AI技術は急速に進化しており、機械学習やディープラーニングを活用したシステムが、さまざまな業界で導入されています。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、企業が生産性を維持・向上させるためには、AIを活用した業務効率化が必要です。

本記事では、AIを導入することで業務を効率化できる具体的な活用例を紹介します。また、導入を成功させるためのポイントや注意点についても解説するので、ぜひ参考にしてください。

AIによる業務効率化の必要性

近年、企業を取り巻く環境は大きく変化しており、労働力不足や競争の激化といった課題への対応が求められています。その中で、AIの導入による業務効率化は、持続的な成長を実現するための有力な手段です。以下では、AIの導入が必要とされる背景について解説します。

深刻化する人手不足への対応

総人口の減少や高齢化の進行により、多くの企業が人手不足に直面しています。限られた労働力で業務を維持・拡大するためには、一部の作業を自動化し、人的資源の活用を最適化することが不可欠です。

AIは単純作業や定型業務の自動化に活用できます。例えば、生成AIは文書やイラストの作成を支援し、データ入力・集計やプログラムのコード生成にも応用されています。

このように、AIを活用して人手不足を補うことで、生産性を維持・向上することが可能です。

激化する競争への対応

AIの導入は、企業の競争力を高めるうえでも有効です。限られた経営資源を最大限に活用し、競争優位性を確立するには、ノンコア業務への人的リソース投入を抑え、コア業務に集中することが求められます。

現在のAI技術では、人間の感情を理解したり、ゼロから創造的なアイデアを生み出したりすることは難しいものの、データ分析やルールに基づく業務処理には優れた能力を発揮します。そのため、ルーチン業務をAIで自動化すれば、「顧客との関係構築」や「革新的な商品・サービスの開発」といったコア業務により多くのリソースを割くことが可能です。その結果、市場の変化にも迅速に対応できるようになります。

従業員の安全の確保

設備保全にAIを導入すれば、異常が発生する前にメンテナンスを行う「予知保全」が可能です。これにより、設備の突発的な故障による事故やケガを防ぎ、従業員の安全を確保しやすくなります。

厚生労働省の調査によると、令和5年の労働災害で最も死傷者が多かったのは「製造業」でした。特に、機械への挟まれや高所からの転落、感電、鋭利な機器の操作ミスによる切創などが主な事故として報告されています。こうした事故のリスクが高い業種では、AIを活用することで従業員の安全性をより高めることが求められます。

参照元：https://www.mhlw.go.jp/content/11302000/001099504.pdf

ヒューマンエラーの削減

人間よりも優れた処理能力と正確性を持つAIの導入により、数字の入力ミスや情報の行き違いなどの「ヒューマンエラー」を削減できます。現代のAIは、特定のデータに基づく推論や予測、定義されたルールに則った選別・判定などの処理を得意とします。特に、分析・検品・予測に関わる業務では、人間を凌駕する精度を確保可能です。

例えば、AIを活用したデータ分析や異常検知により、誤った入力を自動で検出し、修正を提案することが可能です。

AIの活用による業務効率化の例

AIを活用することで、さまざまな業務の効率化が可能です。ここでは、AIを活用した業務効率化の例を8つ紹介します。在庫管理や検査・検品作業の最適化に加え、営業・マーケティング分野での活用例も紹介するので、自社の事業領域に応用してみてください。

在庫管理の最適化

AIの代表的な活用事例のひとつは、製造や販売分野での在庫管理の最適化です。製造業や小売業において、在庫管理の最適化は重要な課題です。特に過剰在庫は、製品の管理や倉庫内の整理のような付加価値を生まない無駄な作業の要因になるうえ、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。対する過小在庫も、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。具体的には、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する活用法が挙げられます。予測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うえで、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、予算配分などの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おそれがあります。

AIを活用することで、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。例えば、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を導入することで、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

製造業において、製品の品質管理は企業の信頼性を左右する重要な業務です。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依存するため、見落としや誤判定といったヒューマンエラーが発生しやすい業務領域です。

高い精度が求められる製造業においては、AIによる検査の導入が品質管理の強化につながります。検査精度の向上だけでなく、作業のスピードアップも実現可能です。例えば、機械学習モデルを用いることで、良品画像と不良品画像を学習し、データセットに基づいて製品の良品・不良品を自動で判定できます。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も学習モデルに取り入れられます。

