AI活用で実現する業務効率化 - 導入事例と成功のポイント

AI技術の発展により、多くの企業が業務改善の新たな手段としてAIの活用を検討しています。ある調査によると、2024年初頭には企業の72%が何らかの形でAIを活用していると報告されています。これは2023年の約50%から大幅に増加しています1。特に生成AIの導入率は2023年の33%から2024年には65%にまで上昇しており、急速な普及が見られます。適切に導入されたAIは、業務の効率化や意思決定の精度向上に貢献し、企業の競争力強化につながるでしょう。

本記事では、AIによる業務効率化の利点を説明するとともにさまざまな分野でのAIを用いた効率化の例を紹介します。

企業のAI導入における効率化の現状

AI技術の進歩に伴い、日本企業においてもAI導入が加速しています。AIが日本企業にどのような影響を与えているかを紹介します。

マイクロソフトとLinkedInが実施した「2024 Work Trend Index」調査によると、2024年は「AI活用元年」と呼ばれ、職場でのAI導入が予想以上の速度と規模で進んでいます。

特に、小売業と物流業界に大きな変化をもたらしています。これらの業界では、AIの導入により業務効率化と顧客体験の向上が同時に実現されつつあります。例えば、AIカメラや視覚検索エンジンを活用したデータ分析により、在庫管理や顧客行動の理解が深化しています。小売店舗では、顧客の動線や購買パターンを詳細に分析することで、商品陳列や販促活動の最適化が可能になっています。さらに、AIによる高精度の需要予測は、過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫管理の効率を飛躍的に向上させています。

次に、店舗運営の自動化も進んでいます。AI技術を駆使した無人店舗の導入により、人件費の削減と24時間営業の実現が可能になりました。自動レジや商品陳列システムなど、AIを活用した様々な技術が、効率的で快適な顧客体験を提供しています。これらの技術は、特に人手不足が深刻な地域や時間帯での店舗運営を可能にし、小売業の新たな可能性を開いています。

物流プロセスの最適化もAIがもたらす重要な変化の一つです。AIによる配送ルートの最適化は、コスト削減と配送時間短縮を同時に実現しています。特にeコマースの急成長に伴う需要増加に対応するため、AIを活用した効率的な物流システムの構築が急速に進んでいます。例えば、大手物流企業では、AIによるリアルタイムの交通情報分析と連動した配送計画の立案により、配送効率を大幅に向上させています。

AIが実現する業務効率化とは

AI技術の導入は、企業の業務プロセスを大きく改善し、効率化とサービス品質の向上を同時に実現しています。以下では、AIがもたらす主要な業務効率化の側面と、その具体的な適用例を紹介します。

カスタマーサービスの強化

AIの導入により、カスタマーサービスは24時間365日、高品質で一貫したサポートを提供できるようになりました。例えば、大手ECサイトでは、AIチャットボットが顧客からの多くの問い合わせを自動で処理し、応答時間を平均5分以内に短縮しています。これにより、顧客満足度の向上や、同時にカスタマーサポート部門の業務負荷の軽減につながります。

さらに、大手ECプラットフォームでは、顧客の閲覧履歴や購買履歴を分析し、個々の顧客に最適な商品を提案するレコメンデーションシステムを導入しています。このシステムにより、AIによるパーソナライズが実施された後、売上が20%増加したといいます。

このように、AIは業務効率化だけでなく、売上向上にも直接貢献しています。

社内業務の効率化効果

AI技術は、従来人間が行っていた多くの定型業務を自動化し、業務プロセスの迅速化と人的ミスの削減を実現しています。

また、生成AIを活用した報告書やプレゼンテーション資料の作成支援ツールにより、資料作成時間が短縮されただけでなく、資料の品質も向上しています。さらに、AIスケジューラーの導入により、複数の部門にまたがる会議の調整時間が削減され、社員の生産性が大幅に向上しました。

データ駆動型意思決定の支援効果

AIによる大量データの高速分析と洞察抽出は、企業の意思決定プロセスを大きく改善しています。例えば、大手小売チェーンでは、AIを活用した市場トレンド分析と需要予測システムにより、新規店舗の立地選定の精度が向上しました。

競合分析の分野でも、AIの活用が進んでいます。ある製造業では、AIを用いて競合他社の特許データや製品情報を分析し、自社の研究開発戦略を最適化した結果、新製品の市場投入までの時間を短縮することに成功したといいます。

金融分野では、AIを活用した財務データ分析と投資判断支援システムにより、投資パフォーマンスが向上しています。ある投資ファンドでは、AIによる市場分析と予測モデルを導入し、ポートフォリオのリターンを向上させることに成功しました。

AIによる業務効率化の事例

さまざまな業界でAIの導入が進み、業務効率化やビジネスの成功につながっています。以下に、業界別の具体的な活用事例を紹介します。

企業での業務効率化した事例

さまざまな業務プロセスの短縮化
リコーの "仕事のAI" の活用例を紹介します。さまざまな部門でAI を導入し、業務効率化と問題解決を実現しています。営業部門では、見積もり作成プロセスの大幅な改善が実現されました。従来は営業部門から開発部門への見積もり依頼と回答に2週間もかかっていましたが、AI の導入により、過去の類似案件を迅速に抽出し、顧客へ直接見積もりを提示することが可能になりました。これにより、見積提出までのリードタイムが2週間から数分に短縮されました。AI は検索ワードと類似した内容を特定し、関連資料を自動的に収集する機能を持っており、膨大な過去の見積もりデータの中から必要な情報を素早く見つけ出すことができます。
品質部門では、ノウハウの属人化と特定社員への問い合わせ集中という問題に直面していました。AI の導入により、過去の類似案件や関連文献を自動で検索・要約し、質問者に提示することが可能になりました。これにより、ナレッジの蓄積とノウハウの伝承が実現し、特定の社員に頼らずに他の社員でも問い合わせに対応できるようになりました。また、AI が関連度の高い文献を自動で検索・要約して提示することで、電話対応の頻度も削減されました。

