AIの活用事例とトレンドをチェック！導入メリットや手順まで押さえる

AI（人工知能）の活用は、業務の効率化・コスト削減・競争力向上に大きく寄与するため、多くの企業が関心を持っています。しかし、AIの導入には多くの課題があり、容易ではありません。

この記事では、AI活用の基礎知識や導入事例、メリット、導入手順を分かりやすく解説します。技術的な知識がなくても活用できるノーコードAIの活用など、企業様が取り組みやすい方法もご提案します。

この記事を読むことで、AI技術の可能性を理解し、自社のビジネスにどのように取り入れられるかのヒントが得られるでしょう。

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AI活用のための基礎知識

AIは学習や判断、問題解決などを実行できる技術です。その応用範囲は広く、製造業から医療、金融に至るまで、あらゆる産業に革新的な変化を引き起こします。まずはAIの基本概念を把握し、AIの活用方法のための理解を深めましょう。

AIとは

AIとは、人間がもつ知的な能力を模倣し、機械による知能の実現を目指した技術です。近年、AIの技術が急速に進化し、自動運転や画像認識など多くの分野で活用されています。

AIには、特化型AIと汎用型AIの2種類があります。特化型AIは、ある特定のタスクに特化したAIです。例えば、画像認識・音声認識・翻訳などが挙げられます。

一方の汎用型AIは、多種多様なタスクに応用可能なAIで、人間のようにさまざまな役割や課題に適応が可能です。

AIは大量のデータからパターンやルールを見つけ出し、それらを利用して未知のデータに対して適切な判断をする仕組みです。AIに学習用のデータ（教師データ）を与え、データから特徴や法則を抽出し、分析や予測をします。

AIが活躍するシーン

AIは、以下の5つに活用されています。

AIができることは、今後も増えていくでしょう。

ディープラーニングや機械学習との相違点

AI・ディープラーニング・機械学習は密接に関連していますが、それぞれ異なる概念です。

AIは、人間の知能を模倣する技術全般を指します。機械学習はAI技術の一部で、データの自動学習、データを用いたパターン認識、予測モデルの生成をします。

ディープラーニングは機械学習の一手法で、多層のニューラルネットワークで複雑な問題を解決できる技術です。入力データから抽象的な特徴を階層的に学習し、高次元データや複雑な問題に対応できるため、画像認識や自然言語処理などの分野で優れた性能を発揮します。

AIが苦手な分野

AIは人間の感性や洞察力が必要とされる分野や、コミュニケーションの分野が苦手です。

AIは、プログラムされたデータとアルゴリズムに基づいて判断や処理をします。現状では、人間のような洞察力や創造性、相手の気持ちをくんだコミュニケーションが必要な場面には向いていません。

人間が自然に理解できるような感性をAIに取り入れるためには、まだまだ技術の進歩が必要です。

AI活用が必要とされる背景

AI活用の重要性が急速に高まっています。その背景としては、経済産業省が提示した将来のリスクや少子高齢化によるIT人材の不足など、さまざまな要因が絡んでいます。

AIの活用が必要とされる背景や状況を理解しておきましょう。

2025年の崖への対応

2025年の崖は、日本企業が直面するさまざまな問題が集中し、2025年を境に競争力が急速に失われるリスクです。経済産業省がDXレポートで指摘しました。主な課題は以下です。

・レガシーシステム（古いITシステム）の問題
・技術者不足
・システム維持費の増加
・新技術への適応が困難
・アプリケーションのサポート終了
・デジタル競争からの遅れ

これらの問題を克服できない企業は、存続が危ぶまれるといわれています。レガシーシステムを刷新し、新技術を取り入れたシステムへの移行が急務です。人材育成や組織改革を進め、デジタル化に柔軟に対応できる体制を整えましょう。

IT人材の確保

日本では少子高齢化が進行し、2025年には約800万人の団塊世代が後期高齢者になるといわれています。働く人口の減少により、企業が人手不足の問題に直面する可能性が高まります。

今後の課題は、限られた労働力を活用して生産性を高めることです。AIを活用できれば人的業務を補助できるため、人材不足の解消やIT人材の確保が期待できるでしょう。人材不足への対策は、企業経営にとって重要な取り組みであり、課題となっています。

AI活用の事例とトレンド

AIの技術が飛躍的に進化しており、企業でもAIの活用が急速に進んでいます。各業界で取り組まれているAIの活用事例やトレンドの把握は、戦略の立案や経営判断に重要な意義を持つでしょう。

