近年の世の中から傾向からしてAIを仕事に活かすのは当たり前の時代になってきました。なので、今後はAIを活用できない人は世の中に追いつけない時代が到来するかもしれません。しかし、AIってどういうところで活用できるんだろう…まだあまり使ったことない人はそう思うでしょう。新しいものを取り入れるのに気が引ける人もいるでしょう…本記事ではAIの活用事例を解説し、こんなところでAIが活躍するのか！と思うような内容に近づけたいと思います。
弊社はシステム開発会社です。まさにAIを活用したシステム開発をしている会社であり、クライアント様の課題に合わせたオリジナルのAIを開発しています。会社を立ち上げてから約25年経つこれまでの経験から本記事を通してAIがどんなところで活躍しているのか紹介していきたいと思います。
1.AI活用の現状と未来
1章では前提的な話をしておきます。ビジネスにAIを活用することメリット、気を付けたいポイントを簡単に紹介します。
1-1.AIがビジネスに与える影響
企業は、AIを活用することで、業務効率化／コスト削減／顧客満足度の向上／新たな収益源の創出を実現できる可能性を秘めています。既に様々なところでAIは活用されています。
特に、近年注目を集めているのが、「生成AI」と呼ばれるものです。「生成AI」は、画像／テキスト／音声など…様々なコンテンツを自動生成することができます。この能力は、マーケティング／コンテンツ制作／研究開発など…幅広い分野で応用されてどんどん精度が高いものが生まれるのではないでしょうか。
良い話があれば、悪い話も出てきます。倫理的な問題／雇用の変化／セキュリティリスクなど…企業はAI導入にあたり、これらの課題に向き合って、対策を講じる必要があります。AIが出す答えは100%正解はほぼないです。なので、AIが出した答えをそのまま使うとその内痛い目に遭うことは間違いないでしょう。AIが作ったものに対して必ず人がチェックして、多少なりとも修正する必要があります。
とはいえ、企業としてはAIを無視することはできないです。上手く活用すれば必ず今の業務に進化をもたらしてくれることでしょう。
1-2.AI活用における課題と対策
AI導入に関しては以下のような課題があります。
＜コストの問題＞
AIシステムの開発～導入～運用には、相応の費用がかかります。特に、高度な専門知識を必要とする場合は、人材の確保や育成にもコストがかかることがあります。この課題に対しては、クラウドサービスの活用、オープンソースのAIプラットフォームの利用など…費用対効果の高いソリューションを選択することが重要です。
＜人材の確保と育成＞
AI技術は高度な専門知識を必要とするため、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの人材が不足しています。この課題に対しては、社内研修の実施、外部セミナーへの参加、大学や研究機関との連携など、様々な方法で人材育成に取り組む必要があります。弊社ではAIを含め様々な人材を抱えています。人材にお悩みの方は是非、ご相談くださいませ（無料！）。
＜セキュリティリスク＞
AIシステムは、大量のデータを扱うため、セキュリティ対策が不十分な場合、情報漏洩や不正アクセスなどのリスクが高まります。この課題に対しては、セキュリティ対策の強化、データ管理体制の整備、従業員へのセキュリティ教育の徹底などが重要です。
＜倫理的な問題＞
AIの判断が偏っていたり、差別的な結果を生み出す可能性があるため、倫理的な観点からのチェックが不可欠です。この課題に対しては、バイアスのないデータを利用する、透明性の高いアルゴリズムを開発する、人間の判断を尊重するAI設計を行うなどの対策が必要です。
これらの課題を克服し、AIを効果的に活用するためには、経営層の理解とリーダーシップ、全社的な協力体制、そして継続的な改善が不可欠です。
1-3.AI倫理と責任
「AI倫理と責任」という重要な課題も提起しています。AIが社会に浸透するにつれて、その意思決定が人々に与える影響はますます大きくなっており、倫理的な観点からの検討が不可欠です。
＜AI倫理＞
AIの開発～利用～運用において守るべき倫理的な原則や規範のことです。
これには、公平性／透明性／説明責任／プライバシー保護／安全性などが含まれます。AIシステムが、人種／性別／年齢など…差別的な判断をしないように、公平性を確保する必要があります。また、AIの意思決定プロセスを透明化して、その根拠を説明できるようにする必要があります。
※説明責任とは…AIの意思決定によって生じた結果に対する責任の所在を明確にすることです。AIが誤った判断を下した場合、誰が責任を負うのか、どのように責任を果たすのかを事前に定めておく必要があります。プライバシー保護も重要な要素です。AIシステムが個人情報を収集、利用する際には、適切な同意を得て、安全に管理する必要があります。
