AI（人工知能）の導入事例16選！業界別の活用事例や取り組みを紹介

近年では、さまざまな分野で「AI（人工知能）」の活用が進んでいます。情報化が急速に進み、デジタル化されたデータがインターネット上でやり取りされるようになりました。そのため、AIを搭載した製品やサービスが登場し、さまざまな企業が導入し始めています。

AIを活用することで、企業は業務効率化や人件費削減などのメリットを得ることができます。しかし、AIが具体的にどのようなもので、どんな分野に活用できるか分からないこともあるでしょう。そこで本記事では、AIの仕組みや実現できること、実際の活用事例などについて解説します。

 

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AI（人工知能）とは

「AI（Artificial Intelligence）」とは、日本語で「人工知能」を意味し、人間の知能を再現したIT技術を指します。具体的には、私たちが行う「学習」「推論」「問題解決」などを、機械が行えるようにしたコンピュータープログラムのことです。総務省が発表した「令和元年版 情報通信白書」では、AIは次のように定義されています。

「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術」
（引用元：令和元年版 情報通信白書）

2010年代の「機械学習」や「深層学習」技術の発展により、AIがあらゆる業界におけるビジネスモデルに変革をもたらしています。

AIの仕組み

AIは「センサー」や「システム」などを活用することで、人間の知能をコンピューター上で再現しています。センサーとは、人間の状態や指示などを把握するためのものです。例えばテキストを入力するためのキーボードや、音声や映像を入力するためのカメラやマイクなどが該当します。

そうした入力情報を、人間がプログラムしたシステムで解析・判断して、課題解決やコンテンツ生成などを行うのがAIです。さらにロボットなどにAIを搭載する場合は、システムの命令でアクチュエータを動作させて作業等を行います。

AIには機械学習や深層学習が必須

AIには「機械学習」や「深層学習」などの技術が欠かせません。機械学習は膨大なデータから「特徴量」、つまり規則性を学習するための技術です。深層学習も機械学習の一種ですが、脳の神経細胞の仕組みを再現した「ニューラルネットワーク」を用いており、従来の機械学習より高度な学習能力があることがポイントです。機械学習と深層学習の技術を活用することで、AIは人間の文字・声・表情などを理解できるようになるのです。

AI（人工知能）の活用で実現できること

AIを活用することで、次のようなことが実現できます。

• 画像認識
• 音声認識
• 自然言語処理
• 分析や予測
• 最適化処理
• 異常検知

画像認識

AIに画像データを入力することで画像認識ができます。事前に大量の画像データをAIに学習させることで、「画像に何が写っているか」が理解できるようになります。画像認識は、顔認証や文字認識などのほかに、医療現場における画像診断にも活用されています。また生成AIの発展により、ユーザーが入力した画像やテキストなどから、新たなテキストを生成することも可能となりました。

音声認識

人間の声を認識し、テキストデータに変換する「音声認識」も可能で、近年ではその精度が大幅に向上しています。音声認識は文字起こしのほかに、後述する「自然言語処理」と組み合わせたスマートスピーカーなどに活用されています。また、人工的な音声を生成することで、案内放送やカスタマーサポートの自動応答などの分野にも応用が広がっています。

自然言語処理

自然言語を分析し、単語の意味や文脈などを識別する「自然言語処理」も可能です。自然言語とは、私たち人間が話す日本語や英語などのような、自然に生まれた言語を指します。声を分析する音声認識に対し、自然言語処理はテキストデータを処理するもので、例えばチャット・SNSの投稿や小説・論文などが対象となります。

過去の膨大な文章を分析することで、自然言語処理の精度も急速に高まりつつあります。近年注目されている「ChatGPT」では、入力した質問に対して正確に回答することや、文章の生成や要約などもできるようになりました。

分析や予測

AIに大量のデータを学習させることで、データの法則や傾向を分析できます。さらに、分析結果と現在のデータの比較により、今後の推移も予測できるようになります。例えば、企業の売上や需要の予測を行うことで、最適な生産量を決めて過剰生産や在庫を防ぎ、コスト削減を図ることが可能です。また、気象データからこれからの天気を予測したり、交通渋滞の予測したりするなどの活用も広がっています。

