AI活用はデジタル化推進の一手段｜導入・運用ポイントを解説

昨今、政府による後押しを背景に、ビジネスのデジタル化が急速に進んでいます。そこで本記事では、デジタル化のメリットや進め方、デジタル化の一手段であるAI導入について解説していきます。自社へのAI導入やデジタル化を検討している方は、ぜひご参考ください。

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ビジネスのデジタル化は急務

経済産業省が平成30年に公表した『DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～』では、2025年の崖問題が提唱されました。これは、国内企業における既存のシステム（レガシーシステム）を刷新しなかった場合、2025年以降に最大で年間12兆円もの経済的損失が懸念される問題です。レポートによると、レガシーシステムを残したままでは維持コストが上昇。それにより新規事業への投資が困難となり、国際的な競争力の著しい低下につながるおそれがあると示されました。企業の将来性や生産性の向上のためには、全ての企業がレガシーシステムを刷新してDX推進を行う必要があるとされています。

ビジネスのデジタル化によるメリット

業務へのIT関連ツールやシステムの導入といったデジタル化には、業務効率化に加えて既存ビジネスの拡大や新規ビジネスの開拓などのメリットがあります。ここからは、ビジネスのデジタル化によるメリットについて詳しくみていきます。

既存のビジネスを拡大できる

昨今のマーケットは、対面や電話といったアナログな場から、インターネットといったデジタルな場に移行しています。各種SNSや企業HPを活用することで、販路やマーケットは国内だけではなく、世界各地に拡大できるのです。このように、既存のビジネスでデジタル化を推進することで、これまでの販路では獲得できなかった新規顧客の獲得を期待できます。

新しいビジネスにつながる

AIによるビッグデータの解析や需要予測の導入などのデジタル化によって、ダイナミックプライシングやAIスマホアプリの提供が可能になります。こうした技術を組み合わせることで新規ビジネスの開拓につながり、売上拡大や生産性向上といった副次的効果が期待できます。

業務効率化につながる

企業の業務には書類の作成や、データ入力作業などの定型業務が存在します。こうした業務をRPAに代表される業務ロボットに行わせることで、人間が行う定型業務の負担が減るメリットがあります。定型業務が減った分、その他の創造的な業務に手が回せるようになり、業務効率化が実現するのです。

働き方改革につながる

ITツールやインターネットを活用した働き方として、テレワークが挙げられます。テレワークが普及した企業では、従業員が家庭と仕事との両立をできるようになり、現在推し進められている働き方改革につながっていきます。テレワークによってデジタル化を進めることはBCP対策にもつながるため、企業にとっても大きなメリットです。

デジタル化の進め方

デジタル化を進める際には、いくつかのステップを踏む必要があります。ここからは、デジタル化を進める手順例を紹介していきます。

目的を明確に定める

デジタル化はそのものが目的ではありません。デジタル化の結果、何らかの目的を達成することが重要です。目的に見合った計画を策定するために、デジタル化の目的やビジョンを明確にしましょう。その際には、企業の意思決定をつかさどる経営層を交えて話し合えることが理想です。

社内体制を整える

デジタル化は新規事業のプロジェクトと同じように、その推進を主体的に行うチームを用意する必要があります。チームメンバーを構成する際には、デジタル化の目的と照らし合わせて、適任と考えられる従業員を各部署からピックアップするようにしましょう。

課題を明確にする

既存のシステムの刷新やデジタル化は、優先順位をつけて段階的に行うことが重要です。そのために、自社が抱える課題を明確にする必要があるでしょう。課題の重要度と緊急度を勘案することで、着手する優先度が高い事項を見つけ出すことができます。

業務のデジタル化を実行する

DX推進において、まずは試験的に社内の定型業務などのプロセスをデジタル化することが一般的です。そのため、営業事務や経理といった、比較的、提携業務が中心の部署が導入先になるでしょう。

ビジネスのデジタル化を実行する

部分的なデジタル化がある程度進行し、定着させることができれば、次に取り掛かるのは既存ビジネスのデジタル化やITを活用した新規ビジネスといった、大がかりなデジタル化となります。この際、参考になるのが、競合他社や国内企業のデジタル化事例です。具体的な事例からアイデアを得ることは、ITを活用する際に、大変効果的です。

効果を検証する

業務やビジネスのデジタル化を実行した後には、必ず効果の検証を行うようにしましょう。一度のデジタル化だけで十分な成果を得ることは難しいため、PDCAサイクルを定期的に回して改善を行う姿勢が欠かせません。この継続が、長期的にみても業務効率化や企業の競争力の向上につながっていきます。

デジタル化の手段としてAIの活用も検討してみよう

AIとは、人間の知能を有したコンピュータを指し、過去のデータや経験から自ら学び、将来の予測を行える点が特徴です。近年でも、RPAや需要予測システムにAIを導入する企業が増えています。既存業務や新規ビジネスにAIを活用すると、各種業務の効率化や需要予測の精度を大幅に向上させることができます。ここからは、AI導入で実現できることや導入プロセスを紹介します。デジタル化を検討している方は、AIの導入も選択肢の1つとして考えてみてはいかがでしょうか。

AI導入で実現できること

ビジネスにおけるAI導入は、データマイニングや在庫管理システム、需要予測システムなど幅広い分野で行われています。ここでは、AI導入によって実現できる業務やビジネスを詳しく解説します。

