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AI(人工知能)とは?業界や業務別の課題解決例・なぜ重要なのかを解説

「AI」というと、みなさんは何を思い浮かべますか? 画像認識や音声認識、自動運転など、、、でしょうか。 人工知能やAIという言葉は、SF作品などによく登場するため知っている人は多いのではないでしょうか。ですが、「人工知能(AI)とは」という質問に対して言葉の意味を詳しく理解して答えられる人は少ないかもしれません。 この記事では、人工知能(AI)の基礎知識や仕組み、最新の活用例、問題を紹介します。また、開発・研究の歴史や人工知能でできること・できないことも解説しますので、ぜひご覧ください。

  • 目次

    人工知能(AI)とは?現時点で、AIができること
    なぜ、AI(人工知能)が今後も重要になるのか?AIのメリット
    AI(人工知能)の技術:主要7種類
    AI(人工知能)の業種別の活用例
    業務別:AI(人工知能)で効率化できる課題解決事例
    統計知識・プログラミング不要でAI異常検知モデルの構築

  • 人工知能(AI)とは?現時点で、AIができること

    AIとは、人工知能=Artificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)の略称です。
    AIとは、人間が行う「知的活動*1」をコンピュータプログラムとして実現することです。
    (*1: 知的活動とは、頭(脳)で考えて実行する活動全般のことです。)

    例えば「絵を描く」「言葉を認識する」「ゲームをする」など、あらゆる人間の行動がこれに当てはまります。ただ、1つのAIがこれらの全てをできることはなく、個別の知的活動を専門に行う特化型AIが主流となっています。
    現在のAIは、その専門的な知的活動が様々な分野で活用され、どの分野でも必要とされる技術になりつつあります。

    実は、現時点で人間の頭脳のような汎用的なAIは完成してはいません。
    汎用型AIは、1つの分野だけでなく多岐にわたる領域で活躍します。人間のように考え、振舞うことができ、想定外のことが起こっても、過去の経験をいかして問題を解決することができます。
    これが実現されると、よく言われている「AIが人間の仕事を奪う」ことが現実になるかもしれません。

    もちろん、AIの進化加速しており、汎用型AIを目指す研究は行われていますが、依然として、特化型AIと比べて汎用型AIはハードルが高く、その実現のめどは立っていません。

    case-91_AIとは

  • なぜ、AI(人工知能)が今後も重要になるのか?AIのメリット・デメリット

    なぜAIが重要になるのか、という点について、大きくは”労働からの解放”という点が挙げられます。

    AIやロボットに関する技術が今のまま進歩を続けてビジネスへの活用が進むと、数ある職業の内、日本の労働人口の約半数が携わっている職業の仕事が10~20年後にはAIで代替可能になると推計した研究など、多くの仕事が不要になる可能性があるとする発表が過去に出ています。
    これは、AIに奪われる可能性のある仕事に就いている人が多いと考えられていることを意味しています。
    AIを労働者としてみた場合、人間に比べて優れているところ、有利なポイントはどこなのでしょうか。
    AIの大きな強みは正確性とスピードです。製造機械がそうであるように、AIはある作業のやり方を一度覚えてしまえば正確かつ迅速にその作業を続けられます。そして24時間稼働させることも可能で、疲れを知りません。簡単にいえば作業効率が格段に上がります。
    基本的に、パターン化できる単純作業の繰り返しが多い仕事はAIに任せることができるといえます。

    その一方で人的リソースを人間にしかできない領域の仕事に有効活用できるようになる可能性もあります。AIの普及によって新しい仕事も生まれるでしょう。AIが人間を単純労働や定型作業、苦痛を伴う作業などから解放するようになると、人間の余暇時間が増えてそれをどのように活用するかが問われるようになるという見方もあります。

