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ビジネスのデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めるためにはAIの活用が必要不可欠です。しかしAIを活用するということにはメリットだけではなくデメリットもあります。デメリットについても正しく知り、十分な対策を取る必要があるでしょう。そこで本記事では、AIがDXに必要な理由とデメリットの解決策について解説します。
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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
▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
AIにデメリットはあるの？仕組みやDXに必要な理由
ビジネスのDXを進める際の、AIを活用するデメリットを知るためためには、まずAIとはどういうものなのかを理解する必要があります。ここではAIとはそもそもどういうものなのか、AIを作るために必要な技術要素、そしてなぜAIがビジネスのDXに必要なのかについて詳しく説明します。
AIとは？
AIとはArtificial Intelligence（人工知能）の略称であり、人間の知能や認識を模倣する技術のことを指します。多くのAIはコンピュータ上で人間の脳の仕組み、つまり神経細胞（ニューロン）が互いにつながり、大量の情報を処理する様子を参考にして、プログラムとして模倣・構成しています。その結果、人間と同様もしくはそれ以上の認知機能をコンピュータ上に実現し、人間が行うことが難しい複雑なタスクや大量のタスクも自律的に実行することができます。
AIの仕組み
AIを実際に構築するには、機械学習と呼ばれる技術を用います。機械学習とは、統計学や情報学の理論をもとにプログラムを作成し、そのプログラムを用いてコンピュータにデータを学習させることで分類・予測など様々なタスクを処理することができる技術です。近年、機械学習の進歩により、AIの性能は飛躍的に進歩しました。
その中でも、ディープラーニングは、人間の脳の仕組みに着想を得た機械学習の手法であり、AIの進歩に大きく寄与しています。ディープラーニングでは、ビッグデータを学習させて膨大な数のパラメータを最適化しているため、他の機械学習の手法ではできないような高度な認識・分類タスクを行うことができるようになりました。
DXに必要な理由
DXではデジタル技術とビジネスを深く結びつけることが求められるため、AIの導入はDXには欠かすことができません。AIを用いると以下に挙げる識別・予測・実行といった機能を実現することができます。
・識別：データのパターンを学習し、例えば、音声認識による音声アシスタント、画像認識による小売店の監視や不良品の検品、自然言語処理による自動翻訳などが可能になります。
・予測：過去のデータから未来の出来事を予測する機能です。例えば、在庫管理、需要予測、マーケティングキャンペーン、金融リスク管理などの様々な領域で応用されます。
・実行：人間が行っていた決定や操作を自動化することを指し、例えば、ロボティクスへの応用、自動車の自動運転などが可能となります。
AIが抱える4つの課題
ここまでの説明から、AIはビジネスのDXには欠かすことのできない技術であることがわかります。しかし、AIは万能のツールではなく、いくつかの課題を抱えています。ビジネスや日常生活にAIを活用するにはこれらの課題を理解しておく必要があるでしょう。ここからは、AIが抱える代表的な４つの課題についてわかりやすく解説します。
ブラックボックス問題
ブラックボックス問題とは、AIの性能を向上させた結果、AI内部でのデータ処理過程が複雑になりすぎてしまい、AIの動作原理を人間が理解することが困難である、という問題です。
ブラックボックス問題は、AIが出した結論に基づいた意思決定をビジネスで試みる際に、結論を出すに至った根拠が不透明であるために、その決定に付随する説明責任をどう果たすべきかという問題につながります。
破局的忘却
破局的忘却とは、機械学習において、新しい学習データを新たに学習させた結果、過去に学習した内容がリセットされてしてしまう現象のことを指します。つまり、ある時点で学習した情報が、新たな情報の学習によって上書きされ、失われてしまうことです。
これにより、過去のデータをもとに予測や判断を改めて試みた際に、その予測に必要な過去の情報が欠落してしまい、精度の高い結果が得られなくなることがあります。
データのプライバシー
AIの開発には多くのデータが必要であり、それには個人情報が含まれることがあります。個人情報の取り扱いは、センシティブであるために、一般にプライバシー保護のための対策が求められます。
個人情報の漏洩や不正利用などが起こると、その情報を提供した人々からの信頼を失い、社会的な責任問題に発展する可能性があります。そのため、AIを作成する際には、匿名化や擬似化などの技術を使用して、個人情報を保護することが求められます。
2025年の崖
2025年の崖とは、2025年にWindows 7やWindows Server 2008など、多くのレガシーシステム（古いシステム）の基盤ソフトウェアに対するサポートが終了してしまうことで、セキュリティ上の問題やシステムの運用に支障をきたすという懸念を指します。
サポートの切れたレガシーシステムを使い続けることで、最新のAIを活用するための性能やセキュリティ要件を満たすことができず、AIの運用に支障をきたすリスクが高まります。
AIの活用には注意が必要！企業でのデメリット具体例
