AIは今、ビジネスの世界で革命を起こしつつあります。生産性向上や業務効率化、新たな価値創造など、AIがもたらすメリットは計り知れません。
しかし、多くの人々は以下のような疑問を抱いているかもしれません。
- AIは具体的にどんな仕事に役立つのか？
- AIによって人間の仕事が奪われてしまうのでは？
- AI導入にはどのくらいのコストがかかるの？
本記事では、これらの疑問に答えながら、AIのビジネス活用におけるメリットについて詳しく解説します。AIの可能性と課題を正しく理解し、効果的に活用するためのヒントを得ていただければ幸いです。
AIとは？目的や種類、得意・不得意について解説
AIとは、Artificial Intelligenceの略で、日本語では人工知能と訳します。音声認識、画像認識、自然言語処理など多様な機能を持っています。とくに、大量のデータを処理し、パターンを見つけ出す能力に優れており、さまざまな利用方法が注目されているのです。
ここでは、以下の項目について解説します。
- AIの目的
- AIの種類
- AIが得意なこと
- AIが苦手なこと
AIは日々進化し、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えています。しかし、感情理解や創造的思考など、人間にしかできない領域も依然として存在します。AIの可能性と限界を理解することが、この技術を最大限に活用する鍵となるでしょう。
最後に各業界におけるAI活用例を紹介するので、参考にしてください。
AIの目的
AIの主な目的は、人間の知的活動を支援し、効率化することにあります。具体的には、以下のような分野で活用されています。
| 分野 | 内容 |
|---|---|
| 医療分野 | 画像診断や治療方針の提案など、医師の意思決定をサポート |
| 金融分野 | 株価予測や与信審査など、金融取引の自動化と高度化 |
| 製造業 | 生産ラインの自動化や品質管理の効率化 |
| 交通・運輸 | 自動運転技術や最短ルートの提案など、交通システムの最適化 |
| カスタマーサポート | チャットボットによる24時間365日の対応や、顧客ニーズの分析 |
このようにAIは、様々な産業分野において人間の作業を代替・補完し、効率化と高度化を実現することを目的としています。
AIは人間の知的活動を支援し、社会の発展に寄与してくれますが、その活用には適切な管理と倫理的配慮が不可欠です。人間とAIが協調し、それぞれの長所を活かしながら、より良い未来を築いていくことが求められています。
AIの種類
AIには大きく分けて、以下の3種類があります。
- 汎用型人工知能（AGI）
- 特化型人工知能（ANI）
- 人工超知能（ASI）
汎用型AI（AGI：Artificial General Intelligence）とは、人間のように自意識を持ち、柔軟な判断力を有するAIを指します。しかし、現時点では技術的・倫理的な課題が多く、実現には至っていません。
一方、特化型AI（ANI：Artificial Narrow Intelligence）は特定の役割に特化したAIで、現在主流となっています。決められた処理や特定の用途において高い成果を出すことが得意です。
人工超知能（ASI：Artificial Super intelligence）は、人間の知能を超えるレベルの人工知能です。さまざまなタスクに対応でき、創造性を持ち合わせていると言われています。自己学習と自己改善を無限に続けられます。
現在、利用されているのは特定の業務に長けている特化型AIです。
例えば、画像認識AIは写真から年齢や性別、文字などを認識し、音声認識AIは音声を文字に変換したり、声紋から個人を特定したりできます。自然言語処理AIは人間の言葉を理解し、適切な応答を生成するのに優れています。
AIが得意なこと
AIは、大量のデータを効率的かつ高速に処理することに長けています。AIの主な得意分野としては以下のようなものが挙げられます。
- 音声認識
- 画像認識
- 自然言語処理
- 異常検知
- 検索・探索
- 予測
例えば、音声認識技術では、人間の音声をテキストデータに高精度で変換可能です。2022年時点で、GoogleのAI音声認識は約87％の精度を達成したといわれています。
さらに、GoogleドキュメントのAI議事録サービスでは99.8%の精度を誇ります。
また、AIは膨大なデータから異常なパターンを素早く検知したり、類似データを高速に検索・探索したりするのも得意です。
金融取引における不正検知や、eコマースでの商品推奨などに活用されています。
AIが苦手なこと