AI倫理と責任を確立するためには、技術者だけでなく、法律家／倫理学者／社会学者など…様々な分野の専門家が協力して議論して、共通の理解を深める必要があります。また、企業としてはAIに関する規制やガイドラインを策定して、AIの開発者や利用者が倫理的な原則を遵守するように促すようにしましょう。
AIは、私たちの社会をより良くするための強力なツールとなりえますが、その力を正しく使うためには、倫理的な配慮が必要です。
2.業種別AI活用事例
それでは本題に移ります。2章では業種・職種別にAI活用事例を見てみましょう。
2-1.製造業：品質向上／コスト削減／生産性向上に大きく貢献
製造業におけるAI活用は、品質管理の高度化と生産効率の飛躍的な向上に大きく貢献しています。従来の品質管理では、熟練作業員の経験と勘に頼ることが多かった検査工程を、AIによる画像認識技術で自動化することで、検査精度とスピードを格段に向上させることが可能になりました。
例えば、自動車部品メーカーでは、AIを活用した画像認識システムを導入し、製品の表面の微細な傷や異物を自動で検出しています。これにより、見逃しによる不良品の流出を防ぎ、品質の安定化に大きく貢献しています。また、AIは過去の不良データと製造プロセスデータを分析することで、不良発生の原因を特定して、製造プロセスの改善にも繋げられます。
生産効率の向上においても、AIは重要な役割を果たしています。工場の稼働データをAIが分析することで、設備の故障予知や最適な運転条件の特定が可能になり、設備の停止時間を最小限に抑え、生産性を向上させることができます。さらに、AIを活用した需要予測システムを導入することで、過剰な在庫を削減して、サプライチェーン全体の効率化を図ることも可能です。
製造業におけるAI活用は、品質向上／コスト削減／生産性向上に大きく貢献しています。
2-2.小売業：顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献
小売業におけるAI活用は、顧客満足度の向上と売上増加に大きく貢献しています。AIは、顧客の購買履歴～行動データ～属性情報などを分析することで、顧客一人ひとりに合わせた最適な商品やサービスを提供することが可能になります。
例えば、ECサイトでは、AIを活用したレコメンデーションシステムを導入して、顧客の興味や関心に基づいてパーソナライズされた商品を表示しています。これにより、顧客は自分に合った商品を見つけやすくなり、購買意欲を高めることができます。また、AIは顧客からの問い合わせ対応にも活用されています。AIチャットボットは、顧客からの質問に24時間365日対応することができます。これにより時間を短縮し、顧客満足度を向上させることができます。
実店舗においても、AIは顧客体験の向上に役立っています。AIカメラを用いることで、顧客の属性や行動を分析して店舗内のレイアウトや商品の配置を最適化することができます。これにより、顧客はより快適に買い物を楽しむことができます。また、AIを活用した在庫管理システムを導入することで、品切れを防ぎ、顧客の購買機会を逃さないようにすることも可能です。
小売業におけるAI活用は、顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献しています。
2-3.金融業：リスク管理の高度化／不正検知の強化／顧客体験の向上に大きく貢献
金融業は、多種多様なリスクに晒されており、その管理は経営の根幹をなす重要な課題となっています。そこでAIは、高度な分析能力と予測能力を駆使し、従来の方法では困難だったリスクの特定と軽減、そして不正行為の早期発見に大きく貢献しています。
例えば、クレジットカード会社では、AIを活用した不正検知システムを導入し、過去の不正利用パターンと照合することで、リアルタイムに不正な取引を検知しています。これにより、顧客の損失を最小限に抑え、企業の信頼性を維持することができます。また、AIは融資審査にも活用されています。AIは、申請者の信用情報／財務状況／過去の取引履歴などを分析することで、返済能力を客観的に評価して、リスクの高い融資を回避することができます。
金融商品の販売においては、AIは顧客のリスク許容度や投資目標を分析し、最適な商品を提案することができます。これにより、顧客は自分に合った金融商品を見つけやすくなり、投資の満足度を高めることができます。さらに、AIは市場の変動を予測し、ポートフォリオのリスクを管理することも可能です。
金融業におけるAI活用は、リスク管理の高度化／不正検知の強化／顧客体験の向上に大きく貢献しています。
2-4.飲食業：顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献
飲食業ではAIの導入により、業務の効率化と売上最大化が進んでいます。
