AI導入のメリット・デメリットとは？活用の具体例も紹介

AIの導入は、企業が抱える労働力不足の解消やコスト削減などの課題を解決できます。アルゴリズムの組み合わせによってさまざまなモデルを構築できるため、多種多様な企業で役に立ちます。

しかし、懸念されるデメリットもあることから、導入に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AI導入のメリット・デメリット、業種・目的別の活用事例を紹介します。AIの技術を把握した上で、導入を検討してください。

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AIの基礎知識

AI技術の進歩により、AI導入を進める企業が国内外ともに増えてきました。人間の知的な行動を再現できるAIは、今後の企業の成長に欠かせないものです。

ここでは、AIとはどのようなものなのか、何ができるのかを紹介します。メリット・デメリットを知る前に、まずはAIの基礎知識を把握しましょう。

AIの活用によってできること

AIは「人工知能」を指します。人間の思考や行動を模した機能を持つコンピューターシステムです。ビッグデータを使って必要な情報を学習させることで「分析」「予測」「言語処理」「音声認識」「画像認識」「自動化」などができるようになります。

AIモデルの構築には、十分な量のデータが必要です。データ量が多いほど学習が充実するため、正確性の高い予測・分析ができます。

AI・機械学習・ディープラーニングの違いは？

AIと同時に使われる言葉に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。

AIにデータを学習させるための技術が、機械学習です。機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「半教師あり学習」「強化学習」などの手法があります。「ディープラーニング（深層学習）」もその手法のひとつです。

使用する手法によって使うアルゴリズムが違うため、活用できる機能や精度も異なります。

AIを導入する9つのメリット

AIの導入によって業務の自動化・データ分析の高速化・労働環境の改善などができるようになれば、現在の労働状況を大幅に改善し、生産性・利便性の向上を図れます。

ここでは、AIの導入で得られるメリットを9つ紹介します。

労働力不足の解消

近年、少子高齢化による労働力不足が進み、業務効率や生産性の低下に懸念を抱く企業が増加しています。AIを導入し、人が行っている作業を自動化させれば、労働負担の軽減・労働力不足の解消につながります。

例えば、人手不足が深刻化している農業では、エッジAIを搭載したドローンで農薬散布を自動化し、人手不足を補っています。

業務効率と生産性の向上

AIの導入で人間の仕事が代替されれば、作業時間の短縮・属人化の解消により業務効率が向上します。効率化できる業務には、カスタマーセンターでの顧客対応、商品の不良品検知、設備と機械の保全、物流の自動化などがあります。

また、AIのデータ処理能力や高精度な分析能力を生かすことによって、人間よりも高速で正確な作業が可能です。ヒューマンエラーを排除し、ミスも減らせるため、安定したアウトプットで生産性の向上が見込めます。

コスト削減

業務をAIに置き換えれば、人を雇用する必要がなくなります。人件費と人材育成費が不要になるため、コスト削減が可能です。

また、需要予測や在庫管理ができるAIOpsツールを利用すれば、需要に見合った生産、最適な在庫管理ができます。ITリソースのサイジング、運用データに基づくリソースの使用効率とパフォーマンスの両立を支援するサポートも可能です。AIでの業務最適化は、コストを最小限に抑えることにもつながります。

データ分析・予測の自動化

AIを活用すれば、ビッグデータを用いた迅速なデータ分析・予測の自動化が可能です。専門家不在でもビッグデータから知見を得られるため、顧客満足度やサービス全体の質を向上させられます。

ビッグデータには膨大な量と種類の情報があります。AIを使って管理する場合は、効率よくデータを分析するシステムやプラットフォームを用意しましょう。データ分析にかかる時間を短縮でき、無駄な業務の削減も見込めます。

顧客満足度の向上

AIの導入でメリットを得られるのは、企業だけではありません。例えば、自然言語処理を利用したカスタマーサービスは、365日24時間体制での顧客対応が可能です。複雑な質問のみを人的対応にすることで、顧客ごとにきめ細かいサービスを提供できます。企業側の負担軽減と顧客満足度の向上が可能です。

