AIの活用事例を業種ごとに紹介!人工知能を導入して解決できることを解説
記事の監修
代表取締役村越 聖人
2006年からエンジニアよりデジタル業界でのキャリアをスタート。
大小様々なWebシステム開発およびシステム運用保守を経験。
フルスタックエンジニアとして上流から下流工程まで一連の業務を担当するとともに、サーバー設計、構築、運用設計などのサーバー管理者業務も兼任。
近年は、顧客折衝を含む提案型営業からDMP絡みのデータ分析業務をはじめ、プロジェクトの全体統括・SEなど業務要件に合わせたポジショニングで顧客ニーズの最大化を図るサービス提案を実施。
新規事業で立ち上げた自社サービスにて、発明者として特許取得。
2019年5月 株式会社glorious future 設立。
2006年からエンジニアよりデジタル業界でのキャリアをスタート。
大小様々なWebシステム開発およびシステム運用保守を経験。
フルスタックエンジニアとして上流から下流工程まで一連の業務を担当するとともに、サーバー設計、構築、運用設計などのサーバー管理者業務も兼任。
近年は、顧客折衝を含む提案型営業からDMP絡みのデータ分析業務をはじめ、プロジェクトの全体統括・SEなど業務要件に合わせたポジショニングで顧客ニーズの最大化を図るサービス提案を実施。
新規事業で立ち上げた自社サービスにて、発明者として特許取得。
2019年5月 株式会社glorious future 設立。
「具体的なAIの活用事例は?」「AIはどんなことができる?」といった疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。
近年、AI(人工知能)技術は向上しており、仕事の面においてもAIを導入することで効率化が期待できると注目を集めています。
そこで今回は、AIの業種別の活用事例、身近にあるAI活用事例、AIで解決できることについて解説します。
AIの概要から解説するので、AI導入を検討している方は最後までご覧ください。
- 自社の業務改善にAIを導入することを検討している経営者の方
- AIを使った業務改善プロジェクトのプロジェクトマネージャーを任された方
- AIを活用した業務効率化に興味がある方
AI(人工知能)とは?
AIという言葉は知っているものの、具体的な意味や特徴を正しく説明できる方は多くないでしょう。AIは「Artificial Intelligence」の略称で、日本語では人工知能と称されています。この技術は、人間のような判断や学習能力をコンピューター上で実現するものです。
ここからは、AIの定義や能力・特徴などについて詳しく解説していきます。
定義:人間に近い知能を再現した技術
AIに明確な定義はありませんが、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ことを目指したもの」や「人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術」と説明されています。
従来のコンピューターは、あらかじめ設定されたプログラムに従って動作するのに対し、AIは自分で情報を認識・判断・予測する能力を持ちます。そのため、AIはさまざまな状況に柔軟に対応することができます。
AIが得意とすることや、AI技術の活かし方について詳しくは「AI技術とは?人工知能にできることや活用事例・導入方法を解説」をご覧ください。
AIは高速処理による工数の削減が得意
AIは、大規模なデータ分析と予測に長けており、時には人間を上回る処理速度と精度でデータを処理して継続的に学習できます。
従来のシステムでは対応が難しかったタスクや、複雑な判断が求められる作業にも適応できます。これにより、人手で作業していた業務をAIに行わせることができ、作業工数の大幅な削減が可能です。
「機械学習」により知識のアップデートが可能
機械学習とは、膨大なデータからパターンを抽出し学び取る技術を指します。機械学習により、AIに新たしい情報を学習させることや、社内のアニュアル・ルールを覚えさせることができます。
さらに、機械学習の一種である「ディープラーニング(深層学習)」という技術で、より精細な情報を処理することができます。ディープラーニングは、脳の神経ネットワークを模倣したアルゴリズムに基づいており、機械学習の進化を加速させています。
