AIの使用が増加傾向にある昨今では、日常生活以外にビジネスシーンでの活用も多く見かけるようになりました。国のDX推進を受け、AIをビジネスにと考える人が増えたことが大きな理由と考えられます。
では、AIをビジネスで活用する企業の多くは、どのような目的を持って取り組んでいるのでしょうか。この記事では、AIをビジネスで活用する際、あらかじめ明確にしておくべき目的と、業種別の事例、メリット・デメリットについて解説します。
記事の後半ではビジネスを成功させるコツについてもまとめているので、ぜひ参考にしながら実践してください。
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目次
AIを活用したビジネスとは？
AIを活用したビジネスとは、人工知能をビジネスに活用することです。AIビジネスと呼ばれることも多く、AI技術を活かしながら、従業員の業務効率化を図ったり、事業規模の拡大を目指したりすることの総称を指します。
近年では日本に限らず、世界でAIを活用したビジネスが広く展開されています。そのため、AI技術を使わず既存の体制で生き残ろうとする企業は、世界的水準から後れを取る可能性があります。
また、国によるDX推進だけでなく、世界的にAIの技術は年々進歩しているため、近年では多くの企業がビジネスにおいてAIを活用する動きが増えています。
関連記事：AI化とは？ITとの違いやDXとの関係性、導入によるメリット・デメリットを解説
AIをビジネスで活用する目的
AIをビジネスで活用する目的は大きく分けて2つあります。1つは経済産業省によるDX推進、もう1つは企業独自の目的です。ここでは、後者の企業独自の目的について詳細を解説します。
ユーザー属性・行動に基づいたサービスの提供
AIは情報やデータなどから傾向を見つけ、分析する能力に長けています。その能力を使うことで、ユーザー属性や行動に基づいた傾向を判断し、ユーザーニーズに沿ったサービスを提供することができます。
例えば、ユーザーの好みに合わせた商品の提案や、チャットボットによるユーザーの問題の解決なども対応できるので、結果的に顧客満足度や顧客体験の向上につながります。
単純作業などの自動化
特化型AIなど、ある特定の分野に最適なAIを使うことで、単純作業などの自動化が期待できます。例えば、経理事務を担当する従業員が社内全体の従業員の勤怠管理を行う場合です。このようなときは勤怠管理をはじめ、給料管理も必要になるでしょう。この業務をAIに学ばせることで、膨大なデータ管理もスムーズに処理できます。
自社ホームページなどにチャットボットを活用した問い合わせツールを導入させれば、取引先や顧客からの簡単な問い合わせもAIが処理し、手間を省くことができます。
戦略的ビジネスの実施
人間では収集・把握しきれないデータであっても、AIであれば効率的に分析・処理できます。ビッグデータを分析しなければならない作業が中心の場合でも、AIは分析した内容から需要や傾向などを予測できるので、予測結果に基づいた戦略的ビジネスが可能になります。
ビッグデータの取り扱いに熟知した従業員が、万が一出社できない事態に遭っても、AIによってニーズを捉えた戦略的ビジネスが行える可能性もあります。AIを活用したビジネスには、さまざまな事態にも応用できるのも、目的のひとつといえるでしょう。
品質向上
AIを活用することで、業務上の異常を検知することも可能です。小さな商品であっても、AIのデータ収集・分析によって正常な商品との違いを見つけ、出荷後のトラブルを防げます。
特に機械製品の場合、規格や取り扱う素材などに基準が多く、厳格な審査を通過しなければなりません。品質維持に加え、品質向上へとつなげられるのも、AIを活用したビジネスならではの特徴です。
市場分析
競合他社と自社の違いを見つける、いわゆる市場分析にもAIを活用できます。AIには言語を理解する能力と、言語を生成する能力を掛け合わせた自然言語処理という技術があります。
この自然言語処理を活用すると、ユーザーからの質問にも適切な回答ができるだけではありません。最近の話で例えると、ChatGPTやGeminiなどが挙げられ、こうした技術の活用によって、テキスト化したデータの分類・要約をはじめ、ユーザーからのレビューを分析することも可能になります。
