製造業からサービス業、医療から創作分野まで2023年現在、さまざまな分野と企業でAIの活用が進んでいます。そんな中、自社でもAIの導入を進めたいと考える企業や担当者の方も増えているのではないでしょうか？
本記事では、AIについての解説とAIが得意なこと、AI導入のデメリットや導入に向けたステップなどを紹介します。
目次
AIについておさらい
AI導入を考える前に、AIについておさらいしましょう。AIについての語源や定義、仕組みを解説します。
AIとは
AI（人工知能）とは、Artificial（人工的・人造の）＋Intelligence（知能・知性）、2つの単語が組み合わさったArtificial Intelligenceという言葉の略称。人間が行う知的な活動を模した働きを、コンピューターなどに行わせる研究分野です。膨大なデータをAIに学習させることで、「複数のフルーツの写真の中からリンゴだけを選び出す」「発言者を区別して自動で議事録を書き上げる」など、複雑な作業を人間よりも高速かつ正確に行えます。世界中で浸透しているAIですが、AIの定義は研究者や機関によって異なります。「多くの情報を取り込んだ上で、人間の知的なふるまいを人工的に再現したもの」という認識は共通しているものの、厳密な定義は定まっていません。一般社団法人・人工知能学会では「大量の知識データに対して高度な推論を的確に行うものを目指したもの」と定義されています。
AIの仕組みとは
AIが人間のような知的なふるまいを再現するには、膨大なデータが必要です。AIにデータを学ばせる手法はいくつかあり、教師データを用意する「教師あり学習」、データ間の相互関係を見つけてデータの特徴や傾向を把握させる「教師なし学習」、与えられたデータを元に試行錯誤をすることで、タスクを実行できるようになる「強化学習」など、さまざまな手法があります。
AIが得意なこと
AIの得意分野は大量のデータからパターンを見つけることや、特定のタスクを高速に行うことです。例えば、オンラインショッピングのおすすめ表示など、購買履歴などから好きそうな商品を予測したり、医療画像診断で大量のCTスキャンやMRI画像から病気の兆候を見つけたりすることもできます。
チェスや囲碁など、論理的な思考が必要なゲームにおいてもAIが名人に勝てるのも、AIが膨大な数のゲームを学習しているおかげで、局面を瞬時に分析し、最善の手を選択できるからです。
AIが不得意なこと
AIは正解のある計算やゲームは得意ですが、常識や倫理など、場合によっては定義の揺れてしまうものやはっきりとした正解の無いものは苦手といえるでしょう。0から1を生み出すような創作活動も、現在のAIでは難しいといえます。AIはあくまで人間の能力を補助するツールであると考えるのが良いでしょう。
人間の気持ちを汲んだり”察する”のは難しい
AIは膨大なデータを分析し、パターンやお手本通りの答えを抽出することは得意ですが、「共感する力」「感情を察する」ことは難しいとされています。顧客のレビューからポジティブ／ネガティブな言葉を抽出し感情を分析する……など、データに沿った感情の分析は現在でも可能です。しかし、文脈での感情判断や、声色や表情、目線など言葉以外の複雑なコミュニケーションの解析と理解はAIには難しいのが現状です。
クリエイティブな作業も現状は不得意
音楽やイラストなど、創作分野でもAIの話題が多い昨今ですが、現在見られるAIアートは既存のイラストや楽曲を学習させた上で出力したもの。「創造性」という言葉で表現されるように、0から1を生み出すような、学習外から作品を生み出す創作活動もAIは不得意といえるでしょう。
AI導入でどのような効果が見込める？
AIを事業や業務に導入することで、さまざまな効果が上がると考えられます。この項では、導入によって見込まれる効果の一例を紹介します。
売上などの予測
AIを使うことで、小売業や飲食業などでは売上の予測も可能です。過去の売上データに天候や季節など細かいデータを学習させることで、「雨の日は売上が伸びない」「連休は売上が伸びる」などAIは大量の情報からパターンや関連性を見つけることができます。データを大量に学習させることで、「同じような条件の日には売上がどう変わるか」という予測も可能になるでしょう。売上が伸びない予測が立てば仕入れを減らすなど、売上の予測が立つことで業務の無駄をなくすことができます。
業務効率アップ
AIを上手く使えば業務の効率もアップします。まず、データ入力やメールの分類、会議の文字起こしなど、単純でも時間の掛かる作業はAIによって自動化を進めることが可能です。営業職の場合は単純作業の時間を減らして、営業活動の時間を増やしたり、無駄な残業を減らすことで従業員やメンバーの士気高揚も期待できるでしょう。
また、AIに大量のデータを読み込ませることで、意思決定の補助にもAIを活用できます。売上や市場の動向を予測したり、商品の売上を見積もったりと、AIはデータに基づいて客観的な判断を下すため、上手く活用すれば心強い味方になるでしょう。
コストの削減
AIを導入することで、コストの削減を図れる場合もあります。単純作業をAIで自動化できれば、人件費を削減できるばかりか、その他の業務に人員とコストを割くことができます。また、売上の予測ができることで、開発のコストや在庫の過不足による無駄なコストも極力抑えることが可能です。
AI導入のデメリット
AIの導入にはメリットだけではなくデメリットも存在します。いずれにせよ、AI導入による効果が見込めるかしっかり検討することが大切といえるでしょう。
導入にはコストがかかってしまう
