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AI導入の効果とは?AIの得意・不得意分野から導入プロセスや注意点についても解説

AIを導入することで、業務の効率化や生産性の向上などにつながります。近年では、中堅・中小企業においてもAI導入に関する意識も高まりつつあるのです。しかし「自社にはどのようにAIを導入したらよいかがわからない」という担当者も少なくありません。本コラムでは、AI導入による効果から、AIの得意分野・不得意分野、そしてAI導入のプロセスや注意点についても解説します。

AI(人工知能)を導入する効果

AI(人工知能)は、コンピューターが学習を重ねることで、学習データを元にした結果や判断を人間よりも速く出せます。そのため、作業内容によっては人間よりもAIを導入したほうが業務を効率化できる効果があります。

また、コンピューターの計算によって出される結果は、人間が出す結果よりも正確であることも特徴です。

AIの導入は、業務の効率化や生産性の向上、労働不足の解消などにも大きな効果をもたらすでしょう。

AIのメリットについては、「AI(人工知能)のメリットとは?その具体例やデメリット・問題点についても解説」で詳しく解説していますので、あわせて参考にしてください。

AIの活用における得意・不得意

企業がAIを導入すると、さまざまな効果やメリットが得られますが、AIにも得意な分野と不得意な分野があります。

そのため、企業の業務すべてにAIが導入できるとはかぎりません。ここでは、AIの得意分野と不得意分野を確認していきましょう。

AIが得意な分野

まずは、AIが得意な分野をみていきましょう。

■データに基づく作業の自動化

基本的なルールに沿った作業は、AIが得意とする分野のひとつです。

例えば、計算を伴うデータ集計や、データ入力などは人間よりもAIのほうが速く正確に行えるでしょう。また、製造業などで行われる検品なども、画像データ処理で瞬時に判断できるAIのほうが正確です。

このように、データに沿った単純な作業を自動化できるのは、AIの特徴だといえます。

■大量データからの共通点抽出

大量のデータの中から共通点の抽出を行うことにもAIは長けています。

データの学習量が多いほど、さまざまな角度から共通点を認識できるようになりますし、画像処理などでは人間の目よりも素早くポイントを認識できるのです。

■データ分析(画像・音声・テキスト)

データ分析はAIのもっとも得意とする分野のひとつです。

画像・音声・テキストを学習すれば、画像の判別や音声の認識、音声からテキストに起こしたりテキスト自体を認識したりすることができます。

近年では、AIを使って文章を要約するサービスなども出てきていますし、画像認識による顔認証においては、すでに実用化レベルにまで達しているサービスもあります。

AIが不得意な分野

次に、AIが不得意な分野を確認していきましょう。

■データの少ない事象の分析

学習データが少ない事象の分析は、AIにとって不得意な分野です。

AIは、膨大なデータを学習することでその本領を発揮します。学習データが少ない場合は、判断材料が足りないため、分析結果が曖昧になったり、そもそも分析とは呼べ  ない結果を出したりするでしょう。

これは、人間と同じで、より多くの知識を学習することでAIは力を発揮するのです。

■創造性が求められる作業

あらゆる事象や経験などから創造しなければならない作業は、AIには向いていません。

例えば、ゼロから新しいビジネスを構築したり、これまでの経験と現状をリンクさせて新しいアイディアを創造したりできるのは、人間の思考の曖昧さも必要だからです。

データに基づいた結果のみを出すAIには、曖昧さを求める作業が向いていないのです。

■倫理観(感情)に基づいた判断

人間が行動をするときに考える要素のひとつに「倫理観」があります。

「倫理的にこれをすべきではない」、「これをすれば誰かが傷つくだろう」と予測できることは、人間ならば実行しないでしょう。しかし、AIは合理的な判断を下しますので、倫理観や感情に流されることはありません。

AIの活用事例については、「近年のAI活用事例のトレンドとは?具体的な事例を交えながら解説」にて詳しく解説していますので、あわせて参考にしてください。

国内企業のAI導入率

世界中で導入が進みつつあるAIですが、国内企業のAI導入率はどのくらいなのでしょうか。

日本国内のAI導入状況については、総務省や財務省がまとめたデータがあります。そのデータによると、日本国内の企業全体として、AIの導入率は10.9%。うち、大企業が16.5%で、中堅・中小企業が5.6%となっています。

