AIの活用で仕事を変革！最新トレンドと導入ポイント

AIの仕事への活用が進む背景

昨今、さまざまな仕事へのAIの活用が進んでいます。
例えばAIは過去から蓄積されたデータを用いることで、現在のデータと過去のデータを比較し、異常を検知したり、また学習したデータをもとにして、コンテンツの生成をすることもできます。
ただ生成AIなどをはじめ現在でも大幅に進化を遂げているAIですが、まだまだすべてをAIにまかせることは難しく、現時点では人の仕事を助ける、協業するという形でAIの活用が進められています。

AIの仕事への活用が進む背景

AIが仕事に活用されている背景として、少子高齢化が進み労働人口の減少が深刻化していることが挙げられます。今やどの業界も人手不足に悩まされており、いかに効率よく作業を進めるか、またいかに自動化して省人化を実現するかが問われています。

そうした中、AIが人に変わって異常を検知してくれたり、人が行うと膨大な時間がかかる分析作業を過去データを学習することで代わりに分析してくれたり、多くの情報を短時間で集めてきてくれたりします。このようにAIを活用することで、少ない人員でも業務を回すことができるようになっています。

AI活用で人の仕事がなくなる？

AIの活用が進み、人に代わり作業を行ってくれることが増えてきた中で、人の仕事が奪われるといった見方がされるようになりました。すでに世界的に検証されている論文やレポートでは、AIによって人間の仕事が半分以上は代替される可能性があるといった内容などが示されています。

一方で、AIを活用することで、AIが人の作業を代替できることで、人はさらに高次の仕事に取り組めるようになるという考え方や、AIの活用が進むことで新たに必要になる仕事が生まれてくるといった考え方もされています。

AIの仕事への活用に関する最新トレンド

AIの仕事への活用に関する最新トレンドとして、3つのトピックスをご紹介します。

生成AI

生成AIとは、学習したデータをもとにテキストや画像、映像などのデータを生成するAIです。従来のAIは主に推測や診断を行っていましたが、2020年代になり、生成AIが登場し、業務に活用できるようになりました。

例えば、昨今、話題になった「ChatGPT」は文章を生成するAIで、自然言語処理により、まるで人間のような受け答えや自然な文章の生成が可能になっています。
ただし、生成AIはセキュリティやフェイクなどに課題があるため、仕事に活用するにあたり課題解決のためのルールやガイドライン策定などが進んでいます。

画像認識AI

従来から活用されていた画像認識AIも進化を遂げており、近年は医療分野にも活用されています。画像認識AIは過去のデータを学習しインプットした上で、人間の目に代わって仕事をするAIです。

例えば製造業における検品作業や外観検査、監視カメラにおける異常検知などに利用されています。
医療分野ではX線やCTスキャンの画像を解析する用途で利用されています。

マルチモーダルAI

マルチモーダルAIとは、テキストや音声、画像、動画など、2つ以上の種類のデータから情報収集を行い、それらを統合して処理するAIです。

異なる種類のデータを組み合わせることによって、より深い理解や精度の高い結果を生み出すことができます。

例えば、監視カメラの画像を防犯目的で精査する場合に、音の情報と画像の中の人の表情を組み合わせることで、現在どのような状況であるかをより精度高く把握することができるようになります。

AI活用で仕事はどう変わる？

AIの活用で仕事はどう変わるのでしょうか。主な変化を見ていきましょう。

省人化

日本では少子高齢化の課題を背景に労働者不足が高じています。そのような中、AIの活用による業務の自動化により省人化を実現します。特に単純作業や計算作業などは、AIを活用することで大幅に人員削減することができます。

生産性向上、コスト削減

AIを活用し単純作業や計算作業を行うと、人間が同じ業務を行うよりも、ミスを減らすことができ作業を効率的に進めることができ、生産性向上につながります。
またAIの自動化が進むことで、従来よりも人手を減らすことができるため、人件費などのコスト削減につながります。

カスタマーサービス向上と顧客満足度向上

コールセンターなどで顧客対応をサポートするチャットボットにも、AIが搭載されているものがあります。AIが自動的に顧客対応することで、オペレーターの対応が難しかった24時間365日の受付が可能になり、これにより顧客の利便性が増します。

また顧客からの問い合わせ情報をもとに、FAQの作成や顧客のニーズに合わせた対応が可能になることで、より顧客満足度向上にもつながると考えられます。

データによる意思決定

AIは、大量のデータを高速で処理し分析を進めることができます。そのようにして得たデータの分析結果は、経営の意思決定の重要な資料になります。データをもとにした客観的な意思決定は、ビッグデータ活用時代には欠かせなくなってきています。

AI導入のポイント

AIを導入する際には、ぜひ次の成功のポイントを確認しましょう。

導入目的を明確にする

AIを導入する際には、「便利そうだから」「最新技術だから」といった理由ではなく、自社の課題に応じた導入目的を明確にすることが重要になります。目的を明確にすることで、AIを導入すること自体が目的にならず、課題を解決する手段として利用することができます。

費用対効果の検討

AIの新しいシステムなどを導入する際には、費用対効果を検討することも重要です。
AIを導入した結果、どのくらい売り上げが上がり、どのくらいのコスト削減が実現できるのかといった、目的に応じた費用対効果を検討しましょう。そうすることで、AIの導入にかけられる費用も把握できるようになります。

スモールスタートから始める

AIを導入する際には、導入コストがかかる点が課題として挙げられます。費用対効果を考え、あまりコストをかけられないというケースもあるでしょう。その場合にはスモールスタートから始めて、費用対効果を確認しながら、徐々に導入する範囲を広げていくことも方法の一つです。AI導入を成果につなげることができれば、他の業務にも展開しやすくなってきます。

自社に最適なAI提供企業の選定

AIを提供する企業の選定は非常に重要です。導入の際はAIの専門家のサポートにより導入を検討し、カスタマイズしていくのが通例ですので、サポートを受けながら自社の課題や目的、ビジネスや環境をよく理解できるAI提供企業を選定する必要があります。

まとめ

仕事へのAIの活用は、近年、ますます加速しており、今後もさらに技術的進化を遂げ、仕事への活用が進んでいくでしょう。ぜひご紹介したポイントを押さえながらAI導入を成功させてください。

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