数値解析からディープランニングまで、さまざまなタイプのAI（Artificial Intelligence：AI）をうまく活用する方法について解説します。さらに、事例や「AIの民主化」という考え方についても本記事でご紹介していきます。
広がるAIのビジネス利用
人工知能は、今日の目まぐるしい状況の中で、企業にとってますます重要性を増しており、コスト削減、プロセスの最適化、顧客体験の向上に役立っています。
たとえばAIは、顧客の購買パターンを追跡・予測することで、将来の予測精度のみならず新商品の販売予測に役立ちます。また、既存のプロセスにAIを組み込んで、問題が発生する前にデータを活用し、問題を未然に防ぐことも可能です。
「AI」は多種多様
自動車や電車の自動運転技術にAI活用していたり、画像認識分野でもAIのパターン認識と機械学習を組み合わせたりすることにより、画像に映し出された対象物の色や形などの特徴を把握し、そのうえで蓄積されたデータから対象物が人の顔など特定することが可能になりました。
「AI」による技術活用はさまざまな種類があり、「文章理解」「音声理解」「画像識別」「推論」など、さまざまな用途に利用されています。
文章理解の例として報道やスポーツの試合結果などの記事作成にAIを活用しているメディアがあります。音声理解の例としてチャットボットが、仮想アシスタントとして会話を行うスマートスピーカーなどが挙げられます。画像識別では、顔識別システムがディープラーニングを利用して、首の傾きや眼鏡をかけた人なども含め識別します。
「推論」の例はオセロ、チェス、将棋、囲碁などが挙げられます。完全情報ゲームではデータを元に解を導き出した結果、人間より優れた対戦相手であることが近年証明されています。
上記の様にさまざまなプロジェクトが人工知能市場の急速な発展の原動力となっています。
AIの「民主化」で、一人ひとりがAIを構築・活用する時代へ
現在、ビジネスパーソンがみずからAIを構築・活用できるソリューションが日々登場しており、この技術の進歩は、企業の情報化対応のあり方を大きく変えていきます。
AIは、個々の意思決定者の知識と処理能力の飛躍的な向上をもたらし、ビジネスのあり方や意思決定のあり方を大きく変えることになります。
特に数値解析におけるAI技術を活用することで、顧客動向の予測まで意思決定プロセスを改善できるため、意思決定の精度を高め、より予測的なモデリングが可能となっています。さらに、AI技術による自動化は、日常的なルーティンワークからリソースを軽減し、ビジネスのコア業務に集中することができるため、ビジネスを次のレベルに進めるための重要なアイテムになっています。
これからのAI
従来AI技術は、主に大企業向けの「オーダーメイド」の専用システムでした。AI導入にかかるコスト面や知識のハードルが高く、大企業しか手が出せないものと考えていました。しかし、AI技術が年々進化するにつれ、費用対効果が向上し、中小企業も利用しやすくなりました。とはいえまだまだAI活用による業務変革の手段を講じていない企業が多く、AI活用によるメリットについてもっと広く認知を拡大する必要があります。
SaaS開発事業者の中でもAI活用されたパッケージが増えており、サブスクリプションで使用できるものもあるので、導入のハードルは下がってきています。
ビジネスパーソンが自らAIを構築できるソリューションが登場
従来AIは、専門的な知識を持つエンジニアだけが扱える技術として認識されていました。AIエンジニアはいまだ需要が高く、年収の相場も他のエンジニアと比べると高い傾向にあります。しかし近年、AIは構築しようと思えば、誰にでも可能なことをご存じでしょうか。例えば、Microsoft社が提供する表計算ソフト「Microsoft Excel」が2018年にアップデートされ、AIに関する4つの機能が追加されています。
事例にみる「民主化」の兆し
それではAI技術活用について見ていきましょう。
専門商社で、営業部門が既存顧客アプローチ対応にAI予測を利用した事例
従来アプローチする顧客の選定やタイミングを営業担当者が個々で判断しており、営業部門としての管理不足による失注が起きていました。しかしAIで成約率を予測し、成約率の高い顧客から対応させることで失注を最小化することが可能となりました。
食品製造業出荷予測にAIを活用した事例
従来、営業担当の経験と勘の出荷予測で精度にバラつきがあり、過剰在庫による値引き対応や欠品による突発的な業務対応が発生していました。そこでAIを活用することで、受発注精度が向上し、さらに新商品の出荷予測にも活用できるようになりました。
人事部門でのAI活用事例
従来離職率が高く、採用にかかるコストや教育や研修によるコストがかかっていたところ、AIを活用することで早期に退職リスクがある人材を予測する事が可能となり、事前に手だてが図れるようになりました。さらに人材の成長傾向、退職傾向を予測することで、採用・研修コストもコントロール可能になりました。
上述のようにさまざまな企業にAIが導入され身近なものになりつつあります。
ビジネスパーソンの「良きパートナー」となるAI
AIは、データを迅速かつ正確に分析する能力を持っています。AIは、行動をよりよく学習し、ルーティンワークを自動化し、職場の効率化を図るために使用することができます。さらに、AIはより良い意思決定、より効果的なマーケティングキャンペーン、お客様の行動を予測する能力、お客様のニーズに対する革新的なソリューションの提供のために提案することができます。AIをビジネスに組み合わせることで、強力な味方を得ることができます。
しかし、AIは「熟練者が不要となる／人間を超える能力をAIが発揮する」といった誤解をされている節もあります。そこで、AIを正しく理解することの重要性についてご紹介します。
AIへの正しい期待をおこなう
熟練者の判断をAIが学習し、機械学習の判断と比較することが重要です。この比較により、AIが「より良い」判断を下せるかどうかを確認することが可能です。さらに、この比較によって、人間の判断に足りない部分、改善できる部分を明確にすることができます。
AIに期待されるのは、特定の問題を認識し解決する方法をより早く習得できるよう、一貫性と信頼性を高めることです。より正確な結果を生み出すために、AIはデータやパターンを効率的に分析するために使用する必要があります。
つまり大量のデータを消化・分析するAIの能力と、人間の経験と技術の組み合わせを通じて、より高い水準の品質とアウトプットを達成することができます。
AIの民主化により、「人」の重要性が高まる
また、AIは、一貫したデータを素早く分析する能力は、すでにさまざまな形で活用されていますが、複雑な意思決定など特定の業務に必要なスキルはまだ代替できません。AI時代においても熟練者は重要であり続けます。熟練者はプロジェクトの開発、管理、保守に必要とされます。AIが進化し続ける中で、熟練者の役割はシフトし変化していくことになります。
まとめ
AIの利用は増加傾向にあり、AIの民主化の流れにより、ビジネスパーソン個々人がAIを活用できるようになりました。AIを活用した製品やサービスが増える中、AIを「良きパートナー」として採用することで、業務を効率化することができます。 「何に対してAIを導入するか」「どこからAIを使っていくのか」など活用しはじめる際、検討が必要になります。具体的に何から始めたらよいのか判断が難しい場合は、株式会社アウトソーシングテクノロジーへお気軽にお問い合わせください。
