AI導入を成功させるために必要なこととは？メリットや現状、事例についても紹介

AI導入によってコスト削減、業務効率アップなどの恩恵を受ける企業が増えています。人手不足や従業員の高齢化など、現代企業に共通する問題をAIで解決する動きも強まっており、かつてないほどにその有効性が注目されています。しかし、AIを導入したくてもITに強い人材が社内にいない、どの業務をAIに任せたら良いか分からないという企業も多いでしょう。

この記事では、AI導入のメリット・デメリット、産業別のAIの導入事例、具体的な導入の流れや注意点をご紹介します。自社がどのような形でAIの恩恵を得られるのか、この機会に確認していきましょう。

AIは急速に私たちの生活に浸透しつつあります。「Google」「Apple」「Meta（旧Facebook）」「Amazon」これらの企業が展開するサービスを一度も利用したことがない方は、おそらくいないでしょう。しかしそもそも、「AI」とは具体的に何を指すのでしょうか？

1-1.そもそもAIとは

AI（Artificial Intelligence）は日本語で「人工知能」と訳されます。厳密な定義は専門家の間でも意見が分かれていますが、一般的には「人間の感情や知性、行動を人工的に再現するもの」を指してAIと呼びます。

企業として理解すべきポイントは、AIは学習と推論の繰り返しを得意としていることです。機械学習やディープラーニングなど手法はさまざまですが、いずれも大量のデータを読み込み、そのデータから将来の高精度な予測を行い活躍しています。

1-2. 日本の現状

AIはすでに私たちの生活に浸透しつつありますが、企業としての導入の面では日本は世界と比べ遅れています。総務省の報告によると、日本におけるAIの導入状況は中国・米国・欧州主要国を下回っています。また、経営コンサルティングファームの「ボストン コンサルティング グループ」がアメリカ、オーストリア、スイス、中国、ドイツ、日本、フランスの7ヵ国の企業を対象に実施した調査によると、AIアクティブ・プレイヤー（一部の業務をAIに置き換えた、あるいは試験導入した企業）の国別の割合は、中国が圧倒的に高く、日本は7か国中もっとも低い数値でした。「仕事を奪われる」「コストがかかる」など漠然とした不安が、日本のAI導入の足かせになっているといわれています。

企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査

それでも、近年は国内企業の間でAIを活用するケースが増えてきました。代表的な活用の形は以下のとおりです。

• 帳簿付けや報告書作成などの日常業務の代行
• 自動チャットボットによるカスタマーサービスの代行
• 音声認識や文字認識による自動翻訳
• （農産物や海産物などの）最適な収穫時期の予測
• 需要予測にもとづく生産計画の立案

時間を取られがちな単純業務の代行と、専門家にも劣らないほどの高精度な予測。ビジネスシーンでは大きくこの2種類の作業をAIが担いつつあります。

では具体的に、国内企業における産業別のAI導入事例を見ていきましょう。

3-1.農林・漁業

継承者の不足や高齢化など、深刻な問題を抱える日本の農林業・漁業。従来は熟練者の知見が必要であった作業をAIが担うことで、これらの問題を解決しようとする試みが始まっています。

たとえばハウス栽培では、CO2や温湿度などのセンサーで収集した環境データを学習し、生育環境の自動制御に挑戦しています。作業者の能力によらず生産の質を一定に保てる、収穫予測が立てやすい、水や肥料を効率よく使えるなど、多くのメリットが生まれています。

ほかにも養殖業では、水温や塩分濃度などの環境要素によって変化する魚の食欲をAIに予測させ、食べ残しや餌不足を解消しようという動きがあります。

3-2.製造業

労働者の人手不足が本格化している製造業は、限られた人員でいかに効率的に製造を続けるかが大きな課題です。

とある自動車メーカーでは、AI導入により通常ベテラン社員5～6名で丸3日かけていた生産計画が数分で出せるようになりました。手の空いた社員をほかの業務に充てることで、生産性が向上しています。

在庫管理にもAIの導入が進んでおり、過去の売上・顧客属性・需要変化を、AIがすべてデータとして補完し分析。従業員の勘によらない、正確な需要予測が可能となりつつあります。

3-3.金融業

金融業では、Finance（金融）とTechnology（技術）を組み合わせた「Fintech（フィンテック）」という概念が身近になりつつあります。このFintechを支えるのがAIの最新技術で、主に株価予測や不正検知で活用されています。

株価予測をAIに任せることで、企業はトレーダーを大量に抱える必要がなくなり、業務の省人化・効率化が可能になります。

またクレジットカードの不正検知では、人の手では見落としかねない異常まで発見しやすいうえに、利用を続けるうちにデータが積み上げられて検知精度や対応力が一段と増すというメリットもあります。

