AI(人工知能)をビジネスに導入する企業が増えていますが、具体的にどのような効果があるのでしょうか。
本記事では、AI(人工知能)を導入するメリットと成功事例を始め、導入時の注意点やデメリット、導入までのプロセスまで解説します。
【AI(人工知能)を導入する5つのメリットや効果とは？解決できる課題について解説】
AI(人工知能)の導入には以下の5つのメリットが期待できます。
メリット1．人材不足・労働力不足の解消
メリット2．業務効率・生産性の向上
メリット3．データ分析の精度向上
メリット4．市場ニーズや顧客ニーズの把握スピードアップ
メリット5．顧客満足度の向上
次からはそれぞれのメリットの詳細と、解決できる課題について解説していきます。
●メリット1．人材不足・労働力不足の解消
これまで人が行っていた作業をAIが代替することにより、人手不足や労働不足の解消に貢献します。
危険性の高い仕事の負担を軽減できることや、人件費の削減にも効果が期待できることもメリットだといえるでしょう。
●メリット2．業務効率・生産性の向上
AIが可能な作業はAIに任せることで、従業員の作業量を削減できます。また、ヒューマンエラーも発生しにくくなることや、モチベーションや体調のばらつきによる作業効率の変化なども起きにくいこともメリット。これらの要因により、業務効率化に繋がります。
削減できた工数で従業員が付加価値の高い仕事に時間を使うことにより、生産性の向上も期待できます。
●メリット3．データ分析の精度向上
人間では一度に処理することが難しい膨大なデータも、AIを活用することで分析可能となり、分析精度が向上します。
これまで個人の経験や勘などにも左右されがちだったことも、AIを使うことで客観的に行えるようになることもメリットです。
●メリット4．市場ニーズや顧客ニーズの把握スピードアップ
分析をする中で、小さな変化は見逃しやすいものです。
AIを活用し、精度の高い分析ができるようになることで、市場や顧客のニーズを把握するスピードも向上します。
●メリット5．顧客満足度の向上
AIによる業務効率化や、精度の高い分析、より付加価値の高い業務に取り組めるようになることから、顧客満足度の向上にも貢献できます。
【AI(人工知能)を導入するデメリットや5つの注意点】
AI(人工知能)を導入することは、企業のさまざまな課題を解決できるメリットがありますが、同時にデメリットとなりえる注意点もあります。
・注意点1．AI人材の育成が必要
・注意点2．一定期間のデータの蓄積が必要
・注意点3．一時的にコスト増加
・注意点4．情報漏洩やリスクマネジメントの難度向上
・注意点5．雇用の減少
次に、上記5つの注意点の詳細を解説します。
●注意点1．AI人材の育成が必要
AIを効果的に活用するためには、AIを構築し、実装し、運用することが欠かせません。これらは専門的な知識が必要です。
経済産業省は、AI戦略2019の戦略目標に基づき、AI Quest(課題解決型AI人材育成)という政策を講じています。
参考：https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11875095/aiquest.meti.go.jp
このように、AIをビジネスに応用していくことのできる人材の確保や育成が必要になることを覚えておきましょう。
●注意点2．一定期間のデータの蓄積が必要
データ分析するときには、サンプル数が多いことでより精度の高い分析が可能となります。AIを活用する際には、一定期間のデータを蓄積する必要があることにも注意しましょう。
●注意点3．一時的にコスト増加
AIを導入することで、これまで人が行っていた業務を軽減できることから人件費の削減に繋がり、長期的にはコスト削減も期待できます。ただし、AIの開発や導入により一時的にコストが増加することには注意が必要です。
●注意点4．情報漏洩やリスクマネジメントの難度向上
AIを活用する際には、企業にとって重要な顧客情報や企業秘密などの情報もネットワーク上にアップロードすることになります。操作や設定ミスによる情報漏洩のリスクや、外部からのハッキングリスクがあることには注意が必要です。
リスク対策には専門家の知見が欠かせません。社内に適切な人材がいない場合には、採用を検討することも検討しましょう。
●注意点5．雇用の減少
AIによる業務効率化が進むと、一部の職種では雇用の減少に繋がることもあります。一方、AIを活用する人材の雇用などにより雇用が増えるケースもあるため、一概に減少するとは言い切れません。
【AI(人工知能)の導入方法・プロセス4STEP】