    AIを活用することには様々なメリットがあります。その反面、少なからずデメリットも存在します。そのメリットとデメリットをまとめてみました。

    【AI導入のメリット】

    1. 労働力不足の解消
    AIは人間より得意とする作業が数多くあります。その作業をAIに置き換えることは労働不足の解消につながります。
    例えば、チャットボットシステムでは顧客からの問い合わせをAIが自動対応することによって、オペレーター業務負担を軽減することができます。特にコールセンターといった、人材不足が課題となっている業界や業種では、単純作業や定型業務などはAIに任せることで、コア業務に集中することができます。今後労働力が減少していく日本では、AIの活用がより一層加速されていくと思われます。

    2. 生産性の向上
    AIを活用することで、より少ないコストや時間でより多くのアウトプットを産出することが可能になります。
    特に単調で同じ動作が繰り返される作業に関しては、アウトプットに関しても、コスト効率に関しても、AIは人間を超える場合が多くあります。
    例えば、人間は、個人によってスキルや経験が異なるため、同じチーム内でも個人によって生産性にばらつきがあります。さらに同じ個人であってもそのときの体調や状況、モチベーションによって業務の質が異なり、常に一定のパフォーマンスを保つことはできません。
    しかしAIであれば、常に一定の生産性を保つことができます。常に同じ生産性であれば、業務がどのくらいに終わるかの目処がわかりやすく、計画も立てやすいメリットがあります。

    3. 高度なデータ分析が行える
    AIは、膨大な量のデータを処理し最適解を導き出すことができます。そのため人間では不可能な高度なデータ分析を行うことができます。
    金融や医療、企業経営、マーケティングまでさまざまな業界で活用することで、顧客のニーズや市場の動向を人間より高精度に予測し企業の業績アップにつなげることが可能です。例えば、SNSの投稿画像をAIで解析し、これまで見落とされていた顧客の消費行動の契機・ニーズを発掘することに成功した事例もあります。

    【AI導入のデメリット】

    1. 雇用の減少
    定型業務などの業務がAIに置き換わることにより人間が今まで行った業務量が減少し、一部で雇用の減少がおきるのではと大きく懸念されています。AIに奪われる可能性が高い仕事は100種以上にも及ぶといわれています。基本的に、パターン化できる単純作業の繰り返しが多い仕事はAIに取って代わられる可能性が高いといえます。
    ただし、雇用の減少どころか、AIを活用することで今までにない新しい職種が生れ、雇用が逆に増えていくというコンサルティング企業による調査データもあります。

    2, 責任の所在がわかりにくい
    AIによるシステムを活用している場合、万が一トラブルが発生した際に、責任の所在がわかりにくいというデメリットがあります。
    例えば、AIによる自動運転が事故を起こした場合、責任はAIを開発した企業なのか、自動車に乗車していた人なのかがはっきりしないということがあります。
    現在は「人」の行為に対してしか法律では取り締まることしかできません。そのため「人」ではない「AI」による出来事は責任の所在が、はっきりとしないリスクがあることを、理解しておきましょう。

    3. 思考プロセスが見えない
    AIによって導き出された最適解は、どのようにして導き出されているのか、根拠は一切わかりません。人間であれば、業務におけるプロセスや思考の段階を明らかにすることができますが、AIの場合はそのプロセスは見られません。従来のAIは、その思考や判断基準についてのルールを人間が決めていましたが、AI研究が加速して生まれたニューラルネットワークやディープラーニングによって、近年ではAIは独自に判断基準を創り出す「知能」になったからです。

    これはAIの「ブラックボックス問題」と呼ばれています。AIがプロの囲碁棋士に勝利したことが話題となりましたが、この勝利プロセスも不明なため、AIが勝利できた理由は明らかになっていません。

    もしAIが出した結論が物理的・倫理的に「間違い」を起こした際、AIの思考プロセスが分からなければ、人の生活や命、人生にも影響を及ぼしかねないうえ、間違った判断をするロジックを持ったプログラムを改善することが困難になってしまいます。
    そのため、「ブラックボックス問題」は大きな課題の一つとなっています。

