ひらめき研究室

AIのユースケース

AIは画像や動画、音声などのさまざまな形式でデータ生成でき、専門的な知識や長年の経験を要する業務にも幅広く活用できるため、どんな業務においても、効率化・品質向上・標準化に寄与します。実際にAI導入・活用しているユースケースをご紹介しましょう。

業務におけるAI活用例

• 文章や資料作成の効率化

  これまで社員がゼロから作成してきたメール文章や資料を、生成AIが代わりに自動作成。社員は品質チェックを行い、メール文章や資料の精度を高める方向に力を注ぎます。そうすることで、生成AIを活用するほど、業務が効率化していく好循環を生み出せます。

• 思考の壁打ちで品質向上

  生成AIは、自分だけでは見落としがちな視点も幅広くカバーした成果物を提示してくれます。例えば販促チラシの構成を考える際、ターゲット層の反応、季節や地域性に応じた訴求ポイント、競合との差別化など、幅広い視点を踏まえて複数選択肢を提示してくれます。さらに画像生成にAIを活用することで、チラシに使用するビジュアルのイメージ案を即座に作成することも可能です。チラシ作成は一例ですが、生成AIを活用した「思考の壁打ち」は非常に有効であり、企画力・表現力の向上に加え、業務効率化にも貢献します。

• 過剰在庫の回避

  人間がやると経験や感覚に頼りがちな作業は、コストの肥大化を招くことがあります。最たる例が、在庫管理です。経験者の感覚に頼りがちで、属人化しているケースが多々あります。例えばAIによる分析を活用し、倉庫ごとの出荷予測に基づき、AIで倉庫の在庫数を最適化できれば、在庫切れや余剰在庫を抱えることなく、コストを抑えた効率的な運営が可能です。担当者の経験や勘に頼らず、属人化を防ぐこともできます。

導入時に押さえておきたい注意点

AIは便利な一方で、「試してみよう！」と現場任せで広げてしまうと、その裏に潜むリスクに直面することになります。
企業で利用する際は、業務上、議事録や契約書などから顧客情報を入力するケースが多いため、誤ってオープンデータ型のAIに入力してしまうと、「学習」や「ログ保存」の仕組みにより、クラウドを介して意図せず外部へ情報が流出するおそれがあります。また、AIが出した回答をそのまま利用してしまうと、誤情報や不正確な内容を外部に発信してしまい、企業としての信用を損なうリスクにもつながります。
こうしたリスクを避けるには、最低限でも四つの土台を整え、誰もが安心してAI活用ができる環境を整えることが必要です。

1. セキュリティ

   入力した情報がAIに学習されて外部に流出しない仕組みが望ましい。オンプレミス環境での利用やプライベートクラウドの活用を検討すること。

2. 社内ルール

   利用ガイドラインを策定し、承認フローや禁止事項を明確にすることで全社的な利用をコントロールできる基盤をつくること。

3. 法規制

   著作権や個人情報保護法などの観点で、利用するコンテンツやデータが法的に問題ないかの確認をする体制をとること。

4. 教育

   導入のタイミングで研修を行い、最低限の利用スキルを均質化することで社員全員が同様の意識・スキルをもって活用できるようにすること。

AIの活用には、「アセスメント」「PoC」「実装・構築・運用」で段階的に導入することをおすすめします。
最初の「アセスメント」では、業務課題のテーマ設定や必要なデータの確認を行い、次の「PoC（概念実証）」に向けた準備を整えます。PoCとは、AIを本格導入する前に、その技術が特定の課題を解決できるか、また期待される効果を小規模かつ低リスクで検証するプロセスです。基礎分析やAIモデルの生成・評価を行い、現状把握や課題抽出、データ分析を通じてモデルの方向性を決定し、試作モデルを作成・検証します。最後の「実装・構築・運用」では、業務システムへの組み込みや定期的な運用・評価を実施し、予測モデルを本格的に活用します。これらの段階を踏むことで、AI導入をスムーズに進め、迅速な課題解決が可能となります。