AI活用で変わる業務プロセス～業務効率化の実例とヒント

AIとは？　基礎知識を解説

まずはAIという技術について確認し、ビジネスにどのような変化をもたらし得るのかを見ていきましょう。

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)」の略称で、「人工知能」と訳されます。人間の能力を模倣するソフトウェア全般を指し、繰り返し学習した内容を応用することで、さまざまなタスクを行うことができます。

主要な技術には、機械学習やディープラーニング、自然言語処理などがあります。

AIとは？

機械学習は、現代におけるAI活用に欠かせない技術です。AIに学習する能力を持たせることで、学習したデータをもとに、自ら判断を下せるようになります。これで人間が明示的なルールを与えなくて済むようになります。機械学習により、データを膨大に反復的に学習させることによってそこに潜む特徴やパターンを見つけ出し、新たなデータに適用させることで、分析や予測ができるようになります。

ディープラーニング

ディープラーニングは深層学習とも呼ばれるもので、機械学習の一種です。人間の神経細胞の仕組みを再現しており、多層構造のネットワークにより学習を行うことで、画像認識や音声認識など高度な学習及び判断が可能になります。

自然言語処理

人間が日常的に使う言語「自然言語」を機械学習を用いて処理します。言葉の意味を解析し、分類を行うことでまるで人間と対話しているかのような、流暢で自然な文章生成が可能になります。問い合わせ対応や、文章のたたき台の作成、要約など多様な活用方法があります。

社内のドキュメントデータをAIで活用「仕事のAI」

AI技術がビジネスにもたらし得る変化

AI技術は、ビジネスにどのような変化をもたらすでしょうか。一般的に、業務の効率化や新たな商品・サービス、ビジネスモデルの開発につながるとされています。

中でも、特に煩雑な業務から人間を解放し、業務効率化につなげる手法が注目されています。

例えば、これまで顧客からの電話のお問い合わせ対応への負荷が高まっており、そこにAIチャットボットを導入してお問い合わせの一次対応を実現し、電話対応工数が大幅に削減できたことで業務効率化につなげた事例があります。

また、採用業務の効率化のためにAIが面接対応し、評価や分析までAIが行いレポーティングするシステムを導入した企業もあります。多くの人材の採用・評価をスムーズに実施できるようになり、採用業務の負荷低減につなげています。

これからもますますAI技術が進化していくと予想される中、いかに自社の抱える課題を解決できるAI活用を進めていけるかが重要といえます。

AIを活用することによる業務プロセスの変化と効果

AIを活用することにより、業務プロセスはどのように変化し、どのような効果が期待できるのでしょうか。AIの活用事例を通じてご紹介します。

顧客サービス

従来、人間が行ってきた接客業務をAIが代替することで、さまざまなメリットが生まれます。例えば、ECサイトのお問い合わせを電話だけでなく、AI型のチャットボットをサイト上に設置して一次対応を行うという例や、店舗にAIを搭載したアバターをディスプレイに映して来店者への接客対応を行うという例があります。

顧客サービスにAIを導入することで、接客が無人化できる可能性が高まり、リソースを削減したり、他のコア業務に充てたりすることが可能になります。業務効率化及び人手不足への対応、人件費の削減のほか、顧客への均一なサービス提供および顧客の待ち時間のストレスの軽減などによって、顧客満足度が向上する可能性もあります。

在庫管理

在庫管理の分野では、需要予測に活用されています。商品や部品の在庫数の適正化を目指し、売上データをもとに需要を予測することで、在庫切れや過剰在庫の抑制が可能になります。

需要予測をこれまで手動で行っていた場合は、AIが代替することで、大幅な工数削減につながります。AIによる需要予測では、自社が保有するデータに加えて、市場データなどの社外データも合わせた多種類のデータを用いて分析ができるので、人間が行う予測よりも高精度な需要予測が可能になります。その結果、精度が高まり、より在庫切れ・過剰在庫・機会損失リスクが低減される上に、経営判断の迅速化にもつながります。

データ分析

これまでの人間が行ってきた売上データ、POSデータ、顧客データ、アンケート結果、Webアクセスログなどのデータ分析をAIに任せれば、人間では処理しきれなかった、もしくは多大な時間を要していたデータ量の分析もこなせるようになり、さらに短時間化も実現できます。また、分析の過程には人間の主観が入ることがないため、より客観的な結果が入手できます。

ただ分析業務が削減できるだけでなく、データ分析の精度が上がることで、意思決定の精度も上がり、市場競争力の強化にもつながるでしょう。

AIのビジネス活用で知っておくべき注意点

AIをビジネスに活用する際には、ぜひ次のことを押さえておきましょう。

AI導入を成功させるための戦略的アプローチの策定

AIをビジネスに活用する際には、ぜひ戦略的に行いましょう。今、社内にあるどのような課題を解決するために、どのようなAIの技術を用いれば良いのかを戦略的かつ中長期に渡るビジョンを掲げます。AIはこれからも技術的および活用用途の発展は続いていくものと考えられます。それを見据えた企業成長につながる戦略を策定しましょう。

必要なデータインフラ、人材、予算の計画の立案

AIを導入し、運用していくためには、データを分析するためのデータインフラストラクチャの構築や、AIを扱える人材の確保、各プロジェクトの予算といった計画を適切に立てておくことも必要です。

セキュリティやプライバシーの考慮

AIが取り扱える分野は増えていますが、その分、取り扱えるデータの種類も増え、情報漏洩予防や個人情報保護の観点からリスク管理を強化する必要性が増しています。リスクマネジメントの専門チームを作り、活用における社内ルールを策定して周知・浸透する活動も求められるでしょう。

未来の業務プロセスとAIの役割

AI技術の進化は、今後、どのように業務プロセスを変化させていくことになるのでしょうか。展望をご紹介します。

AI技術の進化がもたらすビジネスへの貢献

生成AIの登場により、さらにAIがビジネスにもたらす影響が高度化します。コンテンツ生成の自動化と効率化を革新的なものにするでしょう。大量のコンテンツ作成を短時間かつ自動的に生成できるようになれば、幅広い分野で生産性の向上が可能になります。

またデータ分析や予測技術を応用したマネジメントや異常検知といった領域での活用が進むことにより、これまでには実現できなかった管理体制を確立できるでしょう。

継続的な学習と適応の重要性

AI導入に際しては、運用フェーズにおける継続的なデータの学習と適応を重視していきましょう。また、AI導入によって得られる投資対効果を得るには時間を要するものです。社内の価値観や文化の変革も含めた取り組みが重要になるでしょう。

今後は、AIの進化に合わせて、また継続的な学習を見据え、長期的な視点でAIのビジネス活用戦略を検討することが重要といえます。

まとめ

AIをビジネスに活用することによる業務効率化の事例をメインに、活用可能性をご紹介しました。長期的な視点を持って、AI活用を進めていきましょう。