AIの導入は、企業の業務効率化や生産性向上といったさまざまなメリットをもたらします。しかしその一方で、導入コストやセキュリティリスクといったデメリットも存在します。
本記事では、AIを導入することによる具体的なメリットとデメリットや、業種ごとの導入事例を踏まえて解説していきます。
AIの基礎知識
DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する中で、多くの企業でAI（ 人工知能 ）の導入が進んでいます。AIの導入を考える前に、AIがどのような存在なのかを正しく理解する必要があるでしょう。
まずは、AIについての基礎的な知識から解説します。
AIとは
AIとは、コンピュータが人間の知能を模倣し、データ分析やパターン認識、問題解決、予測などの知的作業を行う技術やシステムを指します。
現代のAIは 機械学習 や深層学習などの技術を基盤としており、自ら学習し、進化する能力を持っています。過去のデータを基にパターンを学習して、将来のデータに対しても同様のパターンを適用することで予測や分類を行います。
また、人間の脳の動きを模倣した多層のニューラルネットワークを構築することで、複雑なデータ構造を理解できるようになりました。 現代のAIは、人間に教えるように理解させることで、応用できるように進歩しているのです。
AIは大量のデータを処理し、その中から有用な情報を抽出できます。これにより、ビジネスにおける意思決定に有用な情報を提供し、効率的な業務運営を支援します。
高度な情報を処理できる一方で、単純かつ反復的な作業もAIの得意分野です。単純作業をAIに任せることで、従業員は「人間にしかできない仕事」に集中できるようになるでしょう。
AIができること
AIは、膨大なデータを迅速に処理し、有用な情報を抽出することを得意としています。これにより、以下のような多くの業務において効果的に活用できます。
データ分析
AIは、 大量のデータを分析し、そこからデータの動向や関連性を抽出できます。 ほぼ無限のデータを学習に利用できるため、人間が処理しきれないような膨大なデータを元に分析することも可能です。例えば、顧客の購買履歴を分析し、ニーズを導き出すことで適切な販売戦略を策定したり、膨大な商品からその人に合った商品をレコメンドしたりできます。
将来予測
過去の時系列データを元に、 将来の値を予測できます。 例えば、過去の販売実績から商品の売上を予測します。より精度の高い予測により、機会損失や在庫過多のリスクを最小限に抑えることが期待できます。
自動化
AIは言語や画像、音声を認識し、判断することで、これまでは 人間しかできなかった複雑なタスクを自動化できます。 最たる例がチャットボットで、顧客はAIとの会話で課題解決が可能になります。
AIを業務で活用する7つのメリット
企業の業務にAIを導入し、うまく活用することによってさまざまなメリットが生まれます。
例として、代表的なメリットを7つ紹介します。
- 生産性が向上する
- 人手不足を解消できる
- コストの削減ができる
- 高精度なデータ分析ができる
- ミスを削減できる
- 安全性が向上する
- 遠隔でのコミュニケーションができる
AIを導入することで全てのメリットを1度に享受できるわけではありませんが、活用次第ではいくつものメリットが生まれることでしょう。
AIのメリット1：生産性が向上する
AIが社員の業務をサポートすることで、生産性の向上が望めます。人間が行う単純作業や繰り返し実施するような作業をAIが代替することで、社員それぞれの作業時間を大幅に短縮できるでしょう。
「作業自体は難しくないが、時間がかかる作業」こそ、AIの得意分野です。 それらの作業をAIに任せることで、社員は「面倒な作業」から解放され、よりクリエイティブな業務に集中できます。
特に、自然な文章や画像を出力できる生成AIの登場により、AIはよりクリエイティブな世界に足を踏み入れています。アイデア出しのサポートや文章推敲、イラストの制作など、うまく活用することで、多くの作業をAIが代替できるようになりました。
AIのメリット2：人手不足を解消できる
少子化といわれている現代社会において、どの企業においても人材不足が懸念されています。特にIT分野においてはその傾向が顕著であり、デジタル社会においても活躍できるIT人材が社会的に不足しています。
