AIを使った業務効率化の方法は？メリットや効果・活用事例を解説

近年、企業が推進するDXは、業務効率化やコスト削減を実現する重要な取り組みです。AI技術の発展は、1950年代に研究が始まり、2006年にディープラーニングの基礎が確立されました。2010年代にはビッグデータ解析の進展などを経て、大きな進化を遂げてきました。

 こうした技術革新に伴い、日本政府もAI人材の育成支援をしています。このような背景のもと、AIの実用性はますます高まり、業務効率化での活用が進んでいます。

 AI技術についてより詳しく知りたい方は、AI技術についてより詳しく知りたい方は、
「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技術の進化により、従来人間が担っていた多くの業務が自動化され、多くの作業で代替が進んでいます。AIの業務利用を見送っていた企業も、AIの性能向上を背景に、徐々に導入を進めています。

 マーケティング・カスタマーサービス・営業の分野では、最適化されたAIがビッグデータ（日々生成される多種多様なデータ群）を基に企業の意思決定を支援しています。

少子高齢化・労働人口の減少で、各業界は人手不足が深刻です。人手不足を解消する手段の１つが、AIの活用です。

 例えば、単純作業をAIに任せることで、人手不足の緩和や人件費の削減ができます。結果として、従業員は専門性を活かした高度な業務に専念できます。

日本政府が推進する働き方改革の一環として、AIによる業務効率化は従業員の負担軽減や生産性向上に寄与します。これにより、有給休暇の取得促進や残業時間の削減につながり、従業員の会社への満足度向上も期待できます。

AIを導入すると、ルーティン業務が自動化され、作業時間の短縮につながります。また、エラーの発生率を抑え、作業品質を一定に保つこともできます。例えば、顧客対応業務にチャット型AIを取り入れることで、従業員の負担を軽減しながら効率的な対応を実現できます。

AIはデータ入力や情報伝達といった業務で発生しがちな人的ミスを防ぎます。またAIは、推論や予測が得意であり、業務の精度向上に役立ちます。

 他にも、危険を伴う作業をAIに任せると、業務の安全性を高められます。さらに、AIを活用した自動運転技術も進化しており、人的ミスによる交通事故の減少も期待できます。

AIの活用には、人件費の削減や業務プロセスの最適化など、コスト面で大きなメリットがあります。例えば製造業では、AIにより検品システムを自動化することで不良品の発生を抑え、品質管理にかかるコストを削減できます。また、サービス業ではAIチャットシステムの導入により人件費を抑え、企業の収益性向上にもつながります。

AIは、病気や集中力低下といった人間特有の問題がなく、一定のパフォーマンスを維持できます。AI技術を導入することで、業務の属人化（特定の社員に業務が依存する状態）を防ぐことができます。

 また、担当者が不在の場合でも業務を止めることなく、24時間体制で業務を遂行できるため、企業は高い生産性を維持できます。

AIは、企業が保有するビッグデータを分析し、経営に必要な情報を提供できます。例えば、日本取引所グループ「JPX Market Explorer」は生成AIを活用し、企業情報や財務データを多言語で発信することで国内外の投資家に価値を提供しています。

AIは、多様な分野の企業で導入が進んでおり、業務効率化に活用されています。以下では、AIの具体的な活用事例を紹介します。

業種ごとのAI活用事例を詳しく知りたい方は、「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」をご覧ください。

大手銀行では、AI OCR（手書きの書類や帳票の読み取りを行い、データ化する）を活用することで、年間約5,000時間分の書類をデータ化する業務の削減に成功しています。具体的には、AI OCRと社内システムを連携させ、書類の読み取りからデータ入力までのプロセスを自動化しています。また、AIを活用したマニュアル作成ツールの導入により、資料作成にかかる工数も大幅に削減されました。

AIをデータ分析やレポート作成に活用する企業も多くあります。例えば、クラウドサービス企業では、AIによる解約予測や顧客行動の分析を通じて、業務改善に役立てています。

AIをデータ分析に取り入れることで、企業はよりスピーディーな経営判断を行えるようになりました。

コールセンターでは、AIチャットボットの導入することで、問い合わせ対応の効率化を行っています。また、製菓メーカーやシステム部門でも、年間1万3000件以上の問い合わせを削減した実績があります。

さらに、問い合わせ対応をAIで自動化することで、業務の属人化を防ぐこともできます。

AI顧客分析でターゲット精度を向上させ、生成AIを使って広告の作成や運用を行うケースも増えています。AIを活用してブレインストーミング（複数人でアイデアを自由に出し合い新たな発想を生むこと）を行い、新製品やキャンペーンのアイデア創出に役立ちます。

AIは、業務上の課題を解決する手段です。AI導入にあたって自社の経営課題や現状を洗い出し、具体的な導入目的と期待される効果を明確にする必要があります。目的が曖昧なままでは、AI導入が失敗に終わるかもしれません。

また、AIには得意な作業と不得意な作業があるため、他のサービスや既存の社内システムの改修も含めて検討することが大切です。検討する際には、他社の導入事例を参考にしましょう。

AIの回答には、事実と異なる情報を出力するリスク（ハルシネーション）があります。また、学習するデータの偏りや古さによって、誤認識や偏見を含む回答が生成される可能性もあります。

実際に、これまでにも顔認証システムや人材採用、チャットボットで差別的な判断を行い、問題になった事例があります。そのため、生成された回答の精度検証と事実確認は欠かせません。

AI導入には、ネットワークへの接続が不可欠です。そのため、情報漏えいやサイバー攻撃に備えた情報セキュリティ対策が重要です。特に、プロンプトに機密情報を入力してしまうと、それが学習データとして利用される可能性があり、情報の流出やプライバシー侵害につながってしまいます。

情報漏えいを防ぐためには、機密情報の適切な管理や社員へのセキュリティ教育、内部不正防止策の徹底が求められます。また、AIを悪用した新たなサイバー攻撃も増加しており、より強固なセキュリティシステムの導入も必要です。

AIを導入する際には、導入費用や運用コストが伴い、人材の採用や良質なビッグデータの確保といった準備が必要です。特に、AIの運用には専門知識を持つ人材の確保が欠かせません。そのため、短期的な視点ではコストが増加するかもしれません。

AIを活用する上でのメリットと導入コストを比較し、ROI（投資対効果）を検討することが重要です。