市場分析には競合他社の特徴やユーザーからのレビューから、自社商品やサービスとの差を見つけることが大切です。市場分析に悩んでいる方にとっては魅力的な特徴ともいえるでしょう。
トラブルの防止・コスト削減
インターネットに接続できる機器などを指すIoTデバイスとAIを組み合わせると、IoTデバイスのセンサーが得たデータをAIが解析し、異常を検出することができます。異常検知と共通しますが、AIとあるものを組み合わせることで、機械の故障やエラーといったトラブルを未然に防ぐことも可能です。
特に機械を使用する業種であれば、定期的なメンテナンスが欠かせません。AIを上手に活用することで、メンテナンス費用の削減にもつなげることができます。
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AIをビジネスで活用する5つのメリット
AIをビジネスで活用することによってさまざまなメリットがあります。一例ではありますが、ここでは5つのメリットについて解説します。
業務効率化｜最小限の労力に抑える
単純作業や分析作業などはAIに任せることができます。こうした作業の多くはChatGPTやCopilotのような生成AIやAIアシスタントが得意とする業務で、代替によって従業員の労働負担を最小限に抑えることができます。
分析したデータを1つひとつ手動で入力する作業や入力したデータのダブルチェックといった細かな作業が不要になるため、大幅な業務効率化が可能です。
単純作業や軽微な業務から解放された従業員は、これまでは経験できなかった業務に従事できます。従業員のやる気次第ではスキルアップの機会と受け止め、資格取得に励んだり、以前から興味のあった部署に異動し、これまで以上の能力を発揮したりする可能性があります。こうした環境構築によって企業力の底上げに期待できるのもメリットです。
関連記事：AIで業務効率化する8つの手順｜メリット・デメリットや事例もあわせて解説
生産性向上｜定速かつ安定的な生産に貢献
人間が業務に従事する場合、どうしても感情や体調に左右されるために、品質や業務進捗にばらつきが出ることがあります。AIであれば、業務プロセスの設定によってデータに基づいた商品・サービスを効率的に生産できます。身体的疲労もないため、業務速度や品質が落ちる心配も不要です。
安定した生産に加えて、業務効率化によって生産性の向上が見込まれることも、ビジネスにおいては大きなメリットのひとつです。
人材不足の解消｜少子高齢化への対策
※パーソル総合研究所「労働市場の未来推計 2030」を元にPeaceful Morning作成
飲食業界や介護業界、製造業など、少子高齢化による労働人口の減少により、様々な業界で人材不足が深刻化しています。人材不足を解消するため、最近ではAIが業務に従事しているケースが増加傾向にあります。例えば、飲食業界では食事をお客様の元へ届ける配膳ロボや、介護業界では入居者とのコミュニケーションが可能なロボットが導入されているケースです。
少子高齢化社会の現代によって深刻化した業界の人材不足も、AIによって少しずつカバーされています。そのようなことから、AIの存在は日本経済を支える可能性を秘めた希望といえるかもしれません。
ミスの予防・削減｜避けられない人的ミスの削減に寄与
AIの活用によって、正確さを要する業務も適切に処理することができます。その結果、ミスを限りなくゼロに近づけながら安定した業務が実現可能です。ミスの発生を避けたい業務ほど、従業員の心理的負担も大きなものです。こうした業務はAIに代替し、従業員の心理的負担や労働負担を減らしながらミスを軽減することが推奨されます。
コスト削減｜費用対効果が高い
AIを活用したビジネスには導入コストがかかります。しかし、上述したメリットが実現されれば継続的な運用によって人件費やメンテナンス費用、トラブルが発生した場合の損失など、様々なコスト削減につながります。これらに加えて、採用や育成にかける時間やコストを削減できるため、費用対効果が高いといえるでしょう。
