AI（人工知能）は、ビジネス領域において大きな注目を浴びています。その進化は企業に革新的な価値と可能性をもたらし、様々な業界で活用されています。
この記事では、注目の「AIビジネス」とは何か、AIにできることやビジネスにおける具体的な活用事例、導入の流れなどについて解説します。AI時代のビジネス戦略について探っていきましょう。
目次
AI（人工知能）とは？
AIとは「Artificial Intelligence」の略で、「人工知能」とも呼ばれます。AIは人工的につくられた、人間のような知能や学習能力を持つ、知的な処理や判断ができるコンピュータのことを指します。
AIは機械学習によってコンピュータが自ら学習することで、知的な処理や判断を行います。機械学習とは、膨大なデータをもとに法則やパターンをコンピュータが学習する技術のことです。なお、ディープラーニング（深層学習）は、この機械学習の発展形の1つです。
AIビジネスとは？
「AIビジネス」とは、AI技術を活用してビジネス上の課題を解決し、新たなビジネス価値を創出する取り組みを指します。AIの進化により、データの解析や予測、自動化などのタスクがより効率的に実行され、企業はさまざまな分野でAIを活用したビジネスモデルを展開しています。
現在、AIは製品開発やサービス提供、マーケティング、顧客サポート、生産プロセスの最適化など、さまざまな領域で応用されています。また、AIを活用することで、データの活用や意思決定の迅速化、コスト削減、顧客体験の向上などのメリットが生まれます。
日本における少子高齢化社会に伴う労働力不足や、従業員の働き方改革が求められていること、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の流れもあり、AIビジネスは多くの企業において注目されているのです。
AIでできること
AIは大量のデータや資料を学習・分析し、一定の法則を導き出すことを得意としています。では、具体的にはどのようなことができるのでしょうか。ビジネス上でも活用できる「AIでできること」を見てみましょう。
音声認識
AIは人の話す音声を認識し、テキストデータとして変換することができます。これにより、例えば音声入力やバーチャルアシスタントなど様々な活用が可能です。
音声入力では、音声認識を利用して、話すことでテキスト入力を行うことができます。スマートフォンなどでよく使われており、手を使わずにメッセージの作成や検索などが行えます。バーチャルアシスタントと音声認識を組み合わせると、スマートスピーカーなどを通して音声コマンドを受け付け、対話形式で情報やサービスを提供することができます。
また、音声認識は会議やインタビューなどの音声データを自動的にテキストに変換するためにも活用されます。これにより、文字起こし作業の効率化が可能となります。
画像・映像認識
AIの画像・映像認識は、画像や映像に映っている対象物や要素を特定する技術です。AIモデルは大量の画像や映像データを学習し、そのパターンや特徴を抽出して理解します。
例えば、画像や映像内の対象物や特定の要素を自動的に検知したり、関連するコンテンツを自動的に分類したりすることができます。この技術を応用して、セキュリティ監視カメラの映像解析や自動運転技術、商品管理や広告効果測定など、様々な領域で効率的な情報処理やタスクの自動化が実現しています。
自然言語処理
AIの自然言語処理は、大量のテキストデータをコンピュータによって分析し、理解・処理する技術です。AIは自然言語処理によって文の構造や文法、文章内の単語や文節の関係性を把握し、文脈を考慮して意味を推測することができます。これにより、文章の意図や情報を理解し、要約や分類、感情分析などの処理を行うことができます。
また、単語の類似度や関連語の抽出、語義の解析を行ったり、文章のトピックやジャンルを判別し、テキストデータを関連性のあるグループに分類することも可能です。AIの自然言語処理は情報抽出、機械翻訳、質問応答システム、チャットボットなど、様々な領域で応用されています。
数値予測
AIの学習能力は統計モデルがベースになっているため、データから数値の予測を導き出すことが得意です。統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて、データの傾向や変動を分析し、数値予測モデルを構築します。
AIの数値予測では、大量のデータを扱い、その中から有用な情報やパターンを抽出します。さらに、異なる要素や要因の関係性を把握し、それに基づいて予測を行います。予測モデルは学習の過程で最適化され、より精度の高い予測が可能となります。
ビジネス上では、過去の売上データや需要データなどの情報を基に将来の売上や需要の予測を行う、売上予測や需要予測といった形で活用されています。また、株価予測や天候予測といった分野でも数値予測は活用されています。
