AIの起源と歴史を完全網羅！第1次から第4次生成AIブームまで徹底解説

「AI（人工知能）はいつ誕生したのか？」「今のAIブームはいつまで続くのか？」

AI技術は、今や私たちの生活やビジネスに欠かせない存在となりました。しかし、その歴史は決して順風満帆ではありません。結論から言えば、AIの歴史は「熱狂的なブーム」と「失望の冬の時代」の繰り返しです。

そして2025年現在、私たちは生成AI（Generative AI）による「第4次AIブーム」の渦中にいます。

本記事では、1950年代のAI誕生から最新の生成AIまで、その歴史的背景と進化の過程をわかりやすく解説します。過去の流れを知ることで、AIが向かう未来をより深く理解できるようになるでしょう。

AI（人工知能）の歴史・年表まとめ【第1次～第4次ブーム】
【起源】1950年代：AIの誕生と「考える機械」への挑戦
【停滞と進化】1970年代～1990年代：冬の時代を超えて
【革新】2000年代～2010年代：第3次AIブームとディープラーニング
【現在】2020年代～：第4次AIブーム「生成AI」とAGIへの道
まとめ：AIの過去から未来へ

AI（人工知能）の歴史・年表まとめ【第1次～第4次ブーム】

AIの歴史は、大きく4つのブームと2つの「冬の時代」に分類されます。まずは全体像を把握しましょう。

以下の表は、各年代の主要な技術と出来事をまとめたものです。

時代区分	年代	中心技術・キーワード	できるようになったこと
黎明期・第1次AIブーム	1950年代～1960年代	探索・推論	迷路やパズルなど、単純なルールのゲームを解く
冬の時代（第1次）	1970年代	ー	現実社会の複雑な問題は解けないことが露呈
第2次AIブーム	1980年代	エキスパートシステム	専門家の知識をルール化し、特定の診断や判断を行う
冬の時代（第2次）	1990年代前半	ー	知識の入力・管理コストが膨大になり限界へ
第3次AIブーム	2000年代～2010年代	機械学習・ディープラーニング	ビッグデータから特徴を自ら学習し、認識精度が飛躍的に向上
第4次AIブーム（現在）	2020年代～	生成AI（Generative AI）	文章・画像・動画などを「創造」する。マルチモーダル化

このように、技術的な限界が来るたびにブームは去り、新たなブレイクスルーによって復活を遂げてきました。それぞれの時代について詳しく見ていきましょう。

【起源】1950年代：AIの誕生と「考える機械」への挑戦

現代のAI技術のルーツは、半世紀以上前の1950年代にまで遡ります。コンピューターがまだ巨大な計算機でしかなかった時代、科学者たちは「機械は思考できるか」という問いに挑み始めました。

アラン・チューリングと「チューリングテスト」

AIの父とも呼ばれるイギリスの数学者、アラン・チューリングは、1950年に「計算機と知性（Computing Machinery and Intelligence）」という論文を発表しました。

ここで提唱されたのが、現在でも有名な「チューリングテスト」です。これは、別の部屋にいる相手が人間か機械かを、文字による対話だけで判別できるかを試すテストです。もし判別できなければ、その機械には「知能がある」とみなすという考え方は、その後のAI研究の大きな指針となりました。

1956年ダートマス会議：「人工知能」という言葉の誕生

AIの歴史において最も重要な転換点は、1956年にアメリカで開催された「ダートマス会議」です。

ジョン・マッカーシー、マービン・ミンスキー、クロード・シャノンら当時の天才科学者たちが集まり、初めて「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語が公式に使われました。彼らは「人間の知能のあらゆる側面を機械でシミュレートできる」という仮説のもと、1ヶ月にわたる議論を行いました。

第1次AIブーム：「推論」と「探索」の時代

ダートマス会議をきっかけに、第1次AIブーム（1950年代後半～1960年代）が到来します。この時代のAIは「推論」と「探索」が得意でした。

代表的な成果には、数学の定理を証明する「Logic Theorist」や、チェスのようなゲームをプレイするプログラムがあります。また、1966年に開発された対話システム「ELIZA（イライザ）」は、あたかも人間のように相槌を打つことができ、人々に衝撃を与えました。しかし、これらはあくまで事前に決められた単純なルールの中で答えを探しているに過ぎませんでした。

