AIをビジネスに活用したい企業必見！AI導入のプロセスと課題とは

2023.08.23ビジネス

AIはさまざまな分野で活用されています。しかし、実際にAIをどのようにビジネスに活用すべきなのか、導入までのプロセスに悩んでいる企業も多いかもしれません。そこで今回は、AIのビジネス活用について導入プロセスや課題と一緒にご紹介します。

AIとは

AIの導入方法の前に、まずはAIについておさらいしていきましょう。

AIとは何か

AIは、人工知能ともいわれるように、人工的につくられた知能のことを指します。しかし、AIについての定義は定まっていないため、統一はされていません。知能を持つメカや、人間のような知能を人工的につくること、またそれをつくる技術を含めてAIと定義されている方もいます。

AIでできること

AIは、大量のデータや資料を学習することができます。そのため、大量のデータ処理やルールに沿った作業がAIの得意分野です。また、AIは大量のデータから分析することで、ある一定の法則を導き出すことができます。
ただし、AIが自ら提案することやひらめくことはできません。大量のデータから学習する必要があります。

AIでできることを具体的に挙げると、音声認識や自然言語処理、画像認識です。音声認識は言葉の通り、話している声を認識します。どのような言葉を話しているのかを理解し、文字に変換したり機械を操作したりします。自然言語処理は、人間が自然に話している言葉をコンピューターで処理することです。画像認識もAIの得意分野です。画像認識では、画像に何が写っているのか特定します。

機械学習・ディープラーニングとの違い

AIというワードの他に、機械学習やディープラーニングという言葉を目にすることがあるかもしれません。AIと機械学習・ディープラーニングの違いはどのようなことが挙げられるのでしょうか。

まず、機械学習はAIの技術の1つです。機械学習は、与えられたデータをもとに自らが学習する機能です。
そしてディープラーニングは、機械学習の技術の一部です。深層学習とも呼ばれるディープラーニングは、人が手を加えずともコンピューターが自動的に大量のデータの中から特徴を見つけ出す技術です。

AIの活用例

AIは、すでにさまざまな分野で取り入れられ、活用されています。ここでは、ビジネスで利用されているAIの活用例をご紹介します。

チャットボット

チャットボットは、Webサイトからのお問い合わせ対応など顧客対応ができるものや、社内のヘルプデスクへの対応をするものなどがあります。自動で問い合わせ内容に返答してくれるため、電話での問い合わせ数を減らし、カスタマーサポートの負担や問い合わせにかかる時間を短縮できます。人的コストの削減にも期待できるため、実際に導入している企業が多くあります。

コールセンターの対応を自動化

AIは、コールセンターの自動音声対応にも活用されています。
コールセンターでは、人財確保の課題が深刻化しています。これまでは全て人力でコールセンターを運用していたため、対応する時間が限られ、電話が集中しつながりにくい状態でした。そこで、AIの音声認識を利用して、自動での電話応答が可能になったことで、営業時間外でも応答ができるようになっています。AIの導入により時間を問わずいつでも応答できるようになったため、より多くのお客さまに対応できるようになりました。

手書き書類のデータ化

これまでは、手書きの書類をデータ化する際は、目視と手作業で入力作業を行っていました。この作業を、手書き文字を読み取りデータ化するAI技術を利用したシステムに代替えすることで、文字入力を自動化させることができます。
これにより、手書き書類をデータ化するまでの時間を大幅に削減することが可能です。また、手書き書類の入力作業に人的リソースを当てずにすむため、AIではなく人にしかできない作業に時間を使うことができます。

AI導入までのプロセス

ここでは、AIを導入するまでの基本的なプロセスをご紹介します。

課題を整理する

自社で抱えている課題を整理し、どこにAIを利用するのか定めます。

AIを活用する業務範囲を決定する

人が行う作業とAIが行う作業を整理し、AIを活用する範囲を決めます。

必要なデータを集める

まずは、AIの能力を発揮するためにはデータを集める必要があります。ベースとなるデータが多ければ多いほど、AIはより性能の高い提案が可能です。できるだけ多くのデータを登録しなければなりません。

利用するAIを決める

AIを利用する目的や自社の現状、費用に沿って、利用するAI製品を決定します。

学習を開始する

データやAI製品が用意できたら、AIにデータを学習させます。このときに専門的な知識が必要になるため、AIに詳しい人財を用意しなければなりません。

プログラミングを使ってサービスに組み込む

機械学習が完了したら、サービスに組み込むため、プログラミングが必要です。

開発したAIを評価する

試験運用を踏まえて、技術的な現実性、課題解決へと導いてくれるのかなどを評価します。場合によっては、AIを導入する業務範囲などを見直すようにしましょう。

本格導入させる

評価後は、AIを現場に本格導入し、稼働させます。

AI導入の課題

AIを導入することで、人が単純作業に手を煩わせることがなくなります。これまで単純作業に当てていた分の時間を使って、人にしかできない作業にリソースを割くことが可能です。しかし、AI導入にはいくつか課題もあります。

責任の所在に関する判断が難しい

AIに何らかのトラブルが起こった際に、誰が責任を負うべきなのか、判断が難しいのが現状です。AIを利用していて何らかのミスで情報漏えいや事故などのトラブルが発生した場合、開発した側に問題があるのか、システムを運用している側に問題があるのかなど、判断がつきにくいといえます。

サイバー攻撃などのリスクがある

AIはコンピューターを利用します。そのため、悪意のあるサイバー攻撃に遭う可能性も考えられます。万が一AIを利用したシステムがサイバー攻撃に遭った場合、システムの停止をしなければなりません。最悪の場合は、営業停止になってしまうこともあるでしょう。AIを導入する場合は、データを安全に取り扱う必要があるため、セキュリティ管理をよりしっかりと行わなければなりません。

AIを扱える人財が少ない

AIを導入する際には、大量のデータを蓄積する必要があります。また、AIに何らかの不具合が発生した場合は、システムを管理しなければなりません。そこでAIについての知識とリテラシーを持った人財が必要です。AIの導入が増えていく中で、AIを扱える人財が不足している状況です。
AIを扱える人財の雇用はもちろん、AIを扱える人財を育てることも大切です。既存の従業員に対して研修を実施し、AIを扱える人財にするほか、ディープラーニングの基礎知識を得たことが証明できるG検定の取得を支援するのも良いかもしれません。

おわりに

今回は、AIをビジネスに活用する方法や導入のプロセス、課題についてご紹介しました。 AIは自動的なデータ処理や分析などが可能です。今後も、幅広い分野でAIが活用されることでしょう。そのため、AIを扱うことができる人財を育てることが必要だといえます。

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