AIの活用事例7選！AIはビジネス・生活に根付いている

AI（人工知能）の進化は目覚ましく、今後もその傾向は続くことが予想されています。また、様々な企業でAIの導入が進んでいるため、今後の業界を生き抜くためにもその活用方法を知っておくことは重要です。当記事では、AIの概要や身近な活用事例について紹介します。

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AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

AIとは

AIとは、「Artificial Inteligence」の略語で観察、思考、反応といった人間のふるまいや知能を機械に行わせる技術やシステムを意味します。しかし、AIの明確な定義については、専門家の間でも定まっていないのが現状です。一般的には、人間の知能をコンピュータによって再現する技術をAIと呼んでいます。

AIが得意なこと

学習能力と判断能力を兼ね備えたAIは、実に多くのことができます。まずは、AIが得意なことを具体的に1つずつ見ていきましょう。

画像や音声の認識

画像認識とは、カメラに映ったものを自動で検出する技術です。AIの進歩により正面からの画像だけでなく、サングラスを着用している画像や、斜めから撮られた画像でも認識できるようになりました。また、AIは人の話す音声を認識することもできます。一音ごとに分析・文字を抽出し、抽出した文字を単語に置き換え、さらに文章へと変換します。これによって音声入力やバーチャルアシスタントとの会話が実現しています。

予測や異常検知

AIはデータの分析やその結果を踏まえた推測が得意です。分析可能なデータは、文字情報だけにとどまらず、画像や動画の解析、音声認識などもできます。さらには、通常時のデータを学習することで、異常発生時の検知も可能です。人間では認識できない異常を確認できるため、半導体の傷の認識や食品の異物検査に役立っています。

精度の高い自然言語処理

自然言語処理とは、大量のテキストデータをコンピュータに分析させる技術のことです。 自然言語とは私たち人間が日常的に使っている言語のことで、同じ言葉でも、話す人物や文脈によって違う意味を示すことも珍しくありません。したがって、コンピュータで機械的に分析するには高度な技術が必要になります。

現在はAIの技術が発展し、精度の高い自然言語処理が可能になりつつあります。身近な例でいうと、カスタマーサポートにおける自動音声や、チャットボットサービスが挙げられます。

AIを導入するメリット

人間が日々行っている業務をAIに置き換えることによって、生産性の向上や人件費の削減、労働力不足の解消といった効果を期待できます。ここでは、企業がAIを導入するメリットについて解説します。

人手不足を解消できる

単調で同じ動作が繰り返される作業は、AIが最も得意とする分野です。これまで人間が担っていた定型業務をAIに置き換えることで、従業員の業務負担が軽減され、人手不足を解消できます。

生産コストが削減できる

アウトプットのクオリティやコスト効率で、AIは人間が行うよりも高いパフォーマンスを発揮する事が多々あります。そのため、AIによる自助努力でコスト削減と業務効率化を同時に実現できます。

顧客満足度アップにつながる

企業に構築されている顧客データをAIが分析することで、顧客のニーズを適切に把握できるようになり、顧客満足度の向上につなげられます。他にも、問い合わせ数の多い質問や、比較的単純な質問についてはAIガイドが対応し、より複雑な質問に人が対応することで、顧客ごとにきめ細かいサービスが提供できます。

安全性を高められる

危険が伴う作業や現場において、人の代わりにAIを活用することで、従業員の安全性を確保できます。また、機械の劣化や故障を自動的に検知するAIを導入することによって、事故を未然に防ぐことも可能です。

コミュニケーションも図れる

AIを活用した自動翻訳によって、海外の方や障害のある方と、より円滑なコミュニケーションが取れます。また、AIチャットボットやカウンセリングAIが浸透すれば、人による問い合わせ対応やカウンセリングの価値も向上します。

AIの活用事例7選

AIは、現在さまざまな場所で活用が進められています。そこで、AIを活用している事例を7つ紹介していきます。

1.スマート家電で生活が便利に

お掃除ロボットのパイオニア的存在でもある、アイロボット社の「ルンバ」は、最も賢い掃除ロボットの1つとして注目を集めています。AIが活用されている機能としては、スマートマッピングが挙げられます。これは部屋の間取りや環境をルンバが学習、記憶することで、より効率的なルートで掃除を行う技術です。

