AIのビジネスへの活用方法！企業での活用事例や導入手順を徹底解説

AIのビジネスへの活用方法をご存知でしょうか？
近年、AI技術の急速な進歩により、多くの企業がAIを活用して業務効率化や顧客体験の向上を実現しています。

しかし、具体的にどのようにAIを導入し、どのような成果が得られるのか、疑問を持つ方も多いでしょう。AIは確かに大きな可能性を秘めていますが、その導入には課題もあります。

本記事では、AIがもたらす幅広いビジネス活用の可能性を解説します。製造業、金融業、ヘルスケア、小売業、人材管理など、様々な業界における具体的なAI導入事例を紹介し、それぞれの課題解決方法や成果を詳細に分析します。

また、AI導入のステップや実行方法、導入時の課題と解決策についても詳しく説明し、企業がAIを効果的に活用するためのポイントを提示します。

AIのビジネスにおける活用方法

AIのビジネスにおける活用方法

AIのビジネスにおける活用方法は多岐にわたります。ここでは代表的な3つの分野について解説します。
それでは順に見ていきましょう。

業務効率化とコスト削減

• 定型業務の自動化
  AIは定型的なデスクワークを代替し、業務効率を向上させることができます。
  これにより、ヒューマンエラーを減少させ、人的コストを削減することが可能です。
  
  

• データ分析と予測
  AIを活用したデータ分析により、需要予測や売上予測が可能となり、在庫管理の最適化やコスト削減に寄与します。

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ChatGPTを使った業務効率化事例！企業における活用事例も紹介

画像認識と音声認識

• 画像認識
  AIによる画像認識技術は、顔認証や自動運転、OCR（文字認識）などに活用されています。深層学習を用いることで、高精度の画像識別が可能です.
  
  

• 音声認識
  音声認識技術は、音声コマンドによる操作や顧客対応に利用され、人間の声を認識して意味を理解することができます.

生成AIの活用

• コンテンツ生成とクリエイティブな提案
  生成AIは、コンテンツのコスト削減やクリエイティブな提案の補助に利用され、製品やサービスの開発を支援します.
  
  

• 顧客対応と関係強化
  生成AIを活用したチャットボットは、顧客との関係強化に役立ちます。例えば、美容アドバイスアプリでの活用事例が挙げられます.

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AI導入の現状と市場動向

AIのビジネスでの活用方法を理解するには、AIを取り巻く現状と市場動向を押さえておく事が大切です。

ここでは順に解説していきますので、日本と海外におけるAIの状況を一緒に見ていきましょう。

1.企業競争力強化における生成AIの役割

AI技術の中でも生成AIは、企業の競争力を強化するための重要なツールとして注目されています。

2024年は、企業が生成AIを活用して社内外に向けたサービス展開が進んだ重要な年です。
生成AIは、実験的な活用から本格的な導入へと移行し、企業のワークスタイルやライフスタイルを革新する可能性を秘めています。

2.生成AIが推進するビジネスモデルの変革

2023年から2024年にかけて、生成AIは多くの企業で本格的に導入され、ビジネスモデルの変革を促進しています。
特に、生成AIの実用的なアプリケーションが企業の競争力を大幅に向上させると予測されています。

AIの信頼性向上や機能拡張、アプリの生産性向上、セキュリティに関する技術の獲得が必須となり、生成AIは試用から本格的な活用へとシフトしています。

参考：NRI:2024年の生成AIの展望――生成AIは“試用”から“活用”へ
Forbes AI SUMMIT 2024 生成AI・経営

3.AIホワイトペーパー2024の戦略

日本の「AIホワイトペーパー2024」では、AIの研究開発力を強化し、国内外での競争力を高めることが強調されています。

例えば、計算資源やデータセンターのインフラを整備・高度化することで、AIの研究開発と利活用を支援することが提案されています。
その高度な人材やインフラを基に、AIの利活用を推進し、具体的な活用事例を共有することで、AIの導入を促進しています。