また、需要予測による在庫不足問題の解消、ビッグデータを使用したレコメンド機能もサービスの質を高められる要素です。

安全性の向上と事故防止

人間が手作業で行っていた業務をAI・機械に代替すれば、労働環境の安全性を確保できます。例えば、倉庫内で重量のある荷物のピックアップに産業用ロボットを使う、長距離の配送があるときに自動運転搭載車を使うなどの対応で、人が巻き込まれる事故を防止できます。

また、AIによるデータ分析により、高精度な事故予測と異常検知も可能です。設備の老朽化や異常が分かれば、メンテナンスの時期を調整しやすくなります。

コミュニケーションの利便性

AIを導入すれば、自然言語処理を活用した自動翻訳・通訳・チャットボットが使えます。言語を問わずさまざまな人と円滑にコミュニケーションが取れるため、部署間・取引先との連携や需要の取りこぼし防止などにも役立ちます。

チャットボットによって迅速な顧客サポートが可能になれば、コミュニケーションの質が向上し、利便性もアップします。

労働環境の改善

コストパフォーマンスの低い単調作業・定型作業をAIに代替すれば、業務効率が上がります。効率の良い作業は、残業の削減や担当者の負担軽減につながるでしょう。

また、AIの活用は新しい事業の創出も期待できます。AIを活用する新事業では長時間労働を前提としない働き方が可能になるため、人間はより知的でクリエイティブな仕事に移行できます。労働環境の改善によって、従業員満足度も向上するでしょう。

生活利便性の向上

AIの活用でさまざまな業務が自動化されれば、24時間継続でサービスの提供が可能になります。例えば、チャットボットを導入したカスタマーサポート、自動運転トラックを使った配送の導入により、顧客の利便性が向上するでしょう。

また、AIは医療現場にも活用されています。診断支援システムの導入により、診断スピードと精度の向上、治療効果と待ち時間の改善が進んでいます。AIを活用した遠隔医療が広まれば、より利便性が高まるでしょう。

AIを導入する6つのデメリット

AIの導入によって得られるメリットは多く、その技術はさまざまな分野で活躍しています。しかし、雇用の減少や一時的なコストの増大など、AIの導入によって発生するデメリットもあります。

ここでは、AI導入によって懸念されるデメリットを見てみましょう。

雇用が減少する

AIで代替できる作業が増えれば、業務内容によっては人間の雇用が減少することになります。特に、単調作業や定型作業が多い事務員、受付、銀行員、警備員、レジ係などは雇用の減少が予想されます。

完全自動化が難しい業務もあるため、全ての雇用が失われるとは限りませんが、将来的な雇用減少は避けられないでしょう。

情報セキュリティのリスク増大

AIはあらゆるデータを基に学習・分析・判断を行うため、データなしでは成り立ちません。AIの性能を向上させるためには継続的な学習が必要であり、データ活用はさらに活発になります。

しかし、未知のデータを収集する場合、悪意のあるユーザーが攻撃を仕掛けてくる可能性があります。ネットワークを介した外部からの顧客情報・機密情報などのハッキング、内部の人間による情報漏えいなどがあり、情報セキュリティ面でのリスクが増します。

高度なリスクマネジメントが必要

AIが活躍するシーンは多岐にわたる分、起こるトラブルも甚大なものになります。例えば、AIで業務を代替していると管理に問題が生じた場合、関わっている全ての工程をストップさせなければならない可能性があります。

時と場合によっては、AIに問題が生じただけで会社が機能しなくなるでしょう。事業継続性に問題が生じるケースも考えられます。後々困らないためにも、AIに問題が生じた場合の対処法は、導入前の段階から明確にしておくことが大切です。

思考プロセスがブラックボックス化する

人間の手で業務を進める、またはアイデアを出す場合には、思考のプロセスまでしっかりと確認できます。

しかし、AIはデータを与えることで複雑な処理を自動化するため、結果までのプロセスが見えません。特に深層学習（ディープラーニング）は、学習した内容や判断の根拠が分からないため、思考のプロセスがブラックボックス化します。振り返りや人智の介入が難しくなることが懸念されています。