最適化処理

過去の膨大なデータをAIに学習させることで、最も効率的なパターンを抽出する「最適化」もできます。最適化とは、あるタスクを実行するために最適な選択肢を探し出すことです。この最適化により、例えば製造や仕入れの無駄を省いてコストを削減したり、商品の配置を変えて売上を伸ばしたりすることができます。

異常検知

与えられたデータから、正常値を逸脱した「異常」を検出することもAIで行えます。カメラと組み合わせることで、製造現場や医療現場などさまざまな場面で活用できるようになります。例えば、製造現場では不良品の検知で品質を向上させ、医療現場では画像診断を自動化してミスを防ぐことができます。

AI（人工知能）を導入することで得られるメリット

AIを導入することで、企業は次のようなメリットが得られると考えられます。

• 人手不足を解消できる
• 業務効率を改善できる
• 人件費を削減できる
• 人的ミスを予防できる
• コンテンツを生成できる

人手不足を解消できる

AIにより業務を自動化することができ、少ない人員でより多くの業務がこなせるようになるため、人手不足の解消につながることが期待されています。例えば、製造工程や検品の一部をAIに任せたり、医療や介護現場で患者をAIシステムで見守るようにしたりするなどです。人手不足が深刻化している業界では、業務負荷を大きく軽減できるAIの導入は、特に効果が高いと考えられます。

業務効率を改善できる

人間が手作業で行っていた業務をAIに任せることで、業務効率を改善できます。特にデータを活用するような正確性が求められる業務では、AIの導入で業務の品質を向上させると同時に、従業員の負担も大幅に軽減できます。

人間の業務負担を軽減することで、よりクリエイティブでAIに代替できない業務に集中できるようになり、イノベーションや新たな価値の創出にもつながります。

人件費を削減できる

あらゆる業界でコストダウンの努力が続けられてきましたが、業務品質を維持した状態で人件費をこれ以上削減することは困難です。さらに近年では人件費が高騰しており、人手不足と相まって大きな課題となっています。

しかしAIの発展により、人間が行っていた業務をAIで代替できるようになりつつあり、人件費削減に活用できるようになりました。特に単純作業や定型業務は、AIによる自動化が行いやすいため、AIを導入することで少人数でも効率的に業務を実行できます。

人的ミスを予防できる

人間が行う作業には、誤解やミスといったヒューマンエラーがつきものであり、厳密なチェック体制を構築しても完全に防ぐことは困難です。しかし、AIはあらかじめ作成したプログラムに従って動作するため、学習内容や入力データに異常が無ければ基本的にミスは発生しません。

そのため、医療や介護現場などの「ミスが許されない業界」や、数字を扱うなどミスが発生しやすい業務においては、AIの活用によるヒューマンエラーの予防が特に期待されています。

コンテンツを生成できる

AIにテキストや画像などのデータを学習させることで、AIが新たなコンテンツを生成できるようになります。これにより、キャッチコピーやイラストなどをAIで簡単に作成できるようになります。

外部のクリエイターに発注する必要がないため、工数やコストの大幅な削減も可能です。例えばChatGPTでは、テキストで指示を入力すれば、簡単なキャッチコピーや文章などをすぐに生成できます。

AI（人工知能）が苦手なこと・デメリット

AIには「万能」「何でもできる」ようなイメージがあるかもしれません。しかし、AIはあくまで過去のデータを学習することで、新たなパターンを予測・作成するものです。そのため、AIは次のようなことは苦手です。

• 人間の感情への理解や共感
• 学習した領域以外への応用
• 指示のない自律的な行動
• 繊細な動作を必要とするタスク

人間の感情への理解や共感

AIは人間と同じような「感情」は持たず、人間の感情を理解したり、共感を示したりすることはできません。例えば、AIにバラエティー番組を視聴させても「面白い」と感じることはなく、嬉しい体験を伝えても共感してくれることはありません。

AIはあくまで、「こんなとき人間は面白いと感じる」「こんなときは共感を示す」という普遍的なデータを与えられることで学習し、認識できるようになるというものなのです。ただし、こうした学習を繰り返すなかで、やがてAIが人間に近い感情をシミュレーションできるようになる可能性は「ゼロではない」と考えられています。

学習した領域以外への応用

AIは「何でもできる」わけではなく、あくまで学習内容から推論できる範囲のタスクしか実行できません。例えば、テキストデータを学習させているAIには、画像認識や画像生成などのタスクは実行できません。

