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COLUMN コラム

AI(人工知能)

AIの利用方法は?導入している分野と事例を含めて徹底解説!

ビジネスにAIを導入する事例が着々と増えています。不良品検知の自動化から銀行窓口の無人など、AI化の波は押し寄せています。「AIで色んな業務が自動化できると聞くが、具体的にどの分野に導入できるのか」と気になる方も多いのではないでしょうか。本稿では、AIの基本的な機能を学びつつ、AIの利用方法を紹介します。

▼更にAIについて詳しく知るには?
AI(人工知能)とは?導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介

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AIとは?AIを利用する前に確認したい知識

AIと聞くと、どんなイメージをもたれるでしょうか。SF映画のロボットのように人間に似た知能や感情をもっているイメージを想像される方もいます。AIのビジネス活用を考える前に、現在のAIについておさらいしてみましょう。

1.特化型AIと汎用型AI

「人間のように広範な課題を処理できるか」の視点で分類すると、AIは特化型AIと汎用型AIに分類できます。「特化型AI」は、画像認識や音声認識など限定された領域に対して自動的に学習・処理するAIです。現在、開発されているAIの多くが特化型AIに該当します。「汎用型AI」は、人間と同じようにさまざまな課題を処理するAIです。想定外の出来事が起きても、過去の経験から問題を解決します。しかし技術的なハードルが高く、現在の技術での開発は困難とされています。

2.強いAIと弱いAI

強いAIと弱いAIは「AIが人間の意識や知性を持つかどうか」の視点で分類されています。「強いAI」は人間のように自意識があり、総合的な判断ができるAI。SF映画に登場するロボットのAIは強いAIに該当します。汎用型AIと同様に開発の実現の目処は立っていません。「弱いAI」は人間の一部分のみ代替し、特定のタスクのみをするAIです。現在実用化されているAIのほとんどは弱いAIです。

AIの利用方法3選

現在ビジネスで活用されているAIのほとんどは「特化型で弱いAI」です。実際には何に特化しているのでしょうか。「音声認識」、「画像認識」、「自然言語処理」が代表的なAIの活用方法です。それぞれの活用方法についてより詳しく注目してみます。

1.音声認識

音声認識とは、AIの技術を活用して音声を分析し、文字に変換したり機器を操作したりする技術です。音声認識を活用している例として、スマートフォンの音声アシスタントが挙げられます。音声認識の技術は日々進歩しており、マイクロソフトの音声と対話の研究グループによるとその精度は約95%に達するとのことです。

2.画像認識

画像認識は、画像を分析して、画像の特徴を見つけ出す技術です。大量の画像データを読み込ませて認識精度を上げます。かつては実現困難な技術とされていましたが、機械学習やディープラーニングの登場のおかげで、より効率的かつ正確な画像認識ができるようになりました。

3.自然言語処理

自然言語処理は、機械に自然言語の解析・処理させ、内容を抽出する技術です。自然言語とは、人間が使う書き言葉や話し言葉を指します。対比されるのがコンピューター上で処理されるプログラミング言語です。自然言語は言葉の「曖昧さ」や「言葉の重複」が含まれているので、文の意味や解釈が1つに定まりません。ディープラーニングの登場のおかげで、言葉の曖昧さに対する精度が着実に上っています。

AIを利用している事例5選

音声認識・画像認識・自然言語処理のAI技術は具体的にビジネスでどう落とし込めるのでしょうか。AIを活用した事例を5つ紹介します。この事例をもとに、事業への応用に参考にしてみてはいかがでしょうか。

1.Google翻訳などの翻訳機能

Google翻訳などの翻訳技術には、自然言語処理と音声認識のAI技術が使われています。AIが登場する以前にも機械による翻訳は開発されていましたが、不自然な翻訳になりがちでした。AIの自然言語処理のおかげで、精度が大幅に上がり、さらに専門用語の翻訳にも対応しました。

2.お掃除ロボット

ルンバなどのお掃除ロボットには、画像認識のAI技術がその利便性を支えています。内蔵されたセンサーによって、障害物を避けながら掃除しています。部屋の間取りや家具の配置を学習し、同じ道を通らない効率的な動きも可能です。

3.自動車の自動運転機能

自動運転機能は、画像認識や音声認識から得た情報を用いて、通行人や対向車の存在を検知しています。さらに、どこに行っても安全に運転できるよう、世界中から道路環境に関するビッグデータが必要です。何百万時間、何百万キロメートルもの走行情報がデータとして蓄積されています。

4.コールセンターの業務サポート

音声認識と自然言語処理の技術を使い、顧客との会話内容を分析しながら問題解決につながる情報をAIがオペレータの画面に提示します。AIのサポートにより、新人でも知識・経験の差に左右されず高品質な対応が実現しています。

5.検索エンジンの最適化

キーワードや滞在時間などの情報をもとにして、AIが自動的に質の低いコンテンツや有害コンテンツを削除しています。また画像検索の質的向上のために、画像認識のAI技術を使われています。

AIの利用状況

AIをビジネスに利用すれば、事例にあるような業務内容の質的向上、効率化が期待できます。しかし、AIは実際にどれくらい多くの企業が利用しているのでしょうか。総務省の情報通信白書より、日本でのAI利用状況を見てみましょう。

1.日本におけるAIの利用状況

日本のAI利用状況は米国・中国・欧州諸国と比べて大きく後れています。通信と金融の分野は他国に近い水準ですが、それ以外の産業分野では他国と大きく差が開いています。

2.規模別の利用状況

日本でのAIの導入状況は、大企業が中堅・中小企業よりも積極的に利用しています。数字にすると大企業が16.5%、中堅・中小企業が5.6%。いずれも、世界水準で見ると、利用率が低いことに変わりありません。

3.利用目的

AIを利用する側としては、業務効率の向上やコスト削減を挙げる割合が高いです。米国でのICT導入の教訓を踏まえると、AIについても利用側で付加価値創出に資する利用を促進していくことが重要となると考えられます。

AIを業務に導入する前に確認すること

AIを利用すれば、業務の効率化などのメリットを享受できます。しかしAIを導入するならば、まずはAIへの理解が必要です。そのステップとして、「AIで何ができるのかの把握」、「業務フローの整理」をしましょう。

1.AIで業務の何ができるかを知る

AIで何ができるのか知らなければ、導入しても効果を発揮できません。AIが得意なことと同時に、AIが苦手なことも理解しましょう。AIが苦手なことを例に挙げると以下の3つです。

  • 倫理観の伴う作業
  • 創造的な作業
  • 少ないデータでの推論

2.業務フローを整理する

次にAIで業務効率化ができるところを発見します。業務の定義をし、具体的な現場の状況を想像して課題を絞り込みます。そして、効率化させるためのAIに必要なデータ(テキストや画像など)を準備が必要です。そして肝心なのが費用対効果の算出です。人間がやるときと比べての人員、時間などのコストに見合っているか精査しましょう。

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まとめ

現在のAIは自意識をもたず特定のタスク処理に特化したAIが活躍の中心です。その利用例として、音声認識、画像認識、自然言語処理が挙げられます。AIを導入すれば業務の効率化や質的向上が期待できます。しかし、費用対効果も気になるところ。

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