AIは今、私たちの生活やビジネスのさまざまな面で革新をもたらしています。画像認識から自然言語処理、大量データの分析に至るまで、AIの可能性はほぼ無限です。しかし、AIは便利なツールである一方で、AIにはまだ克服すべき課題も存在します。
「AIをビジネスで使用するイメージが沸かない」「具体的なAIの活用事例を知りたい」と考えている担当者の方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、業界ごとのAIの活用事例と、AIを導入するメリットと注意点をわかりやすく解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
また、ChatGPTの詳しい活用法について解説した資料を、以下からダウンロードできます。興味のある方はぜひご覧ください。
AIとは
AIとは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」を意味します。AIは人間のように、学習や推論、自己修正能力を持ち、特定のタスクを自動で実行できるコンピューターシステムです。
AIの研究は1950年代から始まり、その目的は人間の知能をコンピュータ上で再現することでした。近年では、ディープラーニングと呼ばれる技術が進化し、大量のデータを学習して人間のように思考や判断をすることが可能になりました。
AIの中で特に有名なのが、OpenAIが2022年11月に発表した「ChatGPT」です。ChatGPTは大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できる大規模言語モデル。普通の話し言葉でやり取りできる特徴を持ち、公開2か月で世界のユーザー数が1億人に達するほど急速に拡大をしています。このように現代の日本でも、AIは私たちの生活に身近なツールとなりつつあるのです。
ChatGPTについて詳しく知りたい方は、下記の記事もあわせてご覧ください。
【業界別】AIの活用事例
AIは、様々な業界で活用されています。ここでは、業界別のAI活用事例をご紹介します。
製造業
日本の製造業を取り巻く環境はここ数年で大きく変化しています。製造業の課題として深刻なのは、「人手不足」「自動化の遅れ」「技術継承問題」「人件費の高騰」などです。どの企業も今後の生き残りをかけて、課題に対する解決策を講じなくてはならない状況です。近年ではものづくりの現場において、AIの技術を活用した工程改善などがおこなわれています。
具体的な製造業のAI活用事例は、下記の通りです。
- 外観検査・良品・不良品の判定
- 製造品の不良要因分析・制御最適化
- 機械や設備の予知保全・故障予兆検知
- 機械や設備の日常点検の自動化
- 組立作業員の作業ポカヨケ
- 組立作業におけるボトルネックの解析・パフォーマンス改善
- 作業員の負荷低減・ケガの防止（エルゴノミクス）
製造業にAIを導入することで、品質向上や労働力不足、作業員の怪我防止などが期待できます。また、今までは人そのものに頼っていた技術の継承も、AIを導入の導入で技術が途切れる、暗黙知が伝わらないなどの心配がなくなるでしょう。
金融業
インターネットの普及が進み、金融業も影響を受けて大きく変化をしています。対面でのサービスがメインでしたが、顧客はスマートフォンアプリやサイトなどを利用したサービスを求めるようになってきました。しかし日本の金融業界においてAI導入は、中国・アメリカ・ヨーロッパなどの主要国と比べて遅れているのが現状です。
具体的な金融業のAI活用事例は、下記の通りです。
- 返済遅延の可能性がある人を深層学習（ディープラーニング）AIで予測
- AI文字認証で専門的な文書を校閲・校正する負担を軽減
- 投資とローンリスク可視化による資産形成支援
- AIとRPAでコンプライアンス業務の時間削減
- 不正検知の効率化
- 業況変化検知システムでの与信管理
AIの導入により金融業では、不正送金の防止などのセキュリティ強化や、審査のスピードアップ、営業時間外の対応などが期待できるでしょう。
保険業
金融業同様、保険業でも対面や人間のオペレーターによる接客がメインです。しかし人件費などのコストがかかる、問い合わせ対応可能時間が顧客のニーズと合わないなどの課題がありました。
具体的な保険業のAI活用事例は、下記の通りです。
- 保険金評価の効率アップ
- 詐欺的な請求の検出
- 自動車事故の状況自動生成
- 事故状況に基づく保険金支払いの可否判断
- 生損保が一体になったおすすめプランの提案
- お問い合わせへの対応
保険業ではAIの導入により、顧客に最適なプランの提案や、保険金支払いの判断を自動化できるようになりました。また、チャットボットの導入により、24時間365日の顧客サポートが提供され、顧客満足度の向上も期待できるでしょう。
不動産業
不動産業ではAI導入以前、社会問題となっている少子高齢化による需要の減少や、物件情報の膨大なデータを管理しきれないなどの課題がありました。不動産業においてもAIの導入は進んでおり、AIによって膨大なデータから顧客のニーズに合わせた物件の提案や、不動産の価格査定が可能になっています。
