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AIによる働き方改革の成功事例|AI導入時の3つのポイントも解説!

 

私たちの暮らしやビジネスの現場において、AIは必要不可欠な技術となってきました。AIを活用し、働き方改革を行った企業も増えており、今後もその傾向が続くと考えられています。具体的な成功事例を知ることで、企業の特性に合わせたAIの導入が可能となります。今回の記事では、AIを活用し、働き方改革を行った成功事例やAIを導入する際の3つのポイントを詳しく解説します。

▼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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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

そもそもAIとは?


AI自体はよく聞くものの、実際はどのような技術なのか詳しく分からない方も多いでしょう。最初にAIの定義についておさらいします。

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AIの概要

AIとはArtificial Intelligenceの略であり、人工知能と訳されることが一般的です。人間の知的能力を模倣するコンピューターシステムと解釈されていますが、詳細な定義は有識者によって見解が分かれています。

AIには4つのレベルがあり、次のように分類されます。
レベル1 単純制御(生活家電に組み込まれたプログラムなど)
レベル2 ルールベースで推論する(掃除ロボット、質疑応答システムなど)
レベル3 機械学習(音声認識、検索エンジン、ビッグデータ分析など)
レベル4 深層学習(自動運転技術など)

このうち、レベル4は実現には至ってないものの、急速な技術開発が進んでいます。

AIが得意なこと・不得意なこと

AIは、万能な技術ではなく、得意なことと不得意なことを持っています。AIが得意なことは、単純作業・ビッグデータの記憶・作業の高速化・データ整理などがあげられます。これらは全て、今まで蓄積したデータを元にして行う作業です。反対に、学習していないことの判断および実行は、AIが不得意な作業です。例えば、言葉の意味や意図を理解した上での解釈は、現在のAI技術では対応できません。

AIとは異なる「RPA」の特徴


AIと併せて、企業への導入が進んでいるシステムがRPAです。AIと比較して、どのような点が異なるのでしょうか。

RPAの概要

RPAとはRobotic Process Automationの略です。人間が行う作業をロボット活用することで、業務の自動化を行う技術を指します。ロボットと言っても人型ロボットとは異なり、クラウド上などで動作するソフトウェアロボットが役割を果たします。RPAの導入により、アプリケーションの起動や操作、データ入力などの一連の作業を、決められた時間にソフトウェアロボットが遂行するのです。

RPAが生まれた経緯

RPAが最初に誕生したのは、2015年頃だと言われています。当時海外で、業務を外部委託するBPOサービスが普及していました。このBPOサービスを提供する事業者がRPAツールを導入したため、広く知れ渡ることとなったのです。

日本で、RPAを取り入れた業務効率化の本格的な始まりは、2019年の働き方改革関連法施行がきっかけでした。RPAの導入により、多くの企業が高い生産性を実現しています。

「AI×RPA」は非構造化データにも対応

RPAとAIは、全く異なる技術ですが、双方を組み合わせると互いの機能を補うため、高度な作業が可能となります。ルールに沿った単純作業をRPAが行い、AIがデータを分析して結果を出すと、テキストだけでなく、音声や画像などの非構造化データも扱えるようになりました。

AIによる働き方改革が必要とされる背景


働き方改革の推進に、AIの活用が求められることは、下記の課題を解決しなくてはならないためです。ひとつずつ詳細を見てみましょう。

働き手不足の問題

日本では、少子高齢化が深刻な問題となっており、生産年齢人口も1995年以降年々減少しています。AIの導入により、労働生産性を上げることで、多くの業界による働き手不足が解消される可能性があります。

長時間労働の問題

厚生労働省によると、長時間労働は男性の育児参加を阻む原因となっているとのことです。また、日本は諸外国に比べ、ルーティン作業に割く人材が多いことも、生産性が上がりにくい原因とされています。ルーティン作業をAIで行い、業務量が軽減できると、長時間労働の是正につながります。

正規・非正規による雇用の問題

2020年4月に施行された、同一労働同一賃金の改正法は、正規と非正規の待遇格差を無くすことが目的です。待遇格差を少しでも是正するためには、AIの活用で業務改善できる点を見つけ出し、個人の業務効率および生産性を向上させる必要があります。

AI活用による働き方改革の成功事例


AIを活用し、働き方改革に成功した企業事例を一部紹介します。

回答案の提示

コールセンターにおける顧客との会話内容をテキスト化し、関連する質問の候補や回答の提示などを行う応答支援の役割を、AIが担います。オペレーターの負担軽減や業務の効率化が目指せます。

