AIの活用事例6選！活用トレンドや導入のメリットも紹介

AIは、製造業・サービス業・医療・農業などのさまざまな業界で活用が進んでいます。多種多様な業務に応用できる技術のため、「どのように活用されているのか知りたい」「活用事例を知った上で導入を検討したい」という方は多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、業界別のAI活用事例や活用トレンド、導入のメリットを紹介します。

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AIの基本情報

近年、AIの技術はさまざまな分野で活用されています。AIの導入により、多くの業界で業務効率や生産性の向上、コスト削減などが可能となりました。

ここでは、AIとは一体どのような技術なのかを解説します。AIの定義、仕組み、AIの導入が必要な背景も見ていきましょう。

AIの定義と仕組み

AIは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の略称で、和訳は「人工知能」です。明確な定義はありませんが、人間の思考プロセスと同レベルの働きをするプログラム、または知的な情報処理・技術などの概念を指します。

データを入力・分析し、確立されたパターンに従ってデータの区別を行う「機械学習」や、人間が指示することなくコンピューターが自動で学ぶ「深層学習」などのアルゴリズムで構成されています。

AIの導入が必要とされる背景

AIは「2025年問題」への対応策として大きな役割を担います。2025年問題とは、少子高齢化によって予想される医療・福祉の負担増加、雇用面での労働力不足や労働人口の減少などのさまざまな影響のことです。

AIを導入すれば、業務効率の向上が期待でき、生産労働人口の減少も補えます。データ分析によって、環境に合う医療・福祉体制も整えられるでしょう。これらの利点があることから、AIの導入が推進されています。

【業界別】AIの活用事例6選

AIを導入・活用している企業は年々増加し、多くの分野で効果を発揮しています。良品と不良品を分ける画像処理技術、データを駆使した需要・売上予測などもAIの技術です。

ここでは、業界別のAI技術活用事例を紹介します。どの業務にAIを活用するかによって効果は異なるので、活用事例を参考に、自社に合う活用方法を検討しましょう。

1.製造業：在庫管理・検品

製造業で役立つAI技術は、機械学習によるデータ分析や画像処理などです。注文、製品構成、部品表、再注文パラメーターの履歴を機械学習でデータ分析すれば、在庫数を自動的に最適化し、管理できます。

また、画像処理技術と産業用ロボットを組み合わせれば、自動での良品・不良品の検品も可能です。自動検品は労働力不足の解消になる他、商品の品質向上にもつながります。

2.金融・保険業：クレジットカードの監視・株価予測

AIは、金融や保険の分野でも導入が進んでいます。クレジットカード会社では、顧客データの分析・行動予測を駆使した不正利用の検知システムに活用されています。他にも、過去のチャート分析による株価予測が可能です。

保険業界では、行動データを分析したリスク算出、最適なプラン提案、補償内容の見直しができます。いざというときの、24時間体制のオペレーター対応に活用している事例もあります。

3.小売り・サービス業：レジの無人化・需要予測

AIは、接客や清算が必要な小売り業・サービス業でも活用されています。レジを通らずに会計ができる無人レジも、AIの技術を活用したシステムです。

画像認識技術や機械学習による売上データの分析技術を使えば、需要・売上の予測、店内の監視、商品管理などもできます。他にも、従業員のシフト作成にもAIが活用されています。

4.医療：画像診断・非接触検温

医療現場では、すでに多くのAIが活用され、診察に役立てられています。例えば、CT画像の認識・分析による病気の発見、判断が難しい病巣の検知などもAIの技術で可能となりました。患者のデータ管理や診察の予約システムなどにもAIが活用されています。

また、新型コロナウイルス感染症の影響で、高精度のサーモセンサーと顔認証システムを組み合わせた非接触検温の需要も増加しました。

5.農業：収穫・仕分け

個々人の経験が重視されてきた農業でも、AI技術の活用が進んでいます。画像認識技術を搭載した機械の導入により、作物の収穫や仕分け作業が可能となりました。AIの導入は、品質の安定性向上にもつながっています。

また、気象や環境データなどを活用し、凍霜害の予測・監視、害虫の発生時期などを予測するシステムの導入も進んでいます。

6.その他：生活家電やアプリなど

AIの技術は、日常生活にも数多く活用されています。代表的な活用例が「お掃除ロボット」です。さまざまなアルゴリズムが組み合わされているお掃除ロボットは、自動で障害物を避けて掃除し、掃除が終われば充電器のあるドックに戻ります。

