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AI導入によるメリットとは?日本におけるAIの現状や事例について

AI

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ている企業が増えてきています。また、人手不足・従業員の高齢化・継承者の不足など、人の力ではどうにもできない問題をAIで解決する動きに注目が集まっています。

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に任せたらよいか分からないという企業も多いと思います。

この記事では、AI導入のメリット・デメリットや産業別のAIの導入事例を紹介します。「こんなAIの使い方もあるのか」と驚く活用事例もあるでしょう。 また、AI導入のメリット・デメリットについても紹介していますので、AI導入を検討している企業にとっては、思いがけないヒントがあるかもしれません。

1. AIの活用は広まってきている?

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人は、おそらくいないでしょう。

頭文字をとって「GAFA」と呼ばれるアメリカの大手IT企業を筆頭に、AI開発はアメリカや中国などの海外企業によってけん引されています。

日々、進化を遂げるAIは、今後どのように発展し私たちにどのような影響をおよぼすのでしょうか。

1-1. 日本の現状

現状、日本は世界と比べAIの導入が遅れているといわれています。「仕事を奪われる」「コストがかかる」などAIに対しての漠然とした不安が、日本のAI導入の足かせになっています。

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・欧州主要国を下回り、AIアクティブ・プレイヤーの国別の割合(表参照)は、中国が圧倒的に高く、日本は7か国中最も低い数値となっています。AIを扱う企業や人材も少なく、技術力も大きく後れを取っています。

企業の人工知能(AI)の導入状況に関する各国調査

2. AI導入の課題

AIの導入が広まる一方、不十分な部分も多いためさまざまな問題が顕在化しつつあります。いくつかの事例と共に紹介します。

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ってしまう事故がありました。このようにAIが認識するデータの品質にはまだまだ改善が必要と言えるでしょう。

また、AIによる労働者の人材不足が解消される部分もありますが、一方ではAIに対応できる人材不足が問題視されています。AI人材の需要と供給が釣り合っておらず、今後はAI人材の育成や確保が企業の重要な課題となっています。

ほかにも解決が必要な問題点はたくさん残っています。それらを差し引いてもAIのメリットは大きく、進化や普及のスピードは衰えません。紹介した問題点もしっかり認識し導入を検討しましょう。

3. 【産業別】AI導入の事例を紹介

AIの導入事例を産業別に9つ紹介します。今回紹介する各産業のAI導入事例は、これからAI導入を検討する企業にとって、よいヒントとなるでしょう。

各社に共通することは、AIと人間が手を取り合って問題解決をしている姿勢。AIに任せるべきポイントをうまく理解して活用している点です。 意識しなければ気づかないレベルで、消費者の私たちはAIによる恩恵を受け取っているのです。

3-1. 農林業

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。AIの導入でこれらの問題を解決する試みに注目が集まっています。

ハウス栽培は、CO2や温湿度など、各種センサーで収集した環境データをクラウド基盤上で機械学習し、生育環境の自動制御を行います。

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、メリットが多いです。畑や田んぼでは、AIを搭載したドローンによる自動農薬散布が実現しています。

ドローンで撮影した画像をAIで解析し、収量の予測を助けたり、ピンポイントの除草剤散布でコスト削減を実現したりすることが可能です。

3-2. 漁業

漁業産業でのAI導入は、熟練労働者の勘や経験に頼らず、誰でも適切な作業ができるようになることが期待されています。

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漁師の経験や勘に頼っていました。そのため、食べ残しや餌不足が問題となっています。

AIを導入することで給餌の自動化が実現すれば、これらの問題を解決する糸口になります。 また、養殖設備や定置網に大きな被害をもたらす急潮や赤潮、急激な海水温変化の予測をすることで漁獲量の予測が可能です。

3-3. 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となっています。

人員配置の最適化は、製造効率や精度アップに繋がります。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日かける生産計画が、数分で出せるようになりました。

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。従業員の知識や経験による在庫管理よりも、正確な需要予測が可能となりました。

3-4. 金融業

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。Fintechを支えるのがAIの最新技術です。今後もより便利なサービスとしてアップグレードし続けるでしょう。

