AI技術の急速な進化を遂げており、ビジネスでも活用が進んでいます。一方で「自社ではどのように活用したらよいのかわからない」という方も多いことでしょう。
本記事では、AIの概要やメリットを押さえたうえで、AIの活用事例15選をご紹介します。後半ではAI活用を成功させるためのポイントも解説していますので、AI導入を検討している企業の方々はぜひ参考にしてください。
AI技術の主な種類と特徴
AI技術にはいくつかの種類があります。ここではAIの種類5つと特徴を押さえましょう。
画像認識
画像認識は、AIが画像や動画の内容を理解し、分類や検出を行う技術です。ディープラーニングの発展により、人間を超える精度で画像を認識できるようになりました。医療診断や製造業の品質管理など、幅広い分野で活用されています。
自然言語処理
自然言語処理は、人間の言語をAIが理解し、生成する技術です。最近では、GPT-4を始めとした大規模言語モデルの登場により、より自然な対話や高度な文章生成が可能になりました。カスタマーサポートや文書作成の自動化など、ビジネスにおける活用範囲が急速に拡大しています。
音声認識
音声認識は、人間の音声をAIがテキストに変換する技術です。ディープラーニングの進歩により、ノイズの多い環境下でも高精度な認識が可能になりました。会議の議事録作成や電話対応の自動化など、ビジネスでの活用も進んでいます。
予測分析
予測分析は、過去のデータから未来の傾向を予測する技術です。機械学習アルゴリズムを用いて、売上予測、需要予測、リスク分析などを行います。ビッグデータと組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になり、経営判断の質を向上させることが可能です。
最適化
最適化は、与えられた制約条件の中で最も効率的な解決策を見つけ出す技術です。たとえば、配送ルートや生産スケジュールの最適化などに利用されます。機械学習と組み合わせることで、複雑な条件下でも高速に最適解を導き出すことが可能になり、業務効率の大幅な向上につながっています。
AIを活用するメリット
AIを活用する主なメリットは次のとおりです。
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● 業務効率化の実現 ● ヒューマンエラーの防止 ● 生産性の向上 ● 人件費の削減 |
人間が行っていた単純作業や分析をAIが代替することで、作業時間を短縮できるうえ、ヒューマンエラーの削減が可能になります。また、AIはモチベーションや体調などで作業効率が左右されません。安定して作業が進められるのもメリットと言えます。
AIは24時間365日稼働することが可能です。人間の手が必要なところにだけスタッフを配置し、そのほかの部分はAIに任せることで、人件費の削減もできます。
AIを活用するデメリット
一方で、AI活用には次のようなデメリットも存在します。
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● 導入コストがかかる ● データの取り扱いには注意が必要 |
AI技術の導入には、専門知識を持つ人材の確保やシステムの構築に多額の投資が必要です。多機能にすればするほど費用もかさむので、自社の課題を明確にし、その課題をクリアできるシステム構築を意識しましょう。
また、データの取り扱いには十分な注意が必要です。たとえば、生成AIで自社の機密情報を入力して文章生成を行った場合、漏洩する可能性はゼロとは言い切れません。AIを使っても良い場面とそうではない場面を切り分け、社内全体に周知することが重要です。
【業務効率化】AI活用事例5選
ここでは、業務効率化に関するAIの活用事例を5つご紹介します。
- オフィス業務の自動化
- カスタマーサポートの効率化
- 需要予測と在庫最適化
- 人事・採用プロセスの効率化
- 財務・会計業務の自動化
オフィス業務の自動化
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）にAIを組み合わせることで、より高度な業務自動化が可能になります。たとえば、請求書の処理や経費精算などの定型業務をRPAで自動化する際、AIによる異常検知を追加すると例外処理にも対応可能です。
定型業務をRPAやAIに任せることで人間はより創造的な業務に集中できるようになり、生産性の大幅な向上が期待できます。
カスタマーサポートの効率化
AIを活用したチャットボットは、複数の顧客にも同時対応できるため、カスタマーサポートの効率を大きく向上させます。24時間365日稼働可能なので、従来営業時間内になかなか問い合わせができなかった顧客にも対応可能。顧客満足度の向上にも貢献します。
また、対応履歴をデータとして蓄積し分析することで、サービス改善にも役立てられます。
需要予測と在庫最適化
AIによる高度な需要予測モデルを活用することで、より精度の高い在庫管理が可能になります。季節や天候、イベントの影響も考慮した予測を行い、過剰在庫や欠品を最小限に抑えることが可能です。在庫コストの削減と機会損失の防止を同時に実現できるため、経営効率の向上につながります。