  • 人工知能(AI)の仕組み:重要な7つの技術

    そもそも人工知能(AI)とは、どのような仕組みで成り立っているのでしょうか。人工知能を支える技術は多岐に渡りますが、ここでは主な7つの技術を紹介します。

    ◆AIの仕組み◆
    case-91_AI仕組み
    1つずつ、わかりやすく解説します。

    (1)エキスパートシステム
    エキスパートシステムとは、専門分野の知識を事前に学習し、特定の問題に対する解決策を提示するシステムです。医療や法律などの高度な知識が必要な分野の問題を、知識がない人でも解決できるようにするために設計されました。

    エキスパートシステムは、知識を蓄積する「知識ベース」と答えを導く「推論エンジン」の2つから成ります。エキスパートシステムは自己学習する機能を持ちません。推論エンジンで問題を解決するためには、「もしAならばBの答えを出す」といった知識ベースのルール設定が必須です。
    そのため、覚えさせなくてはならないデータが膨大であったり、ハードウェアの性能に限界があったりと問題点が多くありました。現在は、機械学習やハードウェアの進展により、ECサイトなどのレコメンドシステムに活用されています。

    (2)機械学習
    機械学習とは、コンピュータがデータを自動で学習し、データのパターンやルールを発見する技術です。発見したパターンなどの情報をもとに、特定分野の予測・分析を行います。2022年現在の人工知能の中核を担う技術です。

    機械学習の学習方法は、以下の3種類があります。

    ・教師あり学習:例題と正しい答えをセットで教えて学習させる方法
    ・教師なし学習:正しい答えを教えていない状態で学習させる方法
    ・強化学習:コンピュータ自ら試行錯誤を重ね最適解を導く方法

    これらの学習方法を組み合わせ、人工知能ごとの用途に沿った方向性へと開発します。

    (3)ニューラル・ネットワーク
    ニューラル・ネットワークとは、脳の神経回路の仕組みをコンピュータ上に表す数理モデルを意味します。機械学習を実行する手法の1つであり、後述のディープラーニングの基幹となる技術です。
    ニューラル・ネットワークは「入力層」「中間層」「出力層」の3層で構成され、入力された情報のパターンを認識するために用いられます。「入力層」で画像や音声などの情報を受け取り、続いて「中間層」で計算を重ね、「出力層」で答えを導く仕組みです。これにより、認識した画像から「この画像は犬が写っている」といった判断を可能にしています。
    また、脳の神経細胞「ニューロン」同士の情報伝達スピードは、ニューロンを接続する「シナプス」の結合が強いほど速くなります。ニューラル・ネットワークでは、この結合強度を「重み」として表現することで、情報の重要度を分別しています。

    (4)ディープラーニング(深層学習)
    ディープラーニングとは、機械学習の手法・アルゴリズムの1つであり、ニューラル・ネットワークを応用・発展させた技術です。日本語訳で「深層学習」とも呼ばれます。
    前述の通り、ニューラル・ネットワークには計算を行う「中間層」があります。ディープラーニングは、中間層を多層構造にすることで、より複雑かつ高度な計算を可能にしたシステムです。データの特徴を数値化した「特徴量」を自動で抽出できるため、これまで行ってきた手作業による抽出は不要になりました。

    (5)コグニティブ・コンピューティング
    AIの下位分野の1つであり、機械と人間の間で人間同士のように自然な対話を実現することを目指します。AIやコグニティブ・コンピューティングを利用する場合、その最終的な目標は、機械が画像・音声解釈機能で人間のプロセスをシミュレートし、人間と理路整然と会話できるようにすることです。

    (6)コンピューター・ビジョン
    パターン認識とディープ・ラーニングにより、写真やビデオに何が写っているかを認識します。機械が画像を処理・分析・理解できるということは、画像やビデオをリアルタイムで取り込み、撮影場所の周囲の状況を解釈することも可能、ということです。

    (7)自然言語処理(NLP)
    コンピューターが人間の音声(スピーチ/発話)も含め、人間の言語を分析・理解・生成できるようにすることを目指します。NLPの次の発展段階は「自然言語による対話」であり、これが実現すれば、人間は普通の日常的な言葉でコンピューターとコミュニケーションを図り、タスクの実行を指示できるようになります。