さらに身近なものは「スマートフォンアプリ」です。画像認識技術を活用した写真加工アプリ、音声認識技術を活用した辞書アプリ、映像解析やデータ分析を活用したアプリもあります。

AI技術の活用トレンドは？

AIの技術は、急速な発展によってさまざまな機械・システムへ搭載され、業務や日常生活の利便性を向上させました。世界各国で新たなAI技術の開発も進められており、さらなる活用方法の拡大が予測できます。

ここでは、2023年4月時点でのAIの活用トレンドを紹介します。どのような技術が何に使えるのかを把握し、AI技術の導入に役立ててください。

画像認識による検知

2010年代に注目された技術「深層学習（ディープラーニング）」は、従来の技術では難易度が高かった画像認識を可能にしました。

画像認識技術の中で特に多く活用されているものが「異常検知」です。正常または異常時の画像を大量に学習させ、自動での検品作業を可能にしています。

また、画像は文字の認識にも応用が可能です。金融機関の申込書や医療機関の診断書など、紙媒体を文字データに変換できるAI-OCR技術も注目されています。

自然言語処理によるチャットボット技術

人間の言葉を認識・理解するAI技術も注目されています。特に、チャットボット技術は、企業ホームページのカスタマーサポートに採用されています。言葉を理解したAIが人間の代わりに質疑応答するため、人手不足の解消にも役立つ技術です。

自然言語処理は、あらかじめ予測できる文章や単語は認識できますが、文脈の理解力は高くありません。2020年に米国の企業が精度の高い言語AI「GPT-3」を開発しており、今後の発展に注目が集まっています。

音声認識による検索や記録

インターネットの検索エンジン、スマートフォンのアシスタント機能などの音声認識技術もAIの活用トレンドです。これらの機能は、音声認識技術で声を文字に置き換え、自然言語処理で理解するシステム「VUI（音声ユーザーインターフェース）」によって可能となりました。

手で操作する必要がなく、文字を入力する手間を省けることが利点です。会議における議事録の記録や、リアルタイムでの翻訳にも活用されています。

予測分析による業務効率の向上

AIは、過去の販売実績データの学習・分析によって、需要・売上予測にも活用できます。曜日・天候・時間帯別の来店予測、色・形状などの商品売上が予測できれば、最適な仕入れ数や生産数の計算が可能です。

業務効率・生産性の向上に役立つことから、製造業とサービス業で活用が進んでいます。

AI活用によって得られるメリット

企業へのAI技術の導入・活用は、業務の効率化や生産性の向上、コスト削減などのさまざまなメリットを得られます。精度の高いAIの開発が進み、多くのシステムに活用できるようになれば、AIを導入するメリットはさらに大きくなるでしょう。

ここでは、企業がAI活用によって得られるメリットを解説します。

人手不足の解消

AI技術を導入すれば、これまで人間が行ってきた作業の自動化が可能です。昨今より日本は少子高齢化での労働力不足が懸念されており、今後は人材確保が課題になりつつあります。

人材不足が深刻化する前にAIを搭載した機械・ロボット・システムを導入しておけば、人材不足の解消や労働負担の軽減が可能となるでしょう。

コスト削減

人間の仕事を代替できるAIは、人手が必要であった作業も自動化できるため、人件費を削減できます。労働負担が軽減されることで労働時間も短縮でき、残業にかかる費用も減らせるでしょう。

また、需要・売上予測を活用すれば、最適な生産数を計算できます。必要のない在庫の保管、素材の購入を抑制できるため、コストの削減も可能です。

生産性向上

単純作業であっても、人間の作業によるヒューマンエラーは避けられません。スキルの差やモチベーションの上下で品質に影響が出る場合もあります。ミスによって業務が停滞すれば、生産性も低下してしまうでしょう。

一方で、AIは単調な作業が得意です。業務への導入・活用によって確実にミスを減らせます。ミスが減ればその分、生産性も向上するため、利益にもつながるでしょう。

事故・エラーの防止

AIの導入・活用は、人間が巻き込まれる事故の予防もできます。AIによる予測・分析技術を活用すれば、機械の故障予測と不良検知が可能です。

過去データを学習させ「どのようなときに故障が起きやすいのか」「どの箇所が不調なのか」などを事前に把握しておくと対策を興じられるため、事故そのものを予防できます。

また、重量のある製品や危険物を取り扱う企業の場合、AIを搭載した搬送車の活用・死角になりやすい場所へのカメラ設置で、万が一の事故も防げます。

業務の効率化

データ収集や分析、定型作業など、AIの技術は人間が行っていた作業を代替できます。特に手間がかかる業務にAIを活用すれば、作業時間の大幅な短縮が可能です。

AIを導入して必要な人員を最小限にすることで、他の必要な業務に人材を回せます。例えば、店舗のレジを無人化すれば、従業員は商品の品出しに注力できるため、業務の効率を上げられるでしょう。

