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ビジネスAIを駆使して、工数削減をし、生産性を向上させましょう

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公開日:2021.10.7

企業を運営するうえで、生産性の向上は重要な課題の一つです。生産性の向上、および工数削減の強い味方になるのが、ビジネスAIです。ビジネスAIを活用することで、現場の省人化や、より高精度の業務を実現できます。今回はビジネスAIの概要、AIの活用事例を紹介するとともに、ビジネスAIの導入方法について紹介します。

ビジネスAIで生産性向上を実現しよう

近年、AI技術は著しい発展を遂げ、ビジネスの領域でも実用化が進められています。AIの活用によって、人の力だけでは実現できない高度な業務処理が実現するでしょう。今、多くの業界で、ビジネスAIへの期待が高まっています。

ビジネスAIとは

AI(人工知能)とは、「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピュータシステム」のことを意味します。このAIを、個別の業務に活かすために開発されたシステムが、ビジネスAIです。AIは、これまでのコンピュータシステムでは難しいといわれてきた非定型作業や、複雑な業務判断が必要とされる作業にも対応できます。そのため、さらに技術が進めば、業務の全自動化も不可能ではありません。また、全自動化まではいかなくとも、業務の一部や、人的リソースがかけにくい領域でビジネスAIを導入すれば、業務効率性や生産性を大きく高めることができるでしょう。

ビジネスAIブームの背景

  • 技術的な完成
    AIは構造化されていない画像・言語などの膨大なデータを判断・分析・処理することが可能であり、実用化すればさまざまな領域で人間に代わる存在になると期待されてきました。AIに関する研究自体は、海外では1950年代から行われており、着想自体はそれほど新しいものではありません。しかし、当時のコンピュータの処理性能では、AIに知識を学ばせる工程に膨大な時間と手間がかかり、実用化には至っていませんでした。
    現代におけるインターネットの普及とコンピュータの処理性能の向上により、膨大なデータを処理する「機械学習」が実現しました。また、最新の脳科学の研究成果を取り入れ、脳の神経活動を参考にしたアルゴリズム「ディープラーニング(深層学習)」が登場したことにより、機械学習はより高度に進歩しています。このような新たな取り組みにより、長年のAI開発はブレークスルーを遂げたといって良いでしょう。
  • AIビジネスの具体化
    現在、AIで何ができるかという検証の段階から、実際に業務に適用し、どれだけのビジネス価値を生み出せるかという実践の段階に移行しています。音声検索や自動運転など、ビジネスにおけるAIの活用方法が具体化してきたことも、ビジネスAIの発展を大きく後押ししました。ビジネスAIという新しい価値観と、それによって生まれる収益性を多くの企業が認識したことにより、応用の幅は一気に広まったといえるでしょう。
  • 新たな労働力としてのAI
    現代では、先進国を中心に少子高齢化が進行しており、近い将来、多くの国が労働人口の減少に悩まされると予想されています。世界に先んじて人口減少社会を迎えつつある日本においても、GDPを維持・成長させるためには、人工知能の活用は重要な鍵になるでしょう。また、現在すでに人手不足に悩まされている業界では、一人当たりの労働者への労働時間や業務内容の負荷が大きくなっています。ビジネスAIを導入し、人間が行う業務の一部を担わせることで、労働者の負荷を軽減できるでしょう。

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ビジネスAIが活躍する業界

小売業での活用

小売業においては経験や勘に頼る属人化した業務が数多く存在しています。そのため、人材不足が特に問題になっている業界といえるでしょう。小売業界におけるビジネスAIは、以下のように活用事例があります。

  • 需要予測で発注作業に悩む時間を削減する
  • 顧客の行動を分析することで、プロモーション活動や商品陳列の参考にする
  • 混雑度を分析し、店側や顧客側へ最適な行動提案をする

フィンテック分野での活用

フィンテック(Fin Tech)とは、従来の金融サービスにIT技術を盛り込んだ新しい金融ビジネスの領域です。フィンテック分野では、AIを与信審査に活用する試みがすでに始まっています。これまで、多くのリソースを使って慎重に判断していた審査業務が、AIによって瞬時に判断することができるようになりました。

製造業での活用

製造業は、AI導入に意欲的な業種の一つです。製造業には、以下のようなAI活用例があります

  • 画像識別・分析による不良品の発生や異物混入を防止し、検品業務を自動化する
  • 受注状況の傾向から、在庫管理を最適化する
  • 異常診断や予兆検知によって工場の設備保全を行う

  

ビジネスAIを導入するステップ

ビジネスAI導入のメリットは、すでに多くの企業で認知されています。しかし、経営層はもちろん、社内の情報システム部門であってもAIに関する知見がない場合も少なくありません。そのため、どこから手を付けて良いかわからず、ビジネスAI導入に二の足を踏むケースもあるようです。そもそもAIは、人間の知能の再現を目指したものですから、人間が行っている業務であれば、ほぼすべての領域に導入することが可能です。
今、最もAIの力を借りて省人化・効率化したい業務はなにか、しっかりと吟味することが大切でしょう。ここでは、ビジネスAIを導入するステップを紹介します。