AIの活用がどのように企業の成長や変革に寄与しているのか、具体的な事例やトレンドを交えて紹介します。

音声認識の活用

音声認識技術は、AIの進歩により急速に発展し、さまざまな分野で効率化や利便性の向上に貢献しています。

例えば、スマートスピーカーや音声アシスタントは音声認識を利用してユーザーの音声コマンドに応答し、情報検索や家電操作を行います。顧客サポートの分野では、コールセンターやチャットボットが音声認識技術を用いて問い合わせ内容を理解し、迅速に対応しています。

画像認識の応用

画像認識技術は、日常生活やビジネスに革新をもたらしています。

例えば「Google Photo」は、AIを用いた画像分類と検索機能を提供し、何千もの写真の中から瞬時に目的の写真を見つけられるようになりました。

画像認識技術を用いたAppleの顔認証システム「Face ID」は、スマートフォンのロック解除や決済の認証に使われています。

これらの技術はセキュリティーと利便性の向上に貢献しており、今後もさらなる発展が期待されます。

自然言語を使った対話サービス

自然言語処理は、人間が使う言語をコンピュータに理解させる技術です。翻訳やテキストマイニングなどで応用されています。

例えば「Google翻訳」は、AIによるニューラル機械翻訳技術を活用し、文脈やニュアンスを考慮した高品質な翻訳を提供しています。国際的なコミュニケーションが容易になり、異なる言語を話す人々の壁を取り除きました。

また、大量のテキストデータから有益な情報を抽出する「テキストマイニング」は、企業や研究者にとって価値のあるツールとなっています。

機械による予測分析

予測分析は、過去のデータを用いて未来の状況を予測する手法です。需要予測や機械の故障予測など、ビジネスやインフラの効率向上に寄与しています。

需要予測は、製造業や小売業で重要です。AIで過去の売上データや季節性などの情報から将来の需要を予測することで、在庫管理や生産計画の最適化が可能です。無駄な在庫コストの削減や顧客満足の向上が期待できます。

予測分析の活用により、効率的なビジネス運営やインフラの安全・信頼性が向上します。今後もAIによる予測分析は幅広い分野での活用が期待されるでしょう。

知的業務の効率化

AIによる知的業務の効率化が進んでいます。特にRPA（Robotic Process Automation）は、繰り返し行われるルーチンワークを自動化し、業務効率の向上や人間の負担軽減につなげます。

RPAは、請求書の処理やデータ入力などの定型的な業務の自動化が可能です。従業員は単純作業から解放され、より価値のある業務に集中できるようになります。また、自動化によってミスの発生が減らせ、業務品質が向上します。

AIによる知的業務の効率化は、企業の競争力向上や働き方改革に貢献しており、今後もAI技術の進化が続くでしょう。多くの業務が効率化され、働く環境が変化していくことが予想されます。

環境全体のAI化

AIは環境全体の最適化や効率化にも寄与しています。

例えば、空調機器はAIによるデータ分析や機械学習を利用して、室内の温度や湿度の適切な制御が可能です。これによって、快適な居住環境が維持されるだけでなく、エネルギー効率も向上して環境負荷の軽減にもつながります。

また医療分野では、AIが過去のデータや研究結果を分析し、個々の患者に対して最適な治療方針を提案できます。近い将来、病変の予測も期待できるでしょう。

AI活用のメリット

AIの活用は現代のビジネス環境で重要な要素となっており、メリットは多岐にわたります。AI技術を取り入れることで、業務の効率化・コストの削減・人為的ミスの防止を実現し、競争力を高められます。

AIの利点は業界や業種を問わず、あらゆる分野に適用できます。AI導入のメリットをさまざまな視点から解説します。

業務の効率化

AIの導入により、従来よりも短い時間でより正確な判断ができ、業務の効率化が期待できます。

従業員の人的工数が減れば、作業時間の削減が可能です。AIの業務代行によって従来必要だった時間や労力も削減され、人がより重要な業務やコミュニケーションに注力できるようになります。

AIの導入で作業の精度も向上します。業務のミスやミスに起因する問題の減少が期待できるでしょう。人的ミスによるコスト削減や、作業品質の向上、業務の生産性向上が実現します。