AI(人工知能)を効果的に導入するためには、注意点も把握したうえで以下のステップを踏んでシステムの運用を始めることが重要です。
・STEP1．AIによって解決したい課題を明確にする
・STEP2．導入するAIを検討し、投資対効果の見積もりをする
・STEP3．AIを活用したシステムの開発・ツールの導入をする
・STEP4．システムの運用をする
それぞれの詳細を紹介します。
●STEP1．AIによって解決したい課題を明確にする
まずは、企業内の課題をピックアップしましょう。課題をAIによって解決できるのかどうかを、この時点で判断する必要はありません。
課題の内容と、その影響でどのようなデメリットが生じているのかを書き出します。
●STEP2．導入するAIを検討し、投資対効果の見積もりをする
次に、解決したい課題がAIによって解決できるのか検討します。AIにはさまざま様々なシステムがあるため、どのAIを導入することで課題を解決できるのか、現実性を判断していきます。
自社での判断が難しい場合は、AIコンサルティングやモデル開発などを実施している企業に依頼することもおすすめです。
課題によっては、1つのシステムではなく、2つ以上のシステムの導入や開発を組み合わせる可能性もあります。
AIシステムの導入にかかるコストと、解消されるメリットを比較し、投資効果が見込めるのか判断します。
●STEP3．AIを活用したシステムの開発・ツールの導入をする
AI導入の投資効果が見込める場合は、AIを活用しているシステムやツールを導入します。
自社で導入するのが難しい場合は、導入サポートを行っている企業に委託するのもおすすめです。
●STEP4．システムの運用をする
AIシステムやツールを導入した後は、運用をしていきます。AIはデータが蓄積されるにつれ、高精度で利用できるため、導入して終わり、ではなく定期運用することが成功の要です。
【AI(人工知能)の導入による成功事例】
AIを活用したシステムは、カスタマーサポートやマーケティングの現場でレコメンドシステムや、FAQなどとして活用されていたり、HRの現場で活用されていたりとさまざまです。
＜AIのシステム例＞
・レコメンドAI（Deep Messagging）：https://aicross.co.jp/aix-lab/service/deep-messaging/
・FAQ AI：（QAロボット）：https://aicross.co.jp/aix-lab/service/qa-robot/
・HR AI：https://aicross.co.jp/aix-lab/service/hr-ai/
・データ活用：https://aicross.co.jp/aix-lab/service/data-utilization/
最後に、AIの導入による成功事例について紹介します。
●事例1．解約率の低下とLTV・顧客満足度の向上
ECサイトでのユーザーの離脱や、サブスクリプションサービスの解約などは、原因の解明が難しく、原因が判明した場合でも施策の検討に試行錯誤が必要なケースが多いのではないでしょうか。
AIによるデータ分析を行うことで、離脱リスクをスコア化し、理由を分析、施策を実行します。施策の結果分析まで行うことで、離脱や解約率を低下させ、サービスの品質も向上やLTVの向上に繋がります。
参考：https://aicross.co.jp/aix-lab/case/withdrawal-forecast/
●事例2．FAQの問い合わせ自動化
カスタマーサポートに集まる問い合わせの対応には多くの工数がかかり、重要度の高い業務を圧迫している企業も多いのではないでしょうか。
FAQデータベースを活用することにより、問い合わせ対応を自動化することが可能です。問い合わせ対応の工数削減だけでなく、お客様への対応スピードの向上による顧客満足度の向上も期待できます。
参考：https://aicross.co.jp/aix-lab/case/qa-robot/
●事例3．離職率の低減
企業にとって、従業員の離職は経営資源の損失に繋がります。離職者を防止するための対策について検討している企業も多いでしょう。
AIにて離職リスクが高い社員を早期発見し、離職要因を分析することで、離職率の低減の実現が可能になります。
参考：https://aicross.co.jp/aix-lab/case/hr-ai/
【自社の課題をAI(人工知能)を使って解決しよう】
自社の課題に合わせたAI(人工知能)システムを開発することで、業務効率化や生産性の向上、顧客満足度の向上などに繋がります。
まずは自社の課題をAIによって解決できるのか検討し、投資対効果の見積もりを行うところから始めてみてはいかがでしょうか。