3-4.小売・卸売業

多くの業種同様に人手不足が深刻な小売・卸売業界ですが、AIの導入によって新しい風が吹きつつあります。接客や防犯のAIによる半自動化です。

ロボットによる売場案内システムを導入したホームセンターでは、人件費を削減するだけでなく、集客数も顧客満足度もアップすると期待されています。顧客の質問を受けるまで社員がその場で待機する時間ロスも減らせるため、一人当たりの業務効率も上昇するでしょう。

防犯面では、AIが買物客の不審な行動を検知し、通知を受けた店員がその売場に急行して声をかけて万引きを未然に防いでいます。すでに、万引きによる商品ロスが半減した事例もあるようです。

3-5.医療・福祉

AIが医療や福祉に関わることは、従事者の負担軽減だけでなく、患者が恩恵を受けることにもつながります。

近年、病気にかかってから治すのではなく、病気になりにくい体作りを目指す「予防医療」の認知が高まっています。自身の生活習慣病のリスクをスマートフォンで気軽に予測できるサービスは、AI活用の身近な好例です。

また、AIは画像診断にも活用されています。最近では、ディープラーニングを活用した画像認識技術を用いて、形状が多様な早期胃癌を高精度に検出できる方法が確立されました。

3-6.不動産業

同じものが2つとない不動産取引は、資産価値の判断基準が曖昧で価格決めも大変でした。近年はIT技術を得意とするベンチャー企業が参入したことで、価格査定のAI導入による半自動化が進んでいます。

現在のAIによる価格査定では、市場動向や周辺の取引事例、現時点の在庫情報などのデータから価格を算出し、専門家が確認したうえで価格を最終決定しています。携わる人員が減り人件費が抑えられたことで、従来よりも高い買い取り価格を出せるようになった事例もあるようです。

そのほか、住まい探しでは、閲覧履歴やお気に入りなどの行動履歴から最新のレコメンド物件を表示するAIが活躍しています。なかには契約まですべてアプリ内で完結するサービスも登場しています。

3-7.建設業

建設業界でのAI導入は、現時点では研究開発段階のものも多く、実用レベルで活用されているシステムはまだまだ少ないのが現状です。

しかしながら、大手企業によるAI技術の開発や導入は積極的に進められています。とある企業では、建設現場で強風によるクレーン転倒などの事故が多発し、安全対策のために風速予測の実現が求められていました。AIの導入で高精度の気象予測が可能になり、リスク軽減に役立っています。

また、路面陥没を起こす危険性が高い空洞を自動検知するAIも登場しています。地中レーダー探査装置で収集する膨大な画像データを解析するシステムで、専門家の目視で行う場合の1/10の時間で判別できると期待されているそうです。

3-8.飲食・サービス業

飲食店やサービス業は、現場の人員がアルバイトや契約社員で構成されているケースも多く、入れ替えの度に教育が必要です。

スタッフの教育をAIに任せることで、担当者の負担軽減が期待できます。また、教わる側も困った時にAIに話しかけられるため、気軽に問題を解決できます。

そのほか、その日の食材や時間帯などの条件によって、AIがメニューの価格決定をする飲食店もあります。混雑する時間帯に価格を上げることで客足を分散し、密の回避にもつなげています。

上記の事例をまとめると、AIを業務に導入するメリットは大きく6つあります。

4-1.人材不足の解消ができる

小売・卸売業や農林・漁業の事例で見られたように、AIは長年問題となっている人手不足や後継者不在など人材の問題を解決する糸口となります。

人が行う作業をAIに置き替えることで、現場の社員を必要最低限の人数に抑えられます。結果、採用・人材コストなど人件費の削減が可能です。

4.2.業務の効率化・生産性の向上につながる

同じ動作を繰り返す単純な作業はAIが得意とする分野です。毎日の日報作成など単純業務をAIに任せれば、社員はよりクリエイティブな仕事に注力できます。

また、人による作業は体調やモチベーションにより質のばらつきがあり、稼働時間にも限界があります。AIの導入により、従来よりもはるかにスピーディかつ効率的に作業をこなせるようになり、企業全体の生産性の向上と安定にも寄与するでしょう。

4-3.データの分析や予測が可能になる

AIは人間の脳では記憶しきれない量のデータを学習して分析できます。用意したデータの質が高ければ、人間よりも高精度の予測を立てることが可能です。

実際に、天気予報や台風情報などはAIの導入によって大幅に予報能力が向上しました。いままで経験者の勘や知識に頼っていたビジネス計画の立案も、AIなら客観的な事実をもとに提案してくれます。

4-4.顧客満足度の向上に貢献できる

カスタマーサポートやコールセンターは顧客満足度の向上に欠かせませんが、一方でその人件費の負担は企業に重くのしかかります。そこで最近では、AIを利用したチャットボットをサポートセンターに導入し、コストを抑えつつ顧客満足度を向上させる企業が増えています。

