AIとは人工知能と呼ばれるものです。人間は日常生活の中で多くの情報を受け取り、認識や推論、判断などの活動をしていますが、AIは、人間の知的な行動を再現する高度な技術をシステムに落とし込んだものです。
AIの導入は、企業や個人に大きなメリットをもたらしてくれますが、AIを適切に活用するためには、導入におけるメリット・デメリットを正しく理解することが必要です。
本記事では、AI導入のメリット・デメリットをわかりやすく解説しています。実際の具体的な導入事例7選も紹介しています。AI技術を活用して、慢性的な人手不足や非効率な業務といったさまざまな企業の課題を解決したいとお考えの方はぜひご参考にしてみてください。
AIとは人間の知能を再現したもの
AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人工知能と呼ばれるものです。人間は日常生活の中で多くの情報を受け取り、認識や推論、判断などの活動をしています。AIは、人間の知的な行動を再現する高度な技術をシステムに落とし込んだものです。
AIの技術は、長年にわたって進歩を遂げ、さまざまな分野に活用されています。企業での導入だけでなく、Googleの検索エンジンやスマートスピーカーといったAIを利用した商品やサービスが、個人の日常生活にも浸透しています。
AIの導入は、企業や個人に大きなメリットをもたらしてくれるでしょう。ただし、AIを適切に活用するためには、導入におけるメリット・デメリットを正しく理解することが必要です。今後、AIはさらに発展していくと期待されています。AI時代の到来に備えて、メリット・デメリットの両方を知り、賢く活用していきましょう。
AI導入における7つのメリット
AIを導入するとどのようなメリットが得られるのでしょうか。まずは、AI導入における7つのメリットを解説します。
生産性を高められる
AIは単純作業の繰り返しを得意としています。そのため、AIが人間が行う作業を代替すると、作業スピードを短縮でき生産性を高めることが可能です。
また、AIは人間よりも高い精度で作業を行えるため、間違いが許されないような作業を行うのにも適しています。人間が行う作業はヒューマンエラーが発生する可能性があり、エラーが発生すれば処理に時間がかかります。AIに代替することで、業務効率化やヒューマンエラーの防止につながり、結果として企業全体の生産性向上が期待できるでしょう。
人件費を削減できる
AIの導入により、人件費を削減できます。AIが代替する業務にかかる人件費が多くかかっていた場合は、大幅なコスト削減が期待できるでしょう。人件費は企業活動でかかる経費の中で占める割合が大きいケースが多いといわれています。そのため、導入時にコストがかかっても、長期的な視点で見るとAI導入のメリットは大きいです。
労働力不足を解消できる
AIの導入は、労働力不足の解消にもつながります。日本では、人口急減や少子化の進行により、労働力不足が問題となっています。AIが人間が行う業務を代替すると、労働力を補填でき、従業員の負担を軽減することが可能です。
さらに、企業活動の業務の一部の作業をAIが担えば、従業員の人数が少なくても業務を推進できます。今後さらに労働力が減少していくと予想される日本において、AIの活用は一段と浸透していくでしょう。
事故を防止できる
AIは、事故防止を目的とした商品やサービスにも活用されています。AIの活用による事故防止は、大きく分けて二つのパターンがあります。一つ目は、AIが危険が伴う作業を行うことで、人間が巻き込まれる事故の発生率を下げるというものです。活用例として、工場現場での危険作業などが挙げられます。
二つ目は、AIが精度の高い分析・予測をすることで、事故の発生を未然に防ぐというものです。活用例として、自動運転化、機械の故障予測・異常検知などが挙げられます。
円滑なコミュニケーションが取れる
AIを活用したツールを使用して、質の高いコミュニケーションを取ることが可能です。例えば、AIの技術は、自動翻訳のサービスに活用されており、異なる言語を使う人と円滑にコミュニケーションを取れます。
また、自動応答システムのチャットボットも活用例の一つです。チャットボットが問い合わせ対応を行うことで、迅速かつ正確な顧客サポートが可能となります。さらに、複雑な質問には人間が対応するなどして役割分担をすれば、業務効率化にもつながるでしょう。
顧客満足度が高められる
AIの導入により、顧客のニーズに合わせた商品やサービス提供が可能となり、顧客満足度の向上が期待できます。AIは膨大なデータを分析し、分析結果から数値を予測することが可能です。需要予測ができると、市場のニーズを的確に捉えることができ、商品やサービスを最適なタイミングで提供できます。さらに、需要の動向を正確に予測できるため、適切な在庫管理が可能となります。
ほかにも、通販サイトで用いられているレコメンド機能は、顧客が求めている商品に出会いやすくなるため、顧客満足度を高められるでしょう。
クリエイティブな業務に注力できる