AIでの株価予測は、機関投資家向けのサービスというイメージが先行していますが、個人向けも充実しています。「初心者でも利用しやすい」ことが最大のメリットです。

AIの導入によって、企業は株価予測のための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。

クレジットカードの不正検知では、複数の不正を発見できる可能性が高いだけでなく、学習し不正に対する精度や対応力が増すというメリットもあります。

3-5. 小売・卸売業

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ました。解決・改善が難しかった問題に対し、AI導入が人出不足解決の糸口となっています。

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、集客も顧客満足度アップも期待できます。

また、防犯対策でもAIは活躍しています。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り場に向かい、声をかけることで万引きを未然に防ぐ仕組みです。万引きによる商品ロスが半減した事例もあるようです。

3-6. 医療・福祉

AIが医療に関わることで、医療従事者の負担軽減だけでなく、患者にとっても享受できる恩恵は多いと考えます。

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」が重要であると言われています。生活習慣病をAIで予測するサービスはスマートフォンで気軽に登録できて便利です。

また、AIの画像診断は早期胃癌の検出にも活用されています。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の高精度の検出方法を確立しました。

3-7. 不動産業

同じものが二つとない不動産取引は、何が正しいのか判断基準が曖昧です。IT技術を得意とするベンチャー企業が不動産業界にも参入したことで、そういった問題もAI導入によって解決できることが期待されています。

AIによる価格査定はITで効率化して人件費が抑えられたことで、買い取り価格が高い傾向があると言われています。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、専門家が確認した上で、実際の買い取り価格を最終決定しています。

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。契約まですべてアプリ内で完結するサービスもあります。

3-8. 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、実用レベルで現場活用されているAIシステムはまだまだ少ないのが現状です。

現在、大手企業によるAI技術の開発や導入が進められています。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、高精度なピンポイントの気象予測が可能になり、路面陥没を起こす危険性が高い空洞を自動検知するAIは、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します。

AIを活用することで専門技術者より早く的確に路面陥没の原因となる地下空洞を発見できます。判定時間は目視で行う場合の1/10まで短縮が可能となりました。

3-9. 飲食・サービス業

飲食店やサービス業は、アルバイトや契約社員で構成されていることが多く、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、教わる側も仕事で困った時にAIに話しかければ解決するため、気軽に問題を解決することができます。

その日のメニューの素材や購入の時間帯などの条件によって、AIが価格の決定をする飲食店もあります。混雑する時間帯に価格をあげることで客足を分散。密の回避にも繋がります。

4. AIを導入して得られるメリット

AIを業務に導入するメリットは大きく4つあります。

1. 人材不足の解消ができる
2. 生産性の向上につながる
3. データの分析や予測が可能になる
4. 顧客満足度の向上に貢献できる

順番に説明していきます。

4-1. 人材不足の解消ができる

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してAIが挙げられます。

人が行う作業をAIに置き替えることで、採用コストや人材コストなどの人件費の削減が可能となり、会社で働く社員は必要最低限の人数で済ますことができます。

4.2.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や、ミスが許されない作業は、AIが得意とする分野です。

人による作業は体調やモチベーションによりばらつきがあり、稼働時間にも限界があります。AIを導入すれば、人間が行うよりもスピーディかつ正確に作業をこなせる可能性が高まります。ルーティーンワークの効率化によって企業全体の生産性向上にも役立ちます。

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することができます。用意したデータの質が高ければ、高精度の予測を立てることが可能です。

天気予報や台風情報などはAIの導入によって以前よりも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業務も、AIなら客観的な事実をもとに戦略を立てられます。

また、AIはマーケティングと相性がいいと言われています。膨大なデータの中から相関関係を見つけ出したり、新たな傾向を予測したりするなど、いままでは分からなかった消費者の潜在的なニーズを顕在化させることができます。

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。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す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。また、抽象的な質問に対してはチャットボットからの質問にこちらが返答することで、より具体的な問題を解決することができます。

AIは翻訳機能にも搭載されており、異なる言語を話す相手ともスムーズに会話が可能です。また、AIを搭載したチャットボットのなかには、テキストだけでなく音声で対話できるものもあります。障害をもつ人とも円滑なコミュニケーションが実現可能です。

5. AIを導入して得られるデメリット

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。

従業員が減れば、大きなオフィスを構える必要もなくなるかもしれません。しかし、AIで代替できる仕事が増えることは、一部の職業がなくなる可能性やリスクマネジメントが難しいという問題点もあげられます。

