音声認識やデータ分析など、AIは近年より高度な作業の実用化が進んでいます。「AIを活用して生産性向上を実現できないか」とお考えの方もいるのではないでしょうか。
そこで今回は、AIで生産性向上が期待できる業務や導入時の注意点まで具体的に解説します。本記事を読めば、AI活用で効率化できる業務がわかり、生産性向上に向けて導入を検討できるでしょう。ぜひ参考にしてください。
目次
AIとは
AIは”Artificial Intelligence”の頭文字で、日本語では「人工知能」という意味です。コンピュータが人間と同じように思考や学習をすることで、あらゆる業務の代行を可能にします。
また近年は、定型的な業務を代行するだけでなく、ビッグデータの活用やディープラーニングによって、より高度な作業ができるようになっています。
生産性向上のためにAIを取り入れる5つのメリット
AIを導入すれば、コストの削減や人手不足の解消が期待できます。ここでは、生産性向上のためにAIを取り入れるメリットについて、具体的に見ていきましょう。
コストを削減できる
メリットの1つ目は、コストの削減です。AIで業務を自動化することで、人件費や労働時間の削減を実現できます。例えば、データ入力をアウトソーシングしていた場合、ツールを導入すればその分の人件費をカットできます。コストに余裕ができれば、他の業務に予算を使うこともできるでしょう。
人手不足を解消できる
メリットの2つ目は人手不足の解消です。AIは一度指示を出せば自動で働いてくれるので、無人化や省人化ができます。人手不足の中でも、初期の設定やメンテナンスといった負担だけで24時間稼働できる点がポイントです。
業務上のミスが減る
メリットの3つ目は、業務上のミスがなくなることです。人が作業する場合、入力間違いなどのミスを完全になくすことは不可能です。
一方、ツールなら一定のスピードと質で作業を続けられます。膨大な記録作業や管理業務などでうまくAIを活用すれば、ヒューマンエラーを減らせるでしょう。
顧客満足度が上がる
メリットの4つ目は、顧客満足度の向上です。AIを活用すれば、人の手では時間がかかる膨大なデータの分析も実現できます。今まで蓄積するだけでなかなか活用まではできなかったデータも活かすことで、より顧客の需要にあった提案ができるでしょう。
社員の満足度が上がる
メリットの5つ目は、社員の満足度が上がることです。AIが手間のかかる業務を代行すれば、社員の負担は大きく軽減されます。
空いたリソースで主要な業務に集中したり、残業を減らしたりすることが可能です。労働環境が改善すれば社員の満足度が上がり、定着率アップにも繋がるでしょう。
AIで生産性向上が期待できる業務は？
AIは問い合わせ業務や記録業務、物流業務など多様な業務で活躍しています。ここでは、AIで生産性向上が期待できる業務について詳しく解説します。
問い合わせ業務
簡単な問い合わせ業務はAIで代行することが可能です。施設案内の自動化やホームページで見かける問い合わせbotなどが代表的です。
AIでは丁寧な接客サービスは難しいかもしれませんが、施設の利用時間や場所の説明など、簡単な案内ならAIが回答する方が時間を短縮できます。待ち時間や人が対応する手間を省くことで、時間のコストを削減できるでしょう。
営業
営業にAIを活用することで、従来の足で稼ぐ営業から脱却し、より効率的な手法に転換できるでしょう。例えば、AIで膨大な顧客データを分析すれば、成約見込みの高い顧客に集中してリソースを投下できます。1回あたりの営業の成約率が上がれば、生産性向上を実現できるはずです。
人事業務
AIによるデータ分析は人事業務にも活用できます。社員のモチベーション管理ツールや人員配置の適正化に活用できるツールがすでに開発・運用されています。
AIを活用したツールによって、採用活用の効率化や離職可能性の高い社員の分析などを実現できるのです。
データ入力
データ入力をAIが代行すれば、時間がかかるバックオフィス業務を短縮が可能です。例えばRPAツールなら、表計算ソフトへのコピーアンドペーストや入力など繰り返し作業でも、簡単な設定だけで自動化できます。人が作業するよりも早く、ミスも少なくなるため生産性向上に繋がるでしょう。
記録業務
AIは音声認識や画像認識を利用した記録業務にも役立ちます。単純に文字起こしや認識するだけでなく、AIの学習機能によって徐々に精度が上がる点もメリットです。
コールセンターや医療現場での記録業務、会議や講演会の文字起こしの場でも活躍が期待できます。
物流業務
荷物の仕分けや入出庫などが必要な物流業務は、AIによる生産性向上が可能です。近年では通販サイトが一般化し、当日配送も当たり前になりました。スピーディーで正確な物流を支えるためにAIが活用されています。
例えば商品の出荷業務においては、AIが倉庫から商品が入った棚を自走で運搬するシステムが実用化されています。人がピッキング作業をしていた従来に比べ、大幅な時間短縮を実現しています。
保守業務
AIは機械や設備の保守業務にも活用されています。例えば製造業では、これまで人の勘に頼っていた機械の老朽化や故障の検知を、AIによって自動化しています。AIが検知することで製造に集中できるので、生産性向上が期待できるのです。
AIを生産性向上に活用する際の注意点
AIを生産性向上に活用する際には、リスクへの対策や人材育成などにおいて注意する点があります。以下を確認いただき、導入前にあらかじめ対策することが大切です。
導入の目的を明確にする
注意点の1つ目は、導入の目的を明確にすることです。目的が明確でないと本当に必要なツールが選べなかったり、導入後の活用がうまくいかなかったりする可能性があります。AIを導入する際には、何をどう改善したいのか明確にし、目的にあったAIツールを取り入れましょう。
セキュリティリスクに備える
注意点の2つ目はセキュリティリスクに備えることです。AIはビッグデータの分析や活用を得意としますが、セキュリティ対策が不十分だと顧客データの流出やハッキングによる誤作動が起こる場合もあります。
導入前にはツールの安全性を確認し、利用するデバイスのセキュリティ対策を強化するといった方法も検討してみてください。
AIに対応できる人材を確保・育成する
注意点の3つ目は、AIに対応できる人材を確保・育成することです。先ほどお伝えしたようなセキュリティ対策や運用上のトラブルに対応するためには、専門知識を持った人材がいると安心です。自社で人材を育成したり、外部委託によって人材を確保したりする準備が必要になるでしょう。
まとめ
AIによる生産性向上は、人手不足の解消やより戦略的な業務の実現のために必要不可欠です。今回ご紹介した内容を参考にして、自社でのAI活用を検討してみてください。
AI GIJIROKU ブログ編集部です。議事録や、会議、音声を中心に生産性を向上するためのブログを執筆しています。