便利なAIですが、大掛かりなシステム導入にはコストが掛かる点にも注意が必要です。業務内容を大きく変えるものだと、見込める削減コストより投資が上回ってしまう可能性も考えられます。支払うコストに対してどの程度効果が見込めて、コストを上回る収益が上がるか、しっかりと予想を立てることが必要です。
場合によっては効果が望めないことも
ただ単に「便利そうだから」「楽をしたいから」とAIを導入しては、思うような効果が望めない可能性も考えられるでしょう。AIを導入する際は、後述のステップに従いしっかりと検討を重ねて、自社や組織の抱える問題点を解決できるようなサービスを選ぶことが大切です。
AI導入の現状
日本でのAI活用はさまざまな分野で導入が進んでいますが、業務におけるデジタル技術の活用状況において、企業のAI導入率は24.3%。アメリカの35.1%よりもやや低い数値になっています。（出典：総務省 令和3年版情報通信白）
AI導入のステップ
AIの導入を考える場合は、業務の課題点抽出から活用範囲の決定、導入サービスの選定など、しっかりと段階を踏んで進めることが大切です。この項では、AI導入を考える際に検討したいステップの一例を紹介します。
業務の課題点を抽出する
まずAIの導入を考える際は、着手する前に業務における課題点を抽出しましょう。「データの入力に人手を取られている」「会議の議事録づくりに時間がかかる」「口伝で技術が伝わっておりマニュアル作成が進まない」など、非効率的な業務が無いか、属人化している業務が無いか、業務における課題点をとにかく挙げてみましょう。
AIを活用する範囲を決定する
業務における課題点の抽出が終われば、AIを活用する範囲を決めましょう。AI導入には多額のコストがかかるものも多く、既存の業務が大きく変わってしまう可能性も考えられます。活用範囲を決める前に目標を定めることも大切です。影響する範囲に関わらず、「AIを導入することで何が変わるか」「導入することで具体的にどのような効果が出るか」しっかりと考え目標を設定しましょう。
導入サービスの選定
サービスありきで進めてしまうのではなく、課題点を抽出し、活用範囲を決めてから利用するサービスの選定を始めましょう。コストや効果、サポート体制など、自社や活用する範囲に適したものを選ぶことが大切です。
業務に組み込んでみる
導入するサービスの選定が済み、導入の準備が終われば実際の業務に組み込んでみましょう。いきなり活用範囲で全ての業務をAIに置き換えるのではなく、少しずつ段階を踏んで様子を見ながら運用すると、現場の混乱を避けられます。
PDCAサイクルを回す
AIを導入する際もPDCAサイクルを回す意識が大切です。運用が軌道に乗り出したら、設定した目標に対してどの程度AIが活用できているか、改善点や問題点は無いか、2週間〜1カ月程度の運用ごとに運用を振り返りましょう。他の業務でのAI導入を進めるのか、一度推進を考えるのか、最初に導入した活用範囲での見極めが重要です。
問題がなければ本格的に導入を進める
PDCAサイクルを回して、AIの導入に問題が無ければ、他の業務でもAI導入を進めるか検討を始めても良いでしょう。ある程度簡略化しますが、別業務でもAIを導入する際は業務の課題点に沿ってAIを活用する範囲を決めましょう。
AI導入で気をつけたいポイント
場合によっては業務の効率が上がり、ポジティブな効果が多く見込めるAIの導入ですが、いくつか気をつけたいポイントも存在します。コストに見合った効果が見込めるように、AI導入で失敗しないためのポイントを2つ紹介します。
目的があやふやなまま進めない
「なんとなくAIを導入したほうが良さそう」「具体的な数字は分からないけど非効率な気がするからAIを導入する」……。など、目的があいまいなままAIを導入を進めるのは危険です。AI導入には安くない経費がかかる上に、導入が進んでしまえば実際の業務にも影響が及んでしまいます。導入のステップで紹介したように、AIを導入する際は、業務における課題点からどのような効果を望むのかしっかりと考えましょう。
いきなり大規模な導入を進めない
AIを初めて導入する際は、広範囲に影響が出る大規模な導入は控えたほうが良いでしょう。業務における変更が多いと現場が混乱するばかりか、推進担当者以外の現場メンバーの理解度が浅い可能性も考えられます。簡単で手間のかかる業務から、徐々にAIに置き換えていけば、社内全体でのAIに対する理解が深まる上に、自社に合ったAI活用方法が自ずと分かってくるはずです。
手軽なサービス導入から進めるのもアリ
AIを導入する際は、手軽なサービスから導入を進めれば、検討や選定に費やす時間も少なくスピーディーにAI導入を推進できます。実業務では多大な手間が掛かってしまう会議の議事録作成やオンラインでの商談など、音声の文字起こしは、単純ながら作業に手間がかかります。録音状態によっては聞き取りづらかったり、タイピング速度や聞き取り能力で作成速度にバラつきができてしまう点も非効率といえるでしょう。
AIGIJIROKUなら、手軽に導入できる上に、会議を聞き取らせるだけで自動で音声を書き起こしできます。人の手で書き起こすよりも正確かつスピーディー。リアルタイムでの翻訳も30か国語に対応可能で、AIによる議事録のサマリー作成も支援できます。
まとめ
便利なAIを導入することで、業務の効率化やコストの削減が図れますが、導入する際はステップを踏んで自社に合うかしっかりと検討を重ねることが大切です。自社でAIを導入する際は業務のプロセスなどに影響を及ぼさずに効果が上がる範囲での導入から始めるのがおすすめです。実業務に影響を及ぼさずにAI導入を体験するためにはAIGIJIROKUはいかがでしょうか？
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。