また、生成AI市場は、日本国内でも急速に成長しており、2030年には市場規模が1兆7774億円（約128億ドル）に達すると予測されています。
特にAI活用サービスとAI開発受託が成長を牽引しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展やシステム開発需要の増加が成長要因として挙げられます。

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生成AIの市場規模-国内外の現状と推移を踏まえ、将来展望を徹底解説 | AI総合研究所

生成AIの市場規模とその将来性、産業別の需要傾向やAIの導入に伴う課題を解説します。技術の倫理的側面やプライバシー問題への理解を深める内容です。

https://www.ai-souken.com/article/ai-generation-market-size

参考：
自由民主党政務調査会デジタル社会推進本部：世界一AIフレンドリーな国へ 〜AIホワイトペーパー2024 ステージⅡにおける新戦略

自由民主党デジタル社会推進本部:AI ホワイトペーパー 2024:ステージⅡにおける新戦略― 世界一 AI フレンドリーな国へ ―

生成AIの市場規模-国内外の現状と推移を踏まえ、将来展望を徹底解説

4.グローバルのAI動向

グローバルな視点では、生成AIの利用が急速に拡大しており、特にアジア太平洋地域での利用率が83パーセントと高くなっています。
全世界でAIを利用している人の78％が、私的にAIツールを職場で使用しており、特に中小企業の従業員ではその割合が80％に達しています。

この傾向は全年齢層で見られ、コロナ禍による業務負担が背景にあるとされています。

参考：日本でも進む “Bring Your Own AI”ー AI 利用者の約8割が自前のAIを職場で利用。企業データを安全に利活用できる環境整備が急務にー

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ビジネス分野ごとのAI活用事例

製造業

生産性の可視化と改善(インテック)

参考:インテック、AI で人の動態から作業内容を推定し、製造業の生産性を可視化する実証実験を開始

【従来の課題】
製造現場において、属人化やブラックボックス化、非効率な業務形態が隠れた課題となっており、これらを解決するためには生産性の可視化が必要とされています。

設備や材料の状況は各種センサーで自動収集可能ですが、人の作業実績の収集は依然として困難であり、AI技術の導入が注目されています。

【AI導入の概要】
株式会社インテックは、横河システム建築および横河商事と協力し、製造現場における姿勢推定AIを活用して、カメラで撮影した作業者の動きから作業内容を推定し、生産性を可視化する実証実験を開始しました。

具体的には、以下の課題に対してAI技術を活用しています。

• 作業実績の自動収集: 作業者の生産数、作業効率、作業品質などをAIで自動的に収集。
• 標準作業の順守チェック: AIが作業者の動作を分析し、標準作業の順守を自動チェック。
• 匠の暗黙知のデータ化: ベテラン作業者と未熟者の作業内容を比較し、ベテランのスキルをデータ化。
• 作業標準書の作成と改訂: AIの分析結果を基に、作業標準書を継続的に改訂。
  
  

【今後の展望】
製造ラインにおいて、作業者の健康状態やスキルのデータ化を進めることで、作業者のスキルアップや健康改善を図る施策の実施を目指しています。

また、インダストリー5.0を見据えた持続可能な産業の実現に向けて、AI技術の応用範囲を広げ、産業全体における人間中心のデータ活用が期待されています。

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センシング技術の検証ラボ（パナソニック コネクト）

参考:製造業のお客様向け体験型共創ラボ AI Inspection Lab」をリニューアル

【従来の課題】
製造業界では、作業員不足が深刻化している中で、製品の多様化や技術進歩による検査の高度化が求められています。
多くの製造現場では、熟練作業員の経験や感覚に依存して検査工程が行われており、この属人化により業務効率化が困難な状況にありました。

また、検査工数や時間が増加する中で、作業員の負担軽減と効率化が急務となっていました。

【AI導入の概要】
パナソニックコネクトは製造業向け体験型共創ラボ「AI Inspection Lab」をリニューアルし、AIを活用したセンシング技術を使って、人の感覚（視覚、聴覚、触覚）をデジタル化し、検査工程の自動化と精度向上を実現します。