業種別AIの活用事例
AIによる作業効率化に魅力を感じ、自社の業務・運営にAIを取り入れる企業が増加しています。ここからは、AIが日常生活や職場でどのように利便性を向上させているか、各業界でのAIの活用事例を紹介していきます。
製造業におけるAI活用事例
製造業では、画像認識AI(ルールに沿い画像を識別できる技術)が不良品を検知するシステムに利用されています。また、AIを駆使して在庫管理を最適化する取り組みもAI活用事例のひとつです。在庫過多は管理費や維持費の増大という形で業務に悪影響を及ぼします。
この課題に対処するために、過去の製品オーダーのデータを分析し学習させ、工場の在庫量を最適化させます。このように、製造業では積極的にAIが活用されています。
医療におけるAI活用事例
医療現場では、画像認識AIを活用したガンの早期発見が進んでいます。レントゲン写真やCT検査の画像をAIに学習させることで、従来の医師の判断基準を超える精度でのガン検出が可能になります。
さらに、AIは伝染病の流行予測や疾患と遺伝子の相関を解析するなど、大量データの分析が求められる課題にも応用されています。AIの登場により、医療従事者の負担削減の効果もあり、今後もAI活用を期待されているのが医療分野です。
金融・保険業におけるAI活用事例
金融・保険業では、金融システムの運用自動化にAIを取り入れ、業務の効率化を進める事例が増加しています。これにより、内部オペレーションの効率化だけでなく、顧客サービスの品質向上も達成しています。
具体例としては、AIによるチャットボットを導入することで、顧客からの問い合わせ対応を自動化し、従業員の作業負担を減少に成功しました。さらに、過去の取引データを分析して資金の流れを予測し、その情報を活用した営業戦略で成果を出しています。
建築業におけるAI活用事例
建築業では、周囲の状況を確認して判断できるAIを用いて危険物を特定し、自律して動く建設機械の開発が進んでいます。さらに、作業員の安全を確保するために、危険を避ける検知システムの導入が行われ、安全性の向上につながっています。
また、ドローンで撮影した画像をAIで分析し、外壁の検査を行うシステムなど、AI技術を用いた革新的な取り組みが建設業では活発に行われています。
小売・卸業におけるAI活用事例
小売・卸業では、AIが需要予測に利用され、過剰生産の抑制と廃棄ロスの削減に貢献しています。AI技術の導入により、廃棄量が減少するだけでなく、全体的なコスト削減にもつながっています。
さらに、来店客数や商品をAIが認識することで、品切れや窃盗のリスクを減らし、無人レジシステムの導入を促進しています。その結果、人件費の削減も可能です。
物流業におけるAI活用事例
物流業では、AI技術の導入により、いままで個人に依存していた配車計画の自動化が進み、配送ルートや車両数の最適化を通じてコスト削減を実現しました。
このAIによる配車計画の最適化を継続的に活用することで、従業員の作業時間短縮やスピーディーな配車手配など、多岐にわたる成果を達成しています。今後も物流業では、AIの活用による業務効率化が進むでしょう。
不動産業におけるAI活用事例
不動産業では、不動産の売却価格を予測する際にAIが利用されています。これにより、担当者の直感や経験に依存しない、客観的で均衡の取れた価格設定が可能となりました。
さらに、物件のレコメンドにもAIが利用され、希望条件や閲覧履歴に基づいて、利用者の好みに合った物件を推薦しています。物件探しの効率が大幅に向上するため、時間と労力を節約できるようになりました。
身近にあるAI活用事例
AIの活用は企業や組織に限定されず、生活においても身近な存在となっています。たとえば、ChatGPTのような先進的な技術は、ビジネスシーンだけでなく個人的な用途にも幅広く利用されています。
さらに、お掃除ロボットやスマートスピーカーなど、といったAI技術を組み込んだ製品が家庭用市場に登場し、日常生活に溶け込んでいます。以下では、これらの身近にあるAI活用例について解説します。
ChatGPT:人間が書くような文章を生成
ChatGPTとは、自然言語を通じて対話ができるAIサービスです。このAIサービスは、膨大な量のテキストデータから言語のパターンや意味合いを学習し、それをもとに質問や話題に沿った回答を生成します。人間が書くような文章を生成するなど、多岐にわたる便利な機能を備えています。
