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顧客サービスや製造といった、さまざまなビジネスシーンにAIを導入する企業が増えてきました。しかし、AI導入にはさまざまな問題点があり、しっかりと理解しておかなければ、AI化に失敗する可能性が出てきます。
そこでこの記事では、AIの導入前と導入後に発生する問題点、AIの問題点を解決するための方法について解説します。さらに、問題を発生させないAIツールの選定ポイントについても紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
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AIとは？
そもそもAIとはどのようなもので、企業にとってどのように活用できるものなのでしょうか。また、AIを導入しようとする時に、その活用を妨げる問題点は何なのでしょうか。
企業が活用するAI、AI化で得られるメリット、AI化による問題について解説します。
企業が活用するAIとは
AIとは、「Artificial Intelligence」のことで、「人工知能」と訳されます。人間の代わりとしてタスクを行ってくれるので、日常生活においても、ビジネスにおいても活躍の場が広がっています。
企業が活用するAIとは、AIに作業工程などを機械学習させることで、ビジネスにおいて必要な作業をソフトウェアによって再現する技術です。単純作業を任せて効率化したり、データ分析・予測をさせたりします。
AI化で得られるメリット
AI化で企業が得られるメリットは、次の通りです。労働力不足の解消、人件費などのコスト削減、生産性の向上、サービスの質の向上・顧客満足度の向上、従業員満足度の向上、危険作業における安全性の向上、コミュニケーションがスムーズになること、生活の利便性向上などです。
AI化が進んでいる業種は多様で、例えば、物流、製造、小売、行政も含むサービス、医療などです。省人化および無人化が可能となり、業務の効率化、質的向上に寄与しています。
AI化による問題とは
AI導入にあたっては、導入前のプロセスとして、導入範囲を決定し費用の見積もりを行う「企画」と、データを定義して取得し、モデル構築・最適化を行う「モデル構築」が必要となります。その後、導入し運用していくという流れになります。
AI導入前後において、最適な活用を妨げる問題点が発生します。具体的には、AIの使い方が分からないこと、解決したい課題が分からないこと、社員の協力が得られないこと、システムの作り方が分からないこと、データが存在しないこと、導入の失敗が許されないこと、コストがかかりすぎることなどです。
これらの問題点をクリアしなければ、AIの導入を成功させることはできません。
AIの問題点【導入前】
企業にとって、AIを導入することで得られるメリットはいくつもあります。ただし、AIにも問題点があることを理解しておかなければなりません。あらかじめ問題点に対処しておかなければ、導入を成功させることはできません。
こちらでは導入前の問題点としてデータ量不足、人材の確保の2点について解説します。
データ量不足
AI化で得られるメリットを享受するためには、過去のデータをAIに機械学習させる必要があります。なぜなら、AIは学習したデータを処理することによって、解決に導くからです。
また、機械学習のためには大量のデータを準備しなければなりません。実際にデータを取集する場合もありますし、用意できたデータを拡張させる技術が使われる場合もあります。
人材の確保
AIに機械学習させるための大量のデータの準備作業には、多くの人手と時間が必要です。さらに、AIを扱える、ITスキルを持つ人材の確保も必要となります。
また、AIを開発するためにはプログラム言語による、本格的なシステム開発が必要ですので、AIのアルゴリズムを理解しているエンジニアも確保しなければなりません。
AIの問題点【導入後】
AIの導入に成功したとしても、運用していく上での問題点がありますので、把握しておきましょう。
導入後のAIの問題点として、感情の理解、破局的忘却、ブラックボックス化、リスクマネジメント、セキュリティ、コストの増大の6点について解説します。
感情の理解
AIには、人間の感情を理解できないという課題があります。現在、AIが人間の感情を感じ取れるようにするための研究が進められています。人の表情、声のトーン、話の順序などから、話し手の気持ちを分析し、読み取ろうという試みです。
販売活動、営業活動、マネジメントにおいては、相手の心理を理解することが必要です。このような業務はAIには困難です。
破局的忘却
AIの学習手法には、ニューラルネットワークが使われています。ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経回路網を数式モデルで表現したもので、脳機能の特性をコンピュータ上で実現する学習モデルのことです。
ただし、ニューラルネットワークには「破局的忘却」と呼ばれる欠点があります。これは、新しいデータの学習を始めると、以前学習した内容を忘れてしまうことです。例えば、「リンゴ」のデータについて学習した後に、「みかん」のデータについて学習させると、「リンゴ」について学習した内容はリセットされてしまいます。
ブラックボックス化
AIがデータを分析して答えを出した時に、なぜその答えを出したのか、根拠や思考回路がわかりません。これが、AIの判断基準がブラックボックス化してしまうということです。
AIは情報量による「重みづけ」で判断を行います。ただし、判断される情報量が膨大で、処理スピードが高速であるため、AIの思考プロセスが人間には理解できなくなっています。
そのためAIが出した結果について、関係者に納得のいく説明ができません。また、結論が間違っていた場合に、そのことに気づかないというリスクもあります。
リスクマネジメント
