近年、世界中でAIへの注目が高まっており、ChatGPTをはじめとしたさまざまなサービスが急速に増えています。AI技術が利用されたサービスを事業に活用する企業も増えており、ビジネスにAIを取り入れることは、現代では珍しくありません。AIはあらゆる業界の業務サポートに役立ち、業務効率化や人的ミスの防止に貢献します。
本記事では、AIをビジネスに活用したいと考えている方に向けて、AIの概要や学習方法、できることとできないこと、活用メリットなどを解説しています。AIをビジネスに活用する上で必要な知識が身につく内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。
AIは人間のように学習してさまざまな作業をこなすプログラム
AIは、人が行う知的行動をコンピューターがデータをもとに学習し、再現するものです。「Artificial Intelligence」の頭文字を取った用語で「人工知能」を意味します。近年では、AIの発展と普及が進み、自動運転や翻訳、囲碁などのさまざまな分野でAI技術が利用されています。
AIは、膨大な量のデータを短時間で解析できるため、以前は難しかったビッグデータの分析も可能にしました。AIのサポートがあれば、人の手だけでは難しい業務を効率よく遂行でき、新しいビジネスの創出も可能です。
AIはあらゆる業務に活用できますが、複雑な指示の実行は難しく、定型業務のサポートに向いています。決まった動きを何度行っても正確に実行できるため、業務のクオリティを担保できます。
AIの2つの学習方法
AIの学習方法は、以下の2つです。
- 機械学習
- ディープラーニング
AIには、与えられたデータを学習するプロセスが欠かせません。データを学習してはじめて、AIとして機能します。学習方法を把握して、AIの仕組みを理解しましょう。
機械学習
機械学習は、膨大な量のデータから規則性を見つけて学習する方法です。データの中にある規則性やデータ同士の関係性を学習することで、人から与えられた指示に応じて予測や判断が行えるようになります。機械学習には3つの種類があり、AIの利用目的に合わせて適切なものが選ばれます。機械学習の種類は、以下の3つです。
SharePointは、Microsoft 365のすべてのプランに標準搭載されています。各プランの料金は次の通りです。
| 種類 | 内容 |
| 教師あり学習 |
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| 教師なし学習 |
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| 強化学習 |
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機械学習には、ロジスティック回帰や主成分分析、ニューラルネットワークといったいくつもの手法があり、上記3つの種類のどれかに分類されます。
ディープラーニング
ディープラーニングは、人が指示を与えなくても、AI自身がデータの特徴を学習する方法です。機械学習の手法の1つで、深層学習とも呼ばれています。ディープラーニングでは、人ではなくAIが、データのどの特徴に焦点をあてて学習するかを判断します。AI自身が答えを見つけるために学習する点が、ディープラーニングの大きな特徴です。ディープラーニングは、細かい処理や複雑な判断ができるため、AIをより発展させるものとして、世界中から注目されています。
AIでできること7選
AIができることは多岐にわたり、実行した処理の品質は、年々向上しています。昔に比べてAIができることも増えており、今ではあらゆる分野で活躍を見せています。AIができることは、以下の7つです。
- 画像認識・検索
- 音声認識
- 自然言語処理
- データ分析
- 最適化
- 異常検知
- 制御・実行
AIができることを把握し、自社の事業でどのように活用するかをイメージしましょう。
画像認識・検索
AIは、画像や動画に含まれる人や物・文字を識別する画像認識ができます。例えば、帳簿入力の際に画像認識を活用すれば、文字や数字を識別でき、情報のデータ化が可能です。他にも、画像に含まれる物体を出力できる「物体認識」や、人の顔を特定できる「顔認識」などもできます。
画像認識は、ディープラーニングの活用により近年精度が向上しているため、あらゆる分野で導入が進んでいます。
音声認識
AIは、人の声が録音された音声データの文字変換とデータ化（音声認識）が可能です。音声認識は、キーボードを使って手動で文字を入力した場合に比べて、データ入力のスピードが速く、タイプミスがないため、音声データの文字変換とデータ化に向いています。