ITに関する作業の多くはコンピューターの中で実行するため、AIの得意分野といえるでしょう。
生成AIはプログラムの生成も可能であるため、簡単なプログラムであればAIのみで開発できる範囲もどんどん増えています。 特に、「基本的な部分」や「似たような機能」の実装はAIの方が得意であり、 人間より早くより正確なプログラムを出力できます。
人間の手であれば3人必要だった作業が、AIを活用することで1人で済むようになれば、人材不足をカバーできるメリットを生み出すことになります。特に、AIは24時間稼働できるので、交代制で担っていた作業をAIに代替すれば、必要な人数を減らすことも可能になります。
AIのメリット3：コストの削減ができる
AI導入により業務の自動化が進むことで、人件費や運用コストの削減が見込めます。
業務内容によっては、AI導入で完全自動化ができたり、人による最終チェックのみで済んだりするようになります。同じ業務を少ない人数で遂行できるようになれば、業務時間の短縮により社員の業務負担が軽減されます。 残業時間が削減されれば、離職率の改善にもつながるでしょう。
業務知識が豊富なベテラン社員でないとできないような作業をAIが代替することで、その社員負担を低減できるだけでなく、新たな人員を確保する採用コストの削減も可能です。
AIのメリット4：高精度なデータ分析ができる
AIが得意とする分野の1つが「データ分析」です。AIは、1人の人間が記憶できる量と比較しても、膨大なデータを学習できます。これまで蓄積してきた膨大なデータを全て利用することで、将来の推移予測も容易です。
ベテラン社員による勘と経験によって分析していたような業務の場合、 その勘や経験をAIに覚えさせることで、より企業に特化した精度の高いデータ分析が可能になります 。膨大な過去のデータから類似性や関連性といったパターンを導き出し、ベテラン社員に負けずとも劣らないデータ分析ができるでしょう。
AIのメリット5：ミスを削減できる
完璧な人間というのは存在せず、必ずミスをするものです。特に、疲れていると判断力が低下し、単純な作業ほどミスしやすい傾向があります。
AIは繰り返し行う作業や定型作業が得意であるため、特に長時間稼働が必要な作業においては人間よりミスをしにくいというメリットを持ちます。
AIは常に一定の基準で物事を判断できるため、人間の作業サポートを主目的とした利用も可能です。主たる作業は人間が実施しますが、「AIが作業を監視し、ミスを発見したり、ミスの予兆を検知し事前に警告する」といった使い方も可能です。
このように、 人間とAIが協力することで、より品質の高い作業も実現できるでしょう。
AIのメリット6：安全性が向上する
危険な作業環境や高リスクな業務にAIを導入すれば、作業者の安全性向上が見込めます。
例えば、製造業における危険な作業をロボットに任せることで、労働者の安全を確保できます。また、AIによる予測分析を活用することで、災害や事故のリスクを事前に察知し、防止するような活用法もあります。
AIのメリット7：遠隔でのコミュニケーションができる
AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントを使えば、遠隔でのコミュニケーションが可能です。これにより、顧客対応やサポート業務の効率化が図られ、24時間対応も実現できます。
AIは異なる言語の翻訳や文章の要約が可能であるため、異なる言語や時差という大きな壁を軽減してくれます。AIは文脈も理解できることから、 単語を直訳しただけでは意味の通じにくい文章の読み替えも得意で、よりネイティブに近い翻訳を実現します。
グローバル展開の際にうまくAIを活用すれば、遠隔地にいるチームメンバーとの協働もスムーズになり、国際的なプロジェクトを成功に導くことも難しくないでしょう。
AIを活用する際に注意すべきデメリット
AIを導入することでさまざまなメリットを享受できる可能性がある一方で、注意すべき点やデメリットも存在します。
下記の4つのデメリットを紹介するので、自社に導入する際にどの程度の営業があるかを判断した上で導入を進めましょう。
- 情報漏えいのリスクがある
- 導入時にコストがかかる
- AIを扱える人材が不足している
- 責任の所在が明確にしにくい
