AI活用で業務効率化！導入するメリットや具体的事例を紹介

近年、AIという言葉を耳にしない日はないほど、人工知能技術は私たちの生活に浸透しつつあります。しかし、AIを活用して業務効率化を実現している企業は、まだ一部に限られているのが現状です。

そこで本記事では、AIの基礎知識から企業がAIを導入するメリット、具体的な活用事例まで、AIを活用した業務効率化の実現方法について詳しく解説します。

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AI活用のための基礎知識

AIはどのような技術で成り立っているのでしょうか。ここでは、AIの定義と歴史的背景、そしてAIを支える主要技術について解説します。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の定義と歴史的背景

AIとは、人工知能（Artificial Intelligence）の略称で、人間の知的な活動をコンピュータ上で再現する技術のことです。

AIの歴史は古く、1950年代にさかのぼります。当初は、人間の知的活動を規則に基づいてプログラミングする「記号処理」が主流でしたが、近年では、大量のデータから自動的にルールを学習する「機械学習」や「ディープラーニング」が注目を集めています。

こうした技術の進歩により、AIは画像認識や自然言語処理など、さまざまな分野で活用されるようになりました。

AIを支える主要技術

AIを支える主要技術には、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークがあります。機械学習は、コンピュータが大量のデータから自動的にルールや知識を学習する技術です。

一方、ディープラーニングは、人間の脳神経回路を模倣した多層のニューラルネットワークを用いて、より高度な学習を可能にします。これらの技術により、AIは画像認識や自然言語処理など、幅広い分野で人間に迫る、あるいは上回る性能を発揮できるまでに進化しました。

企業がAIを活用するメリット

企業がAIを活用することで得られるメリットは多岐にわたります。AIは業界や業種を問わず、あらゆる分野に適用できるのが利点です。ここでは、AI活用による業務効率化や生産性向上、人為的ミスの防止といった代表的な3つのメリットについて詳しく解説します。

業務の効率化

業務の効率化は、AIを導入する大きなメリットのひとつです。例えば、需要予測をAIで行い在庫管理を最適化することで、コスト削減が期待できます。またAIによる不正検知システムを導入すると、人間では見落としがちな異常を素早く発見できるでしょう。

こうしたAIの活用は、業務の自動化や高速化につながり、従業員の工数を大幅に削減できます。さらに、AIは休みなく働けるため、業務の効率化に大きく貢献するでしょう。

生産性の向上

AIの導入により、生産性も向上します。例えば製造業では、不良品の検知や予知保全にAIを活用することで、生産性の向上と品質管理の両立が期待できるでしょう。

また小売業などでは、需要予測にAIを活用することで適切な在庫管理や発注ができるため、売り上げアップや在庫ロス削減の実現が可能です。

人為的ミスの防止

AIの活用により、業務の正確性と効率性の向上も期待できるでしょう。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、人為的なミスを大幅に削減できます。

AIが活躍するシーン

近年、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。ここでは、AIがどのように活躍しているのか、実際の活用事例とともに確認してみましょう。AI活用の具体的な場面として、5つの分野に着目します。

画像の認識

画像認識技術は、AIの中でも特に実用化が進んでいる分野のひとつです。製造業では不良品の検知に活用されています。高解像度カメラで撮影した製品の画像をAIに学習させることで、人の目では見落としがちな細かな傷や汚れを見逃さず発見できるようになりました。

また、小売業界では、店舗の棚に並ぶ商品の在庫状況を画像解析で自動的に把握するシステムが導入されつつあります。AIを活用することで、店舗スタッフの業務負担を大幅に軽減できるだけでなく、欠品を防ぎ機会損失を最小限に抑えることも期待できるでしょう。

音声の認識

音声認識は、AIが人間の話す言葉を理解し、テキストに変換する技術です。

例えば、スマートフォンの音声アシスタントに話しかけると、AIが音声を認識し、適切な答えを返してくれます。この技術は、コールセンターの自動応答システムや、議事録の自動作成など、さまざまな場面で活用可能です。

音声認識の精度は年々向上しており、方言や話し方の個人差にも対応できるようになってきました。今後は、リアルタイムの通訳や、高齢者の見守りなど、より幅広い分野での活用が期待されています。

自然言語処理

自然言語処理は、人間の言葉をコンピュータに理解させる技術です。例えば、翻訳や文章要約、感情分析などに活用されています。

最近では、ChatGPTのような対話型AIが登場し、より自然なコミュニケーションを可能にしました。企業では、カスタマーサポートの自動化や、レポート作成の効率化などに役立てられています。

予測と分析

AIを活用した予測と分析は、ビジネスの意思決定に大きな影響を与えます。例えば、需要予測にAIを活用することで、適切な在庫管理や仕入れ計画の立案が可能です。

また、設備の故障をAIで事前に予測し、メンテナンスを最適化することで、生産ラインの停止を防ぐこともできます。AIを用いた与信審査や不正検知にAIを活用することで、リスク管理の精度の向上も期待できるでしょう。

機械制御

工場の生産ラインには、AIを活用した自動化システムが導入されています。センサーやカメラから収集したデータをAIが分析し、機械の動作を最適化することで、生産効率の向上と不良品の削減を実現しているのです。