AIをビジネスで活用するデメリット
AIをビジネスで活用する背景には、現在の業務を効率化させ企業力を上げたい、あるいはコストを削減して別の分野に充てたいなど、企業によってさまざまな理由があります。
しかしAIのビジネス活用は、いくつかのデメリットがあることにも留意しなければなりません。以下で詳しく解説します。
AIの進化による失業リスク
AIの導入によって、あらゆる業務を代替でき、人材不足の解消や業務効率化などさまざまなメリットを享受できます。しかし現在は人の手が必要な業務も将来的にはAIに変わるとされ、従業員の失業を招く可能性が懸念されています。
とはいえ、AIの需要が高まれば、次はAI業界に精通した人材の需要が増えていくとも考えられています。AI業界の発展を通じ、どのような業務が求められるようになるのかを考え、適切な対策を講じることが、将来的な失業の可能性を下げる方法となるでしょう。
関連記事：AIによって生まれる21の仕事とは？なくなる仕事やなくならない仕事と理由を学ぼう
情報漏洩の懸念
取得したデータや情報を使って学習するAIですが、これらは主にインターネットを通じて行われます。そのため、ビジネスによっては顧客情報や自社情報などもインターネットを経由してAIに提供する必要があることから、情報漏洩リスクの恐れがあるのもデメリットです。
ただし、AIを使う場合インターネットの使用がほとんどであるため、あらかじめセキュリティを強化したり、トラブルが生じた際の責任の所在について決めておいたりすることで、大きな損失を防ぐことにつながるでしょう。
運用におけるコスト・手間
AIの活用によってさまざまなシーンでコストを削減できますが、まずAIを導入する際や導入後にコストが掛かることも、場合によってはデメリットといえるかもしれません。とはいえ、導入によって大きなコスト削減が見込まれるのであれば、そこまで気にする必要はないでしょう。
自社にとっての費用対効果を確認しておくことでコストバランスの最適化につながり、安定した経営につながるでしょう。
【業界別】ビジネスにおけるAIの活用事例
ここからは、実際にAIをビジネスで活用した事例について解説します。業種によってどのような効果が見込まれるのか事例をチェックし、今後の参考にしましょう。
製造業・食品業
製造業・食品業では、不良品検知にAIが活用されています。たとえば画像認識技術の活用によって、正規品のデータと不良品の違いを特定し、市場への流出を防ぐことができます。
AIに事前設定を施すことで、完成した商品に異物が混入していたりキズ・凹みなどがあればエラーと判断するため、従業員の検品作業の効率化や市場流出後の製品トラブルを未然に防ぐことができます。
小売・卸売業
小売・卸売業では、食品ロスを防ぐために、製品の需要予測に活用されています。需要予測を通じてシーズンなどに応じた生産数を把握できるため、消費期限切れによるロスをはじめ、在庫過多や欠品による機会損失の防止に役立てられています。
また、バーコード決済の利用者数の増加により、AIを導入した無人レジを取り入れるお店も多いです。無人レジの導入を通じて、消費者自身で会計を完結でき、スムーズにレジが利用できるほか人件費の削減も実現しています。
金融・保険業
金融・保険業では株価予測にAIが活用されています。AIによる需要予測などの情報や、国内上場企業の決算データを参考に上昇すると予想される銘柄の情報提供をするサービスなどが展開されています。
ほかにもクレジットカードの不正利用が増加したことを踏まえ、不正検知にも利用されています。AIには情報やデータを取得しながら自主学習を経て精度を上げる特徴があるため、人が確認するだけでは見つけられなかった不正もAIの活用によって発見でき、結果的に詐欺被害の抑止力向上にもつながっています。
医療・福祉業
医療業界では、AIの画像診断技術を使い、自動撮影や医師の診断支援に活用されています。特に早期胃ガンの場合は種類が多く、専門家でも認識が困難とされています。実際に、胃ガン診断の際に画像認識技術を導入したところ、高精度の検出が実現したそうです。
