業務効率化の代表的な方法の一つとしてシステム化や機械化が挙げられます。
システム化や機械化の中にも、昨今は特にAIを使ったシステムが注目を浴びています。
よく耳にするAIですが、具体的にできることと、業務への活かし方を詳しく解説していきましょう。
目次
AIとは？
AIと人工知能（Artificial Intelligence）を指し、人間のような知覚や知性を人工的に再現することをいい、人間のように経験から学び、新たな入力に順応できます。
学習機能を持っており、多くのデータの入力や応対を通して、一定の法則やアルゴリズムを見つけることができます。
このような機械学習の中に深層学習（ディープラーニング）があり、より人間の脳に近いアルゴリズムで学習させることにより、コンピューター自身がデータを読み解き、ルールや相関関係を発見や推測が可能になりました。
この学習機能を利用して、膨大なデータ入力をおこなうことで、AIの精度はどんどん向上していくのです。
機械学習のレベルによって、AIの機能レベルも分けられます。
AIでできること
一口にAIといっても、様々な機能があり、幅広い業務に活かすことができます。
機能別に把握し、どんな課題を解決していけるのか詳しく見ていきましょう。
画像認識
映っているものの認識や識別をおこなえます。
例えば、
- 映っている人物は誰なのか
- 物は何なのか
- 部品の欠陥があるか
- ラベルの内容は何か
などといった内容の識別が可能です。
監視カメラの人物認識や倉庫におけるラベル認証などで使われます。
音声認識
人の声を認識する技術です。
音声から、言葉の内容を聞き取り、意味を理解し、それに対応した行動を返すことができます。
代表的なものとしてスマートスピーカーが挙げられます。
他にも音声翻訳にも使われる技術です。
言語解析
人が日常的に使用している言語を処理する技術です。
人の呼びかけに対し、それに合った回答を導き出して自然な対話が可能です。
コールセンターやオンラインチャットボットなどのお客様対応に活用されています。
機械制御
AIに機械を制御し、人よりも正確で高速な判断と作業をおこなわせる技術です。
生産工場の製造ラインでの不用品の検出や危険な場所での作業などに活かせます。
また大型で一歩間違えると重大な事故が発生しかねない作業機械もAIに制御させることで、事故リスクを未然に防ぎます。
自動車の自動運転技術やドローン制御などにも、AIが搭載されています。
推論
AIは、これまでのデータを基に原因分析や予測分析が可能です。
- 医療現場での病気リスクの分析
- 株価予測
- ECサイトの受発注予測
などにおいて活用できます。
AIが得意とする仕事とは？
AIは、膨大な学習データの中から傾向を分析し、判断・識別をすることが得意です。
データを基に傾向を判断し抽出することも得意なため、ECにおけるオススメ商品の選出なども得意な機能の一つです。
また、同じことを繰り返すような単純作業も得意であり、様々な条件を考慮しながらより効率的な方法を導き出して、作業を進められます。
逆に、ゼロから１を生み出すようなクリエイティブな作業はAIにはできません。
また単に応対をするだけでなく、相手の心情や意図をくみ取りながらおこなうコミュニケーションもAIには難しい対応です。
昨今AIの導入が進む理由
少子高齢化による労働力不足が大きな理由の一つとして挙げられます。
今後は、少ない労働力でも高パフォーマンスの発揮が重要です。
単純な作業や人的ミスが起きやすい仕事は、AIが代替した方が生産性の高い作業が期待できるのです。
限られた人間の労働力をよりクリエイティブで複雑な仕事に充てられるよう、様々な仕事の自動化やシステム化が進み、AIが幅広く活用されています。
また従業員の働き方や職場環境の改善を目指す「働き方改革」も多くの企業で推進されています。
「働き方改革」の目的の中に、労働時間の削減や有休消化の推奨などがあるからです。
AIが仕事の一部を肩代わりすることにより、これまで以上に短い時間で作業が可能になったり、そもそもの人員を削減できたりするため、「働き方改革」の推進にも大きく役立っているといえるでしょう。
AIとRPAの違い
RPAとは「Robotic Process Automation」の略で、コンピューター上でおこなわれる作業を人間の代わりに自動化する技術を指します。
RPAは、業務の内容や判断基準を人があらかじめ覚えさせ、それに沿って忠実に作業するため、AIのように自身で学習し、判断や推測をおこなえません。
RPAの中には、AIを搭載し、自律的に学習し判断できる高度なRPAも存在します。
RPAについては「RPAツールの導入で業務効率化や働き方改革を推進しよう」にて詳しく紹介しています。
AIでできる業務効率化の具体例