2.金融や保険分野で活用

金融業界においてはクレジットカードの不正利用探知などにAI技術が役立てられています。また、昨今ではAIが人間に代わって資産運用を行ってくれるサービスも台頭し始めています。AIに任せておけば、感情にとらわれずに最適なタイミングで資産運用の取引を実行できます。

3.販売分野で活用

仕入れが難しい生鮮食品を扱う百貨店やスーパーでは、AIを活用することで最適な販売数を予測する取り組みが加速しています。また、大手コンビニエンスストアなどでは、AIを活用した店舗の無人化も進められており、多方面でAI技術が用いられています。

4.医療現場でも役立っている

医療現場でもAIの導入が進んでいます。例えば過去の診断データや検査結果を学習させ、病気のリスクを予測するツールや、レントゲンやMRI画像を分析できる画像診断システムなどがあげられます。これにより、医師の負担軽減や病気の予防・早期発見に役立っています。

5.インフラ整備

これまで人が行ってきたインフラ点検を、日進月歩で精度の高まるAI画像認識技術に代替えし、インフラ点検の省力化に活かす動きもあります。従来、インフラの一次点検は人による目視が大半でした。この部分をAIによって省力化・サポートすることで、人材不足の課題を解決するとともに、大きなコストカット、安全性の向上にも貢献しています。

6.製造の管理・自動化

AIが熟練者の学習、技術を機械学習によって学習し、チューニング作業を自動化していくことで、生産プロセス条件の自動最適化を図れます。実際に、製造業においては、生産管理システムなど、AIを活用した製造の管理・自動化を行っている企業が多く存在しています。

7.第一次産業でも活躍

ドローンを用いた圃場の監視や、AIライブラリを用いた果物の自動選果など、第一次産業でもAIは活躍しています。特に、農業を始めとするレガシー産業は、AIとの相性が良い分野として知られており、AIを搭載したさまざまなソリューションやサービスが開発されています。

AI導入時の注意点

導入することで、企業にあらゆるメリットをもたらすAIですが、運用には少なからず注意点も存在します。AI導入の効果をより高めるためにも、ここでAI導入時の注意点について理解を深めておきましょう。

AIを進歩させるためには大量のデータが必要

AIが学習を行うには、データが必要です。この際、データの質が悪かったり、データ量が不足していたりすれば、正確な答えを導き出すことはできません。また、学習するデータは形式が揃っていなければならないため、学習前にデータを整理・加工する手間が発生します。

理解できない分析結果が出ることも

AIは人間の理解が追い付かない計算・分析を行う場合もあります。これにより、導き出された答えの根拠がわからないといった問題が生じる可能性もあり、関係者に納得してもらえないおそれがあります。

感情が重要な業務には不向き

AIは人間の知能に似た機能がありますが、人間の感情を正しく理解することはできません。そのため、感情で判断すべき分野にはAIは適しておらず、リーダーやマネジメント業務のほか、教師や保育士など教育に関する仕事をこなすのも現時点では不可能です。

コストがかかる

AIの導入・運用には一定のコストが発生します。また、高度な学習を行うには、それなりの計算環境が不可欠です。現在では、低価格のクラウドサービスなどもあるため、うまく導入・運用してコストの軽減につなげることをおすすめします。

AIは今後も成長を続ける！

AIは、我々の生活やビジネスに欠かすことのできないものとなりつつあります。さまざまな業界で、AIによる自動化が進んでいることや、まだまだ開発の余地が多い点も踏まえると、今後も便利さや快適さをもたらしてくれるAIが続々と登場してくる未来が想像されます。

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まとめ

AIは、既に私たちの身の回りのあらゆるサービスに取り込まれています。少子高齢化社会がますます進み、人材不足が叫ばれるなか、ビジネスを発展させるためにはAIの導入が欠かせません。ぜひ、当記事で紹介した事例を参考に、AIの導入を検討していただければ幸いです。

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