事前検討の実施

事業の現状を踏まえ、社内で抱えている問題や達成したい目標などを洗い出すことから始めましょう。例えば、工場ラインにおける検品業務のコストを削減したいなど、現場ごとの具体的な課題に向き合うことが大切です。また、事業全体を見渡して、課題解決の優先順位を決める必要があります。この際、同業他社の活用事例を参考にすると良いでしょう。

計画の立案

解決したい課題について、AIで実現できるどうかを検証します。たとえば、検品業務であっても、製品によっては人の手で行った方が効率的なものもあります。AIを導入する範囲や、難易度についてもよく検証したうえで計画を立てることが大切です。また、自社に最適なアルゴリズムを構築するためには、最適なデータ収集が必要不可欠です。そのため、セキュリティ面やデータ活用の規制範囲などについてもよく確認し、必要に応じて規制の緩和や柔軟化を進めていきましょう。

事業者との連携

社内で立てたAI導入計画に基づき、AIソリューション事業者を選定します。事業内容や分野によって、事業者にも得意不得意があるため、自社の業種をよく理解している事業者が良いでしょう。また、用途によっては、ある程度パッケージ化されているAIシステムもあるため、一から開発するより安価で済む場合もあるでしょう。

ビジネスAIの導入

AI導入にあたって最も大切になるのが、PoC(Proof of Concept)と呼ばれる工程です。ここでは、以下のようなプロセスを踏みながら、ビジネスAIによって目的が実現可能か、導入に見合った効果や効能が得られるか、などを確認します

  • データの準備
    必要なデータを集め、最適化処理を施し、ストレージに蓄積します。データには「アノテーション(ラベル)」を付与するなどして、活用可能な状態にします。
  • データ作成・設定
    機械学習を正常に機能させるために必要な「教師データ」を整備します。入力値と出力値を定義し、最適な機械学習の環境とモデル構造を構築します。
  • 学習実施・検証
    求める出力値との差異を確認し、データとモデル設計の改善を重ねます。

運用スタート

定期的にAIの精度やコストパフォーマンスを確認し、導入効果を評価しましょう。主な確認事項は業務面・品質面・運用面です。業務面では、AIによって業務の効率化・高度化が図れているか、品質面では必要な精度やサービス品質を満たしているかを確認します。運用面では長期的に利益が見込めるものなのかを判断します。必要に応じて、コストを抑えたり精度を上げたりする工夫も行いましょう。

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予測分析ツール「Prediction One」

Prediction Oneは、データを用いて、高度な予測分析を自動的に実行できるソフトウェアです。予測分析には専門スキルが必要なことが一般的ですが、Prediction Oneを導入することで、数クリックで統計アルゴリズムや機械学習が可能になり、自社で予測分析が可能になります。

Prediction Oneの活用事例

Prediction Oneは予測分析が必要となる領域で幅広く活用できますが、例えば、労務管理分野においては、従業員の日々の働き方や業績の変化をいち早くキャッチし、心身の状態の変化に気づくこともできます。インターネットが接続できる環境下であれば、場所を問わず利用できるため、テレワークでも作業に支障がありません。また、チームでモデルの共有も可能なため、オンライン会議などにも活用できます。

  • AGC株式会社様での事例
    AGC株式会社では、社内でのDX推進を進めていましたが、様々な部署からDXに関する相談・依頼が殺到する一方で、対応キャパシティに限界を感じ、誰でも使いやすいツールとしてPrediction Oneを導入していただきました。
    元データ加工の必要がなく、機能や操作、UIがシンプルであることから初心者でも使いやすく、デジタル部門のサポートなしに現場だけで取り扱える点を評価していただいています。
  • タイガー魔法瓶株式会社様での事例
    タイガー魔法瓶株式会社では、ベテラン社員が定年を迎える前に、業務ノウハウを、AIを用いてデジタルマッピングすることを目指し、Prediction Oneを導入していただいております。
    データをクラウドにアップせずにPC単体で完結できる点や、知識がなくても使いやすい点、他社製品と比べた際のコストを魅力に感じられているようです。

  

まとめ

現在、さまざまな業界でAIの活用方法が見出され、導入による成功事例も見られるようになりました。今や、AIは事業を躍進させるにあたって必要不可欠な要素になっているといえるでしょう。ただし、企業によって全く同じ事業内容がないように、AIの導入方法や活用方法もさまざまです。また、AIは、スピードや作業量の面で人間の能力を凌駕するものの、導入すれば問題が解決するというものではありません。どんな工程に、どんな目的で導入するかをしっかり検討する必要があることを留意しておきましょう。

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