• 高精細カメラによるAI外観検査
• 触覚センサーによるコネクタ嵌合判定
• 異音検知による設備の異常検

さらに、工場内物流においても、ラベルの読取や積載量の検知など、生産性を高めるAIソリューションが展示されています。

【今後の展望】
今後、パナソニック コネクトは「AI Inspection Lab」をさらに進化させ、顧客のニーズに応じて新たなソリューションやテクノロジーを追加していく予定です。

AIを活用したセンシングソリューションを通じて、製造業の現場課題を解決し、より効率的で持続可能な未来の製造業に貢献することを目指しています。

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金融業

AI画像検知による特殊詐欺抑止(西尾信用金庫)

参考:全国初、ATM内蔵カメラを利用したAI画像検知による特殊詐欺抑止の取り組みを開始

【従来の課題】
西尾信用金庫では、振り込め詐欺をはじめとする詐欺手口が巧妙化しており、特にATMを利用した詐欺が多発しているため、従来の対策では十分ではないという課題がありました。

【AI導入の概要】
西尾信用金庫と日立チャネルソリューションズは、AIを活用したATM内蔵カメラによる画像検知システムを導入し、特殊詐欺対策を開始しました。
このシステムでは、ATM取引中に顧客が携帯電話を使用する様子をAIがリアルタイムで検知し、取引の停止や係員の呼び出しを行います。

これにより、詐欺の被害を未然に防ぐと同時に、対象となる取引に限定した効果的な対策を実施することが可能となります。

【今後の展望】
このAI画像検知による特殊詐欺対策は、稼働状況を確認しながら順次拡大される予定です。

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AI電話自動応答の導入(横浜銀行)

参考:株式会社横浜銀行｜電話からボイスボットへ。自動化によるデジタルチャネルの促進で放棄呼ゼロを実現

【従来の課題】
横浜銀行では、クレジットカードの不正利用に対する顧客からの折り返し電話が多く、対応に時間がかかることが課題となっていました。

特に、セキュリティ担当全体で月に約1,000件の対応が発生しており、効率的な対応が求められていました。また、人材不足を見据えたデジタルシフトも急務でした。

【AI導入の概要】
横浜銀行は、この課題に対処するため、AI電話自動応答を導入。お客様からの一次受電業務が自動化され、24時間365日対応が可能となりました。

さらに、放棄呼（お客様がオペレーターに繋がる前に電話を切ること）がゼロになり、電話対応にかかる時間が大幅に削減されました。具体的には、月67時間の削減が達成され、従業員満足度の向上にも寄与しています。

【今後の展望】
横浜銀行は、AI電話自動応答の運用を拡大し、現在では6部署で横断的に利用しています。
さらに、受電内容を生成AIが読み取り、最適な対応を自動で提供するソリューションを検討しており、今後も業務の自動化を推進する方針です。

ヘルスケア

医療データをAI解析する新事業(SoftBank)

医療データをAI解析する新事業(SoftBank)参考:ソフトバンクG 医療データをAI解析する新事業開始へ

【従来の課題】
医療分野では、患者の遺伝子情報や病理検査などの膨大なデータを効果的に管理・解析し、最適な治療法を選択する支援が求められています。

しかし、これらのデータを活用するためには、専門的な技術や知識が必要であり、従来の手法では限界がありました。

【AI導入の概要】
ソフトバンクグループは、アメリカの新興企業「テンパスAI」と合弁会社を設立し、遺伝子情報などの医療データをAIで解析する新たな事業を開始しました。

2023年8月に合弁会社を設立し、医療データを匿名化して収集し、年内からAIによる解析を開始する予定です。このAI解析によって、治療法の選択肢を提示する支援サービスを数年以内に提供することを目指しています。

【今後の展望】
ソフトバンクグループは、AI技術の進展が医療分野で急速に進むと見込んでおり、病による悲しみや死を減らすことを目指しています。

孫正義社長は、医療関連分野でのAIの活用がさらなる成長を遂げると強調しており、今後の医療支援サービスの展開が期待されています。

また、この分野では富士通など他の企業も参入しており、競争が激化することが予想されます。

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AIが食事を数値化する栄養管理・ダイエットアプリ「カロミル」

