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COLUMN コラム

AI(人工知能)

日本でのAI導入状況は?導入のメリットと事例やおすすめのツールを紹介

AI時代の到来と世間で言われ、「AIに仕事を奪われる」といった意見も耳にしたことがあると思います。では実際のところ、AIはどの程度私たちの仕事や生活に入り込んでいるのでしょうか。今回は日本のAI導入の現状、そしてビジネスにおけるAIの活用法についてご紹介します。

▼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

日本のAI導入の現状


日本は「技術大国」「ものづくり大国」との評価を受けていた時期もありました。しかしAIの分野においては、大きく後れをとっています。利用意識、技術力、企業数、人材数、どの観点から見てもトップを走るアメリカや中国とは大差をつけられているのが現状です。

1.AIの利用意識が低い

AIの職場利用などに関するアンケートの結果によると、日本はAIを利用していると答えた割合が対象10カ国で最低でした。現在職場でAIが利用されているか否かの質問では、世界平均の50%に比べて、日本で「はい」と答えた人の割合は29%でした。
さらに、日本人はAIに対し漠然とした不安を抱えていることが判明しています。AIに対する不安感が利用率を低くしている要因かもしれません。

2.AI技術力が低い

技術力を論文数で比較すると、日本のAI技術に関する論文数はアメリカの4分の1未満に留まっています。また、特許数も大きく引き離されており、中国が1位で6858件、2位のアメリカが5956件出願しているのに対して、日本はたったの808件しか出願されていません。

3.AI企業数が少ない

中国の清華大学の報告書によると、日本のAI企業数は40社で、世界で11番目です。1位のアメリカは2208社、2位の中国は1011社と比較的高い順位に見えても、先進的な国からは大きく引き離されています。さらに、日本でAI100(有望なAI企業100社)に選ばれたのは、HACARUS社のみ。

4.AI人材が少ない

AI技術に関わる研究者数からAI人材を見てみましょう。2018年に国際学会NeurIPSなどAIに関する主要な会議で英語論文を発表した研究者数は、1位がアメリカ(10,295人)、次いで中国(2,525人)で、日本は6位(805人)にランキングされています。
また中国の清華大学が発表した「世界的AI研究者2000人」のリストに乗った日本人はたったの8人。トップを走るアメリカ・中国と比べると成果をあげられていません。

AI導入のメリット


日本では、AIは不安なものとして捉えられがちです。しかし、AIは人口減少に直面する日本にこそ積極的に導入すべきツールであることは確かです。そこで、以下ではAIを導入してどんなメリットがあるか8つご紹介します。

1.生産性の向上

AIはどんな時でも業務の質を一定に保つことができます。人間の場合、体調やモチベーションで業務の質の左右されることもあります。しかしAIならば、経験量の差や体調などの変動要因もなく、高い品質での業務が常に遂行できます。

2.コストの削減

食品メーカーのネスレはAI-OCRサービスを導入し、50%のコスト削減を実現しました。以前はFAXによる発注書を手動で注文処理していました。しかしそれでは時間がかかるだけでなく、記入漏れなどのリスクもありました。そこでAI-OCRを導入したところ、注文書の処理業務が250時間から半分の125時間に削減できたそうです。

3.売上の増加

小売や製造の業界では、商品を発注する担当者の経験や勘に頼って値付けをしていました。AIを用いて過去のデータに基づいた高度な予測精度を実現できます。精度の高さだけでなく、値付けにかかっていた時間も削減でき、業務の効率性も上がります。

4.安全性の向上

AI技術の発展により、自動運転技術は大きく進歩しました。危険が伴う業務や災害現場のような人間が立ち入れない場所に、自動運転技術を搭載した機械に代わりに行かせることが可能です。他にもインフラ設備の劣化の早期発見するAIや、病気の発症を予測するAIなど私たちの暮らしの安全性もAIは向上させます。

5.利便性の向上

コミュニケーションの課題もAIは解決します。企業への問い合わせでよく見るようになったチャットボット。このプログラムの登場によって、24時間いつでも問い合わせが可能になり、顧客の利便性は大きく向上しています。

6.人材の有効活用

単調な作業を人間が長期間に渡っておこなうのは作業負荷が高い業務です。単調な作業はAIの得意分野で、アウトプットの効率・コスト・質、どの面においても人間によるアウトプットよりも凌駕することが多々あります。

7.顧客満足度の向上

AIの導入のメリットは顧客側にも及びます。コールセンターにAIを導入した事例を見てみましょう。AIを導入して、自動音声認識で顧客を振り分ける、マニュアルの検索性を向上するなどの活用方法があります。AIシステムによって、顧客は対応時間を短縮でき、高品質な対応を受けることができるのです。

