AIは日進月歩な進化を遂げており、さまざまな産業で機械学習やディープラーニングの導入が進んでいます。少子高齢化に伴って生産年齢人口が減少する中、企業が従来と同等以上の生産性を確保するためにはAIの活用による業務効率化が必要です。本記事ではAIを導入するメリットや注意点などを解説します。

AIを導入して業務効率化を図るメリット

AIは第四次産業革命の中核をなす技術として世界中で注目を集めており、その市場規模は右肩上がりで拡大しています。総務省の「令和5年版情報通信白書（※1）」によると、国内におけるAIの市場規模は2022年に約3,884億円となっており、2027年には約1兆1,035億円にまで拡大すると予測されています。事業領域にAIを導入して業務効率化を図る主なメリットは以下の5つです。

参照元：令和5年版 情報通信白書（p.131）｜総務省

自動化・省人化ができる

AIの導入によって業務効率化を図るメリットのひとつは、作業工程の自動化や業務プロセスの省人化です。AIを取り入れることで一部の作業を自動化できるため、特定の業務プロセスに投入する人的資源の投入量を削減できます。とくに近年はコンテンツを自動生成する生成AIの進歩が目覚ましく、文書の作成やイラストの生成、データの入力・集計、ソースコードの生成といった業務の自動化が可能です。

国内では総人口の減少と高齢化率の上昇が加速しており、生産年齢人口の減少に伴って人材不足と就業者の高齢化に悩まされている企業が少なくありません。AIの導入によって一部の作業を自動化できれば、人的資源の労働投入量を削減しつつ、従来と同等以上の生産性を確保できます。また、従業員の業務負荷を軽減できるため、ワークライフバランスの充実に寄与する点もメリットのひとつです。

業務の正確性が高まる

AIを導入して業務効率化を推進するメリットとして、正確性の向上が挙げられます。機械学習やディープラーニングなどのAI技術は、特定のデータに基づく推論や予測、あるいは定義されたルールに則った選別や判定といった処理を得意とします。それにより、分析、検品、予測などに関するタスクにおいて、人間を凌駕する精度を確保できる点が大きなメリットです。

たとえば機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」という2つの種類があります。教師あり学習は正解となるデータセットを用意し、そのデータに基づく予測や分類を実行するモデルです。教師なし学習は正解のないデータセットから一定の法則や規則性を見つけ出します。こうした処理によって高精度な分析や正確な業務処理が可能となり、ヒューマンエラーの削減と業務品質の向上が期待できます。

属人化を回避できる

属人化の解消につながる点もAIの導入によって得られるメリットです。属人性の高い業務領域として、デザイン制作や広告制作、コンテンツ制作などのクリエイティブな分野が挙げられます。こうした業務領域は特定の従業員に対する依存度が高く、人材の入れ替わりや病気、怪我などによる急な欠勤や休職の際にマイナスの影響が発生します。AIはこうした分野の効率化・自動化を支援できるため、属人化の回避が可能です。

たとえば画像生成に特化したAIサービスであれば、プロンプトと呼ばれる指示文を入力することで、アーティスティックなグラフィックデザインを自動的に生成できます。それにより、イラストレーターやデザイナーの不在によって業務が滞るリスクを回避できる点が大きなメリットです。また、属人性の高い業務領域を標準化できれば、専門性の高い人材の採用・育成コストを削減できるというメリットもあります。

安全性の向上につながる

AIの導入は安全性の向上にもつながります。例えば、厚生労働省の調査によると令和5年における労働災害の死傷者数が最も多い業種は製造業であり、起きやすい労働災害のケースとしては、無理な動作や反動などによる産業機械への挟まれ・巻き込まれ、高所からの転落や段差での転倒、電源系の設備による感電、あるいは鋭利な機器の操作ミスによる切創などが挙げられます。

（※2）参照元：令和5年労働災害発生状況の分析等（p.4）｜厚生労働省

そこで、設備保全にAIを活用することで、異常が発生する前にメンテナンスを実施する予知保全が可能です。それにより設備の突発的な故障による事故や怪我を防止できる可能性が高まり、従業員の安全が守られます。

そのほかにも、製品の検品作業、製造ラインの異常検知、特定の分析モデルに基づく需要予測など、さまざまな業務領域でAIが活用されています。

人手が必要な業務に専念できる

人間でなければ対応できない業務領域に専念し、ノンコア業務へのリソース投入量を削減できる点もAIを導入するメリットです。事業活動におけるすべての業務は等しく大切ですが、人的・物的資源、資金などの経営資源には限りがあります。そのため、いかにして企業価値の向上に直結するコア業務にリソースを集中するかが重要です。

現時点のAI技術では人間の感情を推し量ったり、創造的なアイデアを無から生み出したりといった領域には対応できていません。その一方、データセットに基づく予測や分析、ルールに則ったパターン認識やデータ処理などはAIが得意とする分野です。AIを導入してルール化されたデータ分析や定型業務などを自動化できれば、顧客へのアプローチや戦略の立案・策定といったコア業務に人的資源を集中できます。

