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
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。
AI技術は、その進歩と幅広い業界での活用がメディアでも取り上げられ注目を集めています。また、自社ビジネスにAI技術を取り入れたいと考える方が増加しています。
しかし、AI技術に関する基本的な知識や導入の手順、必要なコストなどは明確に定まっておらず、導入の際に戸惑う方も少なくはありません。
そこで今回の記事では、ビジネスにAIを取り入れたいと考えている方に向けて、AIが持つ技術・能力やビジネスの活用例、AIを活用するメリット・デメリット、ビジネスへの導入プロセスなどについて解説しています。AI技術に関する知識を学びたい方は、ぜひ参考にしてみてください。
- 自社のビジネスにAIを導入したいと考える経営層の方
- AI導入プロジェクトを任された情報部門の方
- AIの基礎知識が知りたいビジネスパーソンの方
AI(人工知能)が持つ技術・能力とは?
AI(人工知能:Artificial Intelligence)は、人間の認識や思考、学習といった脳の働きをコンピューターで模倣する技術の総称です。
AIが持つ技術や能力は、ビッグデータの処理や予測、意向に合わせた学習などが挙げられます。以下では、AI(人工知能)が持つ技術や能力について詳しく解説します。
ビッグデータの処理を高速かつ丁寧に行える
AIが持つ能力のひとつとして、ビッグデータの処理を高速かつ丁寧に行える点があります。ビッグデータの分析は、人手で行うと膨大な時間と手間がかかります。
そういったビッグデータは、AIを活用することで高速に処理できます。また、AIは人の手で行うよりも正確性に優れており、計算ミスなどのヒューマンエラーを最小限に抑えられる点も魅力です。
そのため、AI技術はビッグデータ分析を軸とした業務効率化や生産性の向上に役立ちます。
ビッグデータ分析について詳しくは、「ビッグデータの分析とは?解析手法・成功させるポイント・活用事例を解説」をご覧ください。
AI自身が予測して判断を行える
AIは過去のデータを基にして、AI自身が予測する能力を備えています。過去のデータから規則性やパターンを抽出するため、予測のたびに学習させる必要はありません。
AIに予測をさせることで、ビジネス上の意思決定などの効率化も可能です。そのため、AIは販売予測や集客予測、株価予測など、さまざまな分野で活用されています。
意向に合わせた学習ができる
AIは、目的や要求に合わせて学習できる能力を備えています。これにより、特定の業務に必要な情報や規則など、企業独自の要件に対応したAIシステムを構築することも可能です。
用途に特化したAIシステムを自社業務に組み込むことで、社内のルールに従った資料作成や業務処理を自動化できるようになります。AIの意向に合わせた学習ができる能力は、企業の中で効率的な業務を遂行するために欠かせない要素です。
AIに関連した新技術も誕生
AIの分野は、絶え間なく進化し続けており、新たな技術が続々と登場しています。その代表例として、「機械学習」「ディープラーニング(深層学習)」が挙げられます。
機械学習とは、AIプログラムに組み込まれたアルゴリズムを用いてデータを分析し、その過程で学習を行う技術を指します。ディープラーニングは、機械学習の手法のひとつであり、人間の思考過程を再現する技術です。
ディープラーニングは、人間の脳の働きを模倣したニューラルネットワークという数理モデルを基礎としており、大量のデータを分析する際に優れた能力を発揮します。この技術の進歩により、AIはますます複雑な業務を効率的に処理できるようになり、その応用範囲も広がっています。
AI技術をビジネスに活用する事例
近年、AI技術が多岐にわたるビジネス領域で活用されています。例えば、小売業では来客者の動向を分析するためにAIが活用され、飲食業ではAI搭載のチャットボットが顧客対応を支える場面も見られます。
さらに、IT分野では予測分析を通じた業務効率化を図る企業が増加中です。また、接客業ではAIが情報提供の精度を高めてサービスの質を向上させる役割を果たし、配送業では作業の自動化が従業員の負担を軽減しています。
以下では、AI技術をビジネスに活用する事例を紹介していきます。
小売業:店舗における来客の分析
