AI活用で業務効率化は本当か?活用事例からAI活用の今を解説

2020.10.1

AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能になります。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、どんなデータを用いるのか明確にすることが大切です。この記事では、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

AI活用が進む背景は?

AIの活用には、労働力問題や働き方改革が影響しています。ここでは、AIが活用される背景について解説します。

労働力不足の深刻化

日本は少子高齢化が進んでおり、労働力が不足しています。また、出生率の低下による人口の減少もあるなど、人手不足は深刻な問題です。いまだ人間が行わなくてはならない業務も存在しますが、一部の業務はAIが代替することが可能です。これにより、労働力不足の軽減が期待されています。

働き方改革の推進

AIを活用することで社員の負担を軽減し、働き方改革を推進します。法改正により、残業時間の上限の設定や、有給休暇の消化が義務化されるようになりました。AIがルーティンワークを処理するようになれば、その分の労働時間を短縮することができます。

生産性向上が必要

労働力が足りないのに残業ができない、有休消化が必須となると、生産性が低下する恐れが出てきます。AIの活用には生産性の維持や向上も求められています。AIが持つデータの処理能力や、高精度な分析能力を生産性の向上に活かします。

AIとはそもそも何なのか?

AIとは人工知能のことです。AIの中に機械学習があり、さらにその中に深層学習(ディープラーニング)があります。このように、AIは非常に広い意味で使われています。

機械学習とはデータから特徴を掴んで法則化し、それを基に新たなデータを判断していくものです。深層学習は、機械学習の技術の中の1つで、何層ものアルゴリズムを使って機械がデータを自動で学習し、判断・選択します。

自動化システムやツールといった、業務効率化に役立つものはすべてAIと思われがちですが、実際にはAIのレベルによってさまざまな活用度が存在します。

RPAとの違い

AIとRPAを混同している人も少なくありません。RPAとは「Robotic Process Automation」の略で、業務を効率化するためのツールです。業務の内容や判断基準・ルールなどは人が覚えさせる必要があります。覚えさせた内容を自動的に繰り返すため、AIのようにデータから学んで能動的に判断することはありません。

AIが活用される分野

AIには画像認識や言語解析など、さまざまな分野で活用できる技術があります。ここでは、代表的な活用分野について解説します。

分野 活用事例
画像認識 監視カメラの人物認識
音声認識 翻訳、スマートスピーカー
言語解析 チャット
機械制御 工場の運用
推論 予測分析や原因追及

画像認識

画像認識は、映っているものを認識・識別できるAI技術です。画像に映っている人物は誰なのかを特定したり、部品の欠損を見つけたりします。監視カメラに活用して訪問者を識別して防犯に役立てる、社員の入退室を管理するといったことが可能になります。

音声認識

音声認識とは、AIが人の声を認識する技術です。代表的なものとして、スマートスピーカーがあります。音声だけで天気予報を聞き出す、音楽を流すといった操作が可能です。音声認識を活用したAI翻訳などは、グローバル社会において重宝する人は多いでしょう。

言語解析

言語解析は、人が普段使っている言語を処理する技術で、人とAIの自然な対話が可能にします。文脈などを正しく理解した応答ができるため、コールセンターのお客さま対応などに活用できます。

機械制御

AIに機械を制御させ、正確で高速な作業を実現する技術です。この技術では、製造ラインで不良品を検出する、ドローンの動きを調整するといったことが可能になります。主に生産工場や製造現場で活用されているAI技術です。

推論

推論にAIを使うことで、原因追及や予測分析ができます。例えば、医療現場でどのような病気のリスクがあるか予測する、病気になった原因を究明するといったことに活用可能です。病気や治療に対する意思決定を下す医療従事者のサポートを果たします。

AIを導入する前に確認すべきこととは

AIを導入する際は、導入する目的やAIに学習させるデータを確認することが大切です。チャットボットを導入したい場合、自社ではどのような使い方がしたいのか、AIに利用できるデータはあるのかによって、業務設計が変わります。

どんなことがしたいのか?

まずはAIをどの業務に活用するのか、活用することで何を得たいのかを明確にします。自社にどのような問題があるのか、解決方法としてAIが適しているのかを検討しましょう。AIはすべての問題を解決できるわけではなく、向き不向きがあります。目的を明確にすることで、AIを導入するべきかを判断します。

また、AIで自動化させたい業務によって、使えるツールは変わってきます。既存のツールを活用できるのか、それとも1からシステムを構築する必要があるのかも確認しましょう。

どんなデータが使えるのか?

AIはデータを学習して、判断・選択などを行う技術です。そのため、データがない状態では業務を自動化することができません。自社でどのようなデータを持っているのかを把握し、自動化のためにはどのようなデータが必要なのか考えます。データの種類には、顧客データや画像データ、メールやチャットの送受信データなどがあります。

AIで何を自動化したいのかによって、用意するべきデータは変わります。データは、大量あるほど精度が高まるので、できるだけ多くのデータを用意するのが理想です。

導入前によくある課題

導入前にはさまざまな課題が発生します。整理されたデータがない、適切な業務設計ができない、既存システムとの連結ができないといった問題は、多くの企業で挙げられる課題です。

AIが学習するためには、多くのデジタルデータが必要です。そもそもデジタル化していない、データが整理されていない状態では、AIを導入しても業務の効率化が難しくなります。業務設計やシステム連携といった社内環境の整備や人的リソースの確保も必要です。AIの導入前には、これらの課題をクリアできるかを確認するようにしましょう。

まとめ

AIの定義は幅広く、活用できる技術や分野も多岐に渡ります。AIの活用には導入前の社内整備や目的の明確化などが必要です。何からはじめたらよいのかわからないという方は、AIの導入から運用までの実績を持つトッパンへご相談ください。

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