また、AIに学習させたデータに偏りがあると、出力される結果にも偏りが出てしまいます。そのためAIを作成するときは、目的に合うデータを偏りなく学習させているかどうか、万全を期すことが大切です。

指示のない自律的な行動

AIは人間の指示に従ってタスクを実行するため、指示がない状態で自律的に動作することはありません。例えば、人間のように話したいときに話したり、今までにない言動を取ったりすることはないのです。

自律的に稼働するこうしたAIを、「AGI（Artificial General Intelligence）」つまり「汎用人工知能」と呼びますが、現在の技術では実現には遠いと考えられています。しかし仮にAGIを実用化できれば、科学・医療・経済などあらゆる分野で革命的な変化をもたらすと予想されています。

繊細な動作を必要とするタスク

現在のAIは、まだ繊細な動作が求められるタスクを苦手としています。例えば、小さなものや柔らかいものを掴んで動かす動作などは、AIでの再現が困難です。人間の動作は筋肉・骨格・関節などが複雑に連携して動くため、その動作を学習して再現することは容易ではありません。しかし、AIの技術は進化を続けているため、人間のような繊細な動作ができるAIもいずれ登場すると考えられています。

AI（人工知能）の代表的な活用事例

AIの仕組みやメリットについて確認したところで、実際の活用事例について見ていきましょう。

• 農業｜収穫や品質の安定化
• 農業｜農薬散布の効率化
• 医療業界｜画像認識AIによる画像診断
• 医療業界｜自動問診システムによる負担軽減
• 製造業｜自律ロボットや品質管理
• 製造業｜製造現場におけるデータの高精度分析
• 教育現場｜習熟度に合わせたカリキュラム作成
• 建設業｜AI重機の活用で安全性を改善
• 商業施設｜混雑状態や危険行動の検知
• 物流業｜配送計画の自動作成や効率化
• 不動産業｜価格査定などの業務の自動化
• 不動産業｜顔認証技術による本人確認の効率化
• サービス業｜需要予測やレジの無人化
• 小売業｜人員配置やシフト作成の自動化
• 金融業｜株価予測やカード利用の監視
• 金融業｜コールセンターにおけるAIの通話支援

農業｜収穫や品質の安定化

「スマート農業」と呼ばれる、新たな農業の形態が注目されています。これはAIなどの最新技術を活用した農業を指します。例えば、田植えや栽培の管理、土壌の欠陥や栄養不足などです。さらに、気象や環境データを活用した天候変化や、害虫の発生時期の予測などができるシステムも開発されています。

農業｜農薬散布の効率化

農作物への農薬散布は必須ではありますが、農薬使用量やコストが課題となっています。そこでAIの画像認識技術を搭載したドローンを導入することで、上空から農作物の状態や害虫を認識し、自動的に農薬を散布できるようになりました。従来の一律散布と比較し、農薬使用量の低減とコスト削減を実現できました。

医療業界｜画像認識AIによる画像診断

画像認識AIにより、医療現場における画像診断がAIで行えるようになりました。例えば、AIに病理画像を学習させれば、医師よりも高い精度で腫瘍などを発見できます。そのほかにも、AIチャットボットの活用により問い合わせ対応を自動化したり、AI搭載のカメラシステムで患者を見守るなど、さまざまな方法で医療従事者の負担を軽減できます。また、生活習慣や年齢などの患者データの分析により、特定の疾患にかかるリスクの算出もできます。

医療業界｜自動問診システムによる負担軽減

医療機関では、初診時に患者の状態を把握するために問診を行いますが、時間と労力がかかる作業でもあります。そこでAIを活用した「自動問診システム」を導入することで、データベースに登録された情報をもとに、患者の想定される病名を絞り込めるようになりました。医師が手作業で問診を行う時間と労力を削減し、患者の待ち時間も減らすことに成功しました。

製造業｜自律ロボットや品質管理

AI搭載の自律ロボットを導入することで、工場が長時間連続で稼働できるようになります。また画像認識AIにより、異物混入や不良品のチェックも自動化することが可能です。これにより、品質管理などの負担軽減と人件費の削減、ヒューマンエラーの予防などの効果が得られます。