このほか福祉業では介護職員の人材不足を解消することを目的に、AIによる支援のほか、介護ロボットが活用されています。介護ロボットには内蔵カメラとセンサーが取り付けられているので、入居者の動きを観察し、転倒や起床、トイレなどを24時間管理することに役立っています。
参考：国立研究開発法人 国立がん研究センター｜AIで早期胃がんの範囲診断が可能に －内視鏡専門医の診断精度に迫る
農林業
農林業では農薬散布の負担軽減を目的に、カメラを搭載したドローンを使い、業務効率化につなげています。特に日本の夏場は猛暑であることが多く、重い農薬を背負って蒔くスタイルは、体に大きな負担になります。
ドローンの活用によって、空撮した画像をAIが解析し、虫食いが生じた場所をスムーズに検出できます。害虫が発生している場所にピンポイントで農薬を散布できるので、農薬量を最小限に抑えられるなどのメリットも期待できます。
建設業
建設業では、高速道路やトンネル、護岸などにAIが活用されています。いずれも目視による調査がメインでしたが、ベテラン技術者による技術や経験が必要になりやすく、近年ではAIに代用させるケースが増えています。
対応が必要な工数の削減につながったほか、技術者がいなくても相違ない精度で点検できるといったメリットをもたらしています。
不動産業
不動産業では物件のレコメンドにAIが活用されています。たとえば、ユーザーが希望する部屋の条件を入力したり、気になる物件を閲覧したりすることで、AIが行動履歴を分析し、ユーザーに最適な物件をおすすめとして紹介するなどです。
また、利用ユーザー側は探しきれなかった物件をAIがレコメンドしてくれるので、部屋探しにかかっていた手間を減らすことができ、双方にメリットが生まれています。
物流業
物流業では、業務効率化や安全性の向上にAIが活用されています。たとえば株式会社日立製作所では倉庫業務でのピッキング作業の向上を実現し、人件費削減につなげています。
ほかにも、NTTグループに属する株式会社NTTロジスコでは、画像認識技術を使った自動検品システムを導入しています。同社では、撤去・回収したレンタル通信機器を再利用するためのリファビッシュ業務を行っていますが、従来は作業者が1つひとつ製品を目視で確認し、物品コードを特定・入力していました。
AIの画像認識技術を導入した自動検品システムによって、製品の製造番号などを撮影した画像で検品が可能になり、検品ミスゼロを実現しました。
参考：株式会社日立ハイシステム21｜AI活用による倉庫業務効率化
参考：NTTロジスコ｜「AI画像認識技術を用いた自動検品システム」の導入について ～生産性60%向上と検品ミス0%を実現～
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AIを活用してビジネスを成功させるコツ
AIを活用してビジネスを成功させるには、以下のコツを意識することをおすすめします。
- 導入の目的を明確にする
- 費用対効果を考える
- 知識を高める
- AI活用に向けた社内ルールを定める
- ハルシネーションへの理解を深める
- 責任の所在を明らかにする
- ブラックボックス化に注意する
- 必要な人材を確保する
具体的にどのようなことなのか、内容について解説します。
導入の目的を明確にする
AIをビジネスに活用するのであれば、まずは導入の目的を明確にしましょう。どの部分をAIによって改善させたいのかを明らかにすることで、目的に合ったツールを見つけやすくなります。
例えば、単純作業をAIに任せ業務効率化を図りたいといった課題では、何を単純作業とするのかが抽象的で分かりにくいでしょう。この場合は、勤怠管理や給与管理などの事務作業を効率化させたいなど、どの業務のどの作業にAIを活用したいのかを決めることで、適切なAI技術を見つけられます。
費用対効果を考える
AIを導入したことで、どれほどの費用対効果が期待できるのかをあらかじめ計算することも大切です。導入費用に対し、得られるプラスの効果の割合がどの程度なのかを把握することで、導入費用の規模を決めやすくなります。
知識を高める
AIの導入前後には、有識者の存在が欠かせません。一般的に、AIを導入する場合は外部業者に依頼するケースが多いですが、運用するのは自社の従業員です。