AIのデメリット1：情報漏えいのリスクがある
AIはあくまでも「膨大なデータを元に、それらしい行動を模倣する」ため、AIのみでは行動の善悪を判断できません。
特に、個人情報や機密情報には注意が必要です。AIは大量のデータを扱うため、そのデータの中には漏れてはいけないデータが含まれていることもあるでしょう。 AIには、その情報が漏れてはいけないデータかどうかを判断できない ため、誤って一般公開してしまう可能性があります。
AIによるデータ処理が不適切に行われた場合、不正アクセスやデータの誤使用が発生する恐れもあるため、 AIを導入したシステムが機密情報や個人情報を扱う場合、適切なセキュリティ対策を講じなくてはなりません。
AIのデメリット2：導入時にコストがかかる
AIを導入する場合には、少なからずコストが発生します。特に、 高度な作業をするAIほど、導入・維持にコストがかかります。
汎用的に利用できる安価なAIも存在しますが、自社に特化したAIを導入・運用すると考えた場合には、ソフトウェアだけでなくハードウェアの導入・維持コストが必要です。
AIは便利な反面、コストがかかる上に導入してすぐに効果が出るとは限りません。高い精度を目指すためには、継続してデータの分析とAIのチューニングを繰り返すことになります。特に、100％に近い数値を目指すほど難易度が上がっていくため注意が必要です。
AIの導入を検討する際には、 コストに見合った費用対効果が発揮できるのか を見極めた上で判断しましょう。
AIのデメリット3：AIを扱える人材が不足している
AIを導入することで人材不足を補えるというメリットが存在する一方で、 「AIを取り扱える高度なIT人材は不足している」 という事実があります。
簡易的なプロンプトから文章や画像を生成する生成AIを利用するだけであれば、高度なIT知識は必要なく、容易に利用開始できるでしょう。しかし、業務の全体を効率化する目的でAIの導入を進める場合、自社の業務に特化したAIの開発が必要です。
特に、データを分析するデータサイエンティストや、AIのモデルを開発する機械学習エンジニアの確保に苦労する可能性があるでしょう。
AIのデメリット4：責任の所在が明確にしにくい
もし、AIシステムが誤った判断をしてしまった場合、その責任の所在を明確にすることが難しい場合があります。
例として、AIを搭載した自動運転の自動車が事故を起こした場合を考えてみましょう。事故を起こした場合、AIの所有者は「不法行為責任」、そして、AIの製造者は「製造物責任」を負うことになります。AIの製造者と所有者が同一であれば1社が責任を負うことになるのですが、他社のAIを搭載した機械が原因である場合、どちらに原因があるのかを追及しなくてはなりません。
AIの精度に100％はあり得ません。 人間ですらミスを起こす可能性があるような作業であればなおさら、「完璧」を求めることはほぼ不可能です。 AIが原因で起こり得る問題を想定し、リスクヘッジをすることを忘れないようにしてください。
産業別AI導入事例と導入によるメリット具体例
製造業の事例 |六甲バター株式会社
ベビーチーズをはじめとする乳製品を主に製造・販売する六甲バター株式会社では、工場における検品作業にAIを導入することで、工程の自動化と省力化を実現しました。
AI導入の事例
同社では、不良品の検出を実施する「最終製品検査」の工程にAIを導入しました。1分間に500個の最終製品が流れてくる製造ラインに対してAIを搭載した検査システムを導入することで、全ての製品に対して検査を実施しています。
AIの導入前は、検品作業は作業者が目視で検査する工程でした。検品担当者のスキルによって不良品の発見率が変わるということは、検査日やタイミングなどによって出荷製品の不良品率にバラツキが出てしまいます。
不良品の検出を自動化し、安定した基準で不良品が検出できるように、AIを利用した検査システムを開発し、導入しました。
AI導入によるメリット
検査工程にAIを導入することで、一定の基準で不良品の検知が可能となりました。熟練の作業者に頼らない検品が実現できるようになったため、向上の製品ラインの生産量に合わせた高速な検品と長時間の稼働ができています。
特に、人間が常に生産ラインに立っている必要がなくなるため、 作業員のスキルや稼働時間がネックになっていた作業の省力化が実現できました 。