お掃除ロボット:部屋の障害物の認識
日常生活でよく見かけるAI搭載製品のひとつに、お掃除ロボットがあります。お掃除ロボットは、AIによって制御されたアルゴリズムを使って障害物を識別し、避けながら自律的に動きます。
また、機械学習の技術を駆使してその使用環境を認識し、清掃が必要な範囲を効率的にマッピングします。これにより、最も効率的な掃除ルートを算出し、部屋の隅々まできれいにすることが可能です。
スマートスピーカー:人間の声を認識して応答
スマートスピーカーは、現代の家庭に広く普及しているAIを搭載した製品のひとつです。AIによる自然言語処理技術によりユーザーの言葉を解析して意味を把握し、適切な反応を生成します。
スマートスピーカーは、ユーザーの命令に応じて音楽やビデオの再生、インターネット検索、スマートホーム機器の制御など多岐にわたる用途に対応しています。
AI導入で解決できること
AI技術の応用によって、主に以下のメリットを得られるようになりました。
ここからはAI導入で解決できることについて解説します。
業務の効率化
AIの導入により、従来は人間が担っていたデータ分析などの業務を自動化することができます。これにより、AIに業務を任せる分のリソースを他に回すことができるため、業務効率が上昇します。
また、人の手による作業はヒューマンエラーが発生する可能性がありますが、AIはそういったミスが発生しない点も魅力です。いままでは発生していたミスを修正する時間も短縮できると言えます。ただし、AI導入当初は設定や学習、試験運用に時間がかかる点に注意が必要です。
生産性の向上
AIを導入することで、タスク処理の速度と効率が格段に向上します。AIは、膨大なデータをスピーディーかつ正確に分析できるため、重要な意思決定を支える情報を素早く入手することが可能です。
その結果として、企業の競争力を高めることができます。ビジネス戦略の策定から生産性の向上に至るまで、AIの高度なデータ処理と分析能力をフルに活用することが、企業の成長につながります。
人為的なミスの防止
人間が作業を行う場合、トラブルがあっても臨機応変に対応して作業をこなせる点が強みですが、体調やスキルによって作業のクオリティが左右される特徴があります。AIは反復した作業を行うことに長けているため、人間が起こすヒューマンエラーの防止が期待できます。その一方、AIはトラブルやエラーの際に自身で解決することが難しいです。
人間の作業とAIの作業には、それぞれ得手不得手があるため、現場を見て判断していく作業は人間、単純な反復作業はAIとのように役割分担が進んでいくと予想されます。
コスト削減
人的資源をAIに置き換えることで、人件費を含むコストの削減が可能です。特にルーティンワークにおいて、AIの導入は従業員の代替として有効な手段になります。
ルーティンワークをAIに任せることで、従業員をより高度な業務に専念させることが可能です。結果的に労働力や時間の減らせるため、コスト削減の効果が期待できます。
まとめ
今回の記事では、AI(人工知能)の意味や業種別の活用事例、身近にあるAI活用事例、AIで解決できることなどについて解説してきました。AIは、人間のような学習や判断をコンピューター上で実現する技術で、その進化は日々加速しています。
機械学習やディープラーニングを含むAI技術は、大量のデータ分析や予測、定型的なタスクの自動化に優れ、医療や製造業、金融、小売など幅広い業界で能力を発揮しています。
一般家庭でも、ChatGPTやスマートスピーカー、お掃除ロボットなどAI搭載製品が日常生活を支えています。今後もAIを活用することで、業務自動化や人為的ミスの減少が可能になり、企業や社会全体の効率化と発展に役立つことでしょう。
- AI(人工知能)は、人間の判断や学習を模倣する技術であり、機械学習やディープラーニングを通じて日々進化している
- AIは大量のデータ分析、予測、および定型作業の自動化に優れ、医療や製造、金融など多岐にわたる業界で活用されている
- AIの導入は、業務効率の向上や生産性の増加、人為的エラーの削減、そしてコスト削減につながる
- ChatGPTやお掃除ロボット、スマートスピーカーなど、AI技術は企業だけでなく一般家庭にも広く普及している