AI（人工知能）活用事例の一覧を紹介！導入のメリットやビジネスに活用するためのポイント

人手不足の解消

近年は、各分野で業務自動化を目的としたAI製品を導入する企業が増えています。AIを導入する目的としては、人の手で行っていた仕事をAIに代行させることで、作業量の大幅な低減が可能だからです。人手不足に悩まされている業界では、問題解決のために多くのAI搭載製品が活用されています。特に、飲食・小売り・介護といった業界では、人手不足の問題解決の手段としてAIのさらなる発展が期待されています。

業務の効率アップ

これまで、人の手で行ってきた業務をAIに任せれば、大幅な業務の効率アップを図ることができるでしょう。

例えば、データ分析のような労力と正確さが求められる業務に、AIを導入することによって正確性が増すばかりではなく労力と時間の削減にもつながります。人の手では補いきれない業務をAIに任せることによって、人間が行わなければならないコア業務に注力できるでしょう。

ヒューマンエラーの防止

AIの特性は、学習したデータやルールに基づいて正確な情報をはじき出すことです。人が行う作業では人為的な作業ミスなどの、いわゆるヒューマンエラーをなくすことは不可能といってよいでしょう。しかし、AIは定められた処理上のルールを遵守するため、ミスが起きる可能性が低くなります。

コスト削減

AIが普及するまでは、現状の作業クオリティを保ったままの人件費削減は、作業負担の増加という側面から、難しいと考えられてきました。しかし、AIの発展により、単純作業や定型業務など業務の一部にAIを導入することで、少人数での業務遂行が可能になってきました。そのため、業務が効率化され、人件費などのコスト削減が可能となるでしょう。

セキュリティ面の課題

AIを導入する際の課題は、サイバー攻撃に対するセキュリティ対策です。AIで稼働しているシステムがサイバー攻撃を受けると、機能停止に追い込まれてしまいます。そのため、システムのAI化を推進する場合は、同時にセキュリティ面を強化するなどの対策が必要です。

AIに携わる人材の確保

AIを運用するうえでは、トラブルが発生した際の対処可能な人材の確保が必要です。あらゆる状況に対処できる、AIのプロフェッショナルを配備することが理想的ですが、該当する人材がいない場合は、それぞれの問題に対処できる人材をそろえておきましょう。

自社のビジネスとマッチしているか

高性能なAIを導入しても、自社のビジネスと合わなければ失策になる可能性があります。AI導入によって、自社のビジネスにどのようなメリットやデメリットがあるかなど、導入前に綿密なシミュレーションをすることが大切です。

検索エンジンシステム（オンラインサーチ）

Googleなどの検索エンジンは、有名なAIの活用事例です。どのページを見ているか、閲覧時間、必要な答えにたどりつけたかなど、AIプログラムがユーザーの動向を学習しています。そして、学習したデータは蓄積されるため、Googleを多くの人が利用するほどAIの精度が高まっていきます。

サービス（カスタマーサービスのチャットボット）

チャットボットは比較的導入しやすく、活用する企業が増えているAI技術です。カスタマーサービスに寄せられるよくある質問と、その回答をAIに学習させることで、自動的に対応ができるようになります。

たよれーる AIチャットボットサービス

マーケティング

ECサイトなどでは、顧客の利便性を向上させるためにAIが活用されています。AIを導入することで、効率的にマーケティングができます。例えば、顧客の購買動向をAIが分析し、顧客の好みにマッチしそうな商品を勧めるなど、顧客に快適なサービスを提供することが可能です。現在のマーケティングは個別化が主流のため、瞬時に膨大な顧客データ分析ができるAIは、最適なサービスを提供するのに欠かせません。

セキュリティ業種

画像認識AIを活用することで、防犯カメラから該当の人物を即座に発見することが可能になります。従来は人の目で行っていた監視業務に、AIを導入することで、万引きや犯罪のパターンを高精度で検出可能となり、事前に防犯に役立てることができるでしょう。

採用業務（エントリーシートのスクリーニング）

エントリーシートのスクリーニングは採用業務におけるAI導入が最も進んでいるプロセスです。応募者の履歴書やESをAIが読み込み、該当しない人をふるい落とすことができます。さらに、応募者の動画をAIがチェックするAIビデオ面接も普及しはじめています。

医療業界

パターンや特徴の正確な把握においては、人間よりAIの方が優れているといえます。この長所を生かせるのが医療業界です。学習したAIを活用することで、がんの早期発見が可能になるだけでなく、生活習慣や年齢などを分析させることで、特定の病気にかかるリスクを計算することもできます。

製造業

製造物の傷や異物混入などを検知するシステムや、製造現場で蓄積したデータの分析にAIが活用されています。

製造業にAIを導入することによって、労働力不足が解決するだけではなく、ヒューマンエラーなどの人的トラブルを避けることが可能です。

不動産業

不動産業の価格査定は、不動産売買において重要な業務ですが、業務負担の大きいことが課題です。このような課題から価格査定をAIによって自動で計算するシステムが開発されました。今後、このシステムがさらに普及することによって、業務の効率アップや人手不足解消につながることが期待されています。

農業

現在、スマート農業と呼ばれる新しい農業の形が注目を集めています。スマート農業とは、AIなどの最先端の技術を駆使した農業のことです。田植えや栽培などの管理をAIに任せることにより、深刻化する人手不足の解消や、安定した収穫や品質を保つことが可能となるでしょう。

小売り

AIの自然言語処理技術を用いれば、カスタマーサポートの品質と顧客満足度の向上が図れます。実際に顧客とのコミュニケーションツールとしてAI搭載のチャットボットを導入したことで、無人での顧客対応が可能になりました。これにより、従業員の負担軽減や顧客に対して快適なサービスを提供することが可能になるでしょう。

需要予測

過去の売り上げや来客者数などのデータと、天候や施設などのオープンデータを掛け合わせて未来の需要を予測することが可能です。需要予測は従来、属人化しやすい分野でしたが、AIの導入で精度の高い予測ができるようになります。

倉庫別の商品の出荷予測

AI分析により算出した各倉庫の出荷予想を参考にして、最適な在庫管理を行えば、余剰在庫や在庫切れといった問題を解消できます。

来店者数の予測

平日・休日や季節ごとの来店者数やキャンペーン実施時の来店者数が予測できれば、人員配置を最適な形で行うことができ、人手不足問題の解消にもつながります。

得意先別に提案すべきターゲット商品の予測

時間をかけて得意先との関係を構築し、経験などをもとに各種提案を行うのが従来の営業スタイルです。ここにAI分析を導入することで、スピーディーに提案プランを導き出せます。