問い合わせ対応の効率化

カスタマーサポートの問い合わせ対応は、新規顧客の獲得やロイヤルカスタマーの育成に不可欠な業務です。そんなカスタマーサポート業務において、AIは問い合わせ対応の効率化に大きく貢献します。例えば、カスタマーサポートにAIチャットボットを導入すれば、24時間365日の自動対応が可能です。オペレーターの業務負荷を軽減すると同時に、顧客が問い合わせた瞬間に回答を提供し、待ち時間を短縮することで顧客満足度の向上も期待できます。

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です。顧客の意見やクレームを分析し、製品改良やマーケティング施策に活用することで、より良い顧客体験の提供につなげられます。さらに、社内向けのヘルプデスクにAIを導入することで、従業員の質問対応を効率化し、業務の生産性向上にも貢献できます。

営業活動の効率化

営業活動のプロセスは、「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」に大きく分けられます。AIを活用することで、これらの各工程において定型的なノンコア業務を自動化し、成約率向上に直結するコア業務に集中できる環境を整えられます。

例えば、「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といった作業をAIで自動化可能です。また、過去の商談データを分析し、最適な提案内容をAIがサポートすることも可能です。
定型的なノンコア業務をAIに任せることで、営業担当者は顧客ニーズの深掘りや最適な提案書の作成に専念でき、案件の成約率向上につながります。

画像・動画・デザインの生成

広告やマーケティングなど、ビジネスのさまざまな場面で画像や動画が必要になります。しかし、外注するとコストがかかり、内製する場合は専門スキルの習得が必要です。こうした課題を解決する手段として、AIを活用した画像・動画・デザインの自動生成が注目されています。

テキストを入力するだけで、ロゴデザインや広告・プロモーション用の画像・動画を自動生成できるAIツールが登場しており、少し手を加えるだけで高品質な成果物を効率よく作成できます。

また、自社キャラクターをAIで作成し、ブランドのPRに活用する企業も増えています。専門的なスキルがなくても高品質なコンテンツを短時間で作成できるため、業務の効率化だけでなく、クリエイティブ人材の不足解消にも寄与します。

資料作成の効率化

ミーティングやプレゼン、プロモーションの場面では、多くの資料作成が必要になります。特にマニュアルやレポート作成は、情報収集・整理、内容の検討、フォーマット調整など多くの工程が発生し、膨大な時間を要します。こうした業務を効率化するために、AIを活用したツールの導入が進んでいます。

例えば、AIを活用したマニュアル作成ツールを導入すれば、作業手順の記録や編集がスムーズになり、資料作成にかかる時間を大幅に短縮できます。口頭で説明した内容を動画でアップロードするだけで、AIが自動的に字幕や説明文を生成してくれるため、前処理や中間処理の負担が軽減されます。このようなツールを活用することで、資料作成の工数を削減し、より戦略的な業務にリソースを割くことが可能になります。

高精度なデータ分析

顧客の動向を把握し、新たなビジネスチャンスを見出すには、データ分析が欠かせません。しかし、膨大なデータを手作業で収集・分析するには膨大な時間と労力がかかり、さらに精度の高い分析を行うには専門的な知識も求められます。

AIは、さまざまなデータソースから必要な情報を自動で収集し、分析に適した形式に整理することが可能です。AI搭載の分析ツールを活用すれば、従来の手作業では扱いきれない膨大なデータを効率よく処理できるため、より正確な分析や需要予測が実現します。これにより、客観的な市場動向や消費者の行動パターンを可視化でき、マーケティング戦略の策定や新たなビジネスアイデアの創出をよりスムーズに行えます。

AI活用による業務効率化を成功させるポイント

AIを導入すれば業務の効率化が期待できますが、正しく理解し活用しなければ、十分な効果を得られない可能性があります。AIの導入を成功させるためには、以下の4つのポイントを意識してください。