不動産業でのAI活用事例は、下記の通りです。
- エリアに合わせた情報管理
- 投資物件を探しているto Bに解析結果を提供
- 同じような問い合わせへの対応
不動産業でAIを導入したことにより、膨大なデータを容易に管理できるようになりました。結果として、業務が効率化して生産性の向上や、データ分析で空室によるリスクを回避できるようになっています。
小売業
小売業では、深刻な人手不足や顧客ニーズの多様化などの課題がありました。現在小売業では、在庫管理や顧客サービスの向上、販売予測など多方面でAIが活用されています。
小売業でのAI活用事例は、下記の通りです。
- 顧客からの問い合わせ対応
- 店舗や倉庫の配置計画やシフトの作成
- 商品レビュー・口コミ分析
- 多言語案内チャットボット
AI技術の発展により、小売業におけるデータ解析の精度が向上し、在庫管理や販売予測においてより正確な判断が可能に。また、AIを利用したチャットボットや推薦システムの導入により、顧客サービスの質が向上しています。
ECサイトや自社ホームページにチャットボットを配置しておけば、24時間365日顧客からの問い合わせに対応が可能です。早朝深夜など、今まで営業機会の損失をしていた時間帯もAIの活用でカバーできるようになったので、売り上げの増加も期待できるでしょう。
医療
医療の現場では、人手不足、医療提供体制、医療費の増大などが課題でした。少子高齢化によって医療の担い手が減少し、現場の負担は日に日に増加しているのです。医療現場が抱える課題は多岐にわたるため、AIが解決できる課題はほんの一部ですが、医療の現場でも急速にAIの導入が進んでいます。
医療でのAI活用事例は、下記の通りです。
- ゲノム医療
- 画像診断支援
- 診断・治療支援
- 医薬品開発
- 介護ロボット
- 手術支援
AIが医師の代わりを務めることはまだできませんが、医療従事者の負担を緩和する上で大きな効果を発揮しています。AIの特徴である膨大なデータを処理する能力を活用して、臨床現場での病気の早期発見や診断の精度向上などが期待できるでしょう。
物流業
物流業では、配送スピードの迅速化、再配達による負担、深刻なドライバー不足などの課題があります。物流業においても、AIの活用が進められています。
物流業でのAI活用事例は、下記の通りです。
- 倉庫管理業務
- 倉庫入庫作業
- 荷物の仕分け
- ドライバーの居眠り運転防止
- 配送ルートの最適化
AIを物流業で活用することで、物流の予測を高精度でおこなえるようになりました。より高い精度で予測が可能になったことで、積載率の効率化や燃料代の削減などが期待されています。
また、到着予定時刻の予測もできるので、事前連絡による再配達の削減も可能です。ドライバーの業務時間短縮につながることで、離職率の低下も期待できるでしょう。
AIができること
AIの技術は素晴らしいものですが、何でもできるわけではなく、人間と同じように得手不得手があります。ここでは、AIができることをご紹介します。
画像認識
AIの画像認識とは、AIが画像に写っているものを認識・判別する技術です。例えば、人間の顔や文字、動物、自然物、建物などを認識でき、人間に近い認識能力を持つようになりました。
画像認識は、パターン認識の一種です。深層学習という手法によって、AIは画像の中の物体を識別し、分類できます。
AIの画像認識を応用した技術は、下記の通りです。
- 医療診断
- 自動運転車技術
- 製造業での欠陥品の検出
- 監視カメラ
- 顔認識
画像認識技術の進歩は、私たちの日常生活やビジネスのさまざまな分野での利用が拡がっており、さらなる発展が期待されています。
自然言語処理
AIの自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）とは、私たちが普段使っている言葉をコンピューターが理解できる形に処理することを指します。これにより、コンピュータはテキストデータを処理して有用な情報を抽出し、人間と自然な言語でコミュニケーションを取れるようになります。AIの自然言語処理を応用した技術は、下記の通りです。
- 機械翻訳
- 情報抽出
- 感情分析
- テキスト分類
- テキスト生成
- 自動要約
- チャットボット
ChatGPTをはじめとするテキスト生成AIも、これらの技術を使って人間の言葉を理解しています。自然言語処理の進歩により、コンピュータと人間の間のコミュニケーションがより自然で効率的になり、多くの産業での作業効率が向上しています。
音声認識
音声認識は、人間の話す言葉や音声をテキストに変換する技術です。音声認識技術の進化により、AIは人間の話す言葉を高い精度で理解し、応答できるようになりました。AIの音声認識を応用した技術は、下記の通りです。
- 仮想アシスタント
- 音声からテキストへの変換
- 音声認証
- リアルタイム音声翻訳
- 自動音声応答システム