AIを導入して業務効率化を図る際の注意点

AIによる業務効率化を推進する際は、いくつかの懸念事項が存在します。とくに注意すべき要素として挙げられるのが以下の4つです。

責任の所在が不透明になりやすい

特定の業務領域をAIで自動化する場合、トラブルが発生した際に責任の所在が曖昧になるというリスクが懸念されます。代表的な事例といえるのが、著作権や肖像権などの権利侵害です。生成AIが創出したデザインが商標登録されているロゴと酷似しており、それが権利者の利益を不当に害した場合、差止請求や損害賠償請求の対象となる恐れがあります。AIを導入して業務効率化を図る際は、このような法的リスクを理解した上で活用方法を検討しなくてはなりません。

思考プロセスがブラックボックス化しやすい

AIを活用する際の懸念事項のひとつは、アルゴリズムのロジックがブラックボックス化しやすい点です。たとえば生成AIを活用して資料を作成した場合、どのようなロジックでAIが結果を出力したのかをユーザーは把握できません。出力結果の情報源を提示するAIサービスもありますが、特定の結論に至る思考プロセスを理解するのは困難です。そのため、情報の正誤や出力結果の正当性を確認する必要があり、目視による内容の精査が求められるケースが少なくありません。

情報漏洩のリスクがある

情報管理や業務プロセスにAIを活用する際は、セキュリティインシデントに注意が必要です。たとえば生成AIサービスを活用して文書を作成する場合、プロンプトに入力した情報がAIの学習材料として利用されるケースがあります。また、生成AIサービスのアカウントを不正な手段で乗っ取られ、ログを辿って機密情報を窃取される恐れも考えられます。内部の不正による意図的な情報流出も起こり得るため、AIを活用する際は厳格なセキュリティ体制の整備が必要です。

AIツールの導入や運用にコストがかかる

AIを導入して業務効率化を図る場合、相応のコストが必要な点に注意しなくてはなりません。たとえば製造分野で検品作業や設備保全の自動化を促進するためには、IoT機器の導入や生産データを管理するプラットフォームの構築が求められます。また、インフラストラクチャの変革に伴い、AIやIoTに精通する人材確保や業務フローの再設計なども必要です。ツールの導入や運用管理に大きなコストが発生するため、中長期的な視点で費用対効果を分析することが大切です。

AI活用による業務効率化を成功させるためのポイント

AIを導入して業務効率化を図るためには、以下に挙げる4つのポイントを意識することが大切です。

AIツール・システムの導入目的を明確にする

AI活用を成功させるためには導入目的の明確化や優先度の決定が非常に重要です。先述したように、AIツールの導入や運用体制の整備には相応のコストが発生します。とくにスマートファクトリーの構築やビッグデータ分析基盤の導入といった大規模なプロジェクトでは、全社的な投資収益率や費用対効果の検証・分析が必要です。そのためにはAIの導入目的を明確化し、効率化したい業務領域を定めた上で、その実現に必要なツールやシステムを選定しなくてはなりません。導入目的が不明瞭ではツール選定やリソース配分の基準が曖昧になり、投資収益率や費用対効果を正確に評価できず、本来であれば不要なコストを投じるリスクが増大します。

AIの頼り過ぎに注意する

AIへの過度な依存には注意が必要です。AI技術は日進月歩で進化しているものの、現状のAIは特化型人工知能という、言語処理や画像認識、音声理解、数学的処理といった特定分野に重点を置く技術です。人間でしか対応できない業務領域も多いため、AIが得意とする範囲を明確化した上で運用する必要があります。

導入時や運用時に学習をさせる

AIは導入時や運用時にデータを学習する工程が必要です。学習した情報や特定のデータセットに基づいて結果を出力するため、定期的に新しいデータを供給し、予測や分析の精度向上を促すことが大切です。学習期間や業務遂行のテストも必要になるので、運用開始に相応の時間を要する場合があります。

セキュリティ対策を強化する

AIの活用時はセキュリティインシデントが懸念されるため、厳格なセキュリティ体制を整備しなくてはなりません。とくに重要なのは、ガイドラインを整備し、組織全体がそのルールを遵守する内部統制の仕組みを構築することです。そのためには、機密度の高いデータの取り扱いに関するルールを定め、セキュリティ意識の向上を目的とする教育制度を整備する必要があります。

AIの活用による業務効率化の例

ここではAIを活用した業務効率化の事例を5つ紹介します。各事例の本質を抽出して自社の事業領域に応用してください。

在庫管理の最適化

AIの代表的な活用事例のひとつが、製造や販売といった分野における在庫管理の最適化です。過剰在庫は製品の管理や倉庫内の整理といった付加価値を生まない無駄な作業が発生するとともに、在庫維持費の増加によってキャッシュフローの悪化を招きます。過小在庫は欠品による販売機会の逸失を招き、顧客満足度の低下や顧客離れの要因となります。