ロボットによる接客の代行

飲食店やホテル、観光関連施設などで、多くの人が目にしたことのある対話型ロボット「Pepper」は、接客業務の代行が主な役割です。人の音声や感情を認識する機能を持つロボットであり、24時間動かせるうえ、日本語以外にも多言語対応が可能なため、幅広く活用できます。

チャットボットでの問い合わせ対応

企業全般での導入が増えているチャットボットは、社内外から寄せられる質問のうち同じような内容の質問に対する回答を定型化できます。AIにより24時間対応可能で、会話形式のチャットとなっているため、窓口業務の負担が軽減されます。

データ読み込みを自動化した「AI-OCR」

金融業において、異なる形式の口座振込用紙の入力処理を自動化できる技術が、AI-OCRです。OCRとは、画像データの中のテキスト部分を文字データに変換する技術を指します。読み込んだデータは、先述したRPAを導入したシステムで顧客データと照合でき、手作業の業務削減も可能となりました。

AI活用から「見える化」できたケース

AIの活用により、業務内容を見える化したことで、業務や職場環境の改善につながった事例も数多く見られます。ある自治体では、市民サービスの維持・質の向上を目的として、AIがパソコン操作ログの分析を行い、作業の詳細な内訳を把握する取り組みを行いました。ルーティン作業量や業務の偏り具合、効率化すべき業務などを洗い出し、数値化したことで、働き方改革が成功したのです。

AI導入前に押さえておきたい3つのポイント


ここまで、AIの導入による働き方改革の重要性や具体的な事例などを紹介してきました。実際にAIを導入する際には、事前に押さえておきたいポイントが3つあります。AI導入を実りある取り組みにするため、それぞれのポイントの詳細を解説します。

1.解決したい課題を考える

AIの種類は多様であり、AIの機能によって解決できる課題も変わってきます。働き方改革の中で、解決したい課題を決め、課題に対応できるAIの導入が重要です。

解決したい課題に挙げられることが多い課題は、先述した同一労働同一賃金のほかにも、時間外労働の上限規則やテレワークの推進、年5日の有給休暇取得などがあります。これらの課題に対して、大きな効果が得られるような機能を持ったAI導入がおすすめです。

2.効果的なAI導入を意識する

上述した課題とも関連していますが、まず自社が抱える課題を明確にし、該当する分野で開発が進んでいるAIを活用するようにしましょう。例えば事務職であれば、AIの導入により、データ入力などの反復作業をAIに一任します。また介護職では、介護ロボットの導入が大いに役立ちます。

3.AIと人間の役割を明確にする

前述したように、AIにも得意なことと不得意なことがあります。このため、人間が担うべき業務を見極め、それぞれが的確な役割分担を行う取り組みが大切です。

例えば、コールセンターの業務で、オペレーターが求めた商品情報をAIが瞬時に提示できると、オペレーターは商品情報を探す時間を短縮できます。その時間で、対人業務に集中できるようになるのです。このように役割分担することで、業務の効率化を実現することができます。

AIによる働き方改革の今後


AIによる働き方改革を導入することで、今後の仕事はどのような変化を遂げるのでしょうか。私たちが身に付けるべきスキルについて考えてみます。

AI時代に求められるスキル

働き方改革や少子高齢化による人手不足などを背景に、AIの導入は今後さらに加速化すると考えられます。そのため、AIの活用を前提としたうえで、AIでは補えないスキルが人間に求められるようになってきます。

人とのコミュニケーション能力は、現在のAIが苦手とするスキルであり、AI時代だからこそ大変重要なものです。また、リモートワークの増加に伴い、クライアントの要望に対する柔軟な対応力も、重要度が高まると考えられます。

AI時代でもなくならない仕事

AIが苦手にしている領域は、高いコミュニケーション能力やマニュアル化できず、個別に対応する必要がある想像力が必要な分野です。こうした能力を必要とする仕事は、担い手がAIに置き換わる可能性は低く、人間の能力が必要とされます。教員や執刀医、芸術家などが該当します。

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まとめ

AIは、現代の日本企業が抱える働き方の問題を解決するための重要なツールです。これからはAIと人間が協働し、働き方改革を進めていく必要があります。AIを活用した働き方改革を推進したい企業担当者様は、TRYETINGの「UMWELT」をぜひお問い合わせください。

労働政策審議会労働政策基本部会 報告書|厚生労働省(2019)
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/shingi-rousei_471121.html

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