音声認識の精度はツールによって異なりますが、文字への変換ミスが少なく、多言語対応のものもあり、ビジネスでの活用は十分に可能です。AIによる音声認識は、翻訳や議事録作成、会話型AI、AIアシスタントなどに利用されています。
自然言語処理
自然言語処理とは、人が書いたり話したりする言語（自然言語）をプログラミング言語に変換する技術です。自然言語処理により、曖昧性のある自然言語をコンピューターが処理できるようになります。
AIは、自然言語処理によって、人が入力もしくは話した言語をプログラミング言語に変換できます。例えば、Google音声アシスタントやSiriによる音声認識は、AIが自然言語処理を活用することで可能にした機能です。自然言語処理は他にも、チャットボットやテキストマイニング（※1）などで活用されており、企業のさまざまなサービスを支えています。
※1. テキストマイニング：テキストデータを解析して、有益な情報を抽出すること
データ分析
AIを活用すれば、膨大な量のデータでも迅速に分析可能です。データ分析を手動で行う場合は、分析の完了までに長い期間を要しますが、AIの導入により、作業時間を大幅に削減できます。データ分析にかかる時間が短くなれば、他の業務を行う時間が確保しやすくなるだけでなく、人件費の削減も可能です。
データの分析結果の活用例としては、商品の需要予測が挙げられます。AIが販売実績や来客数、気候データなどをもとにデータを分析し、精度の高い需要予測を素早く行います。
最適化
AIは、過去のデータをもとにパターンを分析して、特定の物事に関する計画や方針の最適化が可能です。ビジネスにおける計画や方針の最適化は、コスト削減や実施期間の短縮など、企業にさまざまなメリットをもたらします。大規模な計画や重要な方針の検討にも、AIによる内容の最適化が有効です。データを根拠とした最適化の案が得られて、重要度の高い物事であっても、意思決定がしやすくなるでしょう。
異常検知
AIは、与えられたデータから学習し、特定の物事に対する異常検知が可能です。安定した精度で正常と異常を判断でき、人の目では気づきにくい異常も発見できます。AIの異常検知は、具体的に以下のような目的で活用されています。
- 敷地や建物への侵入者の検知
- 製品や部品にできた傷の検知
- 食品への異物混入の検知
AIの異常検知は、医療機関や工場で多く導入されており、業務の効率化に貢献している技術です。データの継続的な学習により、検知する際の精度も向上させられるため、高い精度が求められる業務にも活用できます。
制御・実行
AIは、産業ロボットや自動運転技術に活用されている技術です。与えられたデータから特定の物事に対する異常を検知した後、適切に制御し、目的の遂行まで導きます。AIの活用により、ハードウェアが正常に動作するための判断や、適切な業務の遂行に向けたコントロールが可能です。
AIでできないこと2選
AIでできないことは、以下の2つです。
- 気持ちを想像すること
- 新しいものを生み出す創造的な作業
AIは、人の気持ちを汲み取るスキルが求められる仕事や、法律関係の仕事ができません。道徳的思考や細かいルールをもとに適切な判断を下すのは、AIではなく人が行う必要があります。AIでできないことの詳細を理解して、AIの理解を深めましょう。
気持ちを想像すること
AIは、人の感情を汲み取るスキルがありません。学習したデータからパターンを見つけて、人の感情をあたかも読み取ったかのように予測はできますが、AIの予測は、あくまでパターンから導き出した結果です。AIは、喜怒哀楽をはじめとした感情が理解できず、倫理的な判断が下せません。そのため、カウンセラーや弁護士といった仕事での業務には、AIの活用は不向きです。
道徳的思考や倫理観がないため、与えられたデータに差別的な思考や非人道的な行為が正解であるとする情報がある場合、そのまま学習してしまいます。AIにデータを与える際は、道徳的かつ倫理的に問題がないかを事前に確認しましょう。
新しいものを生み出す創造的な作業
AIは、元とするものがない状態から新しく何かを創造するよう指示をしても、実行できません。曲の歌詞を書いたり、小説を執筆したりできるAIも開発されていますが、それらのAIも、すでに生み出された作品から学習します。AIは、与えられたデータから正解や適切な物事を学習してはじめて、新しいものを創造できます。AIにポスターや曲といったものを創造させる場合は、データから学習させるプロセスが必要不可欠です。
AIを活用する2つのメリット
AIを活用するメリットは、以下の2つです。
- 業務効率化
- 人的ミスの防止
メリットを把握して、AIを仕事に活用する価値を理解しましょう。
業務効率化
AIを活用すれば、さまざまな業務を効率化できます。例えば、すべて従業員が行っていた顧客の問い合わせ対応をチャットボットが行い、複雑な問い合わせにのみ従業員が対応すれば、大幅な業務の効率化が可能です。従業員の負担を軽減しながら、人手不足も解消できます。