業務生産性の向上
ある大手総合電機メーカーは、AIアシスタントサービスの運用を開始し、社内業務の生産性向上と社員のAIスキル向上に取り組んでいます。このサービスは、大規模言語モデルを活用したもので、1万人を超える国内全社員に展開され、一定期間の運用を経て、成果が報告されました。

業務生産性の面では、全社員の労働時間を大幅に削減することに成功し、AI活用が業務効率を大きく向上させたことが示されています。また、社員によるAIの利用回数は継続的に増加しており、AIの有用性が社内で広く認識され、積極的に活用されていることがうかがえます。さらに、当初は単純な情報検索に用いられていたAIが、次第に戦略策定や商品企画などの高度な業務にも利用されるようになり、全体の生産性向上にも寄与しています。

小売業での活用事例

商品企画プロセスを大幅に改善
ある大手コンビニエンスストアチェーンが、生成AIを活用して商品企画プロセスを大幅に改善しました。店舗数の多さと商品の多様性から、新商品企画の効率化が大きな課題となっていました。特に、企画から販売までに時間がかかることや、地域ごとの需要予測の難しさ、急速に変化する消費者トレンドへの対応が問題視されていました。
そこで同社は、生成AIを活用した商品企画支援システムを導入しました。このシステムは市場データとSNSトレンドの分析、過去の販売データと季節変動の学習、新商品アイデアの自動生成、さらには地域別の需要予測まで行うことができます。
AIの導入により、新商品の企画から販売までの期間が短縮され、企画会議の回数も低減しました。さらに、各店舗の立地や客層に合わせた品揃えが可能になり、店舗ごとの売上が向上に寄与しました。

出品システムを開発し、ユーザー体験（UX）の向上
ある大手フリマサイト運営会社が、AIを活用した新しい出品システムを開発し、ユーザー体験（UX）の向上を実現しました。フリマサイトでの商品出品プロセスは、従来、出品者にとって少なからぬ負担となっていました。商品の写真撮影、詳細情報の入力、適切な価格設定など、一つの商品を出品するのに相当な時間と労力が必要でした。
この課題に対して、当該企業はAIの画像認識技術を活用した新しい出品システムを開発しました。このシステムの最大の特徴は、商品の写真をアップロードするだけで、AIが自動的に商品情報を認識し入力する点です。さらに、商品のジャンルによっては、適正な販売価格までAIが提案します。この新システムにより、出品プロセスが大幅に簡素化され、出品完了までの時間がわずか1分程度にまで短縮されました。AIを活用したこの新しい出品システムは、ユーザー体験の向上に大きく貢献しています。

また、以下の記事では菓子食品総合商社のコンフェックス株式会社様が営業工数を削減した事例について詳しく紹介しています。ぜひご覧ください。

「RICOH Chatbot Service for 生成AI」がChatGPTと商品マスタ/システムを簡単連携！生成AIを活用した営業効率化を推進

サービス業での活用事例

大手コールセンターであるT社は、オペレーターの業務にAIを導入することで、カスタマーサポートの質と効率を大幅に向上させました。この取り組みの中心となったのは、オペレーターが生成AIを活用して顧客からの問い合わせに対応するシステムです。

この新システムの導入により、T社は複数の重要な成果を達成しました。まず、顧客サービスの即時性が大きく向上しました。従来は複雑な問い合わせに対して即座に回答することが難しく、顧客を待たせてしまうケースがありましたが、AIの支援により、オペレーターは難しい質問にも迅速に対応できるようになりました。これにより、顧客満足度の向上が期待されます。

さらに注目すべき点は、専門知識を持つスタッフへの「エスカレーション」作業の大幅な削減です。従来、オペレーターが回答できない問い合わせは、より専門的な知識を持つスタッフに引き継ぐ必要がありましたが、AIの導入によりこの作業が約6割削減される見込みとなりました。

また、コールセンター業務へテキスト分類AI導入することで、さらなる最適化を目指せます。例えば、コール履歴を自動的に分類する機能により、分類作業の自動化や教育コストの削減といった改善が実現します。

医療分野での活用事例

医療法人十全会おおりん病院様は、医療情報の機密性や専門性の高さゆえに外部との意見交換が困難であり、また職員間のIT習熟度に大きな差があるという課題を抱えていました。病院はリコーの「RICOH Chatbot Service for 生成AI」を導入しました。

導入の最大の理由は、プライバシー保護と機密情報の漏えい防止でした。また、月額固定料金での利用が可能なため、予算管理の面でも優れていたといいます。病院は柔軟なアプローチを採用し、AIの利用目的を制限せず、職員の自由な使用を推奨しました。これにより、業務関連の質問だけでなく、プライベートな質問も許容することで、職員全体のITリテラシー向上を目指しました。具体的な活用方法としては、新たな視点や気づきの獲得、文書の訂正や改善、情報収集や内容確認のサポートなどが挙げられます。医療の専門性の高さゆえに陥りがちな思考の硬直化を防ぎ、多角的な視点を取り入れることが可能になりました。

さらに詳しくは以下の記事をご覧ください。

プライバシーを保護しながら生成AIをフル活用！「RICOH Chatbot Service for 生成AI」が医療機関のDXを推進

ほかにも、以下の資料にAIによる業務効率化の事例を多数紹介しています。詳しくは資料でご覧ください。

RICOH Chatbot Service 導入事例集

仕事のAI サービス資料