カロミルの画像

【従来の課題】
健康管理を行う際、食事や体重、血圧などの記録は手間がかかり、継続が難しいという課題がありました。

また、外食やコンビニ食など多様な食事に対応した栄養素の計算や、未来の健康状態を予測することも簡単ではありませんでした。

【AI導入の概要】
カロミルは、写真を撮るだけでAIが食事やバイタルデータを自動解析し、簡単に健康管理ができるアプリです。
独自の画像解析技術により、エネルギーや糖質などの栄養素を自動で計算し、無料で表示します。

また、AIによる推論機能を用いて、3ヵ月後の体重を予測し、ユーザーにダイエットアドバイスを提供することで、健康管理のモチベーションを高めます。

【今後の展望】
カロミルは、ユーザーが簡単に健康管理を継続できるよう、使い勝手をさらに向上させることを目指しています。
今後も、管理栄養士チームが最新のメニューを更新し続け、AI技術を駆使してより精度の高い栄養素解析や健康予測を提供する予定です。

これにより、多様なライフスタイルに対応した包括的な健康管理を支援していきます。

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小売業

AIカメラの設置（ソニー）

https://www.youtube.com/watch?v=AzKqAtRuF-E

【従来の課題】
コンビニやスーパーなどの小売業界では、電子看板を活用した「リテールメディア」戦略が進んでいますが、広告の効果測定が難しいという課題がありました。

これまで、広告の効果を判断するには、広告出稿前後の販売動向の変化を比較するしかなく、具体的な視聴者層や広告を見た後の購買行動を正確に把握することが困難でした。

【AI導入の概要】
ソニーグループは、セブンイレブンの国内500店舗にAIを搭載したカメラを導入し、店内の電子看板の広告効果を測定するシステムを提供しました。
このシステムでは、カメラが客の顔や頭の向きを捉え、電子看板を見た人数や視聴時間を計測します。

AIを搭載した半導体「イメージセンサー」を用いることで、撮影からデータ処理までをカメラ1台で完結させ、通信負荷を軽減しながらデータをクラウドに送信します。
これにより、視聴者層や購買行動を精度高く分析できるようになり、広告効果の可視化が可能となりました。

【今後の展望】
ソニーは、セブンイレブンでの導入を皮切りに、他の大手小売りチェーンや交通系広告などへの展開を目指しています。
この技術により、小売業界全体でのリテールメディア戦略の効果測定が容易になり、より効果的な広告展開が期待されています。

また、個人情報を特定せずにデータを収集できる点も、プライバシー保護の観点から評価されており、今後の広範な導入が見込まれます。

参考:ソニーG、セブン500店にAIカメラ　消費者の行動分析

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AI需要予測（スーパー細川）

参考:AIが需要予測、食品ロスを削減へ…大分県中津市のスーパーで実証実験

【従来の課題】
食品ロスが発生しやすい豆腐、揚げもの、練りものなどの賞味期限が短い商品において、従来は発注や在庫管理が従業員の経験と勘に頼っていました。

この方法では、過剰生産や在庫の無駄が発生しやすく、食品ロスが問題となっていました。また、サプライチェーン全体での調整が難しく、在庫管理の効率化が課題となっていました。

【AI導入の概要】
大分県中津市に本部を置く「スーパー細川」は、AIを活用して買い物客のポイントカードから得られるデータを基に需要予測を行う実証実験を開始しました。
この実験では、AIが販売時点情報管理システム（POS）に個人識別情報（ID）をひもづけた「ID-POS」データを分析し、発注量を予測します。

これにより、適正な発注が可能となり、過剰生産や在庫の無駄を削減することが期待されています。
また、このデータは製造業者や卸売業者と共有され、サプライチェーン全体での効率化が図られます。

【今後の展望】
スーパー細川は、AIによる分析結果を活用し、サプライチェーンの効率化を推進することで、食品ロスの削減を目指しています。
この取り組みが成功すれば、他のスーパーやサプライチェーン全体に波及し、業務の効率化や労働環境の改善に寄与する可能性があります。

