機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説

そもそも、機械学習とはどういったものを指すのでしょうか。
機械学習の他にも、AIやディープラーニングといった言葉もあり、違いがわからない方も多いと思います。
まずAIとは、人工知能ともいわれるように、人間の知能を機械で再現したものです。
何かを考える、分析するなど、知的活動を行うソフトのことや、それを実現するための技術もAIと呼ばれます。

続いて機械学習とは、AIを支える技術の1つです。
「学習」とついている通り、AIがデータを読み込んで学習することや、学習したデータの中から法則性を見つけることをいいます。

最後のディープラーニングは、機械学習の手法の1つです。
人間の脳の神経回路を真似して学習することで、学習能力を高める方法を指します。
具体的には、画像認識や音声処理のAIなど、より高度な学習が必要とされる分野で活用されています。
整理すると、AI（人工知能）の中に機械学習、機械学習の中にディープラーニングが包含されているイメージです。

AIによる機械学習は、どのような場面で活用されているのでしょうか。
活用用途として、「顔認証機能」「レコメンド機能」「文字認識・画像認識」の3つをご紹介します。

顔認証機能

機械学習の活用用途1つ目は、顔認証機能です。
AIが膨大なデータから顔の特徴を学習することで、人の顔を識別できる機能をいいます。
顔を識別できれば、パスワードや鍵を使わずにロックを解除するなど、セキュリティの強化が可能です。
また、来客数や性別、年齢を記録すれば、どのような層が来店しているのかデータを分析することもできます。

レコメンド機能

機械学習の活用用途2つ目は、レコメンド機能です。
レコメンドとは、ユーザー1人1人にAIが相性の良い商品やサービスをおすすめしてくれる機能をいいます。
ユーザーの閲覧履歴や購入履歴などを元に、類似した商品や同じ傾向のユーザーが購入した商品などをおすすめしてくれます。
Amazonでのおすすめ商品や、YouTubeのレコメンド動画など、既に様々な分野で活用されています。
レコメンド機能を使えば、より購入確率の高いユーザーに商品をおすすめできるため、ビジネスとの相性も抜群です。

文字認識・画像認識

機械学習の活用用途3つ目は、文字や画像を認識する機能です。
具体例として、文字認識や画像認識を使って作業時間を半減させた企業の事例をご紹介します。

工業部品の某製造会社では、受注時の設計図面の内容をシステムに入力する作業がありました。
設計図面には品名や材質、型番号など様々な情報が記載されており、入力するデータ量は毎月約1万点ほど。
これらの負担を軽減するため、機械学習の研究開発を行う企業がAIを開発しました。
開発したのは、スキャンした設計図面から文字と画像を認識するAI。
さらに、データを読み取るだけでなく、読み取ったデータを自動入力できるようにしました。
AIを導入したことで、同社は読み取りから入力までの膨大な作業時間を半減させることに成功。
作業がなくなって生まれた時間は、人にしかできない業務にあてられるようになりました。

学習させるデータによって様々な活用用途があるAI。
ビジネスにおいてどのように活用されているのか、機械学習の事例をまとめました。

店舗の来客分析

小売業で活用されているAIとして、店舗の来客分析が挙げられます。
来店からどのような導線をたどったのか、どのような年齢・性別の人が購入に至ったのかなど、AIを使えば様々なデータが分析可能です。
AI導入以前は担当者個人の経験に頼ることが多い領域でしたが、AIのおかげで誰でも客観的にデータを分析できます。
分析したデータを元に仕入れ量や店内のレイアウトを変更すれば、さらなる売上増加につながるでしょう。

農家の生産量予測

農業は、降水量や気温の変化といった、外的要因に影響されやすい業種の1つです。
ですが、AIを活用すれば外的要因を考慮した生産計画を立てられます。
過去の収穫データや気象予報を機械学習させれば、未来の収穫量や、収穫すべき時期を予測することが可能です。
作りすぎを防ぐことで農作物の価格を一定に保つと共に、食品廃棄を削減するといった社会問題の改善にもつながります。
さらに、収穫量を元に必要な作業人数を割り出せるため、採用スケジュールの見通しも立てやすいです。

アパレルの需要予測

ファストファッションに代表されるように、アパレル業界は流行やトレンドによる需要変化が激しい業界です。
在庫切れの人気商品も数ヶ月後には売れなくなるなど、余った在庫の廃棄も社会問題になっています。
AIに過去の流通データを機械学習させれば、これらの課題も解決可能です。
流通データを元に、この先数ヶ月間でどの商品がどの程度売れるかを予測してくれます。
過去の販売データを学習させれば商品の発注数も予測でき、過剰在庫も抑止できます。

