「AIを導入したいけど、どの業務にどう活用すれば良いのだろう」
「小規模な我が社でもAIを使えるのだろうか」
上記のようなお悩みを抱えている企業もいるはずです。
近年、AIの進化と働き方改革により、企業における業務効率化の手段としてAIを活用する企業が増えています。しかし、導入方法や活用ポイントを理解しきれていない方も多いでしょう。
本記事では、AIを活用した業務効率化のメリットやおすすめのツールを解説します。また、セキュリティ対策やリスク管理についても触れ、AI導入を成功させるためヒントを紹介します。それぞれを参考に、業務効率化を実現しましょう。
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AIが急速に広まる理由
近年、AI（人工知能）技術は目覚ましい進化を遂げ、ビジネスの現場での活用が急速に広がっています。その背景には、いくつかの重要な要因が複合的に影響しています。
まずは、AIが必要とされる理由を見ていきましょう。
労働人口の減少
日本をはじめとする先進国では少子高齢化が進み、労働人口の減少が深刻化しています。企業は人手不足を解消し、生産性を維持・向上させるために、AIによる業務効率化に注目しています。
AIによってこれまで人が行っていた定型業務や単純作業を自動化すれば、限られた人的資源をより創造的な業務に集中させることが可能です。
働き方改革
働き方改革の推進も、AI導入を後押しする大きな要因です。AIにおける業務プロセスの見直しや自動化を通じて従業員の負担を軽減し、より柔軟な働き方を支援できるからです。
例えば、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAIを組み合わせると、事務処理やデータ入力などのルーチンワークを自動化し、従業員はより高度な業務に集中できます。AIの活用に伴い、業務の内容や求められるスキルが変化するため、企業はAI時代に対応した労働環境への対応が求められています。
AI技術の進化
AI技術自体の進化も、AIの普及を加速させています。ディープラーニングをはじめとする機械学習技術の発展により、AIは画像認識や自然言語処理、音声認識などのさまざまな分野で高い精度を発揮できるようになりました。
これにより、AIはこれまで人間でなければ対応できなかった高度な業務にも応用できるようになり、AIの可能性はますます広がっています。
AIを活用した業務効率化のメリット
AIを業務に導入すると、企業はさまざまなメリットを得られます。ここでは、特に重要なメリットについて解説します。
学習による精度の向上
AIの大きな特徴はデータに基づいて学習し、精度を向上させることができる点です。AIは大量のデータを分析し、パターンや傾向を学習することで予測や判断の精度を高めます。
例えば、顧客の購買履歴や行動データを分析すれば、より効果的なマーケティング戦略を立案し、製造プロセスの改善に役立てることができます。AIの持つ学習能力こそが、業務効率化に大きく貢献する理由の一つといえるでしょう。
24時間365日の稼働が実現
AIシステムは人間のように休憩や休日を必要とせず、24時間365日稼働し続けることが可能です。例えば、カスタマーサポートにAIチャットボットを導入すれば、営業時間外や休日の問い合わせにも自動で対応できます。つまり、AIの導入により顧客満足度の向上だけでなく、従業員の負担軽減にもつながります。
また、製造業ではAIを活用した異常検知システムを導入すると24時間体制で設備の監視をおこない、故障やトラブルを未然に防ぐことが可能です。AIの継続的な稼働は、業務効率化と生産性向上に大きく貢献します。
業務の属人化を解消
業務の属人化とは、特定の担当者しか業務内容を理解しておらず、その担当者が不在になると業務が滞ってしまう状態を指します。AIを導入すると特定の担当者に依存していた業務を標準化し、誰でも対応できます。
例えば、AIを活用して請求書や領収書などのデータを自動入力すれば経理担当者の業務負担を軽減し、属人化を解消することが可能です。また、AIが過去の事例やノウハウを学習し、ナレッジベースとして蓄積すれば、担当者が変わっても高品質なサービスを提供し続けられます。
【業務別】AIで効率化できる業務とおすすめツール
AIは特定の業務プロセスを自動化し、データに基づいた意思決定を支援することで企業の効率化に大きく貢献します。ここでは、主要な業務分野別にAIの活用方法とおすすめのツールを紹介します。
なお、業務効率化に役立つツールは以下の記事で詳しく紹介していますので、併せて参考にしてください。
事務・経理部門：RPA×AIでルーチンワークを自動化