AIが抱えているいくつかの課題について理解いただけたかと思います。ビジネスのDXを進める上でAIの活用は必要不可欠ではありますが、同時に、AIの活用は、これらの課題に起因したデメリットもビジネスにもたらします。ここからは企業でAIを活用する上で注意が必要なデメリットについて具体的に説明します。
人材採用の縮小
AIの導入は業務の自動化や効率化が可能になりますが、同時に人材採用の縮小につながる可能性があります。
例えば、AI導入によるルーチン業務等の自動化は、作業人数を削減につながるため、新たに人材を雇用するモチベーションの低下につながります。短絡的な人材採用の縮小は、AIを活用・管理する技能を備えた特定の社員への負担の集中など、安定した企業運営体制に対するリスクにつながるため注意が必要です。
セキュリティ対策
AIを活用する際に企業が注意すべきデメリットとしてセキュリティ対策が挙げられます。
AIは大量のデータを、一般にはオンラインを介して収集・解析することで構築されます。これはデータ管理およびAIの適切な動作保証の観点から、セキュリティ上の脆弱性を引き起こす可能性があります。
またセキュリティ対策は常に更新し続ける必要があり、AI導入後も継続的に対策する必要がある点にも注意が必要です。
ビックデータの用意
精度の高いAIを作成するためには、ビッグデータと呼ばれるが必要です。ビッグデータは3つのV（Volume: 量, Variety: 質, Velocity: 更新頻度）を高い水準で兼ね備えたデータセットを指します。企業がAIを活用するためには、ビッグデータを収集・整理する必要があります。
しかし、データの収集・整理には多大な時間とコストがかかります。また、ビッグデータが個人情報を含む場合があるため、法的な問題や倫理的な問題が生じる可能性がある点にも注意が必要です。
責任問題
AIを活用する企業は、ブラックボックス問題でも触れたように、AIの理解することが難しい複雑な処理を以て業務を自動化し、その結果として顧客に損害が生じた場合であっても、企業がその責任を負わなければなりません。
便利である、という理由のみでこれらの責任問題に対する注意を怠れば社会的な信用失墜につながりますので、企業でのAIの開発・運用において、倫理的な観点を踏まえた対策が必要不可欠であるといえます。
コスト面
企業が抱えるデメリットのひとつにAIの導入や運用にかかる多大なコストが挙げられます。
AIの導入には、情報学等の専門的な知識を持った人材や高性能なコンピューターシステムの運営・管理が必要であり、これらを整備するにはかなりの費用が必要です。また、AIの運用にはビッグデータが必要であり、データ収集や加工、管理にかかるコストも大きな負担となります。
AI導入がもたらすメリットがコスト面のデメリットを上回るよう、導入計画をしっかりと検討する必要があるでしょう。
データエンジニア不足
AIを活用する上で必要不可欠なのが、ビッグデータを収集・整理するデータエンジニアです。しかしデータエンジニアの需要の伸びは著しく、現在の人材市場においてデータエンジニアの不足は深刻な問題となっています。
データエンジニアの技術的なスキルが高く、その技術を習得するためには高度なトレーニングが必要です。そのため、長期的にみたデータエンジニアの社内育成も重要となるでしょう。
AI活用でのデメリット対策は？2つのポイント
AIに活用にはメリットだけではなく、デメリットも多く挙げられます。これらのデメリットについて十分理解して適切な対応をとることなく、活用に向けた計画を作成しても、ビジネスのDXを成功させることは難しいでしょう。そこでここからは、AI活用のためのデメリット対策として、2つのポイントを紹介します。
自社のビジョンを明確にする
自社が達成したい目標やビジョンを明確にすることは代表的なデメリット対策です。これを怠ると、AIを導入すること自体が目標になってしまい、本来のビジネス目標や課題解決への道筋が曖昧になってしまいます。
そうなると、AI導入が期待ほどの役割を果たせず、導入コストや人材投資が無駄になりかねません。また目標やビジョンを明確にすることは、AIの導入が自社のビジネスにとって本当に必要なものであるかどうかを見極めることにもつながります。
AIツールの導入をする
AIツールと呼ばれる利便性の高いソフトウェアを導入することも重要なデメリット対策です。AIの活用には、データ分析やモデル構築に必要なプログラミングスキルや専門知識を持った人材が必要となります。
しかし、そのような人材を確保することは容易ではありません。AIツールを利用すれば、プログラミングスキルを必要とすることなくAIを活用でき、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。
AIのデメリットを解消するノーコード予測AI「UMWELT」にお任せください！
ビジネスのDXに向けたAI導入には大きなメリットと同時に複数のデメリットもあり対策が必要です。AIツールの導入はハードルが低く、データエンジニア・データサイエンティスト人材が不足する問題に対する対策の第一歩と言えるでしょう。
AIツールを導入するならばノーコードで利用可能な「UMWELT」がおすすめです。UMWELTはプログラミング不要で利用できるので、使えば学習コストの高いプログラミングスキルがなくても問題ありません。そのため低コストでAIの活用できます。
まとめ
本記事ではビジネスのDXに必要不可欠なAIの活用について、特にそのデメリットについて詳しく解説しました。具体的なデメリットについても正しく知り、十分な対策を取る必要があります。
AIツールの導入はデメリット対策の第一歩ですので、UMWELTの詳細資料をご確認いただくことも、デメリット対策について一層深い理解につながります。この機会にぜひご覧ください！
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