身近なAI音声認識サービスには、Googleアシスタント、Siri、Amazon Alexaなどがあります。AI音声認識の精度は、AI技術の進化に伴い飛躍的に進歩しており、家庭内だけでなくビジネスでの活用も可能です。音声認識AIボットを導入することで、電話での問い合わせ対応や対面での窓口案内業務などの一部を自動化できるでしょう。
大量データの分析・予測
AIの予測とは、大量のデータを基に未来を予測する技術です。AIは大量のデータ分析と予測を効率的に行い、ビジネスや研究の進展に貢献しています。
AIと機械学習の技術により、大量のデータを高速に解析し、有用な情報を抽出し予測することが可能になりました。AIの分析・予測を応用した技術は、下記の通りです。
- 株価や外国為替レートの予測
- 時系列分析
- 需要予測
- クレジットスコアリング
- 流行予測
- 交通流予測
これまでデータ分析や予測は、人間の力でおこなっていました。人力でのデータ分析や予測は、データではなく、今までの経験を活かした分析や予測になってしまうことも。そうすると、個人ごとで結果にばらつきが出てしまいます。
AIであれば、データに応じた理論的な予測ができるため、常に一定の結果が得られるのです。
異常検知
異常検知とは、与えられたデータから「正常」の範囲を超えるものを抽出する技術です。AIの異常検知技術は、安全と効率を向上させる役割があり、「変化点検知」と「外れ値検知」の2種類があります。
変化点検知は時系列データから急な変化の地点を検出し、早期に異常の兆候を検知する技術を指します。外れ値検知は統計パターンから極端に外れた値を検知する技術です。AIの異常検知を応用した技術は、下記の通りです。
- 不良品の検知
- 予防保守
- 病変部位の検知
- ネットワークセキュリティ
AIの異常検知により早期の問題特定と対処が可能になりました。工場の装置や車の制御センター、医療現場などさまざまなシーンでの活用が期待されています。
AIが苦手なこと
AIの発達によって、たしかに私たちの生活は豊かになりました。しかし、AIにもできないことがあります。ここでは、AIが苦手なことをご紹介します。
創造
AIは人間のような創造性を持っていないため、新しいアイデアやコンセプトを独自に生み出せません。AIはプログラムされたルールや学習したデータに基づいて動作します。何かしらの働きがあってタスクを実行するため、未知の領域での創造的な思考や新しいアイデアの生成は困難です。また、人間の創造性は経験や感情、直感に基づいていますが、AIはこれらの要素を持っていません。
例えば、人間が何かを話すときは自分で話したいことを話せますが、AIにはそもそも話したいことがないため、勝手にタスクを実行できないのです。
AIの創造力は人間のそれとは異なり、あくまで既存のデータやルールに基づいています。自発的に動くAIは研究が進められていますが、AIが創造できるようになるには、まだ時間がかかるでしょう。
感情の理解・経験・共感
AIは感情を理解し、経験や共感を持つ能力を持っていないため、人間のような感情的な交流はできません。そのため、人間がどのような感情で接しても、同じようなレスポンスになってしまうのです。
しかし近年では、感情認識ができるAIも出てきています。感情認識とは人間の感情や気持ちの変化、表情などを読み取る技術で、分析の対象は顔の表情や声、文章など多岐に渡ります。将来的には「人間の言動」「脈拍の変化」「発汗の様子」「瞳孔の開き」など、より細かな変化を捉えて統合的に判断できるAIも出てくるでしょう。
現在の技術では、AIはまだ実用レベルで感情の理解や経験、共感ができません。今後の研究次第では、感情を理解するAIが誕生し、接客が必要なサービス業やマーケティングへの応用が期待されています。
細かい運動制御や物理的な操作を必要とするタスク
細かい運動制御や物理的な操作は、AIが苦手なことのひとつです。人間はやわらかいものや小さいものをつかむとき、無意識に力の加減をしています。しかし、AIは人間のように骨や関節、筋肉などの部位を高度に連携させて動かせないため、制御が難しいです。
現状はまだ研究段階で、動物の動きを再現するロボットの技術開発が進んでいますが、私たちが日常生活で目にするのはまだ先になります。AIが細かい運動制御や物理的な操作ができるようになると、人手不足が深刻な介護・医療分野や物流での応用も期待できるでしょう。
AIを導入するメリット
AIの技術は日々進歩しており、ビジネスへの導入も進んでいます。ここでは、AIを導入するメリットを詳しく解説します。
業務効率化
ビジネスの現場でAIを導入すれば、これまで人間がおこなっていた業務の自動化が進み、効率化が実現されます。もちろんすべての業務をAIに担当させることはできませんが、AIができることは日々増えています。
例えばAIは、ルーチンワークやデータの解析など時間を要するタスクを高速に実行することが得意です。金融機関でAIを利用すれば、クレジットスコアリングや不正取引の監視を自動化し、業務の効率化が目指せます。また、過酷な労働環境を指す「きつい」「汚い」「危険」の「3K」の仕事においても、AIに任せて人間のリスクの軽減が可能です。AIの導入は、業務の効率化を実現し、企業の競争力向上に貢献するのです。