【停滞と進化】1970年代～1990年代：冬の時代を超えて

初期のAIへの過度な期待は、やがて失望へと変わります。しかし、その停滞期にも着実な技術進歩がありました。

最初の「AIの冬」：現実とのギャップ

1970年代に入ると、AI研究は「AIの冬（Winter of AI）」と呼ばれる停滞期を迎えます。

当時のAIは「トイ・プロブレム（おもちゃの問題）」と呼ばれる単純なパズルは解けましたが、現実社会の複雑な問題には対応できませんでした。例えば、「機械翻訳」などは文脈を理解できず、実用には程遠いレベルでした。結果として研究資金は削減され、ブームは沈静化しました。

第2次AIブーム：知識を詰め込む「エキスパートシステム」

1980年代、AIは再び注目を集めます。きっかけは「エキスパートシステム」の登場です。

エキスパートシステムとは、「もし熱があるなら、風邪の可能性がある」といった「If-Then（もし～なら、こうする）」形式のルールを大量にコンピューターに入力し、専門家（エキスパート）のような推論を行わせる仕組みです。医療診断や工場の生産管理などで実用化が進みました。

しかし、世の中のすべての事象をルールとして人間が手入力するには限界があります。知識の維持管理が困難であることが露呈し、1990年代には再び冬の時代が訪れました。

インターネットの普及と「ディープブルー」の勝利

冬の時代と言われつつも、1990年代後半には大きな出来事がありました。1997年、IBMのスーパーコンピューター「ディープブルー」が、チェスの世界王者ガルリ・カスパロフに勝利したのです。

また、インターネットの普及により、AIの学習データとなるデジタル情報が爆発的に増加し始めました。これが、次のブームへの土壌となります。

【革新】2000年代～2010年代：第3次AIブームとディープラーニング

2000年代以降、コンピューターの性能向上とビッグデータの蓄積により、AIは劇的な進化を遂げます。現在のAI技術の基盤となる「第3次AIブーム」の到来です。

機械学習とビッグデータの融合

この時代の主役は「機械学習（Machine Learning）」です。従来のAIが人間によってルールを教え込まれていたのに対し、機械学習は大量のデータからAI自身がルールやパターンを見つけ出します。

ウェブ検索エンジンやスパムメールフィルター、商品レコメンド機能など、実用的なAIが次々と社会に浸透していきました。

2012年の衝撃：ディープラーニング（深層学習）の登場

2012年、画像認識のコンテスト「ILSVRC」において、ジェフリー・ヒントン教授率いるトロント大学のチームが圧倒的な精度で優勝しました。彼らが使用した技術こそが「ディープラーニング（深層学習）」です。

人間の脳神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層化することで、AIはデータの特徴（例えば「猫」を猫たらしめる特徴）を人間が教えなくても自律的に学習できるようになりました。これはAI研究における革命的な出来事でした。

AlphaGo（アルファ碁）が人間に勝利

2016年、Google DeepMindの囲碁AI「AlphaGo（アルファ碁）」が、世界トップ棋士のイ・セドル氏に勝利しました。囲碁はチェスよりも盤面が圧倒的に広く、AIが人間に勝つのはあと10年はかかると言われていたため、世界中に衝撃が走りました。

この出来事は、ディープラーニングの威力を世界に知らしめ、第3次AIブームを決定づけるものとなりました。

【現在】2020年代～：第4次AIブーム「生成AI」とAGIへの道

そして現在、私たちは新たなフェーズに突入しています。2022年頃から始まったとされる「第4次AIブーム」です。

BERTからGPTへ：大規模言語モデル（LLM）の進化

第4次ブームの鍵を握るのが、「Transformer（トランスフォーマー）」という技術をベースにした大規模言語モデル（LLM）です。

Googleが発表した「BERT」やOpenAIの「GPT」シリーズは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、文脈を高度に理解できるようになりました。従来のAIが「識別（これは猫か？）」を得意としていたのに対し、新しいAIは「生成（猫の絵を描く、猫の小説を書く）」が可能になった点が最大の違いです。

参考：総務省｜令和6年版情報通信白書｜AI進展の経緯