キーボード入力で生成AIに問い掛け、音声入力でAIチャットbotを操作する――AI技術はさまざまな技術と英知の結晶だ。AIはどのような技術や理論で構成されているのか。歴史からひもとく。
人工知能（AI）技術の歴史は、1930年代の計算理論までさかのぼる。本稿では、1930～1972年にかけて開発され、現代AI技術の基礎を形成した技術や理論を紹介する。
ジョルジュ・アルツルーニ氏が、紙テープ式翻訳装置「メカニカルブレイン」を発明した。この装置は単語を機械的に変換（翻訳）するもので、フランスで特許を取得している。一説では、これが機械翻訳に関する世界で初めての特許とされている。
言語学者のノーム・チョムスキー氏が『統辞構造論』（Syntactic Structures）を出版。自然言語文の解析、生成のための文法規則を説明し、構文解析や文法チェックなどの言語学に関連する技術の発展に影響を与えた。
コンピュータ科学者のアイバン・サザランド氏がGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）や対話的インタフェースの基礎となる、対話型設計システム「Sketchpad」を発表。ユーザーが、ライトペン（ペン型のポインティングデバイス）を使って2D（2次元）コンテンツを描写、修正できる世界初のプログラムだ。1968年、ユタ大学（University of Utah）コンピュータ科学科の設立者で学部長だったデビッド・エバンス氏とEvans & Sutherlandを設立。両者の研究グループは、Pixar Animation Studios、Adobeの創業者をはじめ優れた人材を輩出した。
数学者で建築家のクリストファー・アレグザンダー氏がデザインの自動化に関する原則について論じた『Notes on the Synthesis of Form』（形の合成に関するノート）を出版。パラメトリックデザイン（パラメータを変えながら、膨大なデザインのバリエーションを生み出し比較するための3Dの設計手法）とジェネレーティブデザイン（パラメータに基づいて複数のデザイン案を自動で生成する機械学習の手法）に影響を与えた。1977年には『A Pattern Language』（パタン・ランゲージ）を出版し、建築分野だけでなく、ソフトウェア開発の手法に影響を及ぼした。
マサチューセッツ工科大学（MIT：Massachusetts Institute of Technology）教授のジョセフ・ワイゼンバウム氏が、自然言語処理プログラム（NLP）「ELIZA」を発表した。ELIZAは、心理療法士のカウンセリングをコンピュータに代行させる目的で開発された。現代のAIチャットbotの元祖とも言える。MITが2008年3月に公開した記事によると、ワイゼンバウム氏は「多くのクライアントがELIZAと向き合い、心を開いていることに衝撃を受け、後にAIに懐疑的になった」という。
同年、自動言語処理諮問委員会（ALPAC）は機械翻訳が期待されたほどの成果を得られていないとする報告書を提出したため、研究資金が大幅に削減された。
数学者のレオナード・バウム氏が、「隠れマルコフモデル」（HMM：Hidden Markov Model）を導入したのもこの年だ。HMMは後に音声認識、タンパク質分析、応答生成に活用された。
スタンフォード大学（Stanford University）コンピュータサイエンスの名誉教授、テリー・ウィノグラード氏が自然言語を理解するためのシステム「SHRDLU」を開発した。現代的なものとは技術的に異なるが、マルチモーダルAI（テキストや音声などの数種類のデータを組み合わせて処理するAI技術）の先駆けとして、ユーザーの指示に従ってさまざまな形の積み木を操作し、推論することができた。
ウィリアム・ウッズ氏が「拡張遷移ネットワーク」（ATN：Augmented Transition Network）を開発した。自然言語をコンピュータが処理できる形式に変換するためのグラフ理論的構造だ。NASA（米航空宇宙局）が主導したアポロ11号による月面着陸において、月の岩石を調査する際に利用した自然言語システム「LUNAR」を開発したのもウッズ氏だ。
イェール大学（Yale University）のコンピュータサイエンス、心理学教授で認知科学会の共同設立者を務めたロジャー・シャンク氏が、自然言語理解と推論に関わるプロセスを数学的に記述する、概念依存理論（Conceptual Dependency Theory）を開発、1972年に完成させた。
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国Informa TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
AIは生産性や顧客満足度の向上などさまざまな効果をもたらすが、その導入時に、AIモデルの管理／監視、従業員のスキルギャップ、データの一貫性などの課題に悩まされる企業は多い。これらを解消するために必要な、AI戦略の進め方とは？
企業にとって生成AIは、生産性向上や収益性増加をもたらす重要な技術だが、導入には多くの課題が存在する。PoC（概念実証）段階で約30％の企業が導入を断念するといわれる生成AIプロジェクトを成功に導くための方法を紹介する。
生成AIによって既存業務の生産性向上といった成果を上げる企業が増えている今、AIをより効果的に活用するための鍵になるといわれているのが、AI処理に特化した「Copilot+ PC」だ。AI PCが具体的にどのような変化をもたらすのかを解説する。
企業のDX支援などを手掛けるSpeeeでは、各チームの業務に最適化されたAIエージェントを、現場レベルで自律的に開発／活用するための環境を提供している。このようにAIとデータの活用を民主化した理由とシステム構成を解説する。
ビジネスにおけるAIへの依存度が高まる一方、AIのアウトプット品質に関する懸念が広まっており、導入をためらう組織も増えている。本資料では、AIシステムの精度を高め、アウトプットの品質を担保するための具体的な方法を解説する。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」＆「ライブチャット」売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10（2025年5月）
今週は、ECプラットフォーム製品（ECサイト構築ツール）の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