事務・経理部門では、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAIを組み合わせるとデータ入力や請求書処理、経費精算などのルーチンワークを自動化できます。
これにより、従業員はより戦略的な業務に集中することが可能です。
| 業務 | AIの活用例 | おすすめツール |
|---|---|---|
| データ入力 | ・AI-OCRによる帳票の自動読み取り
・RPAによるシステムへの自動入力 |
・ABBYY FineReader
・UiPath ・Automation Anywhere |
| 請求書処理 | ・AIによる請求書の自動仕分け・内容解析
・RPAによる支払い処理 |
・Bill One
・freee会計 ・楽楽精算 |
| 経費精算 | ・AI-OCRによる領収書の自動読み取り
・AIによる不正チェック |
・Concur Expense
・マネーフォワード クラウド経費 ・SAP Concur |
営業・マーケティング部門：顧客分析とパーソナライズで売上向上
営業・マーケティング部門ではAIを活用して顧客データを分析し、顧客ニーズに合わせたパーソナライズされた提案をおこなうことで売上の向上が期待できます。また、AIは営業事務を効率化し、営業チームがより戦略的な業務に集中できるように支援します。
| 業務 | AIの活用例 | おすすめツール |
|---|---|---|
| 顧客分析 | ・AIによる顧客属性
・購買履歴 ・行動データの分析 ・顧客セグメンテーション |
・Salesforce Einstein
・HubSpot ・Marketo |
| パーソナライズ | ・AIによる顧客ニーズに合わせたメールマーケティング
・レコメンデーション |
・Adobe Target
・Dynamic Yield ・Braze |
| 営業支援 | ・AIによる見込み客の抽出
・営業スケジュールの最適化 ・売上予測 |
Sales Cloud Einstein, Microsoft Dynamics 365 Sales, Zoho CRM |
人事・労務部門：採用・評価プロセスをAIで効率化
人事・労務部門ではAIを活用して採用プロセスを効率化し、従業員のスキルや実績を分析して人事評価に活用できます。
| 業務 | AIの活用例 | おすすめツール |
|---|---|---|
| 採用 | ・AIによる履歴書スクリーニング
・面接の自動化 ・候補者のスキル評価 |
・Talentio
・HRBrain ・i-web |
| 人事評価 | ・AIによる従業員のスキル
・実績 ・行動データの分析 ・評価の公平性向上 |
・カオナビ
・SmartHR ・Workday |
| 労務管理 | ・AIチャットボットによる従業員からの問い合わせ対応
・FAQの自動生成 |
・Chatwork
・Slack ・Microsoft Teams |
開発・製造部門：AIによる品質管理と異常検知
開発・製造部門ではAIを活用して製品の品質管理を高度化し、設備の異常を早期に検知することで不良品やメンテナンスコストの削減につながります。
| 業務 | AIの活用例 | おすすめツール |
|---|---|---|
| 品質管理 | ・AIによる画像解析による外観検査
・不良品の自動検出 |
・Cognex VisionPro
・Keyence CV-X ・Omron FH |
| 異常検知 | ・AIによるセンサーデータ分析による設備の故障予測
・異常アラート |
・AVEVA Predictive Analytics
・Siemens MindSphere ・GE Digital Predix |
| 需要予測 | ・AIによる過去の販売データ
・市場トレンド分析による需要予測 |
・Demand Planning
・Forecast Pro ・SAP Integrated Business Planning |
カスタマーサポート部門：チャットボットによる顧客対応の自動化
カスタマーサポート部門ではAIチャットボットを導入すると、顧客からの問い合わせに24時間365日自動で対応できます。これにより、顧客満足度を向上させるとともに、サポート担当者の負担を軽減することが可能です。
| 業務 | AIの活用例 | おすすめツール |
|---|---|---|
| 問い合わせ対応 | ・AIチャットボットによるFAQ応答
・問い合わせ内容の自動解析 ・適切な担当者への転送 |
・AI Messenger Chatbot
・Zendesk ・Intercom |
| FAQ作成 | ・AIによる顧客からの問い合わせ内容の分