小売業では、店舗における来客の分析にAIを活用する企業が増加しています。AI技術を用いることで、来店客の動線や購入に至った年齢層や性別などの詳細なデータを明確に把握することが可能です。
AIによる分析結果を基に、商品の在庫管理や店舗レイアウトの最適化を行うことで、売上の向上につなげることもできます。今後もAIを活用する小売業の企業は、増えていくと予測されています。
飲食業:予約や注文をチャットボットで対応
飲食業では、AIを積極的に活用しており、その一例がチャットボットを介した顧客対応です。
予約アプリや注文サイトにAIを導入することで、24時間対応が可能になります。その影響で、顧客はアクセス時間に追われることなく、いつでも飲食店を予約することができます。その結果、来客数を増やすことにもつなげることにつながります。
また、人の手で予約・注文の管理していたころのヒューマンエラーがなくなる点も大きく、顧客に気持ちよくサービスを利用してもらえるのもメリットと言えます。
IT産業:データ予測による業務効率化
IT業界においては、データ予測を活用した業務の効率化にAIが重要な役割を担っています。競合との差をつけるために、AI技術の導入を進める企業が増えています。
AIを活用することで、プロジェクトの進行が人員の変動やリソースの変化(休暇の取得など)に左右されにくくなる点が主なメリットです。また、AIの利用は働き方改革の推進にも寄与しており、より柔軟で生産的な働き方の実現が期待されています。
接客業:正確な情報提供によるサービスの質を担保
接客業では、AIの導入はサービスの質の保証という重要な役割を果たしています。AIを活用することで、情報提供の精度が高まり、結果として顧客満足度を向上させることが可能です。
また、AIによる自動化は従業員の業務負担を軽減し、人件費の削減にもつながります。さらに、人の手によるサービス提供に伴う情報のばらつきや不一致のリスクを排除し、顧客への一貫した高品質なサービスの提供を可能にします。
配送業:作業自動化による負担の軽減
物流業界では、過酷な労働条件や労働力の不足、荷物の積み込み効率の問題などに対処するために、AI技術が積極的に取り入れられています。
AIを活用すれば、過去の実績データを分析して需要のピークや物流の流れを正確に予測し、それにもとづいて労働力の配置を最適化することが可能です。
その結果、コスト削減と作業効率の向上が見込めます。また、人工知能を搭載したドローンやロボットの活用により、品質検査の自動化や倉庫作業の効率化なども行われています。
AI技術を活用するメリット
AI技術を活用することで、主に以下のメリットを得られます。ここからは、これらのAI技術を活用するメリットについて解説します。
人力では行えない速度のデータ分析が可能
AI技術の導入がもたらす大きなメリットのひとつは、人間の能力を超えた速さでのデータ分析です。人工知能は膨大な量のデータを高速に処理し、予測することに長けています。これにより、データ分析作業の効率が飛躍的に向上します。
これらの分析結果を経営戦略やマーケティング活動に活用することで、企業の業績向上につなげることも可能です。AIによるデータ分析は、企業が成長するうえで欠かせない要素となっています。
コストの削減につながる
AI技術の導入がコスト削減に大きく貢献する点も、メリットのひとつと言えるでしょう。従来、人間が担っていた業務をAIによって自動化することで、結果的に人件費の削減が可能です。
例えば、顧客サポートにAIチャットボットを導入することにより、ユーザーからの問い合わせに即時かつ自動的に対応できるようになります。業務を効率化することで、作業時間の短縮はもちろん、残業や休日出勤に伴う人件費の削減につながります。
生産性が向上できる
AI技術の導入により、生産性の大幅な向上が期待できる点もメリットになります。人による作業では、個人の経験や能力によって成果の質にばらつきが生じることがあります。また、健康状態やモチベーションの変動も業務に影響を与える可能性もあるでしょう。
一方で、AIは一定の高い精度で業務を実行し続けることが可能です。これにより作業ミスが軽減され、結果として時間の節約につながります。結果的に人間の作業負担が軽減され、よりクリエイティブな業務や戦略的な業務に集中できるようになるなど、生産性の全体的な向上が期待できます。
AI技術を活用するデメリット
AI技術の導入がもたらす多くのメリットに対し、懸念されるデメリットも存在します。ここからは、以下のようなAI技術を活用するデメリットについて解説します。
情報漏洩の対策が必要