    ディープラーニングの登場により、人工知能の学習・識別能力は飛躍的に向上しています。産業から身近な製品まで活用されており、生活を支える欠かせない技術です。

  • AI(人工知能)の業種別の活用例

    今や、大量のデータを扱う業種のほとんどにおいて、AIテクノロジーの価値が認識されています。こうしたデータから(多くの場合はリアルタイムで)洞察を導き出すことにより、業務効率の向上や競争優位性の獲得に結びつけることができます。なかでも法務支援、特許検索、リスク通知、医学研究などに利用できるQ&Aシステムには、特に大きな需要があります。それ以外にも、AIには以下のような用途があります。

    ■医療
    AIを組み込んだアプリケーションは、治療や投薬、レントゲン画像診断などのパーソナライズに効果を発揮します。また、パーソナル医療アシスタントは「ライフコーチ」として、薬を飲む、運動する、健康的な食事をする、といった活動の励行を促してくれます。
    AIの医療領域への活用事例、簡単なモデルの作り方をご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/62/

    ■小売
    AIで実現する仮想ショッピング機能は、パーソナライズされたレコメンドを提供するだけでなく、購入オプションに関する消費者の相談にも乗ってくれます。在庫管理や店内レイアウトに関するテクノロジーも、AIによって改善・強化されるでしょう。
    AIの小売業界への適用方法、事例をご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/65/

    ■製造
    AIは「ファクトリーIoT」にも効果的です。ネットに接続された設備機器から流れ込むデータを分析し、再帰型ネットワーク(シーケンス・データに対して使われる特殊なディープ・ラーニング・ネットワークの一種)を用いて負荷や需要を予測することができます。
    製造業におけるAI活用事例23選!各社の導入方法・例をご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/71/

    ■食品
    近年、AIの進化はさまざまな業界に変革をもたらしています。食品業界においても、より豊かな食生活を実現するためにAIの活用を目指す動きが増えてきました。また、世界的にみても食料廃棄率の高さは大きな問題となっており、食品企業が果たす社会的な役割についても注目度が高まっています。
    食品業界のAI活用方法を、事例8点を交えてご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/78/

    ■飲食
    競合が乱立しやすく、価格競争が激しい飲食業界。
    天気や曜日の影響も受けやすく、来客数や売上が安定しづらい等、こうした飲食業界における課題を解決する方法として、AIの活用が注目されています。
    AIを活用することで人手不足を解消したり、顧客の満足度を向上させることも可能です。
    飲食業界でのAI活用事例!人手不足解消・売上を予測する方法とは?
    https://www.matrixflow.net/case-study/64/

    ■消費財・日用品
    日用品・消費財業界は、美容や健康だけではなくエコや利便性などの消費者の要望に対応するため、日々変化し続けています。AIを活用して消費者行動や購買習慣を分析することで、需要予測し消費者の要望に対応することができます。
    https://www.matrixflow.net/case-study/77/

    ■建設・土木・ゼネコン
    AIを活用することで、業務改善や品質向上など、建設現場へのプラスの効果が期待されています。
    建設・土木・ゼネコンにおけるAI技術:AI活用領域と、事例6選をご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/50/

    ■不動産
    他の業界に比べて、AIの進出が遅いといわれている不動産業界でもAIを活用により、これまでになかったような先進的なサービスが開発されています。
    不動産業におけるAI技術:AI活用領域と、事例をご紹介
    https://www.matrixflow.net/case-study/51/

    ■物流・サプライチェーン
    近年、サプライチェーンマネジメントにAIを導入することで、売上を最大化する動きが加速しています。
    サプライチェーン領域におけるAI活用例9選
    https://www.matrixflow.net/case-study/56/

    case-91_AI事例

  • 業務別:AI(人工知能)で効率化できる課題解決事例

    ①売上向上

    ■タクシー配車予測(交通)
    これまでベテランのドライバーが持っていた土地勘や経験で補っていた”タクシーを待つ乗客”の予測を、AI技術による予測モデルを活用することで、経験に関係なく新人タクシードライバーでも高精度で乗客がいそうな場所に移動することができ、タクシーの乗車率を向上させ、売上を伸ばすことが期待できます。また、利用者の待ち時間を減らせるなど利用者の満足度を向上させることも期待されています。

