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AI導入の失敗例と、成功のポイントとは?

AI導入の失敗はよくあること。「AIはすごいらしい」という時期は過ぎ、AIを導入する企業は確実に増加しています。日々の生活でもAIに遭遇することが増え、AI導入の検討段階に入ったという企業もあるでしょう。 今回は、AI導入の悪い事例を具体的に紹介します。失敗の原因を知り、自社の取り組みの際の参考にしてみてください。

  • AI導入はどうして成功しなかったのか

    AIを導入する際、決して忘れてはいけないことがあります。いったい何でしょうか。
    AI導入に際して心得ておかねばならないのは、AIとは何かをしっかり理解しておくということです。

    「AIには何をやってもらえばよいのだろう」「AIは本当に役に立つのだろうか」「そもそもAIってなんだっけ」。こうした疑問を解消しないまま、とにかくAIを早く導入しなければならないと焦っている企業はめずらしくありません。また、AIをきちんと理解できていないがゆえに、「AIを導入しさえすれば何でもできる」と過剰な期待を寄せがちです。

    しかし、ご自身の企業が手がけている事業を考えてみた時、それがAIにピッタリハマっているといえるでしょうか。AIであっても人間と同じように得意な分野があり、苦手な分野もあります。AIを導入したからと言って、いま抱えている問題がすべて解消されたり、飛躍的なサービスや品質の向上につながるわけではありません。しかし、そのことに気づかずAI導入をどんどん進めてしまう企業が未だにあとを絶ちません。

    では、いったいそうした企業がどうなってしまったか。失敗例を具体的に見てみましょう。

    ・AI導入は手段であり、目的ではない
    「AIを導入すれば手持ちのデータを活用できる」と聞き、とにかくAIを導入しようとする企業があります。特にトップダウン型で仕事が進んでいる企業では、トップが「AIだ」というとそれに従い、「急いでAIを導入しなければ」と具体的な使い方を考えないままで、AIだけが一人歩きをしてしまいます。

    これでは、AIを使った新規事業とはいえず、ただAI導入をすることだけが目的になっています。そうではなく、AIを使ったよりよい仕事をすることがAI導入の目的であり、AIは手段に過ぎないということをまず理解しておかねばなりません。導入にかかるコストや、思ったほど上がらないデータの精度はAIのせいではなく、AIを理解しなかったせいだと思っても後の祭りです。

    では、どのようにAI導入の目的やテーマを設定すればよいのでしょうか。
    まず必要なのは、目の前のビジネス課題をはっきりさせておくことです。製造業における「不良品検知による業務効率化」を行って人件費を削減する、流通業における「発注効率化」で在庫コストを圧縮するなど、テーマは企業によりさまざまです。ここではコストについて触れましたが、カスタマーサービスなどでもAIの力は発揮できます。

    「目的」と「自社におけるAIの意義」をしっかり考え、失敗のないAI導入を行うことをお勧めします

    ・AIがなんでもできるわけではない
    また、AIの活用範囲を広げすぎることも、AI導入の失敗につながる大きなリスクです。営業や顧客対応など、接点としてチャットボットの導入をする企業も多く見られます。他社のチャットボットを見て、うちでもやれると導入を決める企業が多いのも確かです。

    しかし、最初からチャットボットがなんでもできるかといえばそうではありません。チャットボットが外部との円滑なコミュニケーションを取るには、回答の制度が大変重要です。そして、そのためには教師データと呼ばれるデータが必要です。チャットボットは、学習体験とデータベースというバックボーンを持ってこそ生きるAIツールであり、使う側が育てていく必要のあるものです。

    チャットボットに期待しすぎ、さまざまな役割を与えるプランニングをしてしまったために、チャットボットを使いこなせるまでに至らず、「人でじゅうぶん」「人のほうがよい対応ができる」ともったいない結論に至るケースもあります。

    ・長期的な視点でAIを育てる
    チャットボットの事例にも見られるように、AI導入が成功したかを判断するには、それなりの時間を掛けねばなりません。しかし、短期的な成果だけを見てKPIを判断し、「これは失敗だった」とさっさとAIから離れてしまう企業もあります。