例えば、メニューの需要予測です。大手ファストフードチェーンでは、過去の販売データ／天候／曜日／地域イベントなどをAIが分析し、店舗・時間帯ごとの売れ筋を予測。これにより仕入れ量や仕込み作業を最適化し、食品ロス削減と収益向上を実現しています。
また、セルフオーダー端末やモバイルオーダーにAIを組み合わせることで、顧客の好みに応じたメニュー提案やレコメンドを実施し、客単価アップにも貢献。
さらに、AIカメラを使った混雑状況の把握やキッチン内動線の最適化によって、店舗運営全体の効率も向上しています。
飲食業におけるAI活用は、顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献しています。
2-5.ホテル業：顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献
ホテル業では、AIによる接客自動化や顧客体験の最適化が進んでいます。
多くの宿泊施設ではAIチャットボットを導入し、宿泊者からの質問やリクエストに24時間対応。館内設備の案内やチェックイン・チェックアウトの手続き、周辺観光情報の提供などを多言語で行うことができ、フロント業務の負担を大幅に軽減しています。
さらに、AIは顧客の予約履歴や評価、アンケート結果などを分析し、個々のニーズに合わせたパーソナライズ提案も可能になり、例えば過去に温泉付きの部屋を好んだ顧客には、同様のプランを自動提示するなど…リピーター獲得にもつながっています。
また、AIが宿泊需要を予測して価格を自動調整する「ダイナミックプライシング」も普及しつつあり、売上の最大化に寄与しています。
ホテル業におけるAI活用は、顧客満足度の向上／売上増加／業務効率化に大きく貢献しています。
2-6.人事業：データに基づく正確なマッチング／業務効率化に大きく貢献
人事業界では、AIが採用の質とスピードを大きく変えています。
人材紹介会社や企業の人事部門では、AIが応募者の履歴書や職務経歴書を自動で解析し、スキル・経験・志向性などをもとに求職者の適性をスコア化。企業側の求人票と照らし合わせてマッチ度を判定することで、より的確な人材紹介が可能になります。これにより、面接の効率が上がり、採用活動の手間が大幅に削減されています。
また、過去の採用実績や早期離職者の傾向などをAIが学習し、採用リスクの可視化も実現。
さらに、AIチャットボットを使った一次面談や日程調整などの自動対応により、応募者対応のスピードと質も向上しています。
人事業におけるAI活用は、データに基づく正確なマッチング／業務効率化に大きく貢献しています。
2-7.物流・運輸業：配送ルートの最適化／自動運転で業務効率化に大きく貢献
物流・運輸業界では、AIの導入により配送効率や在庫管理の精度が大きく向上しています。
たとえば、配送ルート最適化では、リアルタイムの交通状況・天候・渋滞情報などをAIが分析し、最短・最適なルートを自動で提案します。これにより、配送時間の短縮と燃料コストの削減が実現します。
また、倉庫管理においても、AIは在庫の入出庫パターンを学習して保管レイアウトやピッキング順を最適化。さらに、AI制御のロボットによる自動仕分けや搬送が進んでおり、人手不足の課題にも対応しています。
需要予測では、過去の取引データや季節変動をもとに出荷量を予測し、配車や人員配置の調整に活用されています。
近年では、AIを搭載した自動運転トラックやドローン配送の実証実験も活発化しており、次世代物流の中核を担う技術として期待されています。
2-8.教育業：学習解析／自動採点／カリキュラム構成で大きく貢献
教育分野では、AIの導入により学習の個別最適化や教育業務の効率化が進んでいます。
たとえば、学習履歴の解析に基づき、AIが一人ひとりの理解度や弱点を把握し、最適な教材や問題を提示する「アダプティブラーニング」が注目されています。
また、自動採点技術では、選択式だけでなく記述式や英作文などの採点も可能となり、教員の負担軽減に貢献しています。AIチューターやチャットボットを活用することで、生徒は時間や場所を問わず学習相談が可能となり、自律的な学習を支援できます。
さらに、教師向けにはAIが授業計画や指導案を支援するシステムも登場しています。
オンライン授業においても、AIは生徒の表情や発話データを分析し、集中度や理解度を可視化するなど、教育の質の向上に役立てられています。
3.AI導入を成功させるためのステップ
事例を把握して何となく、自分で生かせそうな部分は見えて来たでしょうか。
3章ではそんな人向けに実際にどうやって導入したら成功しやすいのか、進め方をご紹介します。
3-1.導入する目的の明確化とKPI設定