AIツール・システムの導入目的を明確にする

AIを効果的に活用するには、導入の目的を明確にし、優先度を適切に設定することが不可欠です。AIツールの導入や運用には一定のコストがかかります。特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など大規模なプロジェクトでは、業務規模に比例してコストも増大します。そのため、全社的な投資対効果や費用対効果を事前に検証・分析することが必要です。

そして、導入目的を明確にし、効率化を図りたい業務領域を事前に特定したうえで、適切なツールやシステムを選定することが重要です。目的が曖昧なまま導入を進めると、ツール選定やリソース配分の基準が不明確になり、費用対効果が不透明になります。その結果、本来不要なコストが発生するリスクも高まります。

導入時や運用時に学習をさせる

導入・運用時には、データを学習する工程が必要です。AIは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。また、学習期間や業務遂行のテストも必要となるため、運用開始に相応の時間を要する場合があります。そのため、導入計画を立てる際には、十分な検証期間を確保し、AIのパフォーマンスを適切に評価しながら運用を開始することが重要です。

セキュリティ対策を強化する

AIを活用する際には、セキュリティインシデント（不正アクセス、データの流出など）が懸念されます。AIが扱うデータには機密情報が含まれるケースも多いため、厳格なセキュリティ体制を整備しなければなりません。

具体的には、データの取り扱いに関するガイドラインを策定し、社内全体で遵守する仕組みを整えることが求められます。また、セキュリティ意識を高めるための研修や教育制度を導入し、社員が適切にデータを扱える環境を整備することも重要です。

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、いくつかのリスクや懸念点を十分に考慮する必要があります。特に注意すべきポイントとして、以下の5つが挙げられます。

AIに頼り過ぎてしまう可能性がある

AIの活用には大きなメリットがありますが、過度な依存には注意が必要です。AI技術は急速に進化しているものの、現在のAIは言語処理、画像認識、音声理解、数学的処理など、特定分野に強みを持つ「特化型人工知能」です。そのため、人間でなければ対応できない業務も多く、AIの得意・不得意を正しく理解したうえで運用してください。

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リスクが懸念されます。代表的な事例は、著作権や肖像権などの権利侵害です。

例えば、生成AIが作成したデザインが既存の商標登録済みロゴと酷似していた場合、権利者の利益を損なう可能性があり、差止請求や損害賠償請求の対象となることも考えられます。AIを導入する際は、このような法的リスクを十分に理解し、活用方法を検討しなければなりません。

思考プロセスがブラックボックス化しやすい

AIのアルゴリズムは複雑であり、その判断や出力の根拠が不明瞭になることがあります。特に、生成AIを活用して資料やコンテンツを作成する場合、どのようなロジックでAIが結果を導き出したのかをユーザーが把握できないケースが多くあります。

一部のAIサービスでは、出力結果の情報源を提示する機能もありますが、AIがどのようなプロセスを経て結論に至ったのかを完全に理解するのは困難です。そのため、AIの出力結果をそのまま信用するのではなく、目視による内容の精査を行い、情報の正確性や適切性を確認することが必要です。

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。特に、生成AI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の学習データとして蓄積・利用される可能性があります。

また、生成AIサービスのアカウントが不正アクセスによって乗っ取られ、過去のログを通じて機密情報が流出するリスクも考えられます。さらに、内部の不正行為による意図的な情報流出の危険性も無視できません。こうしたリスクを防ぐため、AI導入に際しては厳格なセキュリティポリシーを策定し、適切なアクセス管理や監査体制を整備することが不可欠です。

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際、相応のコストが発生する点にも注意が必要です。例えば、製造業において検品作業や設備保全を自動化するためには、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。

まとめ

人手不足の深刻化や市場競争の激化を背景に、AIを活用した業務効率化の需要がますます高まっています。AIは単なる業務の自動化にとどまらず、「画像・動画・デザインの生成」や「高精度なデータ分析」など、専門知識が求められる業務にも活用可能です。

ただし、AIの導入にはいくつかの注意点もあります。特に、責任の所在が不明瞭になりやすい点や、思考プロセスがブラックボックス化しやすい点には注意が必要です。導入目的を明確にし、AIに過度に依存しない体制を整えることが、活用を成功させるための重要なポイントとなります。

限られた人手の中で業務品質を維持・向上させるためにも、ぜひAIの導入を検討してみてください。