8.労働不足の解消

皆さんがご存じのとおり、人間がおこなってきた業務をAIに任せられます。とりわけ単調で長時間取り組む業務、分析・予測が必要な業務に最適です。過酷な労働条件を指す3Kの業種においても、導入により効率化はもちろん、作業者のリスク低減にも役立てます。

AIの導入事例


ここまででAIを導入するメリットを解説してきました。しかし、「具体的にどう恩恵を受けられるか想像つかない」「自分の業界・業種ではできないかも…」と思われた方もいることでしょう。物流・小売・住宅・食品・金融・製造の6つの業界別にAIの導入事例を紹介します。

1.物流

物流業界では、配車計画の立案業務が属人化されていることが課題でした。そこでAIを用いることで、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現しました。長期的に活用すれば、担当者の業務工数の削減、配車手配業務スピードアップなどのメリットを得られると試算されています。

2.小売

小売業界でAIを導入すれば、顧客データを分析して最適な商品を提案できます。ある化粧品メーカーでは顧客データをベースとしたAI営業支援システムを導入したところ、購入率を数ポイント向上させたそうです。数字的な成果のほか、販売員の方も自信をもってセールスができるようになりました。

3.住宅

政府は2030年まで全住宅にHEMSを設置することを目指しており、HEMS機器を提供するメーカー間で開発競争が行われています。HEMSとは、家庭で使うエネルギーを節約するための管理システムのことを指します。AIを導入したHEMSは、住宅で使用されるエネルギー消費のパターンや気象データなどを収集することで、エネルギー消費予測と電力単価の要因を分析し、HEMS機器の制御の最適化を実現しました。このようにHEMS機器の最適化は住宅のエネルギー消費を最小限に抑えられます。

4.食品

食品工場では、製造ラインに流れる原材料の良品・不良品の判別をして製品の質を担保しています。この作業は人の目で行われていましたが、長時間に渡る目視の原料検査は作業負荷が非常に高いものでした。しかし、これからは原料検査の作業もAIに任せられます。ディープラーニングによって食品を画像解析し、不良品を自動判別する技術が開発されています。判別作業の質の担保だけでなく、スタッフの労働環境の改善も期待できるでしょう。

5.金融

金融業界でも、担当者の勘に依存することが多くあります。さらに、顧客に関してもリスク許容度、売買回数、株式保持期間、商品ポートフォリオ構成など好みや傾向が異なるので、最適な金融商品の提案は高度な業務でした。ここでAIが得意なデータ分析と予測が活躍します。過去の購買実績や閲覧実績を元にモデルを構築し、よりリスクを抑えた投資手法の提案を可能にします。

6.製造

製造の分野では、発注業務のバラつきを理由に過剰在庫あるいは欠品の問題が店舗ごとに起こっていました。バラつきが起こる原因は、店舗の立地や規模の要因や、担当者の知識・経験の依存などがあるためです。そこで、ある企業ではAIを搭載した発注管理システムを導入し、在庫の過不足を最小限に抑えることに成功しました。AI発注管理システムは過去の販売データと、時間軸、店舗軸、商品軸の3軸をインプットしています。これらのデータから需要を予測し、最適な発注数を担当者に提案します。AI発注管理システムを導入した効果として、発注の過不足の解消のほかに、担当者の発注業務の負荷低減があるという。

AI導入までの3ステップ


AIを導入することによるメリットや導入事例を見て、AI導入への関心が高まってきたのではないでしょうか。それでは次にAIを導入するためのステップを紹介します。

1.必要なデータを集める

どのAIでも分析の基となるデータが大量に集める必要があります。データが多ければ多いほど、分析や予測の精度が高まるので、できるだけ多くのデータを集めましょう。社内にあるデータを使用する方法のほか、Webサービスを利用する方法、外部に委託する方法などがあります。

2.AIに機械学習させる

次に読み込んだデータを基に機械学習をします。機械学習とは、インプットされたデータから一定の規則や法則を、コンピュータ自身が抽出する技術です。機械学習させるためにも専門的な知識・技能が必要です。機械学習に必要な知識・技能は、「データベースを操作できる技能」、「統計の知識」、「数学の知識」、「クラウドに関する知識」「プログラミングスキル」の5つです。

3.サービスに組み込む

機械学習が完了したら、サービスに組み込みます。組み込みの際には、「プログラミング」、「コンピュータ知識」、「電子基板知識」が必要です。AIをサービスに組み込むためには、上記のようなスキルをもつ人を新たに雇う、育成する、あるいは外部に委託する必要があります。

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まとめ

AIは人口が減少し続ける日本にとって、今すぐにでも導入すべきツールです。しかし、日本ではAIへの不安感から利用意識が高くありません。そのことから、一足先にAIを導入すれば他社よりリードした業績をあげられることでしょう。いざ導入を検討してみても、AIの導入は設備投資費や人件費がかかる場合が多いですが、TRYETINGのUNWELTなら最小限のコストでAI化を実現できます。

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