AIがデータの処理や単純作業といった業務を代替すると、人間はよりクリエイティブな業務に注力できます。AIは、芸術性やきめ細かなコミュニケーションが求められるような業務を代替するのは難しいといわれています。そのため、人間は機械化できない業務を行う時間を多く確保でき、業務の質を高めることが可能です。さらに、人間ならではの付加価値の高い業務に集中でき、従業員のモチベーションアップにもつながります。
AI導入における5つのデメリット
AI導入で多くのメリットが得られる見込みがある一方で、デメリットも存在します。AIの全体像を把握することが大切になるため、AI導入における5つのデメリットを解説します。
雇用が減少する
AIが人間が行う定型業務を代替することによって人間の業務量が減少し、その業務に従事する雇用が減少することが問題視されています。しかし、AIに代替される仕事がある一方で、AIに備わっていない高い想像力やコミュニケーション能力が求められる仕事の雇用が増加する見込みです。
また、AIの普及で新たに需要が高まることが予想される仕事もあります。AIの研究者、AIのプログラマー、AIの導入・活用コンサルタント、データサイエンティストといった専門職の雇用が増加することが期待できるでしょう。
リスクマネジメントが難しい
AI導入のデメリットとして、リスクマネジメントが難しいことが挙げられます。AIは企業活動における重要な情報を取り扱うため、AIに問題が発生した場合のリスクが非常に高いです。そのため、高度なリスク管理が必須です。
AIに問題が発生した場合に及ぼす影響、AIに問題が生じるリスクを軽減するシステム、問題発生時の体制といった対策を入念に考え、企業の被害を最小限に抑える取り組みを考えておく必要があります。リスク管理部門を設置するなどして、リスク管理マニュアルの整備や管理体制の構築を行いましょう。
責任の所在がわからない
AIを活用した商品やサービスに問題が生じた場合、どこに責任があるのかが曖昧となり、責任の所在がわからなくなる可能性があります。現在、AIの判断によって生じるトラブルの責任の所在に関する法律はありません。そのため、AIを使用する企業側に責任を問われるリスクがあることを理解しておきましょう。さらに、AIの判断によってトラブルが発生し責任を問われたときの対応について導入前に考えておく必要があります。
情報漏洩のリスクがある
AIを活用したさまざまなツールから、従業員の個人情報や顧客情報などの機密情報が漏洩するリスクがあります。第三者によるサイバー攻撃を受けるケースや、社内の人間が悪用するケースが考えられます。また、情報の取り扱いに慣れていない社内の人間が誤って情報を外部に流出させる可能性もあるでしょう。セキュリティソフトを導入するなどキュリティ対策を徹底することが大切です。
導入にコストがかかる
AI導入のデメリットとして、多大なコストが発生することが挙げられます。AI導入は、長期的な視点で見ると費用対効果を得られることが期待できるが、一時的なコスト増大は避けられません。どのようなツールを導入するかによって導入費用は異なりますが、高額になるケースが多いです。導入時の初期費用だけでなく、ランニングコストもかかるでしょう。
さらに、既存の業務内容の見直しやシステムの移行、新しい業務内容の定着などにかかる時間的コストも発生します。
AIの活用方法3選
AIを活用してどのようなことができるのか詳しく見ていきましょう。AIの活用方法3選を解説します。
数値を予測する
AIのデータの分析・予測の技術を活用して、蓄積した過去のデータから関連性を見つけ、将来の数値を予測することが可能です。導入事例として、商品やサービスの需要予測や株価の変動予測などに用いられています。新店舗戦略や価格最適化といったマーケティング戦略、迅速かつ正確な経営判断や意思決定などに役立ちます。
問題を発見・回避する
AIの画像認識や音声認識、異常検知の技術を活用して、さまざまな問題を発見・回避できます。導入事例は、クレジットカードの不正利用検知、防犯カメラの不審者検知、機械・設備の故障検知、メールのスパム判定などです。問題の発生や問題の見逃しによる人的被害や金銭的損失を未然に防ぎ、素早い対応が可能となります。
業務を自動化する
AIを活用して、定型業務を自動化することが可能です。導入事例として、帳票処理の自動化、チャットボット、コンビニやスーパーの無人レジシステムなどが挙げられます。作業工数や人件費の削減、従業員の業務負担軽減、生産性の向上といったさまざまなメリットがあります。
AI導入の具体例7選
多くの業界でAI導入が進んでおり、社会を支えています。AI導入の具体例7選を紹介します。
【医療】画像診断の支援
AIの技術は、病院の画像診断に役立てられています。MRIやCTなどの画像から異常が見られる部分を検知し、医師の診断のサポートをすることが可能です。AIは、画像データを学習し、正常な状態と異常がみられる状態の画像の違いを発見します。
AIによる画像認識との組み合わせで、病気の見逃しや診断のばらつきを防ぎ、医師は高速かつ正確な診断が行えます。よって、病気の早期発見につながるでしょう。なお、AIはあくまで医師の診断を支援するためのもので、最終的な診断は医師が行います。
【介護】行動モニタリング
介護業界においては、介護対象者の行動をモニタリングし、離れた場所にいる介護者に通知する見守り支援にもAIが活用されています。簡易センサーで人感を検知し、入居者の状況を把握する仕組みです。入居者の行動が普段の行動パターンと異なるなどの異常を検知したら、アラートで通知します。介護対象者のプライバシーに配慮できるとして、介護施設での導入が進んでいます。