AI導入を成功に導くためには、まずは明確な目的の設定が必要となります。「AIを導入すれば何かが良くなるだろう」といった漠然とした期待ではなく、「どの業務プロセスを改善したいのか」「どのような成果を期待するのか」を具体的に定義する必要があります。例えば、「顧客対応時間を短縮したい」「製品の不良率を削減したい」「売上を向上させたい」など…具体的な目標を定めることで、AI導入の方向性が明確になって最適なソリューションや開発の方向性が見えてくるでしょう。
次に、KPI（KeyPerformanceIndicator：重要業績評価指標）の設定が重要です。KPIとは、目標達成度を測るための指標で、AI導入の効果を客観的に評価するために必要となってきます。KPIを設定することで、AI導入の進捗状況を把握して、必要に応じてAIをアップデートしていくことができます。例えば、「顧客対応時間を20%短縮する」という目標を設定した場合、KPIは「顧客対応時間」となります。AI導入前後の顧客対応時間を比較することで、目標達成度を評価することができます。KPIは、SMART（Specific,Measurable, Achievable, Relevant,Time-bound：具体的、測定可能、達成可能、関連性がある、時間制約がある）の原則に基づいて設定すると良いでしょう。
目的の明確化とKPI設定は、AI導入の指標ともなりますので、定量的に評価できるように事前に準備しておきましょう。
3-2.AIに学習してもらうデータ収集と準備
AIの性能は、学習に用いるデータの質と量に大きく左右されます。そのため、AI導入を成功させるためには、適切なデータを収集して、AIが学習しやすいように準備することが必要となってきます。大量のデータをインプットすることで、より解像度の高いアウトプットを得られるようになるでしょう。例えば、顧客の購買履歴／Webサイトのアクセスログ／センサーデータ／テキストデータなど…様々な種類のデータが考えられます。データ収集の際には、データの正確性／完全性／一貫性を確保することが重要です。不正確なデータや欠損値が多いデータは、AIの学習を妨げ、誤ったアウトプットになる可能性が高くなります。
次に、収集したデータをAIが学習しやすいように準備する必要があります。データの前処理と呼ばれるこの段階では、データのクレンジング／変換／統合などを行います。
- データのクレンジング：データの誤りや矛盾を修正して、欠損値を補完すること
- データの変換：データの形式をAIが扱えるように変換すること
- データの統合：複数のデータソースから収集したデータを一つにまとめること
これらの作業は、AI導入の成否を左右する重要なステップとなります。このステップを丁寧に行うことで、AIの性能を最大限に引き出し、期待される成果を得ることができます。また、データの収集と準備は一度行えば終わりではありません。AIの性能を維持・向上させるためには、継続的にデータ収集と準備を行う必要があります。
3-3.PoC（概念実証）の実施
AI導入プロジェクトを本格的に開始する前に、PoC（Proof ofConcept：概念実証）を実施することで、リスクを軽減して成功の可能性を高めることができます。PoCとは、AI技術が特定のビジネス課題を解決できるかどうかを検証するための、小規模な実験的なプロジェクトのことです。PoCを実施することで、AIの適用可能性／費用対効果／技術的な課題などを事前に評価することができます。
例えば、ある企業がAIを活用して顧客対応を自動化したいと考えているとします。この場合、PoCでは、特定の顧客層を対象にAIチャットボットを試験的に導入し、顧客満足度／対応時間／コスト削減効果などを測定します。PoCの結果、AIチャットボットが一定の効果を発揮することが確認できれば、本格的な導入に進むことができます。
PoCを実施する際には、明確な目標を設定して、評価基準を定めます。また、PoCの範囲を限定して短期間で結果を得られるように計画することも重要です。PoCは、成功の可能性を高めるための投資と考えるようにしましょう。
「AI 活用事例」まとめ
本記事ではAIの立ち位置、具体的な導入事例、導入するのにあたりどのように進めたら良いのか、気を付けるポイントを紹介してきました。具体的な導入事例を知ることで、自社で何か生かせないか何かヒントを得られたでしょうか。
AI導入は、企業にとって大きな挑戦となりますが、その挑戦を乗り越えて、競争力を高め、持続的な成長を目指しましょう。
そんな弊社はAI導入支援を支援する企業の1つであり、システム開発会社です。
- 「chatGPTを試験的に導入しているが本当にこれが正解か分からない…」
- 「AIの波に乗りたいが何をしたら良いか分からない…」
- 「AIを活用したシステム導入を検討している…」
こんなお悩みありませんか…
弊社はお客様に合わせて様々な体制を組むことが強みでもあり、オフショア開発、ニアショア開発、オンサイト（常駐型）開発、受託開発など…お客様の状況に合わせてご提案いたします。相談は無料！なのでお気軽にお問い合わせください。