チャットボットは質問をすると即座に反応があり、回答を待つストレスがありません。翻訳機能も搭載されており、異なる言語を話す相手ともスムーズに会話が可能です。

抽象的な質問に対しては、チャットボットからの質問に社員が返答することで、より具体的な問題解決を行えます。また、AIを搭載したチャットボットの中には音声で対話できるものもあり、障害を持つ方のユーザー体験の向上にもつながっています。

4-5.コストの削減につながる

ここまでにご紹介したとおり、AIの導入はさまざまなコストの削減につながります。特に人間の作業をAIに置き換え、人材採用や教育にまつわる金銭的・時間的コストを縮小することは、現代企業に欠かせない施策の一つです。

また、作業をAIに担当させることは、業務の属人化（特定の人物でなければ仕事ができない状態）を防ぎ、退職時のスムーズな引き継ぎの実現にも貢献します。人員に左右されず企業としての取り組みを一貫させやすくなり、ビジネスプランを二転三転させてしまう無駄なコストも低減できるでしょう。

4-6.ヒューマンエラーの防止につながる

どれほど細心の注意を払っていたとしても、人間の作業にはミスがつきものです。所定の動作を正確に繰り替えせるAIを導入すれば、ヒューマンエラーのリスクを激減できます。

またAIは、疲労の蓄積や精神状態の悪化によるミスがありません。日々同じペースでのミスなき作業が期待できるため、将来的な見通しや成果の予測も立てやすくなります。

前述のとおり、AIの導入はコストやミスの削減や人材不足の解消など、企業に多大なメリットをもたらします。しかし一方で、AIにはまだまだ不十分な部分も多く、課題やデメリットも顕在化しつつあります。

5-1.作業品質がまだ劣る分野もある

特に問題となるのが、AIに任せた作業の品質です。あるスポーツシーンでは、AIカメラを導入したところ、試合中に副審のスキンヘッドをボールと誤って認識し、副審の動きばかりを追う事故がありました。

業界によっては、まだまだAIの作業は人間のレベルとはかけ離れています。AIを人間の作業の補助として使うなど、完全な自動化以外の活用も検討する必要があるでしょう。

5-2.AI人材の不足

AIにより労働者不足が解消される中で、今度はAIに対応できる人材の不足が問題視されています。AI人材の需要と供給は釣り合っておらず、採用コストも高騰中です。AI人材の速やかな育成や確保は、多くの企業にとって喫緊の課題となりつつあります。

5-3.雇用の減少につながる

AIの導入によるデメリットで最も注目されるのは雇用の減少でしょう。単純作業をAIに任せられれば会社は人件費の削減になりますが、求人数は減少します。これはSDGs（目標8働きがいも経済成長も）の遵守や社会貢献といった、現代企業に求められる動きからは少し逸れるものです。

5-4.責任の所在が不透明

万が一、AIが損害を発生させてしまった場合の責任の所在が不明確な点も、見逃せないデメリットです。原因となるAIを提供した事業者か、それともAIを使用していた企業か、誰が責任を負うのか、いまだ明確な取り決めのある法律は整備されていません。今後の法整備など最新の動向をピックアップしていくことが大切です。

ここからは、AI導入のプロセスをご紹介します。具体的な流れは以下のとおりです。

1. 課題や目的の明確化
2. スケジュールや費用対効果の検討
3. 必要なデータの抽出
4. 実際に開発やシステムの選定を行う
5. システムの試験運用を行う
6. 本格的な導入を行う

6-1.課題や目的の明確化

まずは、自社の抱える経営・業務上の課題を整理しましょう。その中で、AIの活用で解決したい課題と、AIに担わせる業務範囲を決定します。「なぜAIを導入するのか？」を明確化するためのフェーズです。

検討にあたっては、現場の利用者からも話を聞くことが大切です。複数の視点から問題点を洗い出すことで、机上の空論となりにくいAI導入を実現できます。

6-2.スケジュールや費用対効果の検討

課題や目的が明確化された後は、AIを導入するまでの期間や必要な予算をまとめます。導入コスト（時間的・金銭的）と得られるはずの成果が見合うのか、検討していく段階です。

AIはその特性上、導入直後から最高のパフォーマンスを見せるのではなく、日々の学習を通じて徐々に真価を発揮します。一般的な業務改善ツールや設備の導入よりも、長い目で見守るスケジュールが求められます。

6-3.必要なデータの抽出

スケジュールや費用対効果も検討したうえでAIを導入すると決めたなら、まずは活用し得るデータを集めていきましょう。AIの学習では、膨大な数のデータが必要です。

例えば、画像認識によるジャンル分けを得意とするAIでは、1ジャンルにつき1万枚の画像データが求められるともいわれています。

紙で作成していた日報をOCR技術でPDF化してまとめる、顧客からの問い合わせ内容をデジタルファイルで保管するなど、データの収集方法は自社の導入目的によりさまざまです。マーケティングなど自社のみではデータが不足しやすい分野では、外部からの購入も選択肢に入ります。