AIを導入したセキュリティ対策は年々高精度になっていますが、サイバー攻撃を行う側もAIを導入しているという現状があります。そのため、セキュリティが不十分であると、突破されてしまう可能性があります。
情報漏洩のリスクを抑えるために、AIに頼り切ったセキュリティだけでなく、複数のセキュリティを開け合わせることが重要です。
維持や導入におけるコストがかさむ
AI技術を活用することで多くのコスト削減が期待できるものの、その導入および維持には一定のコストが必要となります。さらに、AIシステムの導入や運用には専門的な知識を持つ人材が求められることもあり、その採用に伴うコストも必要です。
そのため、AI技術の導入を検討する際には、その投資が期待されるメリットに見合うかどうか、初期費用や運用コストを総合的に評価するようにしましょう。
仕事がAIに奪われる可能性もある
現在、人間が担っている役割がAIに置き換わることで、一部の業界では雇用機会が減少すると言われています。
特に技術系の職種では、AIの進歩により人間の役割が縮小される可能性が高いと指摘されています。一方で、クリエイティブな分野では、逆に雇用機会が増えるとも予測されています。
AI技術をビジネスで導入するためのプロセス
AI技術を事業に取り入れる際には、いくつかの段階を経る必要があります。ビジネスへのAI導入プロセスは大きく分けて、「構想」「検証」「実装」といった3つの段階があります。
構想:目標設定〜費用の検討
構想段階では、AIを用いて達成したい目的を設定し、それに伴う課題を抽出することが重要です。目標設定が決まった後に、必要なデータの種類や収集方法、データを持続的に利活用する方法を決めます。
その後は、AI導入プロジェクトの検証期間や導入にかかる初期費用の見積もりを作成し、AI導入計画を具体化していく流れになります。
検証:モデル構築〜実装計画の策定
検証段階では、AIモデルの開発や業務適用の可否評価、そして実際の適用に向けた計画策定が行われます。AIモデルを作成する過程では、技術の専門家だけでなく営業など他の部門からの実用的な意見も重要です。
次に、既存の業務プロセスを見直し、AIモデルをどのように組み込むかを決定します。最後に、AI導入がもたらすメリットとそれに伴うコストを検証します。
実装:運用〜保守
実装段階での主な目標は、現場のスタッフと協力しながら、AIを既存の業務フローに無理なく組み込む適切な方法を見つけることです。AIシステムが期待通りに機能しているかどうかを継続的にチェックし、データの変化や性能の低下に対応するために、定期的に再学習を行います。
AIシステムの安定稼働が確認できれば、その応用範囲を広げ、システム間の連携を深めることを検討します。
AI技術はこれからどうなる?
AI技術は現在も急速に発展しており、さらに先進的な機能と幅広い応用などが期待されています。将来的には、人間の能力にそん色ない、もしくは凌駕するようなAIの発展が予想され、高度な判断や創造性を備えたAIが生まれるかもしれません。
また、AIが複雑かつ大規模な問題に対して、最適な解決策を提示することも予測されています。今後もAIの役割は拡大し、私たちの日常生活において、ますます重要な存在になっていくことが予想されます。
まとめ
今回の記事では、AI(人工知能)が持つ技術・能力やビジネスの活用例、AIを活用するメリット・デメリット、ビジネスへの導入プロセスなどについて解説してきました。AIとは、人間の脳の認識や思考、学習といった機能をコンピューターで模倣する技術のことを指します。
AIの強みは、ビッグデータの高速処理、精度の高い予測分析、そして柔軟な学習能力にあります。これらの能力により、AIは多岐にわたるビジネス分野で活用されています。
AIの導入は、データ分析の効率化、コスト削減、生産性の向上など、多くの利点をもたらします。しかし、それには情報漏洩や雇用への影響といったリスクも伴います。AIは今後も進化を続け、私たちの生活にとって欠かせない存在となるでしょう。
- AI(人工知能)とは、人間の脳の認識や思考、学習といった機能をコンピューターで模倣する技術のこと
- AIの進化は止まらず、ディープラーニングなど新技術の登場で応用範囲が広がり続けている
- AIの導入はビジネスに多くのメリットをもたらす一方で、情報漏洩リスクや導入コスト、雇用への影響などのデメリットに注意する必要がある
- AI技術の導入プロセスは「構想」「検証」「実装」の三段階に分かれ、各段階での計画的な進行が求められる