在庫管理の領域にAIを活用できれば、リアルタイムの在庫状況を把握できるのはもちろん、データ分析に基づく適性在庫の維持が可能です。たとえば機械学習アルゴリズムを用いて過去の販売データを分析し、季節需要の変動や見込み顧客の購買パターンを予測します。それによって適性在庫を把握できるため、過剰在庫や過小在庫のリスクを最小化できます。

売上予測の自動化

企業が事業戦略や機能戦略を策定する上で、売上動向の予測は非常に重要な課題です。売上予測データは製品の生産量や在庫数、投入する経営資源の総量、人的資源の配置、予算配分といった多くの要素に影響します。売上予測の分析精度が低い場合、過剰・過小在庫の要因となり、資金繰りの悪化によって事業継続性の確保が困難になる恐れがあります。

AIは市場規模の推移やトレンドの変遷、季節需要、過去の売上データなどを多角的に分析できるため、高精度な売上予測が可能です。たとえば競合他社の動向や類似商品の販売実績、受注見込みの推定値から新商品の売上規模を高い精度で予測できます。また、AIの導入によって売上予測の属人性を排除しつつ、人的資源をコア業務に集中できる点も大きなメリットです。

検査・検品作業の自動化

AIを活用した業務効率化の代表的な事例は検査・検品の自動化です。製造分野では品質を担保するために、製品の外観検査や部品の検品作業を実施します。製品の仕上がりを確認するためには、傷や欠け、色ムラ、変形などの有無を入念にチェックしなくてはなりません。目視による検査・検品は人間の判断に対する依存度が高く、見落としや誤判定などのヒューマンエラーが起こりやすい業務領域です。

こうした検査・検品の自動化はAIが得意とする分野のひとつです。たとえば機械学習モデルでは良品画像と不良品画像を学習し、そのデータセットに基づいて製品の良品・不良品を自動判定できます。また、多層的なニューラルネットワークを用いて特徴量を抽出するディープラーニングなら、人間の感性による判断や微細な欠陥なども学習モデルに採用できるため、極めて高精度な検査・検品を実現できます。

問い合わせ対応の効率化

カスタマーサポートにおける問い合わせ対応の効率化もAI活用が大きく貢献します。問い合わせ対応は新規顧客の獲得やロイヤルカスタマーの育成を推進する上で非常に重要です。カスタマーサポートにAIチャットボットを導入できれば、24時間365日の自動対応が可能になるため、オペレーターの業務負荷軽減と同時に顧客満足度の向上が期待できます。

また、コンタクトセンターに収集・蓄積されたVOC（Voice of customer：顧客の声）をデータセットとして学習できる点もメリットのひとつです。顧客の意見や質問、要望、クレームなどを分析し、そこから特定のパターンや傾向を発見することで、その知見を製品開発やマーケティング活動に役立てられます。こうした技術は顧客からの問い合わせだけでなく、従業員からの質問や相談といったヘルプデスクにも活用できます。

営業活動の効率化

営業活動の効率化も可能です。営業活動は大きく分類すると、「見込み顧客の獲得」「アポイントメント」「ヒアリング」「提案」「クロージング」「成約」までの一連の流れが存在します。AIを活用することで各フェーズにおける定型的なノンコア業務を自動化し、成約率の向上につながるコア業務にリソースを集中できます。

たとえば「ヒアリング」から「提案」に至る工程では、見積書の作成やフォローアップメールの準備などを自動化し、人間は見込み顧客のニーズ分析や提案書の作成を行うことで、案件化率の最大化が期待できます。また、トレンドの変遷や需要動向を分析して受注確度の高い見込み顧客をリストアップしたり、蓄積された営業活動のナレッジをマニュアルに変換したりといった作業の自動化も可能です。

業務改善にAIの導入を検討しよう

AIを導入して業務効率化を図る主なメリットは、「業務の自動化・省人化」「作業の正確性向上」「属人化の回避」「安全性の向上」「コア業務へのリソース集中」などが挙げられます。ただしアルゴリズムのロジックが不明瞭で、情報漏洩のリスクが懸念されるといった点に注意が必要です。

AIの適切な用途は業界・業種によって異なりますが、特に定型的な業務の自動化に強みを持っています。例えば、マニュアルの作成やデータの入力・集計などが挙げられます。これにより、企業価値の向上につながるコア業務にリソースを集中することが可能です。

その一例として、簡単にマニュアル作成ができる「Teachme AI」の導入があります。「Teachme Biz」は、AIを活用することでマニュアル作成・編集の工数を大幅に削減でき、動画の取り込みからわずか15分でマニュアルを完成できるなど、マニュアル作成の工数を90％削減することが可能です。これにより、マニュアル作成の時間を削減し、他の重要な業務にリソースを充てることができます。
ぜひ、この機会にAIの導入を検討してみてください。