生産性の向上
人間の場合、業務の質をいつでも一定に保つことは決して簡単なことではありません。経験やスキルなど個人の能力によって業務の質に差は出ますし、同じようなスキルを持っていても、体調やモチベーションによって業務の質が変わることもあります。
AIなら、体調やモチベーションに左右されることなく、ほぼ100％といえる正確さで業務を実行できます。プログラム通りに動くので、人間のようにミスをしてタイムロスすることもありません。
例えば製造業では、AIを利用した予測保全により、機械の故障予測が可能となっています。それにより、ダウンタイムの削減と生産効率の向上が実現されているのです。
AIの導入は、データの有効活用を通じて生産性を向上させ、企業の利益増加につながります。
人手不足の解消
AIをビジネスの現場に導入すると、これまで人間がおこなっていた業務の一部をAIが担当することになります。それにより、一人当たりの作業量の削減が可能です。
AIを導入するときには導入コストがかかりますが、一度導入してしまえば業務の効率化が叶うので人件費の削減にもつながります。人件費が捻出できなくて社員が増やせなかった企業も、AIの導入によって人間を雇うより安い費用で人手不足を解消して、社員の労働環境を改善できるでしょう。
また、AIの導入で業務が効率化すると、既存の社員の労働時間短縮にもつながります。労働環境が改善されたことで、新しい人材が集まりやすくなる効果も期待できます。
ヒューマンエラーの防止
人間はミスをする生き物であるため、どれだけ気をつけていても100％ミスを回避するのは難しいでしょう。ヒューマンエラーを防止するためには、AIの導入が効果的といわれています。
例えば、社内システムでユーザー名やパスワードを間違えて入力してしまったり、誤った情報を入力してしまったりすることがあるでしょう。このようなミスは、パッと見ただけではわかりにくく、入力ミスの項目を探すのに時間がかかります。また、末端では軽微な入力ミスだったとしても、後々に大きな問題となることもあるでしょう。
AIを導入すれば、ミスした項目をピンポイントで指摘できます。たとえミスが発生したとしても、素早い修正が可能になりますし、そもそもデータの入力などをAIに任せてしまえばミスそのものがなくなるのです。
AIを導入する際の注意点
AIを導入するのは、手間と時間、そしてコストがかかります。ここでは、AIを導入する際の注意点を解説します。
セキュリティ対策
AIはあらゆるデータをもとに学習して分析や判断をおこなっています。そのため、顧客情報や社外秘などの機密情報がネットワークを通じて伝わることになります。外部からハッキングをされれば、ありとあらゆる情報が流出するだけでなく、内部の人間が情報を漏洩するリスクもあるのです。
また、故意に情報を漏洩させようとしなくても、AIの誤作動や不正利用によってデータが漏洩することもあるでしょう。
AIを導入する際には、強力なセキュリティシステムも一緒に導入することをおすすめします。ツールだけでなく、情報が漏洩してしまったときに対策をしてくれる社員や、外部コンサルタントも契約しておくとより安心です。
自社とのマッチ度
AIは大変便利なツールですが、明確な導入目的がないまま導入をすると失敗する恐れがあります。AIはあくまでもツールであり、自動で考えて自社の課題を解決してくれるわけではありません。
「とりあえずAIを導入すればなんとかなるだろう」という期待は捨てて、AIを導入する目的とAIで解決したい課題を明確にしましょう。
AIの導入には、時間とコストがかかります。貴重な労力を無駄にしないためにも、AI導入の際には、AIの知識が豊富な人材をプロジェクトに加えて、自社の課題にマッチするツールの選定が必要です。
しかし、社内でAIに詳しい人材を見つけるのは難しい企業もあるでしょう。そのような場合は、AIツールのコンサルティング会社やベンダーなどを頼って、自社にマッチするツールの選定をおこないましょう。
まとめ： AIを活用して業務に役立てよう！
今回は業界ごとのAIの活用事例と、AIを導入するメリットと注意点をご紹介しました。
AI技術は、現代の技術革新の中心として急速に進化しています。AIは私たちの生活やビジネスの多くの側面に影響を及ぼしていますが、AIには得意なことと苦手なことがあることを忘れてはなりません。
AIが得意なことは、下記の通りです。
- 画像認識
- 自然言語処理
- 音声認識
- データの分析・予測
一方で、AIが苦手なことは、下記の通りです。
- 創造
- 感情の理解・共感
- 細やかな運動制御
AIを導入する主なメリットとしては、業務の効率化、生産性の向上、人手不足の解消、そしてヒューマンエラーの防止が考えられます。しかし、セキュリティ対策やAIの選定における適切なマッチングが必要です。そのため知識がない方が単独でAIを導入するのは、おすすめできません。
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