人事・採用プロセスの効率化
AIを活用することで、採用プロセスの効率化と質の向上を図ることが可能です。たとえば、AIは膨大な数の履歴書をスクリーニングし、求める人材像に合致する候補者を抽出できます。
また、面接時の表情や声のトーンを分析し、候補者の適性を評価するAIツールも開発されています。AIを活用することで採用担当者の負担を軽減しつつ、より適切な人材の採用につなげることが可能です。
財務・会計業務の自動化
AIを活用した財務・会計システムは、伝票の自動仕訳や異常取引の検出、財務予測など、幅広い業務を自動化・効率化します。たとえば、AIによる画像認識技術（AI-OCR）を用いて、領収書やインボイスの情報を自動で読み取り、会計システムに入力することが可能です。
また、機械学習を活用した予測モデルにより、さらに精度の高い財務予測ができます。AIを活用することで、財務部門の生産性向上と、より戦略的な財務管理が実現します。
【新規事業・サービス開発】AI活用事例5選
ここでは、新規事業やサービス開発に関するAIの活用事例を5つご紹介します。
- パーソナライズされた商品推奨システム
- AIを活用したフィンテックサービス
- 画像認識技術を用いた新サービス
- 自然言語処理を活用したコンテンツ生成
- IoTとAIの融合による新規事業
パーソナライズされた商品推奨システム
AIを活用したパーソナライズ推奨システムとは、顧客の過去の購買履歴やウェブサイトでの行動データを分析し、個々の顧客に最適な商品やサービスを提案するものです。
例としてECサイトではAI活用が進んでおり、閲覧履歴や購入履歴に基づいて、顧客が興味を持ちそうな商品を自動的に表示されるようになりました。これにより、顧客満足度の向上と売上の増加を同時に実現することが可能です。
また、リアルタイムでユーザーの行動を分析し、その場での最適な提案を行うことで、さらなる効果が期待できます。
AIを活用したフィンテックサービス
金融分野では、AIを活用した革新的なサービスが次々と登場しています。
たとえば、AIによる信用スコアリングを活用した新しい融資サービスや、ロボアドバイザーによる自動資産運用サービスなどです。これらのサービスは、従来の金融機関では対応が難しかった顧客層にもアプローチできるため、金融サービスの裾野を広げることに貢献しています。
また、AIによる不正検知システムはセキュリティの強化につながり、より安全な金融サービスの提供にも寄与しています。
画像認識技術を用いた新サービス
AIの画像認識技術を活用した新しいサービスが、さまざまな分野で登場しています。
例として、ファッション分野では、スマートフォンのカメラで撮影した服装から類似のアイテムを検索・推奨するアプリが人気を集めています。また、不動産分野では、物件の外観写真から自動的に査定を行うサービスが登場しました。
医療分野でも、X線やCT画像からAIが病変を検出し、医師の診断を支援するシステムが実用化されつつあります。
自然言語処理を活用したコンテンツ生成
AIによる自然言語処理技術の進歩により、高品質なコンテンツを自動生成することが可能になりました。ニュース記事の自動執筆、製品説明文の生成、キャッチコピーの作成などに活用されています。
AIを使うと大量のコンテンツを短時間で生成できるため、コンテンツマーケティングの効率を大幅に向上させることが可能です。ただし、生成されたコンテンツの品質チェックと調整は人間が行う必要がある点は押さえておきましょう。
IoTとAIの融合による新規事業
IoT（Internet of Things）デバイスから収集されるビッグデータをAIで分析することで、新たな価値を創造する事業が生まれています。
たとえば、製造業では、工場の機械にセンサーを取り付け、そのデータをAIで分析することで、故障の予知保全や生産プロセスの最適化を行うことが可能です。農業分野では、ドローンやセンサーで収集したデータをAIが分析し、最適な栽培アドバイスを提供するサービスも登場しています。
これらのサービスは、リアルタイムで得たデータとAIの分析力を組み合わせることで、従来にない付加価値を生み出しています。
【業界別】AI活用事例5選
ここでは、業界別のAI活用事例を5つご紹介します。
- 製造業：品質管理と予知保全
- 小売業：顧客行動分析と店舗最適化
- 医療・ヘルスケア：診断支援と個別化医療
- 農業：収穫予測と自動化
- 金融：リスク分析と不正検知
製造業：品質管理と予知保全
製造業におけるAI活用の代表的な事例として、品質管理と予知保全が挙げられます。
品質管理では、AIによる画像認識技術を用いて、製品の外観検査を自動化することが可能です。人間の目では見逃しがちな微細な欠陥も高精度で検出できるため、品質の向上と検査コストの削減を同時に実現できます。
