コラム

AI活用で業務効率化は本当か？
AIの活用事例などを解説

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理解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、トレンド、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。まずは、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

日本は出生率の低下による人口の減少から、少子高齢化が進んでおり、人手不足は深刻な問題となっています。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、一部の業務をAIが代替することで、生産性や効率の向上を図ることが検討されています。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、働き方改革を推進できます。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たこともあり、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、業務の効率化を実現できます。

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。そこで、AIが持つデータの処理能力や、高精度な分析能力を活かし、生産性の向上や業務の効率化につなげることができます。

AIとはそもそも何なのか？

AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことです。AIという大きな枠組み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、機械が何層ものアルゴリズムを使ってデータの中から自動で特徴を学習し、どう処理するのか判断・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活用のメリット

AIを活用することで期待できる、さまざまなメリットをご紹介します。

業務の効率化

AIを活用することで、ルーチンワークやデータ入力などの繰り返しの作業を自動化することができます。例えば、膨大なデータの処理や分析、書類の作成、メールの返信などを自動化することで、作業時間を大幅に短縮することができます。
またAIは人間と比べると、高度な情報処理能力を持っています。大量のデータを処理する業務の場合、AIは人間よりも遥かに優れた処理速度と精度を発揮することができるため、AIを活用することで業務を大幅に効率化させることができます。

顧客満足度の向上

顧客に対するサービスにAIを活用することで、顧客満足度向上につながる可能性があります。例えば、AIチャットボットで問い合わせ対応を行う仕組みを作ることで、24時間365日、顧客からの問い合わせが受け付けられます。また、AIスピーカーに呼びかけるだけで自動的に買い物が完了する仕組みなどもあり、既存の仕組みにうまく取り入れることで、顧客満足度向上に寄与します。

危険な場所の作業を代替することによる安全性の向上

生産や整備、警備の現場においては、AIを活用したテクノロジーが多く導入されています。中でも、危険が伴う場所での計測や監視などの作業をAIが代替する仕組みは、人間が被るリスクを回避できるので、安全性の向上に寄与するでしょう。
また、工場において自動的に機械の不具合などを検知するAIの仕組みを導入することで、未然に事故を防ぐことができます。

翻訳・通訳によるコミュニケーションの向上

AIを活用した自動翻訳や通訳のツールを利用することにより、外国人との多国籍コミュニケーションを円滑にします。観光客の対応のほか、職場でのコミュニケーションもスムーズになるでしょう。

AIを導入する前に確認すべきこととは

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。そのため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。たとえば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、どのようにAIを業務に導入するのかを判断します。
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検討します。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を活用する目的によって、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。また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。

AI活用のトレンド

AIは近年、さまざまな分野で活用の幅を広げています。AI活用のトレンドをピックアップしてご紹介します。

食品業界における原材料や品質のAI判定

食品業界において、原材料や製造物の検査は重要な工程の一つです。一般的には、不良品判定を機械で実施していますが、AIを活用することで、より詳細な判別が可能となります。例えば、魚介類や肉類の目利きなどの熟練技術をAIに機械学習させ、生鮮食品の品質を瞬時に判別する仕組みなどが開発されています。

医療業界における大腸内視鏡画像解析AI

医療業界においてもAI活用は進んでおり、画像解析AIの進歩は目覚ましいものとなっています。例えば、大腸内視鏡用のAI診断を支援する医療機器がすでに開発されており、内視鏡検査時に撮影する画像において、あらかじめ機械学習したAIが、病変が疑われる部位を自動検知し、病変の検出を支援することができます。

警備業界における行動認識AI

警備業界においては、近年、監視カメラや防犯カメラの顔認識技術などの開発が進んでいますが、最近では人の異常行動や不審行動を検知する行動認識AIがトレンドです。例えばカメラ映像の中から、異常行動や不審行動を検出したときのみ、瞬時に通知する仕組みなどにAIが活用されています。早期に異常を検知することができれば、大きなトラブルや事故に発展するのを防ぐことができます。

「ノーコードAI」の進展

AIは年々、さまざまな分野での活用が広がっていますが、開発の部分においても進展があります。その一つが「ノーコードAI」です。簡単に言えば、“コードを書かずに”、つまりプログラミングをせずに画面操作のみでAIアプリケーションを開発することができる仕組みのことです。このノーコードAIが浸透していくことにより、AI開発のハードルが下がり、より多くの人が従事できるようになります。そこから派生し、開発や事例の幅も広がっていくと考えられます。

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。

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場面は多く出てくるでしょう。

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・予測

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します。

AIの活用事例を紹介

ここまでAI 活用が進む背景や、 AI の活用分野について紹介してきました。実は、AI を使用したサービスは続々とリリースされており、業務効率化から中には大喜利といった面白いサービスなど、様々な活用事例があります。そこで今回は、TOPPANが取り扱っているAI を活用したサービスを紹介いたします。

AIを活用した校閲・校正作業の効率化サービス

校閲や校正といった業務は、作業者の経験などに品質が依存してしまい、業務全体をモニタリングしたり、品質を一定にしたりといった改善は難しい状態でした。そこで、AIを活用した校閲・校正支援システムでは、AIが校閲・校正のチェックを一括で実施することで、負担軽減だけでなく、業務全体の効率化を実現することが可能になりました。

金融業界向け AI 校閲・校正支援システム

AIによるWeb広告負担軽減

AIの機会学習を活用することで、運用型Web広告の運用負担と効率の最適化を支援するサービスもあります。広告運用は、人力だとリアルタイムの環境変化に対応することが難しく、ヒューマンエラーによるミスも発生してしまいがちです。そこで、AIによるデータ分析や機械学習の強みを生かして、広告運用業務をAIで自動化することで、運用者の業務効率化を支援するサービスが開発されました。

AI運用型Web 広告「AI-ad」

AIカメラ

既設の防犯カメラをそのまま使用し、店内顧客行動を可視化・分析することができる「AIカメラ」というサービスもあります。収集したデータは、分析して店内のマーケティングに活用することもできるため、マーケティングなどの戦略を判断する材料を提供してくれるサービスです。

AIカメラを活用し、店内の顧客行動を可視化・分析するサービス

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、まずはお気軽にAIの導入から運用までの実績を持つTOPPANへ、ぜひご相談ください。
TOPPANのAI活用事例は、下記の記事にてご覧いただけます。