・FAQコンテンツの自動生成 |
・Helpfeel
・Kustomer IQ ・Guru |
| 感情分析 | ・AIによる顧客の感情分析
・クレーム対応の優先順位付け |
・Medallia
・Qualtrics ・NICE Satmetrix |
【中小企業向け】低コストで始めるAI業務効率化
中小企業がAIを導入し、業務効率化を図るための具体的な導入ステップについて解説します。無料ツールを活用して、コストを抑えながら業務効率化を目指しましょう。
中小企業こそAI導入すべき理由
中小企業がAI導入をためらう理由として、コストや人材不足が挙げられます。しかし、AI技術の進化により、中小企業でも手軽にAIを導入し、業務効率化を実現できる時代になりました。
中小企業こそAIを導入すべき理由は以下の3点です。
| 利点 | 詳細 |
|---|---|
| 人手不足の解消 | ・少子高齢化が進む日本において、中小企業は深刻な人手不足に直面している
・AIを導入することで定型業務を自動化し、従業員の負担を軽減できる |
| 生産性向上 | ・AIは、大量のデータを高速かつ正確に処理できる
・業務の効率化やミスの削減、品質・生産性の向上が期待できる |
| 競争力強化 | AIを活用すると顧客ニーズの分析、新商品・サービスの開発、マーケティングの最適化など、さまざまな分野で競争力を高められる |
無料・低価格で始められるAIツール
AIツールは高価なイメージがありますが、近年では無料または低価格で利用できるものが増えています。以下に、中小企業におすすめのAIツールを紹介します。
| ツール名 | 概要 | おすすめの活用業務 | 料金 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAIが提供する高性能な自然言語処理AI | ・文章作成
・アイデア出し ・顧客対応など |
・無料プランあり
・有料プランは月額20ドル |
| Google Cloud AI Platform | Google Cloudが提供するAI開発プラットフォーム | ・画像認識
・自然言語処理 ・予測分析など |
・従量課金制
・無料枠あり |
| Microsoft Azure AI | Microsoft Azureが提供するAI開発プラットフォーム | ・機械学習
・自然言語処理 ・画像認識など |
・従量課金制
・無料枠あり |
| WEEL | 中小企業向けの生成AI活用を支援するプラットフォーム | ・アイデア出し
・企業リサーチ ・メール文生成など |
要問い合わせ |
上記のツールは、プログラミングの知識がなくても比較的簡単に利用できます。まずは無料プランから試してみて、自社の業務に合うかどうかを確かめるのがおすすめです。
【大企業向け】AI戦略の立案から実行まで：全社的な効率化を実現する方法
大企業におけるAI導入は単なる業務効率化の手段ではなく、競争優位性を確立するための重要な戦略的投資です。したがって、全社的な視点でのAI戦略策定と実行が不可欠です。
AI戦略策定のポイント
AI戦略策定は、企業のビジネス目標とAI技術の可能性を結びつけるプロセスです。以下のポイントを踏まえ、自社にとって最適なAI戦略を策定しましょう。
| ビジネス目標の明確化 | ・「AI導入によって何を達成したいのか」といった具体的な目標を設定する
・売上向上やコスト削減、顧客満足度向上など、定量的な目標を設定することが重要である |
|---|---|
| 現状分析 | 自社の強み・弱みや市場における機会・脅威を分析し、AIをどのように活用できるかを検討する |
| AI技術の選定 | ・さまざまなAI技術の中から、自社の課題解決に最適な技術を選定する
・機械学習や自然言語処理、画像認識など、それぞれの特性を理解した上で適切に組み合わせることが重要である |
| 投資対効果の評価 | ・AI導入にかかるコストと期待される効果を比較検討する
・短期的な成果だけでなく、長期的な視点での投資対効果を評価することが重要である |
| 倫理的な考慮 | ・AIの利用はプライバシー保護やバイアスなど、倫理的な問題を引き起こす可能性がある
・倫理的なガイドラインを策定し、責任あるAI利用を推進することが重要である |
全社的なAI導入ロードマップ
AI導入を成功させるためには、段階的な導入計画（ロードマップ）を作成して着実に実行していくことが重要です。導入計画を作成すればAI導入を漠然とした目標ではなく、具体的なステップに分解できます。すると各段階での進捗を管理しやすくなり、着実に実行していくことが可能です。
以下は、一般的なAI導入ロードマップの例です。
| 段階 | 主な活動 | 期間 |