AIを活用した先駆的な取り組みとして、全国的にも注目される事例となることが期待されています。

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人材管理

対話型AI面接サービスの導入（一蘭）

参考:一蘭、アルバイトの採用業務を時間や場所の制約から解放

【従来の課題】
天然とんこつラーメン専門店「一蘭」では、アルバイトスタッフの採用と研修を店舗ごとに行っていましたが、急激な現場の変化に対応するために、本部で一括して採用を行う体制に変更しました。

しかし、従来のオンライン面接では、時間や場所の制約があり、効果的な採用が難しいという課題がありました。
また、面接における評価のばらつきや、面接官の負担も課題となっていました。

【AI導入の概要】
一蘭は、これらの課題を解決するため、対話型AI面接サービスを導入しました。
結果として、AIによる自動音声の精度が高く、面接評価レポートは評価のばらつきがなく、従来の面接と同様の情報を十分に得ることができると評価されています。

また、面接官が行っていた評価やレポート作成の手間が削減され、人的リソースの効率化も実現しました。

【今後の展望】
社内では、対話型AI面接サービスを活用した採用方法に対する反応は良好で、特に現場からは対人面接と変わらないという評価が得られています。

今後は日本語が母国語ではない候補者に対する工夫や、社員採用への導入も検討されています。

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人材分析結果の解説文を自動生成（プラスアルファ・コンサルティング）

参考:タレントパレット、生成系AIを活用し 分析結果の解説文を自動生成する新機能を提供開始

【従来の課題】
多くの企業でタレントマネジメントシステム「Talent Palette」が導入され、人材データを活用した分析が行われています。
そのような中、これらの分析結果を解釈し、適切な意思決定を行うためには、分析内容の解説が必要でした。

従来、解説文は手動で作成されており、時間と労力がかかることが課題となっていました。

【AI導入の概要】
株式会社プラスアルファ・コンサルティングは、この課題を解決するために、タレントパレットに蓄積された人材データから得られる分析結果の解説文を生成AIにより自動生成する新機能をリリースしました。
この新機能では、ダッシュボード上の各種分析結果を、独自のプロンプトを用いて生成AIに読み取らせ、自動で解説文を生成します。

生成された解説文は、ダッシュボードが更新されるたびに自動で最新のものに更新され、必要に応じて人事部門や分析者が手を加えることも可能です。

【今後の展望】
プラスアルファ・コンサルティングは、AIや機械学習などの先進技術を活用した機能開発を継続的に進めており、今回の新機能はその成果の一つです。

今後も、さらなる業務効率化・業務改善のために、AI技術を組み込んだ新機能の企画開発を進め、タレントマネジメントシステムの機能強化を図っていく予定です。

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AI導入のステップと実行方法

AI導入のステップと実行方法

ここではビジネスにおけるAI導入のステップと詳細な実行方法について解説していきます。

以下で順に見ていきましょう。

1. 現状分析と課題の明確化

   • 目的: 現状の業務プロセスを詳細に分析し、AIで解決できる課題を特定します。
   • 内容:
     • 業務プロセスの分析
     • 課題の明確化
     • 導入目的の設定
     • AI戦略の基盤構築
       
       

2. AI導入チームの編成

   • 目的: 専門知識を持つチームを結成し、AI導入を推進します。
   • 内容:
     • プロジェクトリーダーの選定
     • データサイエンティスト、エンジニア、業務担当者の選定
     • 外部専門機関やコンサルタントの活用（必要に応じて）
       
       

3. PoC（概念実証）の実施

   • 目的: 小規模な試験運用でAIの効果や実現可能性を検証します。
   • 内容:
     • 小規模試験運用（PoC）
     • 効果と実現可能性の評価
     • 導入計画の具体化
     • 全社展開に向けた準備
       
       

4. データの準備と品質管理

   • 目的: AIモデルのトレーニングに必要な高品質データを準備します。
   • 内容:
     • 必要なデータの収集
     • データのクレンジングと前処理
     • 高品質なデータセットの構築
       