製造業｜製造現場におけるデータの高精度分析

製造現場で蓄積したデータを、AIにより高精度で分析できるようになっています。従来の手法では、蓄積したデータに測定ミス・通信エラーなどによる欠損が多く、データの分析が困難なことがありました。AIにより欠損データが補えるようになり、測定データを分析して有効活用できるようになりました。

教育現場｜習熟度に合わせたカリキュラム作成

生徒の情報を収集することで、習熟度に合わせたカリキュラムを作成できるようになります。また、画像認識AIを活用することで、試験の採点や評価などの作業も自動化できます。これにより教師や講師の業務負担を軽減し、人件費の削減も可能です。

建設業｜AI重機の活用で安全性を改善

建設業では、高所や危険な場所などでの作業が必ず発生します。そこでAIとロボット技術を活用した「無人施工システム」を導入することで、自立制御型の重機で作業ができるようになり、精度や安全性が高まりました。無人での作業が可能なため、災害現場のような人間が介入しづらい場所でも作業できることが期待されています。

商業施設｜混雑状態や危険行動の検知

施設の混雑状況をAIで分析することで、従業員が各エリアの混雑状況をリアルタイムに把握し、レジの混雑に柔軟に対応できます。さらに、AIを搭載した防犯カメラを活用することで、不審者やトラブルの検知も可能です。これにより施設の安全性を高め、利用者が安心できる環境が整えられるようになります。

物流業｜配送計画の自動作成や効率化

「物流の2024年問題」に代表されるように、物流業界では人手不足が特に深刻化しています。そこでAIにドライバーの実績やノウハウを学習させることで、配送ルートや計画の設定を自動化し、最短ルートでの配送や効率化などが実現できます。その結果、ドライバーの負担軽減や業務効率化につながり、2024年問題への対応が可能です。

不動産業｜価格査定などの業務の自動化

不動産業において重要度が高い価格査定の業務は、担当者にとって負担が高いものでもあります。そこでAIによる価格査定の自動化で、業務負担を軽減し、効率化と人手不足の解消に役立つでしょう。

不動産業｜顔認証技術による本人確認の効率化

マンションではオートロックが導入されていることが多いですが、入居者が鍵を持っていなければ入館できないため、ユーザビリティが低下する場面があります。そこで顔認証による本人確認システムを導入することで、鍵がなくても入室できるようになりました。その結果、例えば宅配ボックスの荷物がすぐに取れるなど、自社のマンションに新たな価値を付与できました。

サービス業｜需要予測やレジの無人化

接客や清算が必要なサービス業でも、AI技術が活用されるようになりました。例えば、自然言語処理を応用したAIチャットボットの導入により、カスタマーサポートの品質を改善して顧客満足度が向上します。さらに、画像認識AIによる店内の見守りや商品管理、機械学習による需要や売り上げの分析など、さまざまな場面で活用されています。

小売業｜人員配置やシフト作成の自動化

人員配置やシフト作成には、勤務時間・人件費・適正など、さまざまな要素を考慮しなければなりません。そのため、適切な判断には時間と手間がかかり、ほかの業務を圧迫してしまいます。そこでAIを導入して、従業員の情報から人員配置やシフト作成を自動的に作成するようにしました。その結果、担当者の労働時間や人件費を削減し、効率化が実現しました。

金融業｜株価予測やカード利用の監視

金融業でもAIの活用が盛んです。例えばクレジットカード会社では、顧客データをAIで分析したうえで行動を予測し、不正利用を検知できるようになっています。保険会社では、顧客行動を分析した最適なプランの提案や、リスク想定などにも活用されています。

金融業｜コールセンターにおけるAIの通話支援

金融業では、コールセンターにおける電話対応でもAIが活用されています。オペレーターによる電話対応では、聞き漏らしの発生で十分な対応ができないことが課題となっています。そこでAIの導入で音声のリアルタイム文字起こしを行うことで、顧客に対する適切な対応が行いやすくなりました。

AI（人工知能）の活用でビジネスを革新しよう

人間の知能をコンピュータープログラムで人工的に再現した「AI（人工知能）」は、画像認識・音声認識・自然言語処理などを始めとする高度な処理が可能です。AIをビジネスに活用することで、人手不足の解消や業務効率の改善、人件費の削減などの効果が得られます。DXや経営改善の一環として、AIの導入を検討してみましょう。

 

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