また、ロボットアームの制御にもAIが活用されており、従来は熟練の技術者でなければ難しかった複雑な作業も、AIによって自動化が可能になりつつあります。

さまざまな業界におけるAI活用事例

ここからは、さまざまな業界での具体的なAI活用事例を見ていきましょう。需要予測や不正検知、ロボット開発など、各業界の課題解決にAIがどのように役立っているのか、代表的な企業の取り組みを通して解説します。

製造業：サントリー食品インターナショナル株式会社

サントリー食品インターナショナル株式会社では、需要予測にAIを活用しています。過去の販売実績データをAIに学習させることで、将来の需要を高い精度で予測できるまでになりました。

この取り組みにより、適切な在庫管理と生産計画の立案が可能となり、廃棄ロスの削減や機会損失の防止につながっています。さらに、AIによる需要予測の結果を活用して、製造ラインや物流の最適化も進めています。

金融業：ゆうちょ銀行

ゆうちょ銀行では、AIを活用した不正検知システムを導入しています。これにより、24時間365日、大量の取引データから不正な取引を自動的に検知することを可能にしました。従来は人手で行っていた作業をAIが代替することで、業務の効率化と精度の向上を同時に実現しています。

また、ATMに設置しているカメラを通じて通話動作を高確率で検知して警告を促す、AI画像分析を活用した特殊詐欺被害防止対策も行っています。

農業：株式会社デンソー

株式会社デンソーでは、トマト収穫ロボットや果実収穫ロボットといった農業の負担を軽減できるロボット開発を進めています。

AIを導入したトマト収穫ロボットは、熟度を判別して適切な時期に収穫可能です。バッテリーが続く限り作業を続けられるため、収穫にかかるさまざまなコストを削減できます。

果実生産の省力化が期待できる、果実収穫ロボットのプロトタイプも開発しました。リンゴやナシといった果実を、人とほぼ同じ速度で収穫できる、自動走行車両付きのロボットです。

小売業：ファミリーマート

ファミリーマートでは、一部の店舗において多機能型床清掃ロボットを導入しました。このロボットにはAIカメラや小型モニターが備わっており、店内の清掃をしながら売り場の状況を録画したり、顧客向けの告知をモニターに表示したりできます。

また、店長業務に必要な情報を提供できる人型AIアシスタントを導入し、店舗の省力化や店舗運営力の向上に役立てています。

教育：日本英語検定協会

日本英語検定協会は、AIを活用して採点を自動化しています。従来は採点者がチェックしていましたが、AIを導入することで、短時間で採点できるようになりました。これにより、採点者の負担が大幅に軽減されるとともに、より正確で公平な採点を実現しています。

話題のAI活用事例と未来の可能性

AIは日々進化しており、今後の発展も期待されています。ここからは、ChatGPT、AlphaGo、自動運転技術といった話題のAI活用事例を基に、AIがもたらす革新的な可能性を見ていきましょう。

ChatGPTによる自然言語処理の進化と応用可能性

ChatGPTは、自然言語処理の分野で大きな進歩をもたらしました。対話形式で人間とコミュニケーションを取ることができ、質問に対して的確な回答を生成します。また、文章の要約や翻訳、文章生成など、幅広いタスクに応用可能です。

今後は、カスタマーサポートや教育、創作活動など、さまざまな分野でChatGPTの活用が期待されています。

AlphaGoから学ぶ強化学習の実践例

AlphaGoは、強化学習を用いて囲碁の対局を重ねることで、人間のプロ棋士をも上回る強さを身に付けました。強化学習とは、行動の結果として得られる報酬を最大化するように、試行錯誤を通じて最適な行動を学習する手法です。

AlphaGoは、自己対局を繰り返すことで、囲碁の盤面の評価や着手の選択を学習し、戦略を洗練させてきました。この事例は、強化学習が複雑な問題解決に応用できる可能性を示しています。

自動運転技術の現状と将来展望

自動運転技術は、人工知能を活用することで、人間の運転よりも安全で効率的な移動の実現を目指しています。現在、自動運転車の開発が世界中で進められており、一部の地域では実証実験も始まりました。

将来的には、交通事故の減少や渋滞の緩和、移動時間の有効活用など、社会に大きな変革をもたらすことが期待されています。ただし、技術的な課題や法整備など克服すべき課題も残されており、自動運転の実現にはAIのさらなる進化と社会の受容が不可欠といえるでしょう。

『UMWELT』でAIを素早く導入し業務効率化を実現しよう

AI技術の導入がますます重要になる中、AI人材の確保やコスト面といった課題があり、容易に導入できないと悩む企業様も少なくありません。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、準備に多くの時間を費やすことなく短期間で導入できます。

ノーコード予測AIで業務効率化

UMWELTは、専門知識がなくても需要予測や在庫管理といったAIを活用した業務効率化を実現できます。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るでしょう。

ロスや在庫の削減により利益率が向上するだけでなく、人員配置の最適化によって人件費の削減も可能です。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。

近年、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で実現しました。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。

（参考： 『【オルビス様】UMWELT活用事例｜市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応｜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ます。生産性向上や効率化を実現する強力な手段ともいえるでしょう。しかしAIの導入には、人材の確保やコストなど、さまざまな課題もあります。

UMWELTは、専門的な知識や技術は必要ありません。また、迅速に導入できることも大きな魅力です。TRYETINGのUMWELTで、ビジネスの効率化や成長を実現させましょう。

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