「自社の業務にもAIを導入してみたい」
「AI導入を検討しているが、システム開発や運用が難しいのでは?」

AI技術が進歩している中で上記のように企業活動にAIを取り入れたいと考えている企業も増加傾向にありますが、自社でAIシステムを企画・開発し、さらに管理や運用していくことは大変そうなイメージがありますよね。

しかしAIの可能性を考慮すると、やはりAI導入に興味がある人も多いのではないでしょうか。

今回は、日本のAI活用の実態を踏まえ、ビジネスへのAI導入のポイントについて紹介します。ぜひAI導入の参考にしてください。

【おすすめ無料ebook】日本企業のDXがうまくいかないワケとは?

そもそもAIとは

AIとは「Artificial Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス)」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。端的に説明すると、コンピューターの技術を用いて人間の知的活動を人工的に再現することと表現できます。

AIを活用した製品やサービスは多岐にわたりますが、イマージしやすいものはiPhoneに搭載されている「Siri」やソフトバンクが開発したロボット「Pepper」(通称:ペッパーくん)などが挙げられるでしょう。

AIは大きく分けて「汎用型AI」と「特化型AI」の2種類に分けられます。
さまざまな分野について思考や判断を行い人間と同じように振る舞える汎用型AIに対し、特定の分野でのみ思考・判断ができるのが特化型AIです。お掃除ロボットや自動運転技術などが該当します。

また「強いAI」「弱いAI」と分類されることもあります。強いAIは意志や自我をもつとされており、汎用型AIに対応するものとされています。

AIの代表的な技術としては、たとえば「機械学習」が挙げられます。機械学習とは、データを分析(学習)して導き出した規則性をもとに予測し、学習を再現することです。機械学習をさらに高性能にした「深層学習(ディープラーニング)」も注目されています。

このようにAIは私たちの生活にも浸透しつつあります。もちろん日常生活だけでなく、ビジネス分野でもAIが人間の代わりに作業を行うことが当たり前になってくると予測されています。
実際、生産ラインにAIを導入している工場や、AIがユーザーの質問へ回答するチャットボットなどが活躍しています。

【関連記事】AIを活用した経営戦略とツール8選

AIにできること・得意なこと

AIの特徴を踏まえ、AIができることや得意なことについて見ていきましょう。

まず、大量のデータ処理はAIの得意分野です。
膨大なデータの処理は、人間の手で行うと時間がかかったりミスが発生してしまったりするリスクがあります。その一方、AIはビッグデータでさえも短時間で簡単に処理してしまいます。

さらに、処理したデータの結果を基にして規則性や傾向などを導き出すことも可能です。そのルールに基づいて作業を反復したり自動化したりすることもできます。

またAIは、画像や音声、文章(自然言語)の解析や理解なども可能。
たとえば、画像解析の顔認証システム、音声理解のスマートスピーカーなどが該当します。自然言語処理は、文章の翻訳や記事作成などで用いられています。

【関連記事】自動文字起こしツールおすすめ10選|音声・OCRを活用した営業DXの促進

AIにできないこと・苦手なこと

AIは優れた技術ですが、あくまでもロボットのため機械的な思考・判断にとどまります。そのため、AIには不可能なことや苦手なことも少なくありません。

AIが不可能なことの代表格が、人間の気持ちを憶測したり空気を読んだりすることです。
たとえば顧客の過去の購入データを分析して、時期や性別などに合わせた商品をおすすめすることはできるでしょう。しかし人間の店員のように顧客一人ひとりの表情や反応を見ながら感情を読み取れないため、その人が本当に求めている商品を提案することは難しいのです。

【関連記事】営業不要論は本当か?ーAI時代の営業職の将来性とは

つまり、AIは臨機応変な対応も苦手と言えるでしょう。
あらかじめプログラムされていることや自身が学習してルールを見つけたことに対しては、その通りに実行できます。しかしプログラムされていない内容に直面した際、AIは対応ができないのです。
一方、人間は相手や場面に合わせて臨機応変に対応できるため、AIよりも優れている点であると言えます。