6-4.実際に開発やシステムの選定を行う

続いて、実際に利用するAIシステム（製品）の開発、あるいは選定を行いましょう。

ひと口に「AI」といっても、文章処理が高精度であったり、画像認識に役立ったりと、得意分野がさまざまです。自社の用途に合ったAIモデルを見つけなければいけません。

また、より自由度が高いのはシステムの自社開発ですが、高度なAI人材が必須なうえに相応の開発コストもかかります。IT人材を多数抱える一部の企業以外は、外部コンサルタントとAIシステムの選定を共に行う形が現実的な解決策となるでしょう。

6-5.システムの試験運用を行う

導入するAI製品が決まった後は、収集済みのデータをそのAIに適した形に加工して与え、学習を行います。初期学習後は、AIを対象業務で試験的に運用しましょう。試験運用では、以下のポイントを重点的に評価します。

• 課題解決への有効性
• 具体的な運用コスト
• 導入で得られた恩恵（短縮された業務時間など）
• 社員の使用感・満足度
• （将来を含めた）技術的な実現性

社員の声や技術的な実現性によっては、AIを導入する業務範囲を当初の目的から調節することも重要です。

6-6.本格的な導入を行う

試験運用で主要な問題を解決した後は、AIの本格導入を進めましょう。実際のビジネス現場での運用により新たに有意義なデータを取得し、そのデータをもとにさらにAIの最適化が進めば、好循環が期待できます。

AIは現在も日々著しく進化が続いている技術です。導入して終わりではなく、最新の動向を絶えず確認しながらアップデートを進めていくことが求められます。

AI導入を成功させるためには、以下の3つのポイントに注意しておかなければいけません。

• AIができること・できないことを把握しておく
• AI人材の育成や体制を整えておく
• AIの業務範囲は明確化しておく

7-1. AIができること・できないことを把握しておく

前提として、AIを導入すればそれだけで会社の利益が上がるのではありません。革新的な発明であるAIにもできないことはあります。

例えば、顧客の感情を理解して接し方を変える、不測の事態に人情味のある対応をする、などといったことはできません。

AIの得手不得手をしっかりと理解し、使用者側で上手にコントロールしなければ、効果の実感も難しくなります。「何をAIに行わせたいのか」「それはAIに向いた作業なのか」をあらためて検討してみましょう。

7-2.AI人材の育成や体制を整えておく

企業がAIを導入するためには、AIを上手に活用できる人材が欠かせません。自社内での育成、新規採用、外部コンサルの利用など、人材を確保しシステムの運用体制を整えることが必須です。

また、AIの導入により業務のあり方が変わる中、既存社員のモチベーション低下を避ける配慮も必要です。報酬・評価体制を見直すなど、社内全体がAIを歓迎する風土を作ることが導入成功に直結します。

7-3.AIの業務範囲は明確化しておく

AIの導入を積極的に進めていると「あれもAIで、これもAIで」と、任せる必要性の薄い仕事にまでAIを利用してしまいがちです。AIの業務範囲は事前に明確化しておきましょう。

前述のとおり、AIにはできることとできないことがあり、人間が担ったほうがはるかに効率的な業務も存在します。何もかもAIに任せるのではなく、AIをツールの一つとして便利に活用することが導入成功の秘訣です。

ここまでにご紹介したとおり、AIの導入には専門的な知識が必要です。業務範囲の決定やAIモデルの選定など、経験の求められる側面もあります。

進化し続けるAIの情報をキャッチアップし、自社の事業と照らし合わせ取捨選択できる。そんなパートナーや専門家がいると心強いでしょう。自社のみでのAIの導入に不安や課題を抱えているのなら、マイナビ顧問の活用をご検討ください。確かなノウハウと実績、豊富な人脈を持つプロフェッショナルをご紹介します。

以下のリンクでは、マイナビ顧問がAI導入を支援した事例も掲載しております。利用イメージの確認にぜひご活用ください。

AIへの対応支援 - マイナビ顧問

マイナビ顧問

AIは日々進化しています。みなさんも車の自動運転やコンビニの無人レジなど、不可能と言われていたアイデアが次々と実現に近づいていることを肌で感じていると思います。

国内企業の活動においてもAIの導入事例が増えてきました。日々煩わしく感じているその業務も、AIが効率的に代行してくれる日が来るかもしません。

しかし、AIは学習に時間がかかるため、速やかな導入が他社との大きな差を生みます。この機会に、自社へのAI導入についていま一度検討してみてはいかがでしょうか。