また、AIが自ら学習した結果、損害を発生させてしまった場合の責任の所在が不明確です。現在は、明確な取り決めのある法律が整備されていないため、導入時は十分な検討が必要です。

さらに、AIを扱う担当者に一定の知識やリテラシーがないと、情報漏洩の危険性があり、悪意をもった第三者によるハッキングのリスクも伴います。

6. AIを導入するには3つのプロセスが重要

ここからは、具体的なAI導入のプロセスを紹介します。導入が完了するまでは、データの収集や問題点の洗い出しなど地道な作業が必要となり、一度AIを導入してしまうとやめるのは大変です。

AIで解決すべき問題か、AI導入は誰のためなのか、さまざまな角度からじっくりと検証することが大切となります。

自社だけでは正しい判断ができるか不安な場合は、顧問サービスを利用するのも有効です。

6-1. 企画|スケジュールや予算などを明確にする

まず、経営上・業務上の課題を整理しましょう。その中で、AIを活用する業務範囲を決定します。人が行う業務、AIが支援する業務を整理し、問題点を明確にすることが大切です。

一部の担当者だけで決定するのではなく、現場の利用者に話を聞くなど、複数の視点から問題点を洗い出すことで、精度の高いAI導入ができます。

問題点が明確化されたら、AIを導入するまでの期間や必要な予算をまとめます。AI導入の経験がある顧問やアドバイザーがいると心強いでしょう。

6-2. 検証|実際に開発やシステムの選定を行う

AIで解決すべき問題点が決まったら、導入するAI製品を選定し、製品が決まったら、準備した学習データでAIの学習を行い、学習後のAIを対象業務で試験的に運用します。

稼働を前提として、試験運用を開始したら、技術的な実現性、課題解決への有効性、運用コストを評価します。場合によっては、AIを導入する業務範囲などを見直すと良いでしょう。

6-3. 導入|システムを理解し本格的に稼働する

見直し後のAIを現場に導入し、稼働させます。運用することで新たなデータを取得し、機械学習が継続的に行われます。

データの取得と学習の繰り返しにより、AIがより精度の高いパフォーマンスを発揮させることが目的です。導入後も継続してデータの蓄積を行い、AIを育てましょう。

7. AIをする導入する際に気をつけるべき注意点

まず、AIを導入すればそれだけで会社の利益が上がるというわけではないということを覚えておきましょう。

AIでできること、できないことをしっかりと理解し、導入後も人がサポートをする必要があります。精度の高さを保つためにも、責任者を配置し、データ入力やアップデートを疎かにしないように気を付けことが重要です。

また、AIに求める精度によっては、大量のデータが必要となることもあるため、AI導入の前に、データの収集方法を検討する必要があります。

さらに、商品化されたパッケージを導入するにしても、業務の流れや製品の特徴は企業ごとに異なるため、自社に適したAIとなるよう再学習し、業務適用する必要があります。

このように、AI導入には事前準備や導入後の運用管理など、ある程度時間がかかることを理解しておきましょう。

8. AI導入の際はマイナビ顧問の活用がおすすめ

AIの導入には、専門的な知識や実績を持つ顧問が必要となります。社内にエンジニアやITに強い人材がいないとAIの導入が困難です。

日々、進化し続けるAIの関連情報を自社の事業と照らし合わせ取捨選択できるパートナーや専門家がいると心強いでしょう。

AIの導入に不安や課題を抱えている方は、マイナビ顧問のご利用がおすすめです。高度な経営ノウハウや豊富な人脈を持つ課題解決のプロフェッショナルを紹介してくれます。

課題を抱える企業へ、課題解決に適した顧問・社外取締役・アドバイザーを紹介してくれるので、マイナビ顧問の利用を検討してみてはいかがでしょうか。

活用事例についてもご紹介していますので、ぜひご覧になってください。

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9. まとめ

AIは日々進化しています。皆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こと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。

AI導入によって今後人がする仕事が減るかもしれません。しかし、人でしかできない仕事もあります。人の心に寄り添う「共感」「想像」など、感情が関わる作業はAIには向きません。

AI導入をきっかけに、いまの仕事を見直してみるのもよいかもしれません。

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