予知保全では、機械の稼働データをAIが分析することで、故障の予兆を事前に検知し、適切なタイミングでメンテナンスを行えます。これにより、突発的な機械の停止を防ぎ、生産ラインの稼働率を向上させることが可能です。
小売業：顧客行動分析と店舗最適化
小売業では、AIを活用した顧客行動分析と店舗最適化が進んでいます。店舗内のカメラやセンサーから得られるデータをAIが分析することで、顧客の動線や滞在時間、注目度の高い商品などを詳細に把握できます。分析結果を活用した商品レイアウトの最適化や効果的な販促戦略の立案が可能です。
また、POSデータと連携させることで、より精緻な需要予測や在庫管理を実現。機会損失の低減と在庫回転率の向上につなげられます。顧客の購買履歴やデモグラフィック情報を分析し、パーソナライズされたマーケティングを展開することで、顧客満足度と売上の向上も見込めます。
医療・ヘルスケア：診断支援と個別化医療
医療分野では、AIによる画像診断支援システムや個別化医療の実現が進んでいます。たとえば、X線やMRI画像をAIが分析することで、人間の医師が見落としがちな微細な異常を検出し、早期発見・早期治療につなげることが可能です。
また、患者の遺伝子情報や生活習慣データをAIが分析することで、個々に最適な治療法や薬剤を提案する個別化医療の実現が期待されています。
農業：収穫予測と自動化
農業分野では、AIを活用した精密農業が注目を集めています。ドローンや衛星から得られる画像データ、気象データ、土壌センサーのデータなどをAIが統合的に分析することで、より精度の高い収穫予測が可能になります。これにより、適切な時期に適量の肥料や農薬を使用し、収穫量の最大化と環境負荷の低減を同時に実現することが可能です。
また、AIを搭載した農業ロボットによる自動収穫や除草作業の自動化も進んでおり、人手不足問題の解決と生産性向上に貢献しています。
金融：リスク分析と不正検知
金融業界では、AIを活用したリスク分析と不正検知が重要な役割を果たしています。融資審査においては、従来の財務データだけでなく、SNSやWeb上の情報も含めた多様なデータをAIが分析することで、より精度の高い信用リスク評価が可能です。
また、取引データをリアルタイムで分析して異常な取引パターンを検出するAIシステムが導入されており、マネーロンダリングや不正取引の防止に貢献しています。
AI活用を成功させるためのポイント
AIは導入すれば必ず成功するとは限りません。ポイントを押さえ、成功につなげましょう。
AI導入前に目的を設定し効果測定を行う
AI導入を成功させるためには、明確な目的設定と効果測定が不可欠です。まず、自社の課題を明確に定義し、AIによってどのような成果を得たいのかを具体化します。たとえば、「顧客対応時間を30%削減する」や「不良品率を5%低下させる」など、数値目標を設定することが重要です。
次に、AIシステムの導入前後でKPIを測定し、効果を定量的に評価します。効果測定の結果を基に、必要に応じてAIモデルの改善や運用方法の見直しを行うことで、継続的な改善が可能になります。
適切なAI技術を選択する
適切なAI技術を選択するためには、自社の課題とデータの特性を十分に理解することが重要です。例として、画像データを扱う場合は深層学習を用いた画像認識技術が適しており、時系列データを扱う場合は再帰型ニューラルネットワーク（RNN）やLSTMなどの技術が適しています。
また、既存のAIソリューションを活用するか、カスタム開発を行うかの判断も重要です。どちらを選択すべきか悩んだときは、専門家に相談して検討しましょう。
データの収集と前処理を行う
AIの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。そのため、適切なデータの収集と前処理は、AI導入成功の鍵となります。目的に合致した質の高いデータを十分な量確保し、収集したデータの前処理を行いましょう。
ノイズの除去、欠損値の処理、データの正規化などの処理の質がAIモデルの精度に直接影響するため、前処理を行うことは重要です。
適切なAI人材を確保する
AI導入を成功させるためには、適切な人材の確保と育成が不可欠です。自社でAI人材を育成する長期的な取り組みと、外部リソースを活用する短期的な対策を並行して進めるのが理想といえます。しかし、実際は即戦力となる人材が必要な場合が多いでしょう。その際は、AI専門企業との協業やコンサルタントの活用を検討するのがおすすめです。
まとめ
AIは製造業や小売業、医療などさまざまな業界で活用が進んでいます。本記事には「これなら自社でも活用できるかもしれない」という事例もあったのではないでしょうか。AI活用を成功させるためには適切な技術選択・人材確保が欠かせません。株式会社オルツは、パーソナル人工知能を中心としたAI活用・LLM開発・DX推進をご支援しています。ヒアリングから運用まで一貫してサポートしていますので、AIにあまり詳しくないという場合でもご安心ください。AI活用にご興味がありましたら、下記のお問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。