責任の所在が曖昧になる

AIは自らで判断し行動するため、トラブルがあった場合には責任の所在が曖昧になります。AI自体を法律で取り締まることはできないと考えると、責任を負うのはAIの所有者か製造者になるでしょう。

所有者が責任を負う可能性があるのは、民法709条の「不法行為責任」です。侵害行為に故意または過失がある、損害が発生している、侵害行為と損害との間に因果関係がある場合に責任が発生します。

製造者が責任を追う可能性があるのは、製造物責任法3条の「製造物責任」です。製造物に欠陥がある、他人に損害が発生する、製造物の欠陥と損害の間に因果関係がある場合に責任が問われます。

万一の場合に備えて、誰にどのような責任が生じるのかを把握し、対応策を練っておきましょう。

導入・メンテナンスコストがかかる

AIの活用によってさまざまなコスト削減が見込めますが、AIの導入時には一時的にコストが増大します。基幹システムの見直しや利用サービスの入れ替えの他、膨大なビッグデータを収集するための費用が必要です。

また、AIの管理・運用にはランニングコストもかかります。効果が出るまで専門家を雇用する人件費、定期的なシステムメンテナンスの費用です。導入初期にかかるコストを把握・計算した上で導入を検討しましょう。

【業種・目的別】AI活用の具体例

AIによるデータ分析・予測・分類などの技術は、さまざまな業種で活用されています。業務の効率化や顧客満足度の向上に役立っており、企業の成長には欠かせません。

ここでは、現在AIが活用されている業種・目的別の導入事例を紹介します。

製造・物流業：作業の自動化や検品の負担軽減

AIの活用による倉庫業務・製造現場での作業自動化が進んでいます。製造業では検査工程にAIを導入することで、作業負担の軽減、作業効率の向上、品質安定性の向上につなげています。

物流業では、産業用ロボットの活用による商品探索・ピッキング業務、AIの予測技術による配送ルートの最適化などで、作業の自動化と業務効率の向上が行われています。

小売り・サービス業：レジの無人化や在庫管理

AIは、小売り・サービス業で商品の出荷時期・出荷量などの需要予測に活用されています。在庫の必要数が分かれば管理がしやすくなるため、保管にかかるコストの削減も可能です。

生鮮食品を取り扱う百貨店やスーパーでは、需要予測によって商品発注システムの販売数を予測している例もあります。

また、レジを通らずに会計を済ませられるシステムの導入、AIカメラを使った商品管理、欠品を起こしにくい商品棚作りにも役立てられているそうです。

広告・マーケティング業：レスポンスや需要予測

広告・マーケティング分野では、顧客データの活用による需要・売上予測、チャットボットによるカスタマーサポートなどにAIが活用されています。

過去の売上データと天候情報を基に需要を予測し、仕入れを最適化したことで、在庫の過不足を減らせるようになった事例があります。

また、AIはテレビ広告のレスポンス予測にも活用されています。過去のレスポンス、テレビの出稿履歴、視聴率のデータを分析し、番組別・曜日時間別のレスポンス予測を算出できるようになったそうです。

金融業：流動性の予測や融資審査の支援

金融業では、市場取引の予測・戦略の設計、融資審査の判断、不正取引の検知などにAIが活用されています。顧客の投資性向を把握することでの資産運用の提案に導入されている例もあります。

また、銀行の融資審査もAIの予測機能の得意分野です。審査は担当者によって揺らぎが生じやすいものですが、AIの判断を活用すれば正確な審査が可能です。審査・査定にかかる時間の短縮や返済延滞によるリスクの軽減にもつながっています。

農業：収穫作業の自動化

高齢化が進み労働力不足が懸念される農業では、重労働な収穫作業にAIを活用して負担を軽減しています。AIを搭載したロボットによる収穫や検品が主な事例です。

また、AIを搭載したドローンを使った農薬散布も実施されています。画像認識技術によって必要な箇所に農薬を散布できるようになり、人手不足の解消と効率化を実現させています。