同社では、不良品を検知するAIを構築するため、良品と不良品の画像データを大量に用意し、それを利用してAIの学習を実施して精度の高い検品を可能にしました。
企画から3年かけて運用できるようになり、うち1年以上を「精度向上」に費やしています。運用開始後も、さらに高い精度で不良品を検出できるよう、継続的に改善を繰り返しています。
参考： ビジネスの現場に役立つAI導入・活用事例集と契約実務・知的財産の手引き（経済産業省）
金融機関の事例 |京都信用金庫
京都信用金庫では、店舗利用者の待ち時間短縮を目的に、AI混雑予測カレンダーを開発し、運用を開始しました。
AI導入の事例
京都信用金庫では、店舗の混雑を緩和する目的で2019年からAI混雑カレンダーを開発し、同行のホームページに公開しました。
同プロジェクトは同行のAI活用の中で運用を開始したサービスで、グルーブノーツ社の提供するAIサービスである「MAGELLAN BLOCKS」の試験運用を目的として運用を開始しています。
営業職として活躍していた行員が中心となり、MAGELLAN BLOCKSを利用してAIを構築し、約8カ月という短い期間でAI混雑カレンダーをリリースしました。
AI導入によるメリット
来客予定者は、この情報を確認することで待ち時間の予測が可能となるため、余裕を持って行動できるようになりました。
AI混雑カレンダーを開発・導入することで、顧客の満足度を上げることができた一方で、AIに関する知識がない人でも容易にAIが活用できる証明もできました。これにより、本来の目的である「AI活用による取引先への並走型支援の強化」という次のステップへの足がかりになりました。
参考： ビジネスの現場に役立つAI導入・活用事例集と契約実務・知的財産の手引き（経済産業省）
マスメディアの事例 | エフエム和歌山
和歌山県のラジオ局であるエフエム和歌山では、音声合成AIを利用した無人のラジオ放送を2017年から開始しています。
AI導入の事例
地震や津波といった災害は休日、深夜を問わず発生する可能性があります。もし、災害で避難が必要になったときに、1次ソースとして有用なのがラジオです。
エフエム和歌山では、そんな緊急事態にこそラジオによる情報提供を実現するため、音声合成AIを利用した「人工知能アナウンサーによる無人のFMラジオ放送」を開始しました。
AI導入によるメリット
人工知能アナウンサーを導入することで、「スタジオに人がいなくてもラジオ放送が可能」になりました。
深夜時間帯などの無人時間帯に災害などが発生した場合、すぐに放送を開始できません。AIを利用することで、新聞社などが発表した文字情報を分析し、放送できるような文章に要約します。その文章を音声合成AIを利用して音声情報に変換することで、その音声をラジオの電波に乗せて放送します。
無人時間帯であっても放送が可能であるという点は、省力化の面のほか、 「時間帯や状況に関わらず、少しでも早く情報をリスナーに届ける」 という大きなメリットがあります。
また、AIの翻訳機能を活用することで、現在では29カ国語に翻訳しての同時放映が可能となりました。特に災害時においては、この即時性と多言語対応は高い有用性を発揮します。
この人工知能アナウンサーは、国内外問わず30以上の放送局に採用されています。
参考： ビジネスの現場に役立つAI導入・活用事例集と契約実務・知的財産の手引き（経済産業省）
データマネジメント支援の事例 | KSKアナリティクス
データ分析に関するサービスや支援業務を提供するKSKアナリティクスでは、AIを導入しようと考える企業に向けて「データの前処理に特化した分析プラットフォーム」のサービスを展開しています。
同サービスにより、AIに関する知識がなくてもデータの分析が可能です。
AI導入の事例
AIを構築する際には、AIが学習するためのデータをどう構築するかが非常に重要です。AIの精度を向上させるためには、過去のデータをそのまま利用するのでは不十分で、異常な情報を除外したり、複数のデータを結合してAIが分かりやすいデータに変換したりするなど、高度なデータサイエンス力が求められます。そのため、データ分析を担当するデータサイエンティストに俗人化する傾向がありました。