異常検知
AIの画像・映像認識などを応用することで、あらかじめ設定された基準やパターンに合致しないデータや振る舞いを検出する「異常検知」を行うこともできます。
特に厳格なルールやパターンが定められているものであれば、有効・無効の判定や入力ミスの検出などにおいて、人間では見落としがちなパターンや変化も検出しやすくなります。これにより、企業や組織のセキュリティや品質管理、運用監視などにおいて、リスクの最小化や効率化が可能になります。
単純作業
AIは、インプットしたデータに基づいたルーティンワークなどの単純作業を得意としています。ビジネス上における単純作業には、例えばデータ入力や経費計算、未入力項目のチェックなど
AIの単純作業は、反復的で繰り返しの多い業務に特に効果を発揮します。手作業でのデータ入力は時間と労力を要する場合がありますが、AIを用いることで作業の効率化が図られます。
また、経費計算や請求書処理なども、AIによって自動化されることでヒューマンエラーを減らし、迅速かつ正確な業務を行えるようになります。
AIのビジネス上における活用事例
では、AIはビジネス上でどのように活用されているのでしょうか。ここからは、具体的な活用事例について解説します。
ルーティンワークの自動化
ビジネス上でのAI活用事例の1つは、ルーティンワークの自動化です。特に、データ入力や経費計算などルールが定まっているルーティンワークは、AIによる自動化が容易です。
数が多く、反復的に行う必要があるルーティンワークは、人の手で行うよりもAIを活用した方が、ヒューマンエラーを防ぎ迅速かつ正確に実行することができます。
手書き書類のデータ化
画像認識技術によって、手書き書類をデータ化する活用方法も一般的です。AIを活用すれば、人が目視と手作業によってデータを打ち込むよりも、大量の書類を迅速にデータ化することができます。
ただし、手書き書類のデータ化には注意が必要です。AIの画像認識は高精度であるものの、特定の書体や文字のクオリティによっては認識精度が低下する場合があります。そのため、チェックや修正作業が必要な場合もあります。また、特定の書体や筆跡のバリエーションを学習させるためには、事前のトレーニングやデータセットの整備が必要となります。
売上予測
AIは、顧客のニーズや過去のデータなどを分析し、自社製品やサービスの将来の売上予測を立てることにも活用されています。正確な売上予測に基づいて、需要予測や生産計画、在庫管理、販売戦略などを立てることは、企業が長期的に存続していくために重要です。
AIは、複数の要素を考慮しながら売上予測を行います。顧客のニーズや嗜好、市場のトレンド、競合他社の動向などの要素をデータとして取り込みます。また、過去の売上データや販売履歴なども活用し、パターンや傾向を把握します。これによって、より正確な売上予測をすることができるのです。
チャットや電話の顧客対応自動化
チャットや電話による顧客対応の自動化にも、AIが活用されています。チャットでは、Webサイトからの問い合わせ対応や社内のヘルプデスクなどにおいて、チャット内容を分析して事前に学習した情報やデータベースから適切な回答を自動生成します。
電話（コールセンターなど）の場合、AIは音声認識技術を用いて顧客の問い合わせ内容をテキスト化し、その内容に基づいて初期対応を自動化します。簡単な問い合わせや情報提供などはAIが担当し、複雑な問題や人間の判断が必要なケースには担当者が介入する、といった使い方でスタッフの業務負担を軽減することができます。
議事録作成や打ち合わせ内容の文字起こし
AIの音声認識技術で、会議の議事録作成や打ち合わせ内容の文字起こしを行うこともできます。録音・録画からの文字起こしだけでなく、その場でリアルタイムにテキストデータ化するといった使い方も可能です。
従来の手作業に比べて迅速にテキストデータ化することができ、時間と労力の削減が可能になります。参加者は会議や打ち合わせに集中することができ、後から内容を振り返る際にも便利です。
AIGIJIROKUは、AIが99.8％の高精度で会話の内容をテキスト化する議事録作成ツールです。どんな企業でも日常的に発生する議事録作成業務の負担を削減することができますので、ぜひ利用を検討してみてください。
自動翻訳
AIの音声認識技術を活用すると、異なる言語間におけるリアルタイムでの自動翻訳ができます。会議や商談、国際イベントなどの場で、異なる言語を話す参加者同士のコミュニケーションを円滑にすることが可能になります。
自動翻訳のテクノロジーは進化を続けており、精度や応用範囲が向上しています。テキストベースの翻訳に加えて、音声や映像の翻訳もできるようになっています。国際展示会や海外でのプレゼンテーションなど、多言語環境での活動にも役立つでしょう。
AIをビジネスに導入する目的
