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AI導入により、業務効率化、労働力不足の解消、コストの削減などが期待できます。近年では、数多くの業界、企業においてAIの技術が取り入れられ、さまざまな業務の効率化に役立っています。そこで本記事では、AIの導入メリット、AIの活用事例について紹介していきます。
▼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
▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
AIとはどんな技術なのか
近年、AI技術はさまざまな分野で活躍しています。ここからは、AIの技術について解説していきます。
AIとは何か
AIとは日本語で言う「人工知能」であり、Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス））の略称です。一般的には、コンピューターに人間の知能と同レベルの働きをさせる技術や学問のことをあらわしています。 AIの中心技術には機械学習があり、データを取り入れることで学習させることができます。AIとロボットはよく混合されがちですが、ロボットには動作するための形が必要で、AIはコンピューターであるためロボットのような身体は不要です。また、ロボットが出来ることはプログラミングで教えられたことに限られますが、AIは未知の課題や問題に対しても答えを導き出すことができます。
AIでどんなことができる？
AIがこなせる代表的なタスクには、表示された画像や動画に対し、言葉や人、物を認識するシステムである画像処理があります。主な事例として、スマホの顔認証が挙げられます。他には、人間が発する声を認識し、テキストに書き出したり、話した内容に対して反応したりする音声処理、人が日常的に使う言語を理解させ、処理を行うためのシステムとして言語処理、製造業や物流倉庫において人の代わりに作業を行う単純作業などがあります。
企業がAIを活用するメリットは4つ
企業がAI導入することで、さまざまなメリットを得られるようになります。そこで、ここからはAI導入において企業が得られるメリットについて解説していきます。
1.人手不足の解消
単純作業や定型作業をAIに置き換えて自動化することで、労働負担の軽減とともに、人手不足の解消にも役立ちます。たとえば、深刻な人手不足問題を抱える農業であれば、エッジAIを搭載したドローンで農薬散布を自動化し、これまで人の手によって行われてきた作業を機械に代替させられます。
2.コスト削減
多くの企業にとって、AIは人の仕事を代替できるため、労働力不足問題の解消に役立っています。また作業をAIに置き換えることにより、これまで人が行なってきた労働負担が軽減され、人件コストの削減も実現しました。
3.生産性向上
どんなに単純な作業であっても、人の手による作業では、ヒューマンエラーを完全になくすことは不可能です。しかし、AIは単調で同じ動作を繰り返す作業や、ミスが許されない作業を最も得意としているため、確実にミスが減らして生産性を向上させられるようになります。
4.安全性向上
人が行っていた作業をAI・機械に代替することで「人が巻き込まれる事故の予防」と、データに基づく高精度な予測・検知で「事故そのものの予防」が期待できます。前者の主な事例としては、工場の自動化（ファクトリーオートメーション）による危険作業の撤廃などが挙げられます。さらに後者については、AIはデータに基づいた高精度な予測、検知を得意としており、機械の故障予測、検知などが実現しました。そういった機能を駆使することで、事故そのものを未然に防ぐことも可能となっています。
AIの活用事例10選
近年は数多くの工場で、良品・不良品を見分ける画像処理技術が活用されています。さらに、画像処理技術とロボットアームと連動させる、自動で不良品を取り除くことも可能。人件コストを大幅に削減できるようになりました。主な事例として、キューピー株式会社ではベビーフードの原料となるダイスポテトの原料検査装置にAIが活用されています。変色などの｢不良品｣を選り分けるシステムを取り入れ、業務効率化、労働コストの削減に役立てています。
在庫数最適化（製造、小売り業など）
AIは顧客データを学習させることで、在庫数を自動的に最適化することが可能です。主な事例としては、工業用製品の生産を行う北米の大手製造メーカーがAIソフトウエア・プロバイダーC3.ai, Inc.の導入です。製造オーダー、製品構成、部品表、再注文パラメーターの履歴などのデータを機械学習することにより、在庫数を自動的に最適化できるアルゴリズムを構築しました。同メーカーは、在庫数最適化によって年間1~2億ドルのコスト削減に役立ったとのことです。
クレジットカードの不正監視（金融）
AIは、クレジットカード会社などの金融分野でも導入が進んでいます。クレジットカード会社では、AIによる不正検知システムを取り入れ、不正被害を未然に防ぐよう努めています。AIの不正検知は、ただ不正を見つけるだけではなく、自ら学習して精度や対応力が増していくというメリットもあります。主な事例としては、大手クレジットカード会社であるVisa Inc.がAIを使ったクレジットカードの不正監視システムです。同社は推定で年間250億ドル（約2兆7100億円）の被害を防いだとされる解析結果を発表しています。
株価予測（金融）