品質の安定化

業務マニュアルを徹底していても、従業員のスキルや経験、体調などによって、作業や検品に差が出る場合があります。ばらつきが出やすい業務にAI搭載のシステムを導入すれば、品質が均一化され、不良による損害の防止も可能です。

品質が安定して不良品が減れば、顧客満足度が上がります。結果的に企業の利益につながるでしょう。

職場環境の改善

AIの導入で業務の効率が良くなり、職場の安全性が高くなれば、従業員満足度が向上します。多忙な業務や危険な場所など、疲労度の高い職場で働いている場合は特に、従業員のストレスを大幅に軽減できるでしょう。

AIに代替することで時間に余裕ができ、他の業務に取りかかる時間を増やせるため、パフォーマンス力の向上も図れます。全体的な職場環境の改善が期待できます。

AIを活用して便利な環境を作るなら『UMWELT』がおすすめ

AIの活用には、機械学習や深層学習（ディープラーニング）によるデータ収集・分析が必要です。しかし、人材不足などから導入を足踏みしてしまう場合もあるでしょう。

TRYETINGの『UMWELT』は、ノーコードで使えるプログラミング不要の予測AIプラットフォームです。ここでは、UMWELTの魅力と活用事例を紹介します。

機械学習やディープラーニングが不要の「ノーコード予測AI」

UMWELTには、常時100種類ものアルゴリズムが搭載されています。プログラミング不要で簡単に使えるため、自由に組み合わせて業務に合ったシステムの作成が可能です。

また、APIで基幹システムや外部サービスとの連携もできます。従来のシステムをそのまま使えるので、導入費用を抑えられることも利点です。

導入時には、使用方法の他に基礎的なAI講座を実施しています。プロジェクトが自走するまでの専門家が伴走するプランもあるため、安心して導入できます。

活用事例1：オルビス様

ビューティーブランドを展開するオルビス株式会社様は、予測精度の向上や顧客ニーズの多様化、市場環境の変化スピード加速などの課題に対応するため、UMWELTを導入されました。

UMWELTの活用により、既存のシステムでは実現できなかった精度の高い需要予測・在庫管理を実現しています。また、UMWELTで得た結果を応用し、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』

活用事例2：東急不動産ホールディングス様

東急不動産ホールディングス様は、都市開発事業、戦略投資事業、管理運営事業、不動産流通事業を展開している企業です。DX推進のためにUMWELTが導入されました。

AIの活用は、東急リゾーツ＆ステイ様のシフト作成から始まっています。月10時間以上費やしていたシフト作成は、UMWELTの導入により時間が短縮され、担当者の負担も軽減しました。

また、UMWELTはゴルフ場の需要予測にも使われています。予約数を予測し、サービス価格を調整する取り組みを行っているそうです。

『【東急不動産ホールディングス様】業務提携事例｜グループ全体のDXと新規事業開発を推進』

活用事例3：WILLER EXPRESS様

高速バスや鉄道事業などを運営するWILLER EXPRESS様は、イールドマネジメント（収益管理）と広告施策のためにUMWELTを導入されました。

これまでは、予約日程や使用目的など、路線による特性に考慮しながら約250便もの数を毎日手動で価格調整していたそうです。しかし、手動での調整は判断が緻密ではなく、機会損失を判断する客観的な指標がないことが問題でした。

UMWELTの導入は、過去データと予約状況からの需要予測を可能にし、条件・状況に合う最適な価格設定を実現しています。また、価格調整だけではなく会員施策や広告施策を含めた価格設定を最適化することも検討されているそうです。

『【WILLER EXPRESS様】UMWELT活用事例｜イールドマネジメントを軸に需要予測や広告施策最適化を検証』

まとめ

AIの活用は、業務の効率化やコスト削減などに役立ちます。これまで人間が手動で行ってきた業務を自動化することで、従業員の負担が軽減できることもメリットです。活用事例を参考に自社に合う活用方法を検討してみましょう。

AIを活用して快適な職場環境を作るなら、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。UMWELTはプログラミングが不要で、さまざまなアルゴリズムをノーコードで活用できます。導入を検討する企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。

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