AIが苦手なのは、常識的な判断やコンテキストの理解、感情の認識、創造性といった抽象的な思考です。
例えば、ChatGPTは人間のような自然な会話はできますが、ときに意味不明な発言をしたり矛盾した回答をすることがあります。これは言葉の奥にある文脈や含意を十分に理解できていないためです。
また、AIは過去の膨大なデータから学習して予測を行いますが、学習データにない未知の事象への対応は難しいのが現状です。
当然のことですが、学習データにないことに対しては回答できません。
ビジネスで人気のAIとは？
ビジネスシーンで現在最も注目されているAIは、特化型AIです。特化型AIは特定の業務が得意で、人間の作業を自動化・効率化して生産性向上に貢献します。
例えば、自然言語処理AIは膨大な文書データから重要な情報を抽出したり、顧客の問い合わせに自動で回答したりなどができます。
ワンズマインドによる調査では、AIツールの代表例であるChatGPTを利用したことがある率は約80％でした。そのうち継続して使用している率は68％です。この数値から、多くの企業がAIを導入している状態が確認できます。
他にも、画像認識AI、異常検知AI、予測AI、音声認識AIなど、様々な特化型AIがビジネスを変革しつつあります。
AI導入のメリット5選とビジネスへの活かし方
本記事では、AI導入の主要なメリットと、それらをビジネスに活かす具体的な方法について解説します。
- 生産性向上
- 労働力不足の解消
- 人件費削減と人材活用の向上
- 高精度の予測データによる売上アップや危険回避の可能性
- 新しいビジネスの創出
１. 生産性向上
AIの導入により、業務の生産性が大幅に向上します。AIは膨大なデータを高速で処理し、複雑な分析や予測を短時間で行うことができるためです。
例えば、契約書を素早くリーガルチェックできるAI契約書レビューサービス「Legai Force」は、契約書に潜むリスクを即座に洗い出してくれます。
専門的な知識がなくても自分でチェックでき、契約書対応にかかる手間を短縮できます。
また、イオンモール株式会社は、顧客アンケートの要約に生成AIを活用することで、マネジメント層の誰もがダッシュボードを通じて顧客意見を把握できるようになりました。
これにより、現場との共通認識が早まり、効率的な業務改善ができるようになっています。
２.労働力不足の解消
AIの導入により、深刻化する労働力不足の解消が期待されます。パーソル総合研究所の調査によれば、少子高齢化や人口減少に伴い、2030年における日本の労働人口不足は644万人になると予測されています。
しかし、AIにより単純作業や定型業務を自動化すれば、限られた人材を付加価値の高い業務に振り向けられるでしょう。
例えば、小売業界ではAIを活用した無人レジや在庫管理システムの導入が進んでいます。セブン-イレブン・JAPANは、店員を介さず自分で商品のバーコードを読み取る「セルフレジ」を2025年までに全国の店舗で導入すると発表しました。
AIによる商品認識技術を用いることで、レジ業務の自動化と人手不足の解消を図っています。
製造業でもAIの活用が進んでいる
また、製造業では産業用ロボットとAIを組み合わせた自動化が加速しています。2022年の国内の産業用ロボット出荷台数は、28万2,934台となっており3年連続増加です。
人手不足の深刻な製造現場において、AIロボットが作業効率の向上と労働力不足の緩和に貢献しています。
このように、AIの導入は人手不足に悩む企業にとって有効な解決策の1つです。
定型業務の自動化により人材を戦略的に活用でき、それが生産性の向上と競争力の強化につながるでしょう。
参照：オートメーション新聞
３.人件費削減と人材活用の向上
AIの導入により、人件費の削減と人材の有効活用が可能になります。単純作業や繰り返し作業をAIに任せることで、人件費を大幅に抑えられるのです。
例えば、株式会社freeeが提供するサービスでは、受け取った請求書をアップロードするだけで処理をAIにより自動化できる仕組みにより、作業量が80％削減できるとしています。
このように、AIによる自動化で従業員の業務負担が軽減されると、創造的な仕事により多くの時間を充てられるようになるでしょう。
限られた人的リソースを競争力の源泉となる業務に集中投下することが、企業の成長戦略として重要になってくるはずです。
４.高精度の予測データによる売上アップや危険回避の可能性
AIは高精度の予測データによる売上アップや危険回避にも役立ちます。
例えばパナソニックは、AIカメラを活用して工場内で働く従業員に事故が起きないよう、危険検知できるシステムを開発しました。危険エリアに従業員が侵入しないよう検知しています。
