AI技術を使ったビジネス活用例！実現するための手法とメリット！

AI技術の活用は、今ではビジネスを前進させる上で必要不可欠な要素です。実際、多くの企業が着実に業務や展開するサービスに、AI技術を導入しています。しかし、AI技術を活用するためには、AIの仕組みや具体的な種類、AIを構築するまでの工程など多くの知識が求められます。

そこでこの記事ではAI技術を使ったビジネス活用例、実現するための手法と活用するメリットについて解説します。

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AIとは？仕組みとAI技術に必要なこと

AI技術をビジネスに導入するためには、AIとは一体何なのか、またどのような技術を活用して実現されているのかを知る必要があります。特にAIの仕組みを知ることは、実際にAIを作成するための計画を立てることにもつながり、ビジネスパーソンには必須の知識と言えるでしょう。

そこで、ここではAI の仕組みと、それを実現するための技術について解説します。

AIの仕組み

AIとは「Artificial Intelligence」の略称で、一般的に人工知能とも呼ばれます。AIは人間の知性を模倣することを目指した技術であり、これまで人間がおこなってきたさまざまなタスク、例えば推論や判断、認識、分類、最適化の提案、課題定義のための情報の提示、データからの知識発見などを実行することができます。

これらは、多くの場合コンピュータを活用して、情報科学や統計学に基づいてデータを分析することで実現されています。そのため、AIを作成するためにはコンピュータに指示を送るためのプログラミングスキルや、AIを動作させるためも情報科学などの専門知識がある程度求められます。

AI技術を実現するための手法とは？

AI技術を実現するには、一般に機械学習を活用します。機械学習とは、コンピュータにデータを学習させて予測・分類・認識などのタスクを処理することができるモデルを作成する技術のことを指します。現在では、AIと機械学習は技術的にはほとんど同じものと捉えても問題はありません。

また深層学習（ディープラーニング）も機械学習の一種と捉えても良いでしょう。

AI技術を支える機械学習3つの手法

AI技術は深層学習に代表されるような機械学習と呼ばれる技術を用いて実現されます。機械学習も深層学習に限らず、数多くの種類がありますが、大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の３つに分類することができます。
そこでここからは、これら３つの学習方法の特徴と、代表的な具体的手法について解説します。

教師あり学習

教師あり学習とは、入力データとそれに対する正解ラベル（教師データ）のペアを使用してモデルを訓練する機械学習の手法を指します。特徴として、事前に入力に対する正解ラベルのデータを必要とすることが挙げられます。

教師あり学習は、メールの分類（スパム/ノンスパム）、手書き文字の認識、画像分類などに用いられています。

代表的なアルゴリズムには、ロジスティック回帰、リッジ回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k最近傍法などがあります。また、ニューラルネットワークモデルを活用した教師あり学習もよく用いられます。

教師なし学習

教師なし学習は、正解ラベルが与えられていないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習の手法です。特徴として、事前に入力に対する正解ラベルのデータを必要としない点が挙げられます。教師なし学習を利用することで、取得したデータの次元を削減したり、データを自動分類したりして、全体の見通しをよくすることができます。

教師なし学習の具体的な活用例として、顧客セグメンテーション、異常検知、トピックモデリングなどが挙げられます。

教師なし学習の代表的なアルゴリズムには、Ward法による階層的クラスタリング、k平均法、主成分分析、異常検知におけるOne-Class SVM、isomapなどがあります。

強化学習

強化学習は、「エージェント」と「環境」と呼ばれる２つの要素の相互作用を通じて、得られる報酬の最大化を目指す学習の手法です。エージェントは環境を観察し、行動を選択して実行し、結果として報酬を受け取ります。

強化学習では、自律的にデータを収集しながらモデルを改善するに特徴があり、ゲームプレイ（囲碁やチェス）、ロボットの制御、自動運転などに活用されています。

強化学習には、価値ベースの方法、方策ベースの方法、方策勾配法、Q学習などがあります。Q学習とディープラーニングを組み合わせた、Deep Q Networkもよく知られています。

AI技術でできることは？最新AI技術一覧

AI技術を支える機械学習には大きく分けて3つの種類があることを解説しました。では、これらを活用することでどのようなことができるのでしょうか？また、AI技術で自動化・効率化できるタスクにはどのようなものがあるでしょうか？

ここからは、AI技術の活用によって得られるビジネスでのメリットと、AI技術によって実現できる事柄について解説します。

ビジネスでのメリット

AI技術の活用によって得られるメリットとして、コスト削減がまず挙げられます。例えば教師あり学習によって需要予測を行えば、過度な在庫や人員を割くことなく、業務を遂行することができ、コスト削減につながります。

またAI技術によって領収書の仕分けといった事務作業・ルーチンワークを自動化すれば、業務効率化につながり、労働人口の減少する日本でも、スタッフの過度な労働を減らすことができ、労働環境の改善にもつながります。

そのほかにも、AI技術によって作業を自動化できれば、危険を伴う作業をAIやロボットに代替させることができ、安全性の確保というメリットも得られます。

AI技術の種類一覧

以下では、AI技術によって実現できる代表的な例について解説します。

• 自然言語処理：人間が日常的に利用する言語（自然言語）をコンピュータに認識させるための手法です。テキストの分類、感情分析、機械翻訳、テキスト生成などのタスクに応用されます。
• 異常検知：データの中から異常な振る舞いやパターンを検出するための技術です。ネットワークセキュリティ、金融取引の不正検知、機械の故障検知など、異常が重要な影響を及ぼす領域で活用されます。
• 画像解析：画像データを解析し、その中から情報を抽出する技術です。医療診断、自動運転、監視カメラの映像解析など、画像情報が重要な領域で広く利用されています。
• 音声認識：音声データを解析し、話者の発話内容をテキストに変換する技術です。自動音声認識、音声コマンド処理、音声翻訳などに利用されます。

