aiができることとは
aiは膨大な量のデータや資料の学習ができます。データ量が膨大でも処理できるため、データ処理や一定のルールに沿った処理がaiは得意です。また、aiは分析も得意なので、データを分析して何かしらの法則を見つけ出せます。ただし、aiが何もない状態から提案したりアイデアを出すことはできません。つまり、まず先に学習するのがaiの大前提です。
aiは音声認識・画像処理・自然言語処理などができます。ですから人が話している声を感知して認識したり、言葉を理解して処理したりできます。また、画像にいったい何が写っているかの認識や特定なども可能です。
aiが導入されているビジネスの例を紹介
aiは非常に便利なので、すでにいくつものビジネスに導入されています。カスタマー対応、
手書き文章のデータ化、トレンド予測などに導入されています。それらがどのように活用されているのかを具体的に確認していきましょう。
カスタマー対応にチャットボットを導入
これまではスタッフが直接カスタマー対応をしていましたが、今はチャットボットが導入され始めています。問い合わせられた内容に自動で返答するため、その分電話による問い合わせを減らせます。電話はスタッフが対応しますが、チャットボットの導入によって負担を軽減できます。また、問い合わせにかかる時間も短くなるため、顧客にとっても小さくないメリットがあるといえるでしょう。人件費削減効果もあるので、導入する企業はめずらしくなくなりました。
手書きの文章をデータ化
これまで手書き書類をデータ化するには、人が見てタイピングをしていました。思いのほか労力がかかる作業ですが、aiを有効活用したシステムに代えることで文字入力の自動化が実現しました。人の作業だと完了するまでにたくさんの時間を費やす必要がありましたが、aiの導入で作業時間が大幅に短縮されました。しかも人は他の作業に取り組めるので、全体的な業務の効率化も実現可能です。
需要やトレンドの予測
例えばアパレル業界などは商品の開発から販売までにある程度の期間がかかるため、需要やトレンドをなるべく正確に読み切る必要があります。正確に読み切れれば、売上アップに期待できます。ビジネスにaiを導入して需要やトレンドの予測に活かすことで、これまでよりも正確性が増しました。カラーやサイズなど、細部の予想までできるようになったからです。
また、食品小売業界も天気や気温のデータをもとに需要やトレンドを予測するなど、aiによる予測がさまざまなビジネスに役立っています。
aiをビジネスに導入する際に考えたい4つのポイント
aiをビジネスに導入する際は、よく考えたい4つのポイントがあります。それはビジネスとの適合性、データの準備、aiを扱える人材、実用化＆最適化の4つです。どういったポイントなのかを詳しく見ていきましょう。
自社のビジネスにマッチするのか
いくらaiが有能でも、自社のビジネスにマッチしなければ導入しても失敗に終わる可能性が高いです。各業界ごとにビジネス価値の増加率は大きく異なりますし、各会社によっても異なります。自社にaiを導入したらどこがどう変わるのかを、事前にきちんとシミュレーションしてから導入の判断を下しましょう。
aiを活かせるデータを用意できるのか
aiには有効的なデータが必要なので、まず役立つデータを用意できないと始まりません。何のためにaiを導入するのかの目的ごとに必要なデータは違いますので、しっかり見極めないといけないです。データが十分かどうかをよく検討する必要があります。
aiを使いこなせる人材を確保できるのか
aiに関して何かしらの課題や問題に直面した時、対処できる人材がいないとそこから前に進めません。できればオールマイティーに対処できる人材が理想的ですが、該当者がいない場合は個別に対処できる人材を揃えましょう。十分な人材を確保できれば、安心してaiを導入できます。
aiの実用化＆最適化は可能か
aiの実用化＆最適化ができないようなら、aiを導入しても成功は見えてきません。aiがどの程度のパフォーマンスを発揮するかで、業務へのリターンが決まります。aiは日々研究が進んでいるため、導入したら最適化し続けないといけません。最初からai導入後の運用までしっかりと見据えることが、後悔しないための考え方です。
aiビジネスをおこなう時の注意点
aiビジネスをおこなう時は、主に3つの注意点があります。それはデータの取り扱い、サイバー攻撃、誤動作の3つです。いずれも大切なことなので、aiビジネスをおこなう際は十分注意して下さい。それぞれを簡単に解説します。
データの取り扱いには細心の注意を払う
情報化社会の現代では当然ですが、データの取り扱いには細心の注意を払わないといけません。特に注意したいのが、預かっている個人情報の管理です。個人情報が漏洩すれば企業は信頼を失いますし、業務が継続できなくなったり賠償責任を追及される恐れもあります。顧客や取引先からの信頼を失わないためには、プライバシーポリシーを明確に示し、細心の注意を払ってデータを取り扱いましょう。
サイバー攻撃への対処
ai産業が発展するのは好ましいことですが、その一方でサイバー攻撃への対処が課題です。もしもサイバー攻撃を受ければ、aiシステムは停止せざるをえません。aiシステムの整備を進めるなら、サイバー攻撃にどう対処するかも十分検討する必要があります。
正常に動作しない可能性がある
たとえ最新のaiでも、管理者の想定通りにすべて動作するとは限りません。aiはまだ発展途上のテクノロジーなので、予測していないエラーを出す可能性があります。ですから「aiがパーフェクトに動作する」と思い込むのは危険です。正常に動作しない場合もあるので、それを想定したシステムの構築やエラーの監視が必要です。Aiが正しく動作しないことも想定しておきましょう。
aiビジネスを始めるならアイディオット
もしこれから話題のaiビジネスを始めるなら、アイディオットと手を組んでみてはいかがでしょうか。アイディオットならaiモデルの開発と実装が可能ですし、業務の効率化とDXのサポートもしてくれます。とても心強いサービスを提供してるので、aiビジネスのパートナーに最適です。アイディオットの魅力を紹介します。
aiモデルの開発と実装が可能
アイディオットはデータコンサルティングができる会社なので、aiモデルの開発と実装に期待できます。例えば持っているデータとaiを組み合わせて何ができるのか、新しくどんなサービスができるのかを一緒に考えてくれます。
アイディオットには企業規模を問わずさまざまなデータを取り扱ってきた優秀なスタッフが在籍しているので、信頼できる確かな開発力があります。希望するaiビジネスの実装に期待できます。
業務の効率化とDXをサポート
業務の効率化とDXは企業が抱えやすい課題ですが、アイディオットはそれらの課題を解決するためのサポートに全力を尽くしてくれます。特にaiはどちらにも効果的なので、課題がスムーズに解決しやすいです。
業務の効率化ができないといつまでもコスパが悪いままですし、DXができないと時代に取り残されてしまいかねません。今は時代の移り変わりが非常に早いので周りから遅れることなくDXを成功させ、古い形態からの脱却を図る必要があります。
すでに多くの実績を積み上げているアイディオットなら、aiによる業務の効率化とDXが十分可能です。
まとめ
aiをビジネスに役立てようとしている企業に向け、導入事例や注意点について詳しく紹介しました。aiはカスタマー対応、手書き文章のデータ化、トレンド予測などに導入されていますが、今後もさらに拡大する見込みです。ただ、aiをビジネスに導入すれば必ず成功すると決まっているわけではないため、記事で紹介した導入する際に考えたい4つのポイントを基準に判断を下しましょう。
また、aiをビジネスに導入する方向で決まったら、アイディオットと手を組むことも考えてみて下さい。アイディオットならaiのノウハウをもとに全力でサポートしてくれます。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