コストの削減

AIの導入により、繰り返しの作業や単純なタスクが自動化され、人的工数が削減するため、従業員がより付加価値の高い仕事に専念できます。

人件費の削減も期待できるでしょう。例えば、人工知能によるチャットボットの導入によってカスタマーサポート業務を効率化し、対応にかかる人的コストを抑えられます。

AIの活用により、企業は業務の効率化とコスト削減を同時に実現し、事業の拡大や革新に資源を投入できるようになります。

人為的ミスの防止

AIは学習したデータやルールに基づいて作動するため、その範囲内であればミスが発生する可能性が極めて低くなります。

ヒューマンエラーが発生しやすい傾向にあるタスクは、従業員が繰り返し行う作業や単純なタスクです。AIは疲労せず一定の品質を維持して作業ができるため、人為的なミスの大幅な削減が可能です。

人間の直感や経験に頼ることなく、より確実な結果を得られるため、企業全体の生産性や信頼性が向上します。

AI活用の導入手順

AI導入に必要な手順やポイントを理解しておきましょう。具体的な手順は、導入に必要なものの整理・課題の明確化・PoCの実施です。この手順による導入で、AI技術を最大限に引き出し業務効率化やイノベーションの実現につなげられます。

何が必要なのか整理する

AIの三大構成要素は、アルゴリズム・データ・ハードウェアです。アルゴリズムはAIの知能を型作り、データは学習のための材料となり、ハードウエアは計算を実行します。これらの要素がうまく連携することにより、AIは最大限の効果を発揮します。

三大要素の中でも、データは作成したいAIに合わせて準備する必要があり、容易には手に入れられません。

また、AI導入のためには、開発スキルを持つエンジニアと、業務・業界知識を持つスペシャリストが協力して取り組む必要があります。

一般企業では、データとAI導入の人材が不足していることが多く、重要な課題といえます。

課題を明確化する

AI導入に必要なものを整理したら、次は課題を明確化しましょう。企業がAIを導入する目的は業務の効率化や問題解決にあるため、AI導入そのものが目的にならないよう注意が必要です。

現状の課題や潜在的な問題を把握し、どの部門や業務で時間やコスト削減が必要か、どのような問題を解決したいかを明確にしましょう。

PoCを経て本格導入する

PoCとは、実際にAI技術を限定的な範囲や短期間で試用し、有効性や適用性を検証する実証実験のことです。AI導入の前にPoCを実施することで、システムの性能や効果を事前に評価し、問題点や改善点を特定できます。

PoCを経ることで安全かつ効果的なAI導入を進められ、業務改善や問題解決に取り組めるでしょう。

『UMWELT』でAIを素早く導入しよう

AI技術の導入がますます重要になる中、導入にはさまざまな課題があり、容易ではないのが現状です。そこでおすすめなのが、専門知識や技術を必要としないノーコードAIです。

TRYETINGが開発したノーコードAI『UMWELT（ウムベルト）』は、大量のデータ解析作業や高度な専門知識が不要なため、素早い導入が可能です。

ノーコード予測AIで業務効率化

UMWELTは業務効率化を実現し、無駄の排除・タスク分散・部門別の業務整理が可能です。さらに、大量のデータを利用して商品の需要を高い精度で予測できるため、最適な生産計画を立案しやすくなります。

その結果、ロスや在庫の削減により利益率が向上し、人員配置の最適化によって人件費も削減できます。間接費用の軽減もできるでしょう。

UMWELTを活用すれば、スムーズに業務改善を進められ、持続的な成長が期待できます。

AI活用の成功事例

UMWELT活用の成功事例として、オルビス株式会社様の事例をご紹介します。

新型コロナウイルスの影響でEC需要が拡大する一方、サプライチェーンマネジメントが複雑化しました。そこで、オルビス様が活用されたのがUMWELTです。

従来のシステムでは対応できなかったBtoB商材の需要予測や、通販・店舗の適切な在庫補充をUMWELTで実現しています。AIプログラミング不要で高精度な予測が可能になり、今後は新商品の予測も視野に入れています。

オルビス様はUMWELTを効果的に活用し、業務効率化を実現しました。

（参考：『UMWELT導入事例｜TRYETING』）

まとめ

AIには業務の効率化、コスト削減、人的ミスの防止などさまざまなメリットがあり、生産性向上や効率化を実現する強力な手段です。

しかし、AIの三大構成要素はアルゴリズムであるデータや人材の不足により、導入が進まない現状があります。

AI導入の課題を解決するのが、TRYETINGのUMWELTです。専門的な知識や技能が不要で、迅速な導入がUMWELTの大きな魅力です。TRYETINGのUMWELTで、ビジネスの効率化や成長を実現させましょう。