チャットボットの実装

チャットボットとは、短い会話(チャット)をリアルタイムで自動的に行うプログラムのことです。この技術には、あらかじめ決められたルールにそってチャットを行う人工無能型と、会話内のキーワードを手掛かりに適切なチャットを類推する人工知能型の2種類があります。AIを活用したチャットボットは後者の人工知能型で、会話ログからAIが自ら学習することで、幅広い表現方法を獲得し、表記ゆれに対応できます。人工知能型チャットボットは現在、不動産会社のアプリや商品購入の問い合わせなどでも活用されています。

需要予測・商品開発の効果性向上

需要予測は、過去の購買データや気候データといった情報を基に、将来の需要の変動を予測するシステムです。この分野でAIを活用すると、膨大なデータが分析できることから、予測精度の向上が期待されています。また、商品開発においても、AIによるデータ分析を活用することで、新商品の売上を高められる効果があります。このように、AIを活用した需要予測や商品開発は、各メーカーや小売業で活躍しているのです。

在庫管理の効率化

在庫管理業務では多くの商品データを扱う上に、長年の経験に頼らざるを得ない場合もあります。在庫管理業務にAIを活用すると、情報管理の速度が飛躍的に向上するのです。また、AIが過去の在庫管理データを学習し、最適な在庫数や出庫数を判断するため、在庫の最適化にもつながります。倉庫業や小売業、あるいはメーカーで、AIによる在庫管理の活用が広がっています。

データマイニングの効率化

データマイニングとは、統計学の手法を利用して、ビッグデータを分析することです。データマイニングでAIを活用すれば、より多くのデータを短時間で分析できるようになります。また、人間では予測し得ないようなデータ同士の関係性も明らかにできます。現在AIによるデータマイニングは、商品開発やマーケティングの場面で活用されています。

AI導入時にありがちな課題

AIの導入を成功につなげるためには、導入目的の明確化や人材確保の課題をクリアする必要があります。ここからは、AI導入時にありがちな課題と、それぞれの課題の対策例を見ていきます。

目的が明確になっていない

AIといっても、AI活用方法や使用するAIソフトはさまざまです。その内、どれを選択するのかは、自社がAI導入でどんな目的を達成したいのか、あるいはどのような効果を得たいのか次第です。そのため、ビジョンの明確化は不可欠となります。

専門知識を持った人材がいない

AIツールは使いこなして初めて導入の成果が上がります。しかし、社内の従業員がプログラミングスキルやAIに関する知識、専門的なスキルを有していない場合、AIツールを思い通りに扱うことは困難です。そんな場合には、プログラミングスキルが不要なツールを選定することがおすすめです。

データの品質が低い

データの品質とは、データの「正確さ・一貫性・完全性・適時性」のことを指します。データマイニングにおいては、データの量はもちろん、データ品質を一定程度保つことが重要です。一般的に、データマイニングでは、データ品質を向上させるために前処理を行います。しかし、これは非常に手間と時間がかかる作業です。そこでおすすめなのが、データの前処理が比較的簡単であるAIツールです。

ビジネスにAIを導入する際のプロセス

ここでは、ビジネスにAIを導入する際のプロセスの例を紹介します。

1. AI導入の目的を明確にする：前述の通り、まずはAI導入の目的や自社の課題を明確にしましょう。目的の例としては、業務効率化や生産性向上、新規ビジネスの開拓などが挙げられます。
2. 導入するAIツールの候補を選定する：導入目的やAIツールに求める条件を基に、導入するAIツールの候補をピックアップしましょう。AIツールの機能は、多ければ多いほど良いわけではなく、必要な機能が揃っていて、コスト面で有利なものを選ぶのがおすすめです。
3. AI導入の費用対効果を検証する：いくつかの候補を選定後、費用対効果を検証してください。AIツールを提供している企業の資料や、サンプル活用によって、ある程度の費用対効果を算出します。
4. AI導入担当者や社内体制を用意する：導入するAIツールが決まったら、AI導入を担当する従業員や部署を選んだり、新しくチームを構成したりしましょう。

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TRYETINGの「UMWELT」は、プログラミングをすることなくAIを導入できる「ノーコードAIクラウド」です。

専門知識がなくても運用可能

UMWELTはレゴブロックのようにパーツを組み合わせてAIを構築します。そのため、プログラミングスキルなどの専門知識が無い方でも、簡単にAIによる在庫管理や需要予測、データマイニングが可能です。

データ収集・前処理が簡単

UMWELTは保存済みのデータを前処理し、自動的に一つのデータに集約します。この機能により、データの収集および前処理にかかる時間が大幅に短縮できます。

格安で利用可能

UMWELTの強みの一つが、導入時の開発コスト・運用コストが非常に低いことです。従来のAIツールと比較すると、導入にかかる費用は業界平均の約10分の1と、費用対効果が非常に高いITツールです。

まとめ

昨今のビジネスシーンでは、AI活用といったDX推進の必要性が急速に高まっています。しかし、DX推進は「コストが高くつきやすい」「専門知識が必要」などの課題点もあります。TRYETINGのUMWELTは、低価格で専門知識不要なDXツールであるため、こうした課題を一度に解決できます。IT導入やDX推進を検討している方は、実際の導入費用や詳細な機能などについて、ぜひ一度弊社までお問い合わせください。

参照文献

DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～｜経産省
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html

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