医療：画像診断やリスクの予測

医療機関では、AI技術を活用した現場の負担軽減や診断精度の向上が進んでいます。画像認証AIを利用することで、MRIとCT画像の識別・分類、検知で医師のサポートが可能になりました。

また、AIに学習させた正常な状態のデータとの比較で、正確で迅速な判断を下せます。病気の見逃し・診断のばらつきを防げる他、病気の早期発見と医師の負担軽減にもなるでしょう。

防犯：画像管理や犯罪予測

防犯の観点では、AIの予測技術を活用した犯罪の抑止が実施されています。京都府警が導入している「予測型犯罪防御システム」は、犯罪が発生する可能性が高い時期と場所の予測が可能です。予測された場所へのパトロールを強化することで、犯罪の抑止・検挙に役立てているようです。

また、画像認識によるセキュリティ強化も実施されています。防犯カメラや画像認識センサーは、大規模なイベント時に不審者を自動的に抽出できる他、入退室の管理にも役立っています。

交通：位置情報の共有や需要予測

AIでのデータ分析によって、リアルタイムでの混雑状況や公共交通期間の位置把握が可能になりました。2020年には、国土交通省が「公共交通機関のリアルタイム混雑情報提供システムの導入・普及に向けたガイドライン（バス編）」を策定し、バスの混雑状況の提供を図っています。

また、天候、時間、エリアなどから、タクシーの需要予測も可能になりました。需要が高い時間・エリアに適切な台数を配車することで、稼働の効率化と利益の増大が期待できます。

教育：効率化と教師の負担軽減

教育の分野でもAIの活用が進んでいます。データ分析技術により子どもの成績データを学習すれば、個人のレベルに合った学習を提案し、課題点の把握も可能です。

また、AIの技術を活用すれば、人間の判断よりも速く正確にテストを採点し、フィードバックも行えます。教員の業務効率化と負担軽減が図れるでしょう。

AIによる英語の発語診断や英作文の文法判定、プログラミングの授業を取り入れている学校もあるようです。

既存システムをAI化するならTRYETING『UNWELT』で！

AIの導入は、業務の効率化、コストの削減、予測の自動化などさまざまなことに役立ちます。しかし、セキュリティリスクやシステムの構築に必要なプログラミングの知識がないことなどから、導入を悩む方も多いのではないでしょうか。

ここでは、プログラミング不要でAIを活用できる、ノーコードAI予測プラットフォーム『UMWELT』を紹介します。

データ処理・分析・システム結合が可能

UMWELTは、データ分析、製造プロセス最適化、需要予測など、常時100種類ものアルゴリズムを搭載しています。自由に組み合わせることで「どのようなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築できます。

API連携も可能で、ExcelやGoogle スプレッドシートなどのCSVデータの結合・変換・取得も自動処理できます。セキュリティ対策に関しては、通常プランでも大手企業での導入に耐えうる水準ですが、高セキュリティ対応のプランもあります。

活用事例：オルビス様

大手化粧品会社のオルビス様は、サプライチェーンマネジメントにおける需要予測や、在庫管理の複雑化に対応するためにUMWELTを導入しました。在庫を潤沢に持つ従来の考えから、現在の商品の発注数を絞る方向にシフトしたことで、既存の需要予測・在庫管理の仕組みを変えていく必要があったそうです。

UMWELTの導入で、既存の需要予測システムでは実現できなかったBtoB商材の需要予測が実現しました。また、将来的には、現場のデータを使った新商品の予測も視野に入れているそうです。

『【オルビス様】UMWELT活用事例｜市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応』

まとめ

AIには、業務の効率化、生産性の向上、コストの削減、満足度の向上など、さまざまなメリットがあります。ビッグデータを用いた深層学習（ディープラーニング）技術の進歩によって高精度な分析や予測もできるようになり、活用の幅はさらに広がっています。

懸念されるデメリットを考えて導入に踏み切れない方は、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。UMWELTはノーコードAIのため、アルゴリズムをパズルのように組み合わせるだけでAIモデルを構築できます。導入後のサポートやセキュリティ対策についても、お気軽にご相談ください。

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