【小売・製造】在庫の最適化
小売・製造業界では、AIの技術を使った需要予測が行われています。データを基に、どの商品が、いつ、どのような条件で、どのくらいの量出荷されるかを予測することが可能です。在庫過多や欠品を防ぎ、在庫の最適化を図ります。加えて、在庫過多による廃棄率の増大やスペース不足などの問題を防止します。また、在庫管理の効率化や、発注漏れ・誤発注などのヒューマンエラーの防止にも有効です。
【交通】タクシーの需要予測
AIは、交通業界にも活用されています。天候、時間、エリアなどのデータから需要を予測して、配車の最適化を支援します。タクシーの配車センターは、需要が高いと予測された時間やエリアに、適切な台数を配車することが可能です。需要が高いとされる時間やエリアがすぐに把握できることで、効率よくタクシーを稼働させられ、乗客が増えます。よって、売上増加にもつながるでしょう。
【農業】収穫作業の自動化
AI導入により、収穫作業を自動化し、農業の慢性的な労働力不足の問題を解消する取り組みが進んでいます。農業従事者の高齢化が進んでおり、重労働な収穫作業の負担軽減が望まれていました。AIを搭載したロボットが農作物の収穫作業を行うことで、収穫を行う人の負担を軽減できます。収穫業務の大幅な時間短縮が可能です。
【金融】融資審査の支援
AIは、銀行の融資審査の支援にも活用されています。企業や個人の信用度を分析し数値化することで、返済が延滞する可能性がある人を予測することが可能です。通常の融資の審査では、担当者によって審査にゆらぎが生じる場合もあります。AIによる審査は判断軸が定められているため、ゆらぎがありません。そのため、銀行は返済延滞による不利益の発生リスクを軽減できます。
また、通常の融資の審査は手続きが多く、審査に時間がかかるケースが多いです。AIによる審査は、
定められた基準で自動で判別するため短期間で審査できます。
【防犯】入退室管理
AIは入退室管理など防犯の分野にも活用されています。入退室管理システムでは、カメラと連携し、画像認識の技術で顔の特徴を高い精度で識別することが可能です。混雑状況の可視化や温度測定、入退室の履歴の記録などの機能が備わっているものもあります。AIによる入退室管理システムの導入で、セキュリティの強化や入退室管理業務の軽減につながります。
AIと機械学習、ディープラーニングの違い
AIと機械学習、ディープラーニングの違いを解説します。AIに関連する話題では、機械学習、ディープラーニングについても話題に上がることが多いです。AIと機械学習、ディープラーニングそれぞれの持つ意味を理解しておきましょう。
機械学習とはデータの法則性を見つける手法
機械学習とはAIの技術の一つで、AIの分野において中核を担うものです。機械学習は、コンピューターが自らデータから繰り返し学習し、データの法則性を見つけます。そして、学習結果に基づき、データの分類や予測を行います。機械学習は、質のよいデータの学習を繰り返すとどんどん精度を高めることが可能です。一口に機械学習といっても、さまざまな学習方法があります。大きく分けると「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類です。機械学習の技術は、広く活用されています。
機械学習の概要や種類、導入における重要なポイントについてまとめた資料をご用意しております。ぜひご覧ください。
ディープラーニングとは自動でデータの特徴を抽出する手法
ディープラーニングとは、機械学習の手法の一つで、深層学習とも呼ばれるものです。ディープラーニングは、自動的にデータの特徴を抽出することが可能です。従来の機械学習は、人間が定めた特徴をコンピューターが識別します。一方でディープラーニングは、人間がどのような情報を特徴にするか定めなくても自動で特徴を獲得できます。
機械学習の手法の一つにニューラルネットワークがあります。ディープラーニングは、機械学習の仕組みを応用し、ニューラルネットワークを多層化したものです。人間の神経細胞ニューロンのつながりを表現しています。
ニューラルネットワークの構造は、入力層・中間層・出力層の3つの層で構成されており、中間層は2つ以上あります。ニューラルネットワークの中間層が増えたことで、機械学習よりもさらに複雑な問題を処理できるようになりました。
AIの技術「機械学習」の導入は専門家のサポートを受けよう
AIの技術をビジネスに活用することで、企業は多くのメリットを得られます。AI技術の一つである機械学習には、多様なアルゴリズムがあります。機械学習を有効活用するためには、AI導入の目的に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があるでしょう。そのため、機械学習を導入する際は、信頼できる専門家のサポートを受けるのがおすすめです。
機械学習についてまとめた資料をご用意しております。本資料は、機械学習の概要や種類、導入・運用における重要なポイントをわかりやすく解説しています。AIの導入を検討している方は、ぜひ資料をご覧ください。