一方で、実務担当者は勘や経験による分析力を持っています。つまり、高精度なAIを作るためには、高度なデータサイエンス力と業務知識が必要になるということです。
KSKアナリティクスの提供するサービスはデータ分析に特化したサービスであり、同サービスを導入することで、実務者でも容易にデータを分析・活用できます。
AI導入によるメリット
前述の通り、AI人材は不足気味であり、データサイエンティストを確保しようとしても非常に苦労する可能性が高いです。一方で、現在の業務をうまく回している、業務知識が豊富なベテラン社員は社内に存在するでしょう。
そのような「勘と経験」を持つ社員が同サービスを利用することで、 データサイエンティストが不在の状況でもデータ分析が可能 になります。
つまり、「AI人材が確保できない状態でも自社に特化したAIが開発できる」ということになります。もちろん、高度な知識を持つデータサイエンティストがいるに越したことはありませんが、 今いる人材でAIを導入したいという企業にとって、分析プラットフォームは非常に心強い存在といえるでしょう。
参考： ビジネスの現場に役立つAI導入・活用事例集と契約実務・知的財産の手引き（経済産業省）
医療分野におけるAI導入事例とメリット
AIは、産業だけでなく人の命を預かるような医療・介護の分野においても活用が進んでいます。医療ミスが人の生死に直結するような状況における医療の現場において、限定的ではあるものの、医師の診断をサポートするようなAIが多く登場しています。
医療現場の事例
医療現場においても、AIを活用したアプリの導入により、問診の自動化による医療機関の効率化が実現します。
AI導入の事例
Ubieは、日本発のヘルステックスタートアップとして、AIを活用した問診アプリ「Ubie（ユビー）」を開発しています。このアプリは、患者が症状に関する質問に答えることで、AIが適切な診断と医療機関の案内を行います。
Ubieは、2017年の創業以来、日本国内外での展開を進めており、 特にCOVID-19（新型コロナウイルス）のパンデミック中には多くの医療機関で導入が加速しました。 患者がタブレットを使って事前に健康状態や症状を入力し、それに基づいてAIがリアルタイムで質問を生成することで、より正確なデータを医師に提供しています。
AI導入によるメリット
これまでの問診表といえば定型の質問項目のみで、発熱の有無やせきの症状などが入力できる程度で、基本的には医師との会話の中で症状を伝えるのみでした。
Ubieにより問診にAIを活用することで、患者の症状に応じて適切な質問を生成できるようになりました。患者が入力した内容に応じて適切に質問を切り替えることで、医師が診断時に聞くような内容も問診時に患者が入力するようになり、診察時に言い忘れるようなことも防止できます。
無駄な質問もスキップできるため、つらい症状の場合でも、最短で効率的な問診が実現できます。
医療機器開発の事例
医療の現場で利用する医療機器の開発においても、AIの技術導入が進んでいます。AIを搭載した医療機器が続々登場しており、日本でも多くの医療機器の導入が承認されています。
AI導入の事例
AIの得意な分野として、「画像解析」と「分析」が存在します。レントゲンやCTスキャン、内視鏡の画像など、医療の現場においては写真や画像を元に医師が病気を判断する場面が多くあります。例えば、CT画像から小さなガンを発見したり、内視鏡の画像から腫瘍がないかを判断したりといったことが挙げられます。
本来は医師が注意深く確認して判断するのですが、AIが画像を判定し、その中に異常な箇所がある場合にはその部分を医師にレコメンドします。医師は、そのレコメンドを元に正常か異常かを判断し、医療に活かします。
AI導入によるメリット
非常に小さな異常を検知できるため、医師が見落とす可能性のあるような小さな腫瘍や、腫瘍ではないものの異常が見受けられるような箇所を発見でき、病気の早期発見にも役立ちます。
医療現場においては人命がかかっており、医療ミスは許されないというのが現実です。「AIのみが判断する」ことはせず、 「人間である医師が判断するための材料の1つ」 として活用が進んでいます。
参考： 医療機器・ヘルスケア開発 注目すべき研究開発動向（経済産業省）
教育・その他分野におけるAI導入事例
AIは、一般企業や医療だけでなく、小・中学生の子どもが利用するサービスや、一般人が利用する身近なサービスでも導入が進んでいます。