|---|---|---|
| PoC（概念実証） | 特定の業務領域でAI技術を試験的に導入し、効果を検証する | 3～6カ月 |
| パイロット導入 | PoCで効果が確認されたAI技術を、一部の部門や拠点に導入し、本格的な運用に向けた準備をおこなう | 6カ月～1年 |
| 全社展開 | パイロット導入で得られた知見を基に、全社的にAI技術を展開する | 1～3年 |
| 継続的な改善 | AI導入効果を定期的に測定し、改善策を実施する | 継続 |
データ基盤の構築
AIの学習には、大量のデータが必要です。AI導入を成功させるためには、高品質なデータを効率的に収集・蓄積・分析できるデータ基盤を構築しましょう。
| 工程 | 内容 |
|---|---|
| データ収集 | 社内外のさまざまなデータソースから、必要なデータを収集する |
| データ蓄積 | 収集したデータを、安全かつ効率的に蓄積できるデータレイクやデータウェアハウスを構築する |
| データ加工 | 蓄積されたデータを、AIが学習しやすいように加工・整形する |
| データ分析 | 加工されたデータを分析し、AIの学習に活用できる情報を抽出する |
| データガバナンス | データの品質を維持し、不正利用を防ぐためのデータガバナンス体制を構築する |
人材育成と組織体制
AI導入を成功させるためにはAIに関する知識やスキルを持つ人材を育成し、AI活用を推進する組織体制を構築することが重要です。
| 施策 | 詳細 |
|---|---|
| 人材育成 | AIエンジニアやデータサイエンティスト、AIコンサルタントなど、AIに関する専門知識を持つ人材を育成する |
| 組織体制 | AI戦略を策定・実行する専門チームを設置する |
| リスキリング | 既存社員に対して、AIに関する知識やスキルを習得させるための研修プログラムを実施する |
| 外部連携 | AI技術を持つ企業や研究機関と連携し、最新の技術動向を把握する |
AIの導入がもたらす成果を定期的に評価し、必要に応じて調整をおこないながら組織全体でのAI活用を深化させていくことが求められます。
AI導入効果を最大化するKPI設定と効果測定
AI導入は業務効率化の強力な手段ですが、その効果を最大限に引き出すためにはKPI（重要業績評価指標）の設定と効果測定が不可欠です。KPIを適切に設定して効果測定をおこなうことで、AI導入の成果を可視化しながら継続的な改善につなげられます。
KPI設定の重要性
KPI（Key Performance Indicator）とは、目標達成度を測るための定量的な指標です。AI導入におけるKPI設定は、以下の点で重要です。
| メリット | 説明 |
|---|---|
| 目標の明確化 | KPIを設定すると「AI導入によって何を達成したいのか」といった目標を明確できる |
| 効果の可視化 | 設定したKPIを定期的に測定すると、AI導入による効果を客観的に評価できる |
| 改善点の特定 | 効果測定の結果を分析すると、AIの活用方法や運用における改善点を見つけ出せる |
| 関係者とのコミュニケーション | KPIは、AI導入に関わる関係者間で共通認識を持つためのツールとして機能する |
KPIを設定する際には、SMARTの原則（Specific：具体性、Measurable：測定可能性、Achievable：達成可能性、Relevant：関連性、Time-bound：時間制約）を意識することが重要です。
SMARTの原則とは、目標設定を効果的におこなうためのフレームワークです。具体的な数値目標を設定し、達成可能な範囲でビジネス目標と関連性の高いKPIを設定しましょう。
業務別KPI設定例
AI導入によって効率化を図りたい業務別に、KPIの例を紹介します。
| 部門 | 業務 | KPI例 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 事務・経理 | RPA×AIによる請求書処理自動化 | 請求書処理時間削減率 | AI導入前後の請求書処理時間を比較し、削減率を算出する |
| 営業・マーケティング | AIによる顧客分析とパーソナライズ | コンバージョン率向上率 | AIによる顧客分析に基づいた施策を実施し、コンバージョン率の変化を測定する |
| 人事・労務 | AIによる採用スクリーニング | 採用コスト削減率 | AI導入前後の採用コストを比較し、削減率を算出する |
| 開発・製造 | AIによる品質管理 | 不良品発生率低下率 | AI導入前後の不良品発生率を比較し、低下率を算出する |