AIはあらゆる業務に活用できますが、同じ動きを繰り返し行う業務が特に得意です。データを与えて業務に必要な動きを学習させれば、AIが作業を行うため、業務を自動化できます。
人的ミスの防止
仕事へのAIの活用は、業務の人的ミス防止につながります。人的ミスは、人が業務を行う以上、ゼロにはできません。単純な作業を繰り返し行う場合は、特に人的ミスが起きやすく、業務の遅れやトラブルを招きます。AIは、単純作業をどれだけ行っても、ミスがありません。同じ作業を何度でもミスなく完遂できるため、業務上のミスを減らし、業務品質も安定します。
【業界別】AIでできることの5つの具体例
AIは、あらゆる業界に活用されており、企業の課題解決や成果向上に貢献しています。AIが活用された業界別の具体例を確認して、活用イメージをより明確にしましょう。
製造業
製造業では、AIの活用によって現場の生産性や製品品質の向上に成功しています。ある企業では、ベテラン作業員の業務をAIに分析させて、適切な作業条件を割り出し、現場の生産性を大幅に向上させました。ベテラン作業員が万が一退職しても、AIが業務のノウハウを抽出して他の作業員と共有しているため、安定した生産体制を継続でき、現場が混乱することはありません。
製造業でAIを活用する際に課題となるのが、学習データの量と質です。学習データの量と質は、AIのモデルの精度を左右する重要な要素です。十分な学習データが用意できなければ、モデルの精度は一向に上がらず、AIを業務に活用できないため、注意しなければなりません。
農業
農業では、後継者不足や少子高齢化による人手不足が課題となっており、改善に向けて、近年AIが積極的に活用されています。例えば、自動で作物の収穫を行うロボットの開発は、人手不足の解消に大きく貢献する取り組みの1つです。AI技術を搭載したロボットが、作物の熟成度合いを検知し、自動で収穫作業を行います。AIは他にも、技術の継承や農薬散布量の予測などに役立てられています。
AIを農業に活用する際に課題となるのが、専門知識を持った人材とコストの確保です。AIを活用するには、AIに関する専門知識やまとまったコストが必要です。個人や数人などの小規模で農業をしている場合は、人材やコストの確保が簡単ではありません。今後AI技術を搭載したロボットが普及すれば、事業規模にかかわらず、AIを活用しやすくなるでしょう。
金融業
金融業では、低金利における融資での利益低下や、事業コストの増大が問題視され、AIの活用による課題解決が試みられています。具体的には、チャットボットを活用した業務効率化や、AIによる迅速なセキュリティの強化が挙げられます。金融業は多くの機密情報を扱うため、サイバー攻撃や人的ミスの対策が欠かせません。AIを活用しながら、人による最終確認を行えば、セキュリティ対策をより強化できます。
物流業
物流業は、ドライバーの長時間労働や人手不足、厳しい労働環境などが課題となっており、改善のためにAIが活用されています。物流業におけるAIは、配送ルートや倉庫管理業務の最適化などに活用され、今や業界ではなくてはならない技術です。まとまった導入コストは必要ですが、従業員の負担軽減や業務品質の向上に大きく貢献しています。AIの導入は、費用対効果を十分考慮して、慎重に検討するとよいでしょう。
医療
AIは、医療業界において、業務効率や画像解析の向上に貢献しています。例えば、電子カルテの作成の効率化は、AIの導入によって得られた成果の1つです。AIの活用された音声システムが、音声データを文字に起こすことで、電子カルテへの記録の効率化につながりました。カルテ記入の時間が短縮され、患者のケアをする時間が確保しやすくなり、現場の負担軽減も実現しました。
また、AIは、診断や治療のサポートも可能です。東大医科学研究所では、2016年にいち早くAIを活用し始め、AIによる特殊な白血球の診断と治療の提案で、患者の回復に貢献した事例もあります。
参照：AI、がん治療法助言 白血病のタイプ見抜く - 日本経済新聞
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AIを活用して生産性を向上させよう
AIを活用すれば、人の手ではできなかった作業スピードで業務を完了させたり、かつてはできなかった膨大な量のデータ解析ができたりと、仕事の可能性を大きく広げられます。AIができることは、画像認識や音声認識、自然言語処理、データ分析など多岐にわたるため、自社に合った活用方法を選択可能です。
AIは日々進化を続けているため、今後もできることはさらに広がっていくと考えられます。AIをいち早く業務に活用し、生産性向上や新規ビジネスの創出に役立てれば、企業の成長に大きく貢献するでしょう。AIの活用を検討している方は、まずは以下の資料をご覧ください。