AIのメリットはさまざまな場面において発揮されるため、活躍の場はどんどん広がってきています。しかし、いったんAIに何らかの問題が生じた場合には、トラブルが大きなものになってしまうというリスクがあります。
トラブルの影響は波及していき、最終的にどこまで広がっていくのか、予測や判断をすることは困難なものです。そのため、AIリスクを管理するコンサルタントのサポートを受けることも必要かもしれません。
セキュリティ
AIを導入するということは、必然的にネットワークに接続することになります。AIは大量のデータを機械学習して、分析し、判断をして回答を導き出します。そのために、企業や顧客の情報を利用するのです。
もしもシステムに外部から侵入されてしまえば、機密情報が漏洩するリスクがありますし、内部の人間から外部へ漏洩されるリスクもあります。内部の人間による意図的な情報漏洩だけではなく、システム管理に慣れていない人が、間違って漏洩してしまうリスクもあります。
コストの増大
ERPとは、「Enterprise Resources Planning」のことで、「基幹システム」などと訳されます。企業における、会計・人事・生産・物流・販売などの基幹業務をコンピュータで統合管理するシステムのことです。企業にERPを導入する際には、サーバー構築、ソフトウェア購入、データ移行などのさまざまな費用が必要です。
導入後も、システムにおけるAIの修正、調整、精度の向上などの管理にコストが発生します。
AIの問題点を解決するための方法
AI化により発生する問題点をどのように解決すれば、そのメリットを享受することができるのでしょうか。
AIの問題点を解決するための方法として、倫理は人が判断をすること、疑似リハーサルをすること、AIツールを導入することについて解説します。
倫理は人が判断をする
AIは自動運転にも活用されていますが、事故を起こしてしまった場合の責任についての法律は整備されていません。
また、AIは顔認識にも活用されていますが、肌の色や性別によって認識の偏りがあることもあります。警察の捜査に使われた場合、判断ミスは責任問題となりますが、やはり対応した法律はありません。
現時点でのAIは、人間と同じ思考ができないというリスクがあるため、倫理に関する最終的な判断は、AIではなく人間が行うべきです。
疑似リハーサルをする
AIの欠点である、新しいデータの学習を始めると以前学習した内容を忘れてしまう「破局的忘却」を防ぐためには、復習や疑似リハーサルが有効です。
復習は、人間と同じように、一度学習したものを再度学習して覚えさせることです。疑似リハーサルは、学習させる際に、同時にいくつかのパターンも紐付けて学習させるという手法です。
AIツールを導入する
自社でAIを開発するのには、多大なコストがかかります。データエンジニアやデータサイエンティストといった人材の確保、ハイスペックなハードウェアなどの設備投資が必要となるからです。
企業の状況に応じて、AIの開発に力を注ぐのではなく、AIツールの導入を検討したほうがいいケースもあります。
AIツールの選び方~問題を発生させない選定ポイント
AIツールを導入する際、どのようなことに気をつけなければいけないのでしょうか。
こちらでは選定ポイントとして、導入形態、既存システムとの連携、機能とコストのバランス、運用のサポート体制の4つについて解説します。
導入形態
AIツールの導入形態には、大きく分類すると、クラウド型とオンプレミス型の2種類があります。
クラウド型のAIツールは、ベンダーのAIにインターネット経由でアクセスし、Web上で操作を行います。導入コストを抑えたい企業、クラウドサービスで行っている業務を自動化したい企業に向いています。
オンプレミス型のAIツールは、自社内にサーバーを設置して、システムを構築します。自社でカスタマイズして、さまざまな作業を自動化することができます。ただし、導入コストは高くなり、専門知識が必要となります。機密性の高い情報を扱う企業には、自社で完結するオンプレミス型が向いています。
既存システムとの連携
他のシステムとの連携が可能かどうかも、重要なポイントです。企業で使われている既存システムやExcelなどとのデータ連携が可能なツールでなければ、導入後の業務をスムーズに進めることはできません。
また、システムに不慣れな人であっても直感的な操作が可能なツールを選ぶことをおすすめします。特定の担当者のみしか扱えないツールであっては、業務に支障をきたしてしまいます。
機能とコストのバランス
AIツールの料金体系は、業務規模や機能によってさまざまです。自社の規模に見合っているか、自動化したい業務に対応した機能はどれなのか、検討しましょう。
使わない機能があるパッケージを選んでしまうと無駄になりますので、機能を選択できる、カスタマイズ性の高いAIツールを選択しましょう。
運用のサポート体制
運用のサポート体制が充実しているベンダーを選ぶことも大きなポイントです。導入前から運用定着まで、困った時にサポートしてくれる窓口があるかどうか、どれくらい手厚いサポート体制が整っているかを確かめましょう。
いくらツールの性能が優れていたとしても、機能を使いこなせなければ、企業にとってのメリットは小さくなってしまいます。運用を定着させられるようにサポートしてもらえるベンダーを選ぶことをおすすめします。
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APIを介して接続することで、既存システムはそのままで、多くの既存システムをAI化できます。
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まとめ
企業にAIツールを導入するにあたって、AIの問題点を発生させないポイントは、導入形態、既存システムとの連携、機能とコストのバランス、運用のサポート体制などです。
適切なAIツールを導入して、業務を自動化し、企業がAI化で得られるメリットを得ましょう。
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