データ解析、分析、予測を得意とするAI技術は、株価予測にも用いられています。主な事例としては、過去30年間7,000日以上の日経平均チャート分析をAIで行い、パターン認識した結果から翌月の日経株価を予想することができる「日経平均AI予測GROWN」があります。
需要予測（小売・卸売り、サービス業など）
小売、サービス業などに役立つ需要予測は、AIを導入することでビッグデータをよりフレキシブルに分析できるようになります。回転寿司チェーン店「スシロー」では、各店舗から集まった売上状況のデータを数億件蓄積し、店舗の混み具合や客の着席時間などの予測にAIを取り入れています。需要予測の結果は、食品廃棄量の削減、マーケティング、商品開発など幅広く役立っています。
レジの無人化（小売・卸売業）
レジにAI技術を取り入れることで、無人化を実現し、人件費の削減にも貢献します。無人レジでは、決済時に来店客がモニターの前に行くだけで商品を自動でスキャン。お金を払って店を出るだけで買い物を行うことができます。
画像診断（医療）
医療業界では、CT画像から病変の状態を識別し、分類する画像認識AIを取り入れることで医療現場の負担軽減を目指しています。肺炎などの病気の進行具合や、治療の効果を確認するためには、通常であれば1患者あたり数百枚にもおよぶCT画像を読影しなければなりません。しかし、画像認識AIを用いることで医療現場の労働負担を軽減させ、効率化を図っています。
受注登録業務の自動化（小売り業）
AI技術は、受注登録業務の自動化にも貢献しています。従来では、受注登録業務は電話、葉書、FAXなどから顧客データを登録する必要がありました。しかし、注文の多い企業によっては、月数万件の受注登録業務が発生し、外部の委託会社様に依頼をすることもありました。それが受注登録業務の自動化によって、労働コスト削減、さらにハンドリングの部分もよりスムーズとなりました。株式会社ファンケルは2019年にAIを活用したCogent Labsが提供するAI-OCRサービス「Tegaki」に切り替えたことにより、ハガキ、FAX受注業務の約50％の効率化に成功し、月間約700時間の業務削減を実現しています。
生産プロセス条件の自動最適化（製造業）
近年では熟練者の高齢化、育成コストの高さから、製造プロセスの改善へのハードルが高くなっています。そこで、AIが熟練者の学習、技術を機械学習によって置き換え、長い期間と多数の試行回数を必要とした「チューニング作業」を自動化していくことにより、生産プロセス条件の自動最適化を図ることができます。
シフト自動生成（さまざまな業界）
シフト作成を人の手で行うと、非常に時間とコストがかかります。さらには、スタッフの急な欠勤による修正も発生しやすいなどの問題があります。AIでシフト作成すれば、スタッフの業務習熟度を可視化させて分析。どのスタッフがどのシフトに入れるかなどをデータ化し、シフトを割り振りできます。また、稼働状況と連動化させ、最適な人員配置の自動化が可能となります。
AI活用のトレンド
AI技術は、さまざまな業界や分野で注目されており、既に幅広く活用されています。そこで次に、AI活用のトレンドについて紹介していきます。
画像認識の分野
画像認識の分野では、従来の技術では難しかった画像認識を可能にしたディープラーニング技術が2010年代に最も注目された技術と言われています。画像認識の中でも、多く活用されている事例のひとつに「異常検知」があります。AIが正常、または異常状態の画像を大量に学習することで、これまで人が目視で行っていた点検作業を代替できるようになりました。また、手書き文字をカメラを通して認識することで、文字データに変換するAI-OCR技術の活用も進んでいます。AI-OCR技術は、紙媒体データの電子化や申込書の記載内容のデータ化などへの活用に注目が集まっています。
自然言語処理の分野
AIの活用領域として、チャットボットなど自然言語処理の分野にも注目が集まっています。自然言語とは人間が発する言語のことをあらわしており、そんな人間の言葉を認識し、理解するための研究開発が世界各地で盛んです。自然言語処理で最も活用されているのは、膨大な問い合わせにAIが対応して質疑応答するチャットボット技術。現在のチャットボット技術では、まだまだ人間のように文脈を理解するまでには至りませんが、アメリカの非営利団体OpenAIが精度の高さに評判がある自然言語処理モデル「GPT-3」を発表し、今後の技術発展に注目が集まります。
音声認識の分野
近年ではスマートスピーカーが注目を集め、音声認識の可能性が認められています。音声を使い操作する仕組みは「VUI（Voice User Interface）」とも呼ばれています。手で操作する必要がなく、作業を妨げない音声アシスタントは、今後も普及していくことでしょう。主な実用例として、iPhoneのアシスタント機能「Siri」、議事録の記録、リアルタイム翻訳などが挙げられます。
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まとめ
AIを業務に活用することで、業務効率化や労働力・人件費の削減などに役立ちます。しかしAI導入には、機械学習によるディープラーニングが必要不可欠で、機械学習の活用には数学の知識やプログラミング技術が求められます。そこで、プログラミング未経験者でも安心して利用できるのが技術不要で分析や自動化ができるようにシステムが構築されているUMWELTです。
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