また、小売業界ではAIを使って需要予測を行うことで、適切な在庫管理や価格設定ができ、売上アップにつながります。関東で食品スーパーを展開するヤオコーは、AIの需要予測に基づき自動発注システムを全店舗に導入しました。
特売や季節行事などのイベントを加味して予測するほか、在庫を抑制しながら発注停止を提案する機能を備えています。
このように、AIの高精度な予測は売上アップと危険回避の両面で効果を発揮します。
ビジネスにAIを活用することで、より良い意思決定とリスクマネジメントが可能になるでしょう。
参照：東洋経済｜日立｢ルマーダ｣が激変させたヤオコーの商品発注
５.新しいビジネスの創出
AIの導入により、これまでにない革新的なビジネスモデルが生み出されています。例えば、AIを活用したパーソナライズされた商品推奨サービスや、AIによる自動デザイン生成プラットフォームなど。
AIを活用することで、従来のビジネスモデルでは実現が難しかったニーズに応えることが可能です。代表的な事例だけでも以下のようなものがあります。
- 工場の不良品検品
- 農林業の農薬散布
- 介護施設の入居者観察
- 商品メニューの価格決定
- 医療現場の画像診断
- 在庫管理
- 無人レジ
このようにAIの力を活用することで、これまでにないビジネスチャンスが生まれています。
AI導入のデメリット5選と考えられるリスクや問題点
AI技術の急速な進歩に伴い、様々な分野でAIの導入が進んでいます。しかし、AIの導入には多くのメリットがある一方で、いくつかの潜在的なデメリットやリスクも存在します。
ここでは、AI導入における5つの主要なデメリットと、考えられるリスクや問題点について詳しく解説しましょう。
- 雇用が減少する可能性がある
- ハルシネーションが起こる
- リスクマネジメントが難しい
- 思考力を奪われる
- コストがかかる
AIの負の側面を理解し、適切な対策を講じることで、AIの導入をより安全かつ効果的なものにすることができるでしょう。
１.雇用が減少する可能性がある
AI導入により単純作業の自動化が進み、雇用が減少する可能性があります。
例えば、工場の組立ラインでロボットが人間の作業を代替したり、コールセンターで音声認識AIが対応することで人員削減が行われたりするなどです。
英国オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授とカール・ベネディクト・フレイ博士によると「米国では10～20年内に労働人口の47％が機械に代替可能である」と試算しました。
日本については、株式会社野村総合研究所が、オズボーン准教授及びフレイ博士と共同研究をし、日本の労働人口の約49％が機械に代替可能との試算結果を出しました。
AIによって生産性が向上し、新たな職種が生まれると、トータルでは雇用が増える可能性もあります。AIをうまく活用しながら、付加価値の高い仕事にシフトしていくことが重要です。
企業は社員のリスキリングを支援し、AIと共存できる人材の育成に力を入れるべきでしょう。
参照：総務省｜ICTの進化によるこれからのしごと
２.ハルシネーションが起こる
AIにはハルシネーション（幻覚）の発生というデメリットがあります。
AIが学習データにない架空の情報を生成してしまうこと。
ハルシネーションが起きる主な理由は、AIが学習データの特徴を過剰に一般化してしまうためです。
例えば、「りんご」の画像を大量に学習したAIに「りんご」の画像を生成させると、赤くて丸い物体を生成しますが、現実には存在しないりんごの画像を生成してしまうケースもあります。
とくにハルシネーションは自然言語処理の分野でも問題となっています。2022年11月に発表されたChatGPTでは、ときおり事実と異なる情報を生成することが確認されています。
例えば「2020年のオリンピックの開催地は？」と質問すると、「2020年の東京オリンピックは中止になった」と誤った回答を返すことなどです。
とくに医療や金融など、正確性が強く求められる分野ではハルシネーションのリスクを無視できません。
ハルシネーションへの対策としては、学習データの品質を高めることや、出力結果の検証を徹底することが考えられます。
３.リスクマネジメントが難しい
AIシステムでエラーが発生した場合、ソフトウェアや学習データなどのどこに責任があるのか判断するのが難しいという問題があります。この責任の曖昧さにより、トラブルシューティングや説明責任が複雑になる可能性があるのです。
例えば、2016年3月にマイクロソフトがTwitter上でチャットボット「Tay」の運用を開始しましたが、差別的な発言を学習して問題発言を繰り返すようになり、わずか2日で運用停止に追い込まれました。