AIの得意な作業を踏まえ、実際の仕事の現場ではどのように業務効率化へ生かすことができるのでしょうか。
具体的な職種や職場に分け、実例も踏まえながら考えてみます。
問い合わせ業務
昨今、受付窓口やインフォメーションセンターでAI化が進んでいますが、問い合わせ業務はAIが得意とする業務の一つです。
窓口やインフォメーションセンターなど人が対面して対応する場面だけでなく、電話やメールによる問い合わせも置き換えられます。
よくある質問などはAIに任せたほうが効率的であり、寄せられてくる様々な質問を通してAIの学習も進み、より精度の高い回答が可能です。
また簡単な質問やよくある質問はAIに任せて、より複雑な質問を人が対応する、分業化をしているケースもあります。
問い合わせ対応をAIに任せることで、人手が削減できるのはもちろん、質問の集計から傾向をデータ化して分析し、より分かりやすいFAQへ改善ができるでしょう。
営業活動
営業活動でも、AIによる業務効率化が可能です。
顧客管理や営業活動の管理にAIを使うと、これまでの履歴や顧客の属性をデータで管理し、見込み客の抽出が簡単におこなえます。
また属性や履歴によるグルーピングが容易になるため、顧客に合わせた提案がしやすくなり、より成約率の高い営業活動が可能です。
顧客の分析や抽出をAIに任せることで、人はその他の業務に集中できるため、提案内容の向上やよりよいアイディアの創出が期待できます。
データの抽出だけではなく、顧客とのコミュニケーションもAIに任せられます。
営業マンだけでなく、営業事務の仕事もAIによって削減でき、より煩雑な仕事や創造的な仕事に人的リソースを有効活用できるでしょう。
人事業務
HRテック（Human Resource Technology）でもAIが活用されています。
HRテックとは、人事のあらゆる業務をシステム化・機械化して業務効率化をおこなうことを意味し、膨大なデータの分析が得意なAIが様々な場面で活用可能です。
例えば、これまでの成果やキャリアをデータ化しそれを分析・抽出することで、条件に合った人材配置や成果が見込める人材配置を的確に、素早く抽出できます。
AIは、客観的なデータを基に人事提案をおこなうため、データ化されていない部分に対する私情が挟まれることがありません。
またアンケートや過去の退職事由、最近の業務成績や人事考課などのデータを参考に、退職予測も可能です。
事前のフォローをおこなうことができ、人材流出を防ぐことにも繋がります。
採用の場面でも、膨大なエントリーシートの審査をAIに任せ、採用担当者の業務負荷を軽減。
その他にも、勤怠管理や給与計算などの業務においても、人為的ミスが発生しないAIを使ったシステム化が進んでいます。
物流
物流における
- 入出庫作業
- 受注処理
- 検品業務
- 荷物仕分け
などの各工程を、すべて自動化したAIの活用が進んでいます。
特に従業員の業務負荷がかかる入庫作業は、AIによる画像認識を取り入れることで、自動化が可能になり、ヒューマンエラーのない的確な作業が実現できます。
また運送においては、配達先や道路状況を考慮した効率的な配送ルートの計画や配車計画も可能です。
工場
様々な作業工程の自動化にAIが活用されています。
元々生産現場では、機械化や自動化が盛んにおこなわれていますが、これにAIを搭載することによって、更なる作業の効率化が可能です。
例えば、画像認識による不良品の検出・検品作業、機械制御による大型機械の最適な運用などが挙げられます。
省人化による人件費の削減はもちろん、人為的ミスの回避、事故リスクの回避など、商品やサービスの質を確保するほか、従業員の安全確保にも繋がります。
保守・保全
AIによる画像認識によって、これまで人が目視でおこなっていた設備の欠陥や機械故障の検知などを代替できます。
人による調査が難しい場所や危険な場所での点検も、AIに任せることで人が作業する必要がなくなるため安全に点検ができます。
人の目では見落としてしまうことも考えられますが、AIであれば人的ミスが発生しません。
また担当者による精度の格差が生じることなく、精度の高い保守・保全業務をいつでも安定しておこなえるでしょう。
まとめ：課題や目的に合わせたAI製品を活用しよう
AIにできることは幅広く、様々な場面で活用が可能です。
導入する際には、他社の導入事例なども参考に、自社の状況に合った方法の模索が大切です。
また単に業務を効率化したいということではなく、「AIの導入によって何を解決したいのか」という目的意識を認識した上で、方法を検討することも重要でしょう。
AIシステムの導入にも費用や一定の手間がかかります。
時流に合わせてなんとなくで導入するのではなく、自社の課題解決に向けた取り組みが必要です。
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