また、サービス提供側のAI導入率が34.7%であるのに対し、利用者側でAIを導入しているのは9.4%という結果が出ています。(2018年時点)

以下、総務省の「第1部 特集 進化するデジタル経済とその先にあるSociety 5.0」にまとめられているグラフです。

グラフ, 棒グラフ

自動的に生成された説明

参照元)総務省「IoT・AIの導入状況と今後の意向

企業としてのAI導入率は、中堅・中小企業よりも大企業が高い傾向にあります。これは、AI導入におけるコストの問題のほかにも、AI導入に対する意識の違いが現れているのかもしれません。

AI導入のプロセス

それでは、AI導入の簡単なプロセスを見ていきましょう。ここでは、AI導入を決定した後に必要なプロセスを3つ確認していきます。

プロセス1.データの収集

まずは、データの収集です。

活用できるレベルのAIを完成させるためには、何よりも「データ」が必要です。データがなければ、AIの基本である「学習」ができません。

学習ができなければ、AIは何かを判断したり作業したりすることができないのです。

プロセス2.機械学習

次に、機械学習です。

必要なデータを収集したら、AIにデータを学習させます。このとき使われるのが機械学習という機能です。

データの学習量が多いほど判断材料を得られるため、多様な結果や判断ができるようになります。AIは、データを学習するほど洗練されていくため、実際にAIを導入して活用していく中でも、AIは成長していきます。

プロセス3.AIの利用・サービスへの反映

AIにある程度の学習をさせたら、AIを業務に利用したり、コンシューマー向けのサービスに反映したりします。

ただし、AIの利用までにはある程度のまとまった膨大なデータが必要ですので、サービス反映前に、できるだけ多くのデータを学習させておく必要があります。

AI導入の注意点

それでは最後に、AI導入における注意点をみていきましょう。

AIは万能ではない

まず、AIを導入する際には「AIは万能ではない」ことを理解しておかなければなりません。

AIを導入すれば、すぐに何もかもが自動化されるわけではありませんし、AIは必ず完璧な答えを出すものでもないからです。あくまでもAIは、学習したデータに基づいて結果を導き出すものであり、上述したように不得意分野では力を発揮できない可能性が高いことも知っておかなければなりません。

つまり、AIを導入する際には、AIの得意分野と不得意分野を理解して、自社のどの業務に導入すべきかを明確にしておく必要があります。

AI導入後の成果は長い目で見る必要がある

AIは、導入してすぐに期待する成果が出るものではありません。なぜなら、AIは常にデータを学習しながら進化していくものだからです。

つまり、AIを導入したその瞬間から、期待通りの結果をもたらすものではないので、長い目で見ておく必要があります。

AI開発や専門知識を持つ人材の協力が必要

AIを導入するためには、専門知識を持つ人材の獲得や、AI開発などを手掛ける企業の協力を仰いだほうがよいでしょう。

もちろん、自社に専門知識を持つ人材がいる場合は必要ありません。しかし、これからAI導入を考えている企業ならば、AIに強い人材や企業に「まずは相談する」こともAI導入への大切な一歩です。

すでに、どのようなAIを導入するかが明確になっている、あるいはイメージできている場合は、AI開発実績のある企業へ相談するとよいでしょう。

AI開発については「AIの開発方法は?AIの種類や開発プロセス、準備すべき事項も解説」で詳しく解説していますので、あわせて参考にしてください。

AIの得意・不得意を知って自社への導入を検討しよう!

AI導入の効果は、業種によっても異なります。ですので、AIの得意分野と不得意分野を理解して、自社のどの業務に適用できるのかを知ることが、AIを導入する上で重要です。日本国内では大手企業がAIの導入を進めている一方、中堅・中小企業では導入が進んでいるとはいえません。しかし、現状を見ると、早い段階でAIを導入することが、今後の企業活動を大きく左右するといっても過言ではないでしょう。まずはAIを知り、導入プロセスをイメージしながら、自社へのAI導入を検討されてみてはいかがでしょうか。

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