現在、ビジネス上にAIを導入する企業は増えてきています。なぜ導入するのか、その目的について詳しく見ていきましょう。
人材不足への対応
考えられる目的の1つ目は、人材不足への対応です。単純作業や問い合わせの初期対応などをAIに任せることで、人的リソースをより有効活用できるようになります。
現代のビジネス環境では、人材不足が深刻な課題となっています。企業が成長し、業務量が増えると、追加の人員を採用する必要が出てきます。しかし、適切な人材を見つけることや雇用するコストは高いですし、即戦力となるまでに時間がかかることもあります。こうした人材不足の課題を解決するために、AIの導入が注目されているのです。
生産性向上
2つ目は、生産性の向上です。日常的に行っている単純作業やルーティンワークをAIに任せることで、従業員がその業務に割いていた時間をクリエイティブな業務に活用できるようになり、生産性向上につなげられます。
また、AIの導入により人的ミスを減らすことも期待できます。人は疲労やモチベーションの変動により、情報の見落としや入力ミスなどを起こしてしまうことがあります。AIなら、一定のルールがある作業においては、高い精度で迅速に作業を進めることができます。これにより、人的ミスのリスクを減らすこともできるでしょう。
コスト削減につながる
3つ目は、コスト削減です。AIによって単純作業やルーティンワークの自動化を行うことで、従業員がその業務に費やしていた時間を削減することができます。これによって、残業代や臨時の人員採用などの人件費の削減にもつながります。
また、AIを活用することで、効率的な予測や予防メンテナンスが可能となり、メンテナンス費用の削減にもつながるでしょう。AIをビジネスに導入することで、人件費の削減や効率的なメンテナンス計画、生産プロセスの最適化などが可能になり、コスト削減が実現できるのです。
業務精度の向上
4つ目は、業務精度の向上です。例えばAIを使用してデータ入力を行う場合、ヒューマンエラーが発生する可能性のある手入力に比べて、入力ミスのリスクを減らすことができます。その結果、正確なデータが得られ、業務の精度が向上します。
また、AIは大量のデータを高速かつ効率的に処理できます。膨大な情報や複雑なパターンを瞬時に分析し、傾向やパターンを把握することで正確な予測や判断が可能となり、意思決定の精度を高められるようになります。
ビッグデータを活用した分析・予測
5つ目は、専門家がいなくてもビッグデータの分析が可能になることです。ビッグデータは膨大な量のデータを指し、従来の手法では人間の能力では処理しきれないほど大規模で複雑です。
しかし、AIは高速かつ効率的にビッグデータを処理し、関連性やパターンを見つけ出せます。分析や予測を行う専門家がいなくても、AIがデータを解析することで顧客の嗜好やニーズを把握し、将来の需要やトレンドの予測が可能になります。これにより、自社製品やサービスの質向上につなげることもできるでしょう。
顧客満足度の向上
6つ目は、顧客満足度の向上です。例えば、顧客からの問い合わせ対応などにAIを導入すると、スムーズで迅速に回答することができます。また、休日や深夜でも自動応答を返すことが可能になります。これによって利便性が向上し、顧客満足度の向上にもつながると考えられます。
安全性の向上
7つ目は、安全性の向上です。例えば、危険な工場での作業や高所作業など一部の業務や作業は、人間が行うと事故やケガのリスクを伴います。AIや機械が人間の代わりに危険な作業を実行することで、働く人々の安全性向上につなげることができるでしょう。
また、AIを活用することで、リアルタイムの監視や予測が可能になります。例えば、センサーやカメラを活用して危険な状況や異常を検知し、早期に対処することができます。これにより、事故や災害を未然に防ぐことができるだけでなく、予測メンテナンスや障害予知も可能となります。
AIをビジネスで活用するための導入方法
AIの導入目的や活用方法は多岐にわたり、今や多くの企業がAIを活用しています。ここからは、AIをビジネス上で活用するための導入方法について、主な流れを解説します。
課題と目的を明確にする
AIを導入する際、まず初めに行うべきことは、自社の抱える課題とAI導入の目的を明確にすることです。導入を成功に導くためには、現状の業務プロセスや課題点を洗い出して分析し、その課題をAIによってどのように解決したいのか、という目的を明確に定義することが重要です。
AIを活用する範囲を定める
課題と目的が明確化できたら、AIを活用する範囲を定めましょう。AIは業務効率化に役立ちますが、すべての業務を任せるのは難しいことが多いものです。どの部分にAIを適用し、どの部分を人力で行うか整理し、活用範囲を定めておきましょう。
