ANDでは、実用性の高いＡＩの仕組みを組み合わせて実用化への調査と実験を進めています。
既存業務として、会員企業や技術者との円滑なコミュニケーションを実現する仕組みをＡＩ技術を活用していくことを最初に取り上げ、ビジネスへ応用します。
引用：人工知能学会研究会
■遺伝子アルゴリズム
二つの親の特徴が子に混ざり合って遺伝する原理を利用した問題解決の手法です。ここにある探索、機械学習やプランニングを実現する方法として利用されています。この分野は、遺伝アルゴリズムの原理を用いてプログラムを生成する遺伝プログラミング。また、生物集団の進化の過程や生体内の活動をシミュレーションする人工生命などの分野に発展しています。
■エキスパートシステム
専門家の知見をルールとして蓄積し、推論の手法を用いて問題を解決するシステムです。
■音声認識
マイクに向かって話した内容をコンピュータに理解させる研究です。カーナビゲーションなどのシステムで実用化されています。車内などの限定された状況以外での認識を可能にしたり、誰が話しているのかを特定する研究などに発展しています。
■画像認識
カメラなどで撮った内容をコンピュータに理解させる研究です。コンピュータ内にある絵の内容を理解させる画像理解と、絵の明るさや色調（例えばデジタルカメラのセピア調などです)を変えたりする画像処理とに大きく分けられます。画像処理は実用化されていますが、画像理解はまだ研究段階です。
■感性処理
認知科学や人間工学の知見をもとに、感じが暖かいとか冷たいといった感覚をコンピュータ上に実現しようとする研究です。
■機械学習
観測センサーやその他の手段で収集されたデータの中から一貫性のある規則を見つけだそうとする研究です。数学の統計の分野と強い関連があります。また、機械学習はAIの他のほとんどの分野で利用されています。
■ゲーム
人間とのゲームをコンピュータにさせようとする研究です。
■自然言語処理
ふつうの文章に何が書かれているか、その意味内容をコンピュータに理解させる研究です。音声認識や情報検索の分野に応用されています。
■情報検索
蓄積されたデータの中から人間が必要とするものを見つけだすための技術です。WWWの検索エンジンなどで活用されています。
■推論
いろいろなルールを統合して矛盾のない答えを導き出すための手法です。最も基本になるのはアリストテレスの三段論法というものです。
■探索
データの集まりから条件に合うものを見つけだす手法です。データの数が多く、条件が複雑なので様々な工夫が必要になります。機械学習や推論の基盤となる技術です。
■知識表現
知識をコンピュータの中で的確に内容を表し、効率よく蓄積する方法についての研究です。
■データマイニング
データベース技術と機械学習が結びついた技術で、大量の整理されていないデータから役に立つと思われる情報を見つけだす手法です。例えば、ネット上で買い物をすると、あなたの趣味にあったおすすめ品が示されることがあると思います。これは今までの買い物のデータをもとに顧客の好みをデータマイニンングによって調べています。
■ニューラルネット
生物の神経を元にした手法です。機械学習の有力な手法として発展し、AIの各分野で活用されています。
■ヒューマンインターフェース
人間が、より簡単にコンピュータなどの装置を操作できるようにするための研究です。
■プランニング
目的のために物事をどのような順序で行えば良いかを決めるための手法です。
■マルチエージェント
簡単な問題を解決できるエージェントがたくさん集まって、複雑な問題を解決しようとするものです。自然界の生物の集団や、金融市場でのディーラの振る舞いを調べたりするのに利用されています。
■ロボット
機械工学と人工知能研究の結びついた研究です。ロボットをどう動かせばよいかは、AIの各分野の手法を応用して決められます。