教育サービスの事例
教育サービスを提供する事業者の最大手であるベネッセでは、子どもの生成AIの活用を促進するAIサービスをリリースしました。
AI導入の事例
同社では、子どもの興味をもとに、自由研究のテーマ決めをサポートする「自由研究お助けAI」のサービスを2023年7月にリリースしています。AIとの会話を進めることで子どもの興味や関心を引き出し、自由研究のテーマを決めるためのサポートを行います。
AI導入によるメリット
子どもの宿題を助けるだけでなく、「どのような質問をしたら適切な答えを返してくれるのか」という質問力を鍛えることができます。
同サービスはChatGPTと同じ生成AIを活用しており、サービスを利用することで子どもの宿題の手助けだけでなく、 「AIと会話する力」を養うことになります 。
今の小学生が大人になるころには、さらにAIが身近になることが予想されます。身近なテーマでAIに触れることで、将来的にAIを使う力も身に付くのではないでしょうか。
英会話学習の事例
Z会は、2024年2月に中学生向けの通信教育コースにAI対話型学習「AI Speaking」を導入しました。日常生活を舞台にしたシナリオで英語を練習できます。
AI導入の事例
音声認識技術を用いて生成AIと英語のスピーキングレッスンを行うもので、日常生活を舞台にしたシナリオを使って英語を練習できます。
学校教育における英語教育は、主に「聞く」と「書く」がメインのリスニング主体の教育でした。同社も同様にリスニングして英文を「書く」ことが主体の学習を提供していましたが、AI Speakingの導入により、学習者の発音を認識することで、家庭でも「話す」英語の学習が可能となりました。
AI導入によるメリット
AI Speakingを活用することで、いつでも好きな時間に何度でも練習できます。また、人ではなくAIを相手に会話するため、 対人での英語学習でありがちな「恥ずかしさ」を感じずに、何度でも発音練習ができることもメリットでしょう 。これにより、積極的に英語を学習できます。
AIと会話を繰り返すことで、スピーキング力や英語学習の効果が向上します。また、日常生活のシチュエーションを用いれば、実際の利用シーンをリアルにイメージしながら学習できるため、実践的な英語力が身に付きます。
参考： Z会
Webサービスの事例
株式会社データグリッドは、AIを用いた「人物写真画像」の販売サービスである「INAI MDOEL」を提供しています。現実に存在しないが、非常にリアルな人物の画像を生成し、販売しています。
AI導入の事例
大量の画像データから新しい画像を生成するAI技術である「GAN」を利用したサービスで、架空の人物写真を生成します。
通常、人物の写真を利用する場合にはその人の肖像権が存在するため、利用に制限があったり、何か問題が起きた場合には全面的に差し替えをする必要があります。 GANを用いた「架空の人物」を生成すれば、肖像権が事実上存在しないリアルな人物写真が利用できるのです 。
AI導入によるメリット
GANにより生成された画像を購入することで、肖像権に起因するトラブルに巻き込まれないという大きなメリットが生まれます。
実在する人物の写真を利用する場合には、モデルである人物の肖像権や社会的地位を守るため、「広告への利用禁止」「なりすましと判断されるような利用の禁止」といった制限が課せられます。一方で、モデルが何か問題を起こした場合には、採用している企業のイメージダウンにつながるというリスクも存在します。
同社のサービスを利用することで「存在しない人物の写真」を利用できます。これらの制限事項を気にせず人物写真を自由に利用できるようになることは、リスクを回避する上でも非常に有用といえるでしょう。
まとめ
DXの推進もあり、業種を問わずさまざまな企業でのAI活用が加速しています。AIを活用できる場面は多岐にわたるので、ほとんどの企業ではAIを導入できるような業務が存在することでしょう。
しかしメリットが多い反面、考えるべき事項も多いのがAIの特徴といえます。AIのメリットと自社に導入するメリットをかけ合わせ、「最も効果的な利用方法が何か」を考えることこそ、AI活用の成功への第一歩です。
本記事を参考に、ぜひAIを活用した業務効率化へ役立ててください。