またAIは過去のデータをベースにして作業を行うため、0から何かを創造したりアイデアを出したりすることは得意ではありません。そのためクリエイティブな作業は苦手とされています。
しかし過去の絵画のデータを基にAIが描いた絵画が高額で落札されるなど、AIがクリエイティブの領域で活躍しつつあります。

AI導入は難しいのか

AIは優れた技術ですが、難しそうなイメージもありなかなか導入に踏み切れないという企業も多いのではないでしょうか。実際、AIを導入したのに失敗してしまった企業も少なくありません。

日本企業のAI導入の実態について紐解いてみましょう。

日本でのAI導入率は24.3%

日本でもITツールをビジネスに活用する事例が増えてきています。データベースで情報を管理したり、システムで受発注をしたりしている企業も多いことでしょう。

それでは、AI導入の現状はどのようになっているのでしょうか。

実は、日本企業のAI導入率は24.3%。アメリカは35.1%なので、約10ポイントもの差があるのです。

日本企業の導入率が最も高いクラウドサービスの導入率54.2%と比較しても大きな差があり、まだまだAIはビジネス分野で活用しきれていない現状です。

(出典:令和3年「情報通信に関する現状報告」|総務省

AIの導入で失敗する理由

AIが注目されている一方でなかなかAIのビジネス導入が進まない理由の一つに、AI導入で失敗するケースも少なくないという事実があります。

AI導入で失敗してしまう原因はさまざまですが、主に以下の理由が考えられます。

まず一つ目が、現場の業務を把握せずにAIを導入したことによるミスマッチです。
現場の負担を減らすために高性能のAIシステムを開発しても、実際の業務フローにAIシステムを取り入れるのが難しいことは少なくありません。結果として、AI活用のために新たに業務プロセスを組み直して現場から反感を買ってしまったり、AIが活用されずに宝の持ち腐れとなってしまったりして、AI導入が失敗してしまうのです。

また、AI導入の目的を明確にしないまま、AIへの期待値だけで導入するケースも多く見受けられます。AIで実現したいことが不明確なため「あれも、これも」とスコープを広げすぎてしまうのです。
その結果、AIシステムの開発に多大なコストがかかったり、膨大なデータ入力やプログラム登録の手間がかかったりしてしまいます。複雑なAIであれば、運用のために新たに人材を採用しなければいけないケースもありえます。

AI導入を成功させる3つのポイント

以上の点を踏まえ、AIを導入する際のポイントを3点紹介します。

導入の明確な目的を持つ

先述の通り「とりあえずAIを導入すればなんとかなるだろう」という期待値だけで導入するのは危険です。AIはあくまでもツールなので、どのような課題を解決するためにどのように活用していくのかは自分たちで考えなければいけません。

自社の課題を洗い出し、その課題を解決するための手段としてAIをどのように活用できるのかを考えたうえで導入しましょう。

AIの専門家・コンサルに相談する

AIで解決したい課題があっても、実際にどのように導入して運用しなければいけないのか分からないという企業も多いことでしょう。AIシステムの開発や運用のリソースを持っていない企業はAIに馴染みがないため、なおさらAI導入がハードルの高いものと感じるかもしれません。

そのような場合は、AIの専門家やコンサルタントに相談してみましょう。専門家の知識や経験は、きっと自社のAI導入のヒントになるはずです。

しかし専門家に相談するのは非常にコストもかかるため、予算的に難しい場合もあります。さらに「大きな予算をかけたのに開発や導入がうまくいかなかった…」となったら、元も子もありません。

そのような場合は、導入の簡単なツールからAIを取り入れてみるのも一つの手です。

AI搭載のツールから導入を検討する

AIシステムの企画・開発・運用には、専門的なスキルや多大な予算がかかります。

そこで、すでにAIが搭載されているツールを導入してみるのも一案です。

現在、ソフトウェアやクラウドサービスなどさまざまなツールでAIが搭載されたソリューションが流通しています。そのため、自社の課題にマッチするAI搭載ツールもすでに開発されている可能性も少なくありません。