    すぐにKPIを達成することは難しくても、別の効果があらわれていることはめずらしくありません。「チャットボットの回答精度は低いが、クレームは減った」「365日24時間対応できることで、顧客満足度が高くなっている」など、AIの周辺データをしっかり調べ、現場の肌感だけで失敗と決めつけないようにしたいものです。AIが実際のKPIで高い評価を得るまでには、それなりの時間が必要です。長期的な視点を持っておくことが大切だといえます。

    ・会社のどこにAIが必要かをわかっている人がいない
    工場のラインにAIを導入する場合、どこがベストなのかわかる人がいないというのもよくあるパターンです。自分に関係のある部署や分野の仕事しか知らず、俯瞰で考えられる人がいないためです。これは企業のプロジェクトでも同様で、「何がどこで行われているのか」「Aを工夫すればBに役立つ」というアイデアを出せる人がいないのです。

    AIが不良品を検出しても、それを取り除くスピードが追いつかなければ、AIの速度は意味を成しません。適材適所、適切な所にAI導入を行い、配置することが重要です。

  • AI導入に必要な3つのポイント

    以上のような課題を踏まえ、AI導入には次のようなアプローチが必要です。

    ① AIを正しく理解し、運用できる社内体制の構築
    まず、AI導入を理解してくれる社内の協力者を得ましょう。試験的にAIを適用するPoC(Proof of Concept)を実施し、特定部門内での小さな成果を出すことから初めて見てください。それが指標となり、もっと大きな指標が明確になることで、社内にAI導入の賛同者が増えるでしょう。

    ② AI導入の環境が整備できていない
    データ収集はAI導入には必要不可欠です。AIを活用して自社に最適なアルゴリズム(処理手順)を形にするためには、とにかくデータが必要です。最初は限られた範囲でかまいません。AI活用に向けた社内の規制の緩和やツールの準備を進めていきましょう。

    ③ AIの専門家を確保
    自社の知識だけでAIを運用できる企業は多くないでしょう。だからこそ、アドバイスをくれるパートナーや専門家とつながりを持っておくことが必要です。手がけるものすべてを内製化したい企業も未だ多く存在しますが、ますますスピード感が増している現在、社外の詳しい人に助けてもらうことは、必要不可欠なことです。

  • AI導入の内製化を成功させる「MatrixFlow」

    株式会社MatrixFlowでは、AI導入にあたって不可欠なプログラミングが不要なAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を活用したAIの受託開発および内製化支援のコンサルティングサービスを行っています。

    これまではAIベンダーにAI開発を外注するのが一般的でしたが、MatrixFlowというプラットフォームを通して外注から内製へのシームレスな移行を実現します。加えて、MatrixFlowの活用による開発期間の短縮、AI開発後のメンテナンスも容易にします。

    まずはMatrixFlowを使い当社がAI開発を受託することで、ビジネス上の課題をAIを用いて解決します。

    ・MatrixFlowの使い方に関するレクチャーを実施
    ・AI開発に関するノウハウの移管
    ・MatrixFlowの特徴であるアルゴリズムの見える化と自動機械学習の技術

    これらを行っていただくことで、専門家不在でもAIを構築できる体制を効率的につくることが可能。MatrixFlowを使いながらAIの社内開発・運用をしていただくことで、AI開発の内製化が実現できる画期的なツールです。

    さらには、従来3ヶ月かかっていたものが、MatrixFlowの活用することで1.5ヶ月に短縮することもできます。急ぎの場合にもベンダーとのやりとりなしでシームレスに行えるからこそのメリットといえるでしょう。また、開発を続けることで開発ノウハウや組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていきます。これを通じ、さらなる開発の早期化が期待されています。

    また、AI導入後もメンテナンスが楽に行えます。MatrixFlowでは誰でもマウス操作のみでモデルの更新を実行できる環境が整えられています。ランニングコストに苦労することもなく、大きな作業が発生することもなく、容易にAI環境を維持することができるのです。

    株式会社MatrixFlowは、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促し続けます。。国内で唯一の本当のAIの内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。AI導入に失敗しないために、ぜひMatrixFlowをご検討ください。

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