この事例では、学習に使用されたデータセットの品質管理に問題があったと指摘されています。
また、自動運転車の事故が発生した場合、AIアルゴリズムやセンサー、車両の整備状況など、様々な要因が絡み合うため、責任の所在を明確にするのが難しいというリスクもあります。
2019年に施行された道路交通法改正では、レベル3で発生した自己責任については運転者が責任を負うと明文化されました。
限定条件下で自動運転運転を実施すること。運転者は特定の状況で操作から解放されるが、緊急時には即座に対応が求められる。
このように、AIシステムのリスクマネジメントは非常に複雑で難易度が高いといえます。
AIを導入する際は、起こり得るリスクを事前に洗い出し、それらに対する対策や責任の所在を明確にしておくことが重要でしょう。さらに、法整備なども急務といえます。
４.思考力を奪われる
AIに頼りすぎることで、人間の思考力が低下するリスクがあります。学業において、AIによる指導や採点が増えると、先生や生徒が自ら考える機会を失う可能性があるのです。
例えば、ChatGPTなどの対話型AIの登場により、レポート作成や問題解決までAIに任せきりにする学生も増加しています。自ら情報を収集し、論理的に思考する訓練が疎かになる恐れがあります。
一方で、電気学会が大学生のChatGPT利用状況を調査したものでは、約3割の学生がレポート作成にChatGPTを利用していました。しかし利用者のうち85％は、自分のアイデアを生かす過程で利用しており、全く思考していないわけではありません。
したがって、AIを教育に活用する際は、生徒の主体的な思考を促す工夫が不可欠です。
AIを思考のサポートツールとして位置づけ、あくまで生徒自身が考えを深められるよう指導していくことが重要でしょう。
参照：大森不二雄｜生成AIがもたらす高等教育へのインパクト
５.コストがかかる
AIの導入には一定のコストがかかります。具体的には、AIシステムの開発・導入費用、ソフトウェアライセンス費用、専門人材の確保・教育費用などです。AIシステムの年間維持管理費は導入費用の20〜30%程度と言われており、長期的に見るとかなりの金額になります。
さらに、AIを活用するためには、高度な専門知識を持つエンジニアやデータサイエンティストの確保が不可欠です。しかし、そのような人材は不足しており、採用競争も激しいため、人件費も高騰しています。
ChatGPTを開発したOpenAI社は2024年10月2日、新たに66億ドル（約9,600億円）を調達したと発表しました。このように、AIの導入・運用にはソフトウェア・ハードウェア・人材などの面で多額の費用がかかるのが現状です。
予算が限られている中小企業などでは、AIの導入を見送らざるを得ないケースも少なくないでしょう。
参照：日経新聞｜OpenAIが1兆円調達 生成AI「勝者総取り」の規模追求へ
【業界別】ビジネスにAI導入した事例
ここでは、業界別のAI導入事例を紹介し、ビジネス活用の最前線に迫ります。
- マーケティング｜SEOに最適化された文章生成｜（magicss）
- 医療｜医用画像解析ソフトウェア （AI StLike）
- 教育｜生徒の苦手分野をリアルタイム解析（atama plus）
- 製造業｜磁気探傷検査を自動化（トヨタ自動車）
マーケティング｜SEOに最適化された文章生成（magicss）
magicssはSEO記事作成に特化したAIライティングツールです。
文章生成の分野において、AIを活用したさまざまなツールがリリースされています。マーケティングの領域では、SEOとAI生成ツールの相性は非常に良いといえます。
ただし、ChatGPTやGeminiなどの生成AIで文章を作成すると、独特の言い回しやハルシネーションが起こりやすく、その癖をなかなか克服できませんでした。
その点「magicss」は、キーワードを入力するだけで、SEOに強い構成を作ってくれます。さらに、見出し構成がOKな場合は、続けてSEOに強く情報量の多い文章を生成してくれます。
検索者のペルソナや検索意図などの分析もしてくれるため、かなり精度の高い文章が出力されるでしょう。
医療｜医用画像解析ソフトウェア （EIRL Chest Nodule）
医療現場においてAI技術の活用が進んでおり、特に画像診断の分野で顕著な成果が見られます。株式会社AIRLが開発した肺結節検出ソフトウェア「EIRL Chest Nodule」は、CTスキャン画像から肺がんの兆候となる結節影を高精度で検出します。