| カスタマーサポート | AIチャットボットによる顧客対応 | 顧客対応時間削減率 | AIチャットボット導入前後の顧客対応時間を比較し、削減率を算出する |
上記のKPIはあくまで一例です。自社のビジネスモデルやAI導入の目的に合わせて、最適なKPIを設定することが重要です。
効果測定のポイント
KPIを設定したら定期的に効果測定をおこない、AI導入の効果を検証することが大切です。効果測定をおこなう際には、以下のポイントに注意しましょう。
| ステップ | 内容 |
|---|---|
| 定期的なデータ収集 | KPIの数値を把握するために、必要なデータを定期的に収集する |
| 正確なデータ分析 | 収集したデータを正確に分析し、KPIの達成状況を評価する |
| 要因分析 | KPIが目標値を達成できなかった場合には、その要因を分析し、改善策を検討する |
| 改善策の実行と検証 | 検討した改善策を実行し、その効果を検証する |
| 継続的な見直し | KPIはビジネス環境の変化に合わせて、継続的に見直す |
効果測定の結果はAIの改善だけでなく、ビジネス戦略の見直しにも役立ちます。AI導入の効果を最大化するために、効果測定を継続的におこないましょう。
AI導入におけるセキュリティ対策とリスク管理
AI導入は業務効率化に大きく貢献する一方で、セキュリティリスクや倫理的な問題も伴います。これらのリスクを適切に管理し、安全なAI活用を実現するためにはセキュリティ対策とリスク管理は不可欠です。
セキュリティ対策の重要性
AIシステムは大量のデータを学習し、そのデータに基づいて判断や予測をおこないます。そのため、AIシステムへの不正アクセスやデータ漏洩は、企業の機密情報や顧客情報に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
また、AIの判断結果が誤っていた場合、業務に支障をきたすだけでなく、社会的な信用を失うことにもつながりかねません。つまり、AI導入におけるセキュリティ対策は上記のリスクを未然に防ぎ、安全なAI活用を実現するために非常に重要です。
リスク管理
AI導入におけるリスクは、セキュリティ面だけではありません。AIの判断基準が不透明であり、倫理的な問題を含むデータを使用すると差別や偏見を生み出す可能性があります。また、AIが高度化するにつれて、人間の仕事が奪われるという懸念も存在します。
上記のリスクを管理するためには、以下のような対策が挙げられます。
| 対策 | 詳細 |
|---|---|
| AI倫理ガイドラインの策定 | AIの利用目的や範囲、倫理的な配慮事項などを明確に定める |
| リスクアセスメントの実施 | AI導入前に潜在的なリスクを洗い出し、対策を検討する |
| AIの透明性の確保 | AIの判断根拠を可視化し、説明責任を果たせるようにする |
| 人材育成 | AIを適切に管理・運用できる人材を育成する |
社内規定とガイドライン
AI導入におけるセキュリティ対策とリスク管理を徹底するためには、社内規定とガイドラインを整備することが重要です。社内規定ではAIの利用に関するルールや責任範囲を明確に定め、ガイドラインでは具体的な対策方法や注意点を示します。
上記の規定とガイドラインを従業員に周知徹底するとAIに関するリスク意識を高め、適切な行動を促すことができます。社内規定とガイドラインには、以下のような項目を含めることが望ましいです。
- AIの利用目的と範囲
- データ管理に関するルール
- セキュリティ対策に関するルール
- 倫理的な配慮事項
- 責任範囲
- 違反時の措置
上記の規定とガイドラインを定期的に見直し、最新の状況に合わせて更新することも重要です。
AIで業務効率化を実現して競争力を高めよう
AI技術の進化は企業規模や業種を問わず、業務効率化と競争力強化の機会を提供しています。AI導入を成功させるためには、自社の課題を明確にして最適なAIツールを選定し、戦略的に導入を進めることが重要です。
自社に合ったAI戦略を策定し、積極的にAIを導入すれば業務効率化やコスト削減、売上向上といった具体的な成果が期待できます。AIを導入して業務効率化を実現させ、新たなビジネスチャンスを生み出していきましょう。
とはいえ、全ての事例においてAIの導入が適しているわけではありません。
弊社サンソウシステムズが提供している「さっとFAQ」というチャットボットツールであれば、月額1万円から利用できます。Excelから会話データを作成できるため、専門的なプログラミングスキルは必要ありません。
誰でも簡単にさっと導入・運用が可能なところが特徴です。今なら30日間の無料トライアルも利用可能です。気になる方は、ぜひこの機会に導入をご検討ください。