなどの実践と連携して行われています。

人工知能とは:

人工知能 (AI) は、コンピューターまたはその他の人間以外のツールによる人間の知能のシミュレーションです。

実際の人間の作業を模倣した文書または視覚的なコンテンツを生成する生成 AI は、ここ 1 年ほど AI に関する議論の中心となってきました。ただし、生成 AI は、存在する多くの種類の AI のうちの 1 つにすぎず、他のほとんどの形式の AI (予測分析など)

ChatGPT の発売が現在の AI ブームを引き起こすずっと前から存在していました。

アルゴリズム、自動化、AI の違いを説明します。

アルゴリズムと自動化および AI:

自動化や AI とはまったく関係のないアルゴリズムを作成することもできます。たとえば、ユーザー名とパスワードに基づいてユーザーを認証するソフトウェア アプリケーションのアルゴリズムは、特定の一連の手順を使用してタスクを完了します (これがアルゴリズムになります) が、これは自動化の一種ではなく、確かに自動化されています。 AIではありません。

自動化と AI:

同様に、ソフトウェア開発者や ITOps チームが自動化するプロセスの多くは AI の一種ではありません。たとえば、CI/CD パイプラインには多くの自動化されたワークフローが含まれていることがよくありますが、プロセスを自動化するために AI には依存しません。彼らは単純なルールベースのプロセスを使用します。

自動化とアルゴリズムを備えた AI:

一方、AI は人間の知能を模倣するためにアルゴリズムに依存することが多く、多くの場合、AI はタスクの自動化や意思決定を目的としています。しかし、繰り返しになりますが、すべてのアルゴリズムや自動化が AI に関連しているわけではありません。

3 つがどのように連携するか:

そうは言っても、アルゴリズム、自動化、AI が現代のテクノロジーにとって非常に重要である理由は、これらを組み合わせて使用​​することが、今日最も注目されているテクノロジー トレンドの鍵となるからです。

この最良の例は、人間のコンテンツ制作を模倣するように訓練されたアルゴリズムに依存する生成 AI ツールです。導入すると、生成 AI ソフトウェアはコンテンツを自動的に生成できます。

アルゴリズム、自動化、AI は他のコンテキストでも統合できます。たとえば、NoOps (人間の労力を必要としない完全に自動化された IT 運用ワークフロー) では、アルゴリズムによる自動化だけでなく、アルゴリズムだけでは達成できない複雑なコンテキストベースの意思決定を可能にする高度な AI ツールも必要となる場合があります。

アルゴリズム、自動化、AI は今日のテクノロジー世界の中心です。しかし、最新のテクノロジーのすべてがこれら 3 つの概念に依存しているわけではありません。テクノロジーがどのように機能するかを正確に理解するには、アルゴリズム、自動化、AI がテクノロジーの中で果たす役割 (または果たさない役割) を知る必要があります。