AI技術に関する知識が不足していれば、適切な運用が難しくなります。AIの導入に際しては教材やコンテンツを活用しながら社内研修を実施することで、従業員に満遍なく知識を提供できるでしょう。
AI活用に向けた社内ルールを定める
AIをビジネスで使用する上では、AI利用に関する社内ルールを明確に定義することも大切です。ルールがあいまいだと、従業員1人ひとりの判断に委ねられることになり、意図しない場所で機密情報が漏洩したり、サイバー攻撃の標的になったりするリスクが高まります。
こうしたリスクを最小限に押さえるためには、AI活用のガイドラインを策定し、全社で共通認識を持つことが望ましいです。利用可能なAIツールの限定や機密情報を入力しないことの明記、出力情報の取り扱い方などを盛り込むことで、リスクをコントロールしながら安全なAI活用を促すことができます。
ハルシネーションへの理解を深める
生成AIはユーザーからのプロンプトに対して、あたかも真実であるかのようにもっともらしい嘘や誤った情報を出力することがあります。こうした特性をハルシネーションと呼び、完全に防ぐことが難しいとされています。AIの利活用を成功させるためには、出力データに誤情報が記載されるリスクについて理解を深め、適切な対策を講じることが大切です。
対策としては、出力データのファクトチェックや社内データをもとに回答を生成するRAG技術の活用が有効です。また、社内ルールに対応策を明記し、ハルシネーションの実例と有効な対策を社内ナレッジとして蓄積することで、より適切な利活用につながります。
関連記事：ハルシネーションとは？発生する理由と防止する方法を解説
責任の所在を明らかにする
AIをビジネスに利活用する上では、問題が発生した場合の責任の所在を明らかにすることも欠かせません。たとえば生成AIで作成したコンテンツに著作権侵害の記述が含まれていた場合、誰がその責任を負うのかがあいまいになりがちです。
こうしたトラブルは、発生してから責任の所在を議論するのではなく、導入前にどの工程で誰が責任を負うべきかについて明確に決めておくことが推奨されます。AIの出力結果を利用する最終的な判断は人間です。そのため、最終的な責任は人間が負うという基本的なルールは事前に共有することをおすすめします。
ブラックボックス化に注意する
AIにもさまざまな種類がありますが、特に機械学習モデルの利用にあたってはブラックボックス化しやすい傾向にあります。ブラックボックス化とは、AIがなぜその結論に辿り着いたのか、その判断証拠が人間には理解できない状態のことです。たとえばAIが与信審査で解く規程の顧客を却下した場合、理由が不明だと顧客への説明が難しくなります。
こうしたリスクを回避するためには、AIの出力結果を鵜呑みにせず、人間が最終的な判断を下す体制を確立することが望ましいです。
必要な人材を確保する
AIの運用に際しては、機械学習やプログラミング言語などに精通する人材も必要になります。教材やコンテンツを使うのもよいですが、知識を身につけるまでには、多くの時間と労力がかかるでしょう。
できるだけ早期にAIを導入・運用したいのであれば、DXプロジェクトに最適な人材を即日提案可能なPeaceful Morningをおすすめします。
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※Peaceful Morningはグロース市場上場のクラウドワークス社のグループ会社です
まとめ
AIをビジネスで活用するには、自社課題を明確にし、その上で適切なAI技術を探すことが大切です。自社課題を明確にしないままAIを導入してしまえば、場合によっては導入や運用に生じたコストが無駄になる可能性があります。
自社課題を洗い出し、適切なAI技術を活用したいといったときは、ぜひPeaceful Morningにご相談ください。DX推進を加速させるプロの人材を紹介し、問題解決をお手伝いさせていただきます。
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