チャットボットによる問い合わせ対応

チャットボットとは、自動で会話（チャット）できるAIのことです。
Webサイトを閲覧している時に、AIが返信してくれるポップアップを見かけたことはないでしょうか。
チャットボットは、選ばれた選択肢や入力された言葉に対して、特定の回答をするようになっています。
よくある問い合わせに対する返答をプログラムしておけば、チャットボットだけで問い合わせ対応の時間が削減可能です。
また、チャットボットを使うことでどの担当者に繋ぐべきか、AIだけで問い合わせ先の振り分けもできます。
店舗を設けていないサービスや、問い合わせが多すぎて対応しきれない課題を持っている会社におすすめの活用方法です。

コールセンターの自動化

コールセンターは、万年人手不足が叫ばれている代表的な職種です。
人手不足に加え、お昼や平日の仕事終わり、土日は電話が集中してつながりにくいことも問題として挙げられます。
音声認識ができるAIを導入すれば、AIが人に代わって自動で電話対応することが可能です。
問い合わせ時間が削減できると共に、人手不足の解消や顧客満足度向上にもつながるため、多くの企業に取り入れられています。

紙書類の電子化

画像や文字を認識できるAIを導入すれば、紙の書類を自動で電子化することができます。
手書きの文字を読み取って電子化することで、文字を読み取ってシステムに入力する手間が大幅に削減可能です。
加えて、一度電子化してしまえば紙を保管しておく必要もなく、スペースコストも削減できます。

レジの商品自動識別

スーパーやコンビニは全国に数多くの店舗を持っているため、常に人手が不足しています。
この課題を解決する方法として、機械学習による画像認識が挙げられます。
AIが購入する商品を自動認識することで、レジ打ち不要で商品の会計が可能です。
レジ打ちの工数を大幅に削減でき、人手不足解消と共に人件費の削減にもつながっています。

機会学習を活用すれば、様々な業界・業種の課題を解決できることがわかりました。
手軽に機械学習を導入する方法として、AI活用プラットフォームである「MatrixFlow」をご紹介します。
MatrixFlowは、AI構築に必須と言われるプログラミングなしでAIを構築できるシステムです。
プログラミングできる人材を採用する必要がなく、未経験でも手軽にAIを導入できます。
どのような課題を解決できるのか、具体例を見ていきましょう。

売上予測

AIを活用すれば、過去の販売データを機械学習し、将来の売上予測を立てることができます。
売上を予測するにはあらゆるデータを考慮する必要がありますが、AIなら時間をかけずに精度の高い予測が可能です。
過去の売上基準の予測だけでなく、広告投下や販促キャンペーンでどのくらい売上が上がるのかも予測できます。
これがわかれば、売上目標を下回る場合にどのような対策をすべきか、戦略まで立てられます。
また、売上予測を元に適切な価格を予測したり、各店舗に必要な社員数を割り出すことも可能です。

需要・在庫予測

小売業において、商品の需要や適切な在庫数を予測するのは至難の技です。
適切な需要予測ができないと、在庫が欠品していて機会損失したり、過剰在庫で安売りが必要になることもあります。
AIなら商品ごとの売上実績や在庫数、近隣の競合といったデータから、各商品の適正な在庫数を算出できます。
商品ごとの適性在庫がわかれば、売れる商品の在庫を増やすと同時に、売れづらい商品のコストカットも可能です。
商品の需要予測・在庫予測については、小売業におけるAIを使った需要予測の記事をご覧ください。

不良品検知・異常分類

日々様々な製品を作る製造業と、部品や商品の不良品検知は切っても切れない関係です。
商品を製造する以上不良品の確認は必須ですが、製造数が増えれば増えるほど膨大な時間がかかります。
MatrixFlowでAIを導入すれば、こうした課題も解決可能です。
AIが製造工程の画像を認識することで、人の手を介さずに不良品をはじくことができます。

文章・テキストの分析

AIに文章を機械学習させれば、テキストの分析もできるようになります。
テキスト分析が可能になれば、SNSの自社製品のレビューを自動で拾って分析ができます。
SNSでの反応がポジティブなのかネガティブなのか、どの程度言及されているのかが一発でわかります。
SNS経由での販売促進やUGCに注力している企業にとっては、かなり有効な活用方法でしょう。
詳しくは、テキストマイニングのやり方や活用事例を解説した記事をご覧ください。

採用マッチング最適化・退職リスク予測

AIを使った採用マッチングの最適化や、退職リスクの予測といった活用方法も増えています。
過去の選考データを機械学習することで、選考の通過確率が高い候補者の抽出ができます。
エントリーシートや書類審査の負担が減るだけでも、応募数の多い企業や採用担当者にとってはありがたいでしょう。
AIを使ってアルバイト面接を行っている企業もあり、企業の採用フェーズによって活用の仕方は無限です。
AIを活用した採用予測は、こちらで詳しく解説しています。

採用とは反対に、数ヶ月以内に退職する可能性の高い社員を予測するといった使い方もあります。
勤怠や給与データ、異動の経歴などを機械学習すれば、退職リスクを予測できます。
退職を未然に防ぐことで、社員のパフォーマンス向上や採用コスト削減にもつながります。

AIの構築に興味のある方は、ぜひお問い合わせしてみてください。