従来、CT画像の読影は放射線科医の目視に頼っており、見落としのリスクや医師の負担が課題でした。EIRL Chest Noduleは、深層学習を用いて大量の症例画像データから肺結節の特徴を学習します。
微小な違いを高い感度で検出でき、診断書の作成をサポートします。実際に複数の医療機関で本システムを導入したところ、放射線科医の読影時間が20〜30％短縮され、業務効率の改善が確認されたそうです。
今後は他のがん種への応用や、病変の良悪性鑑別など、病期分類といった診断支援機能の拡充が望まれるでしょう。
教育｜生徒の苦手分野をリアルタイム解析（AI StLike）
教育分野でAIを活用した事例として、「日本e-Learning大賞 経済産業大臣賞」受賞したベネッセの「AI StLike」があります。「自分自身」と「他のユーザー」の膨大な学習データをAIが解析し、1レッスンあたり約2,000億通りの学び方の中から、最も実力が伸びる学習ルートをAIが導きます。
その結果、利用者の正答率が約20%アップしました。
この事例から、AIを活用することで生徒一人一人の学習状況を詳細に分析し、それぞれに合った学習方法を提示する。さらに、生徒の苦手分野をリアルタイムで把握し、適切なアドバイスを与えるなど、学習効率を大幅に向上させることが可能です。
今後は、さらに多くの教育機関でAIが導入され、生徒一人一人に寄り添った学習支援が行われるようになるでしょう。
AIと教師がうまく連携することで、生徒の可能性を最大限に引き出す教育が期待されます。
製造業｜磁気探傷検査を自動化（トヨタ自動車）
トヨタ自動車は、自動車の重要保安部品であるドライブシャフトの磁気探傷検査工程にAIを導入し、自動化に成功しました。従来は熟練検査員の目視検査に頼っていましたが、AIの活用により検査の自動化と品質向上を同時に実現しています。
磁気探傷検査は、金属部品の表面や内部の微小な傷や割れを磁粉模様の変化から検出する非破壊検査手法です。トヨタでは、AIが磁粉模様の画像を解析し、良品・不良品を自動判定します。
これにより、検査員の負担軽減と検査ムラの解消を図れるようになりました。
ヒートマップ機能搭載により視覚的に評価しやすく、品質向上に役立っています。
AIのメリットに関するQ&A
AIのメリットに関する、よくある質問についてまとめました。
- AIはどのような仕事に役立つ？
- AIによって人間の仕事は奪われる？
- AI導入のコストは？
それぞれ詳しく見ていきましょう。
AIはどのような仕事に役立つ？
AIは、製造業や小売業、金融業、医療業界など、さまざまな分野で活用されています。とくに、今まで人間が担っていた繰り返しのタスクなどに役立ちます。また、エンジニアやアナリスト、マーケターなどIT系の仕事は、AIを利用すれば、精度や速度が速くなるでしょう。
AIによって人間の仕事は奪われる？
AIによって奪われると言われる人間の仕事には、以下のような例が挙げられます。
- 一般事務
- データ入力
- 銀行員
- タクシー運転手
- 工場勤務者
- スーパーやコンビニの店員
- テクニカルライター
AIによって奪われる一方で、AIによって作り出される仕事もあります。AIを活用して業務改善を提案する仕事は、さまざまな分野でニーズが増しているのです。
AI導入のコストは？
AI導入のコストは、数十万円から数百万円です。おおよそのコストは以下のとおりです。
- コンサルティング：40万円～200万円
- AI化の検証費用：40万円～100万円
- 試作品の作成：100万円～
- AIモデルの開発：100万円～250万円×人月
本格的にAIを導入する場合、会社規模によりますが数百万円から数千万円はかかるでしょう。ただし、請け負う会社によって質や技術の質が違うのも十分あり得ます。
複数社から見積もりを取り、サポート内容をしっかり確認しましょう。
まとめ
本記事では、AIのメリットに関するよくある質問について解説しました。
最後に、記事の内容をおさらいしておきましょう。
- AIは多様な分野で活用され、データ分析や画像認識などの業務に特に役立つ
- AIの導入により一部の仕事は自動化されるが、同時に新しい仕事も生まれる
- AI導入のコストは規模や目的によって大きく異なり、中小企業向けサービスから大規模システムまで幅広い
- AIは業務効率化や新たなビジネス機会創出に貢献するが、適切な活用が重要
- AIと人間の協働を通じて、より高い価値を生み出すことが求められている
AIは多くの可能性を秘めた技術です。自社の課題や目的に合わせて適切に活用し、AIと人間がそれぞれの強みを活かしながら協働することで、ビジネスや社会に新たな価値をもたらすことができるでしょう。