       

5. 実用的なAIアプリケーションの開発と展開

   • 目的: 信頼性の高い実用的なAIアプリケーションを開発し展開します。
   • 内容:
     • 生成AIの活用
     • 信頼できる情報ソースの参照
     • 最新情報に基づくAIの回答提供

基本的にこの5ステップでAIを企業に導入していく形になっていきます。どの段階もAI導入を成功させるために重要な点です。着実に成功させていきましょう🙌

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https://www.ai-souken.com/article/ai-introduction-methods

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企業におけるAI導入の課題と解決策

ここでは企業のAI導入においてボトルネックになりがちな点を挙げ、その解決策を紹介します。
それでは、順に見ていきましょう。

企業におけるAI導入の課題と解決策

1. 課題1: 信頼性と正確性

   • 問題: 生成AIが「ハルシネーション」の問題を抱えており、事業判断や顧客向けサービスへの信頼性が不安視されています。
   • 解決策: AIが信頼できる情報ソースに基づいて正確な回答を提供する技術の使用。技術的なアップデートや新しいアプリケーションの開発を推進し、AIの信頼性と機能を強化する。
     
     

2. 課題2: 非構造化データの処理

   • 問題: テキスト、画像、音声、動画などの非構造化データを効果的に処理するのが難しい。
   • 解決策: 音声認識やOCR機能を活用してデータをテキスト化し、効率的なデータ分析を実現する。
     
     

3. 課題4: セキュリティ確保

   • 問題: AIシステムのセキュリティリスク（データ漏洩、不正アクセスなど）が懸念される。
   • 解決策: セキュリティ対策を強化し、AIシステムの安全性を確保する技術を導入する。
     
     

4. 課題5: AI活用に対する文化的障壁

   • 問題: 組織内でAI導入に対する抵抗や変革への抵抗が存在する。
   • 解決策: 教育とトレーニングを通じて、AIの利点を組織全体で共有し、AI活用の文化を育成する。

AIを導入する際には様々な課題が浮上するかもしれません。しかし、このように事前に対策を立てておく事で、よりスムーズな導入の実現が可能です。

これらの点を押さえ、確実なAI導入を実行していただければと思います🙌

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今後のAI展望

最後にAIがもたらすビジネスの未来について概観していきましょう。ここでは重要な３点に絞って解説します。

1.生成AIの普及と実用化

2023年は「生成AI元年」と呼ばれ、多くの企業が生成AIを積極的に導入し始めました。
2024年には、この技術が試用段階から実用段階へと移行し、企業の業務プロセスに深く組み込まれるようになっています。

参考：NRI　2024年の生成AIの展望－生成AIの可能性と変わる未来－

2.パーソナライゼーションの強化

AIを活用したパーソナライゼーションが進み、消費者の期待に応えることで、企業は顧客ロイヤルティを維持しやすくなっています。
特に、生成AIはコンテンツの最適化や顧客体験のパーソナライズにおいて重要な役割を果たしています

参考：Adobe　2024年のAIトレンド：次にやってくるビジネスイノベーションの波を予測する

3.技術進化と課題

生成AIの技術進化により、マルチモーダル化が進み、より多くの業界での活用が可能になっています。
しかし、誤情報やプライバシーの課題も存在し、これらに対処するための透明性の確保や監視システムの導入が求められています.

参考：生成AIの未来地図と羅針盤～ 革新的な生成AIの活用と課題解決

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まとめ

今回はAIのビジネスにおける活用方法について網羅して解説しました。

AIは多くの可能性を持っている一方で、その適応範囲の多さにどう使用して良いか、少々困惑を覚える方もいらっしゃるかもしれません。その際は「不便だと感じていること」「効率化させたいこと」などに目を向けてみてください。

もしかしたらその困り事はAIが手を差し伸べられる範囲にあるかもしれません。そして、きっと同じ悩みを持った人が多くいます。
そういった部分からAIでのビジネス活用を考えてみてください。

この記事が皆様のAI活用の第一歩につながる一助となれば幸いです。