AIシステムを自社で企画・開発するよりも安価に導入でき、運用の際にも専門家の知見は必要ありません。運用定着を支援しているベンダーを選択すれば、スムーズに運用できるでしょう。

手軽にAIが導入できるおすすめツール

AIシステムの導入を検討している人におすすめしたい、AI搭載のツールを3製品紹介します。自社の課題や目的に合わせた製品選択の参考にしてください。

UiPathプラットフォーム|AIの力で業務を自動化するRPA

「UiPathプラットフォーム」は、特別なスキルがなくてもRPAを開発・運用できるAI搭載ツールです。それぞれの領域のソリューションが提供されており、目的やニーズに合わせてソリューションを組み合わせて導入できます。

UiPathプラットフォームでは自社業務の中で自動化できるものを発見し、その業務に対応するRPAを自社で開発できます。開発にはスキルは必要なく、シンプルな操作と豊富なテンプレートから簡単に作成可能。

RPAの管理や実行もでき、適切に運用できます。AI搭載のソリューションを追加すればさらに高度な自動化もできるため、自社の目的に合わせて運用ができるでしょう。

開発したRPAを他のシステムやデータと連動できる製品もあるため、より効率化を図れます。

【URL】https://www.uipath.com/ja/product

Senses|AIの力で営業の受注確度を予測するSFA

Senses_product_01

セールス領域でAIを活用したいと考えている企業には「Senses(センシーズ)」をおすすめします。

Sensesはクラウド型SFA(営業支援システム)で、顧客情報や営業案件の管理などができるツールです。さらにAIを活用した機能「Senses Insight」も搭載されています。

これは、AIが過去の営業データを分析して各案件の受注確率を予測する機能です。失注原因となりそうな要因リスクも想定できるため、リスクを避けるための対応を先読みして行動できます。

さらに過去の類似案件から、効果が高いと思われるアクションもリコメンド。営業経験が浅い新人であっても、Sensesの提案をもとにして有効な営業アクションを打ち出していけるのです。

「AIで受注予測をしたい」「営業スキルの底上げにAIを活用したい」と考えている企業に最適のツールと言えるでしょう。

【URL】https://product-senses.mazrica.com/press-release/sensesinsight.html

AIアナリスト|AIが自動でアクセス解析するマーケティングツール

WEBマーケティング分野で活用できるAIツールは「AIアナリスト」です。自社のWEBサイトの成果が伸びないとお悩みの場合、役に立つツールとなってくれるでしょう。

AIアナリストはWEBサイトのアクセスを解析し、改善ポイントを予測して提案してくれます。施策の進捗管理や効果検証も簡単に行えるため、AIの力で自社のWEBサイトを成長させていけます。

Googleアナリティクスと連携するだけなので、導入も簡単。タグの埋め込みは必要ありません。

【URL】https://wacul-ai.com/

終わりに

AIは「魔法のツール」ではないので、導入しただけで成果につながるわけではありません。人間がうまく活用し管理していくテクニックが求められます。

ただし、うまく活用できたときの成果は非常に高く、企業の成長にも影響を与えます。

しかし予算や人的リソースでAIシステムの企画や開発が難しい場合もあるでしょう。その場合は、今回紹介したAI搭載ツールの導入から進めるのも一案です。

まずは自社の課題や目的を明確にし、どのようにAIを活用したいのか考えてみてはいかがでしょうか。

どこからはじめる?どんな効果がある?レビューが実証。これからはじめる営業DXとは

どこからはじめる?どんな効果がある?レビューが実証。これからはじめる営業DXとは

資料をダウンロードする
DXに関連する記事

どこからはじめる?どんな効果がある?レビューが実証。これからはじめる営業DXとは

どこからはじめる?どんな効果がある?レビューが実証。これからはじめる営業DXとは