AI技術で可能になること！ビジネスでの活用事例

AI技術にも多くの種類がありますが、具体的にはどのようなシーンで活用されているのでしょうか？

ここからはAI技術で可能になることや、ビジネスでの活用事例について、特に自然言語処理、音声認識、画像解析の３つを取り上げ、それぞれがどのようなシーンで活用されているのか例を挙げて解説します。

自然言語処理の事例

• 機械翻訳：自然言語処理を用いて、異なる言語間のテキストを自動的に翻訳する技術です。代表的な例としてDeepLが挙げられます。
• 検索：自然言語処理を応用して、キーワードや文章から関連する情報を高精度で検索する技術です。Google検索などで利用されています。
• テキスト分類：自然言語処理を使って、大量のテキストデータをカテゴリやトピックに分類する技術です。ニュース分類やスパムメールフィルタリングなどに活用されています。
• チャットボット：自然言語処理と対話システムを組み合わせた人工知能エージェントで、自然な会話を行うことができます。顧客サポートやユーザーインタラクションの自動化に使用されます。

音声認識の事例

• 文字起こし：音声データをテキストに変換する技術で、インタビュー、会議、講演などの音声記録をテキスト化する際に利用されます。
• コールセンター：音声認識を活用して、顧客の問い合わせ内容を自動的に識別し、適切な対応を行うことで、コールセンターの業務改善と効率化が図られます。
• 議事録の自動化：会議やセミナーの音声を自動的に文字に起こすことで、議事録の作成作業を効率化し、会議の生産性を向上させます。
• テキスト化（カルテや字幕など）：医療や放送などの分野で、音声データをテキスト化することで、カルテ作成や字幕付けなどを自動化します。

画像解析の事例

• 防犯：セキュリティカメラの映像を解析し、異常な行動や侵入者を検知することで、犯罪の予防や早期対応を支援します。
• 人物識別：顔認識技術を用いて、人物を特定・識別することで、セキュリティやアクセス管理などで利用されます。
• 工場不良品検知：製造工程での製品の不良を検出するために、画像解析技術を活用します。不良品を早期に特定し、品質管理を向上させます。
• 自動運転：車両周囲の画像データを解析して、道路状況や障害物を検知し、自動運転の制御に活用されます。
• インフラ設備：ビルや橋梁などのインフラ設備の画像を解析して、損傷や劣化箇所を検出し、メンテナンスや修復の計画立案に役立てます。

AI技術をビジネスに導入するための工程と課題

企業がAI技術を導入するには、実際に社内でAIを構築するための工程と、AIの活用によって生じる課題を適切に把握する必要があります。その上で、課題に対する適切な対策も視野に入れなければなりません。

ここからは工程・課題・その対策について、順を追って解説します。

工程

1. 構想の立案：企業がAI技術の導入によってどのようなメリットを得るのかを明確にし、ビジネスの目標や戦略に沿った導入構想を策定します。
2. 課題の整理：導入に際しての課題やリスクを洗い出し、現状の問題点やAIによって改善すべき業務を明確にします。
3. 技術選定と導入計画：必要なAI技術やツールを選定し、導入計画を立てます。
4. データの準備とクリーニング：AIモデルの訓練に使用するためのデータを収集し、クリーニングや前処理を行います。
5. モデルの開発と評価：適切なアルゴリズムやモデルを選択し、データを使ってモデルを訓練し、精度や性能を検証します。
6. モデルの実装と運用：訓練済みモデルを実際の業務に組み込み、運用します。また必要に応じて改善も行います。

課題

AI技術の導入には以下2つの代表的な課題が挙げられます。

• 責任の所在：AI技術の導入によって生じる責任の所在が重要な課題となります。AIシステムはデータやアルゴリズムに基づいて自律的に業務を行うことができますが、結果として生じる社会的・倫理的な影響やリスクをきちんと把握し、責任を明確化しなければなりません。

  また個人情報の保護、バイアスの排除、公正性の確保など、社会的な信頼を確保するためには、倫理的なガイドラインや規制の整備も必要です。

• 人材不足と教育：AI技術を導入するためには、AIを扱える人材の不足が課題となります。AIの開発や運用には専門知識が必要ですが、それを持つ人材の数は限られています。適切な教育プログラムや研修制度を整備し、人材育成の体制の整備が求められます。

対策

責任の所在や人材不足と教育といったAI技術をビジネスに導入する際の課題に対する対策には、AIツールの導入が効果的です。AIツールを活用することで、専門知識や高度なプログラミングスキルを持つ人材の必要性を軽減することができます。

また、AI構築の透明性が上がるために工程を管理しやすくなり、責任を担保するための対策も取りやすくなります。

AIツールの導入する際には、ユーザーインターフェースや必要な機能が充実しているかどうかが判断材料となるでしょう。

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AI技術は非常に魅力的ですが、ビジネスに導入するには対策が必要な課題がいくつもあります。特に、人材不足と教育といった、AI技術をビジネスに導入する際の課題を克服するなら「UMWELT」の利用がおすすめです。

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まとめ

この記事ではAIの仕組みとAI技術に必要なこと、AI技術を支える機械学習3つの手法である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」について、AIをビジネスに導入するメリットとAI技術の種類一覧、自然言語処理・音声認識・画像解析のビジネスへの応用事例、そしてAI技術をビジネスに導入するための工程と課題について解説を行いました。

技術的な詳細がわかってくると、導入への工程や課題がはっきりと見えてきますね。クリアになった導入への課題を、UMWELTを利用して是非克服してください！

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