現在の業務プロセスを詳細に分析し、AIを活用すべきタスクや領域を特定します。例えば、単純で反復的な作業や大量のデータ処理など、AIが得意とする領域を選ぶとよいでしょう。人間の判断や専門知識が必要なタスクには人力を活用することで、AIと人間のコラボレーションを促進し、より良い結果を生み出すことができます。
十分な量のデータを用意する
活用範囲が定まったら、AIが作業を行うために必要なデータを用意します。AIは大量のデータを学習することでパターンや傾向を把握し、適切な意思決定ができるようになります。例えば、商品の販売データや顧客の行動データ、製造プロセスのセンサーデータなど、作業に関連する特定の領域に関連するデータを収集しましょう。
ただし、データの量だけでなく、データの質も重要です。データは正確で信頼性の高いものであることが求められます。誤ったデータや欠損したデータが含まれていると、AIの学習や予測に悪影響を与える可能性があります。したがって、データの品質を確保するためには、データのクレンジングや前処理の手法を適用するなどの対策が必要です。
利用するツールを検討する
AIの技術は多様で、さまざまな目的に応じた特徴や機能を持つツールが存在します。ビジネスにおいてAIを活用する際には、利用目的に合った適切なAIツールを選定しなければなりません。
各ツールには異なる機能や利点がありますので、自社のニーズに合致しているかどうかを判断する必要があります。価格、導入の容易さ、カスタマイズ性、拡張性、セキュリティ面での安全性なども考慮すべき要素です。
最初は小さい範囲で導入する
AIをビジネスに導入する際には、まずは小規模な範囲で導入することが推奨されます。大規模なシステム全体を一度に変えてしまうのではなく、効果的かつ容易に導入できる範囲を選んで試験的に導入し、リスクを最小限に抑えながら効果を確認するべきだと言えるでしょう。
導入後は、定期的なフィードバックを収集し、結果を評価します。利用者や関係者からのフィードバックと最適化を繰り返しながら、段階的に導入範囲を広げて最終的な本格導入へと進めていくことが、成功の鍵となります。
AIをビジネスに導入する際の課題
AIをビジネスに導入すると、さまざまな利点があることが分かりました。しかし、導入にあたっては解決しなければならない課題も存在します。最後に、企業がAIをビジネスに導入する際に直面しやすい課題をいくつかご紹介します。
AI人材の確保
AIをビジネスに導入する際の課題の1つは、AI人材の確保です。AIを活用するためには、大量のデータを扱う必要があり、万が一不具合が生じた際には保守管理も行わなければならないため、幅広いAI関連のスキルが求められます。
しかし、AIについての知識とリテラシーのある人材は現在不足している状況です。AIの専門知識や技術に精通し、データ分析や機械学習の経験を持つ人材の需要は高まっていますが、その供給が追いついていません。
サイバー攻撃のリスク
サイバー攻撃のリスクがあることも、AI導入に際しての課題であると言えます。AIシステムはコンピュータやインターネットを利用するシステムがほとんどで、取り扱う情報も気密性や経済的価値のあるものが多いため、サイバー攻撃にさらされるリスクが増加します。
サイバー攻撃から守るためには、定期的な脆弱性評価やセキュリティ監査を行い、システムに潜在する脆弱性を特定し修正する必要があります。セキュリティ対策は一度行ったら終わりではなく、継続的な監視と改善が求められます。また、社内でのセキュリティに関するトレーニングやポリシーの周知徹底を行うことも大切です。
AIをビジネスに導入する際には、サイバーセキュリティに対する意識と対策が不可欠です。適切なセキュリティ対策を講じることで、ビジネスにおけるAIの安全性と信頼性を確保しなければなりません。
責任の所在が難しい
AIの作業によってトラブルや問題が発生した場合、その責任が開発側やシステム運用側のどちらにあるのか、また具体的に誰が責任を負うべきなのかを判断することが難しいケースが多く存在します。責任の所在が難しいことも、AI導入の課題の1つだと言えるでしょう。
AIシステムは複雑で非透明な仕組みを持ち、人間の判断や意図とは異なる行動を取ることがあります。トラブルや誤動作が発生した場合、その原因がAIの設計や学習データの問題なのか、それともシステムの運用や設定の問題なのかを特定することは容易ではありません。
こうしたイレギュラーに対応するためには、あらかじめ責任の所在を明確化し、トラブル時に適切な対応ができる体制を整えることが求められます。
まとめ
AIをビジネスに活用するためには、メリットと課題を正しく把握し、効果的な導入方法を選択することが重要です。この記事でご紹介した導入方法を参考に、適切な戦略と対策を講じれば、AIはビジネスの成果を向上させられる有意義なツールとなるでしょう。
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。