    ■店舗来客分析(小売)
    Aiによる顧客の動線分析や属性分析などにより今まで取得できていなかったリアル店舗でのデータが可視化されることで、これまで担当者の経験や勘に頼っていた仮説や効果検証が数値ベースでできるようになり、どこに何の商品を配置するかなどの改善施策の成功角度や再現性の向上によって売上を伸ばすことが期待できます。コンビニなどの小売店舗や飲食店をはじめ、多くの実証実験や導入が既に行われています。

    ■土地や不動産の価値判断(建設・不動産)
    従来、不動産経営判断を行う際、専属の不動産コンサルタントが客観的に不動産の状況を分析・診断していましたが、AIを活用した不動産の価値を査定するサービスが提供され、時間や場所を問わず、気軽にかつ短時間に状況を確認できるようになりました。

    ■生産量予測・生育予測(農業)
    農作物を出荷する際、生育データやハウス内の環境データ、気象データなどのデータを活用して得られる収穫量や収穫時期などをAIで予測することで、農作物の生産過程に活かして品質や収穫量を担保するための施策立案につながります。収穫作業に必要な人員や流通先を事前に確保したり、良い条件で取引できるようになり、安定した収穫量をキープし販売価格を伸ばすことが期待できます。また、作物の価格や需要を予測し、作物の廃棄量削減などの効果も期待されています。

    ■需要予測(アパレル/小売)
    トレンドの変化が早く、過剰在庫や廃棄量の増加が問題となっているアパレル業界では、AIを活用し、流通データなどからトレンドを予測して顧客の購買行動して商品企画や在庫管理などに活かし、売上向上とともに過剰在庫を削減するなどの効果が期待されます。
    また、アパレル業界以外にも自動販売機やコンビニなどの小売業界でも需要予測に基づいたAIによる商品発注も行われています。発注時間を短縮し、従業員は接客業務に注力できるようになるなど適材適所により生産性があがることで小売業界の成長に繋がるのではないかということで多くの大手スーパーやコンビニで取り組まれています。

    ②コスト削減

    ■チャットボットによる問い合わせ対応(事務)
    チャットボットには、Webからのお問い合わせへの対応など顧客とのコミュニケーションを円滑にするものと社内のヘルプデスクへの対応など社員とのコミュニケーションを円滑にするものがあります。どちらも自動で行えるようにすることで、カスタマーサポートの負荷軽減や問い合わせにかかる時間の短縮、人的コストの削減などが期待でき、実際に導入している企業は増えています。

    ■コールセンターの自動化(事務)
    コールセンターの人材確保の課題が深刻化している中で、従来、全て人が対応していたため営業時間中に限られた人数にしか対応できず、電話が集中して繫がりにくい・日中以外の対応要望の声などの課題がありました。
    音声認識で自動で電話に応答することで、営業時間外の対応が可能となり、より多くのお客さんに対応することができるようになりました。コールセンターの人的コスト削減やユーザーの満足度・利便性向上に期待され、様々な業界で導入が検討されています。

    ■株価予測(金融)
    株式投資をするためには、決算データや株価データなどの情報を熟知する必要や金融の専門家に高価な手数料を払って相談する必要があり、踏み出すハードルが高かったのですが、AIによる株価予測が普及すると気軽にはじめることができるようになります。また、的確なタイミングで売買することが可能になり、取引にかかるコストの削減が期待できます。

    ■倉庫内分析(物流)
    倉庫内に設置したカメラから作業者の行動やモノの位置などを追跡し、AIが分析することで倉庫内の動線やレイアウトの最適化など倉庫業務の効率化を目指した取り組みが行われています。効率化によるコスト削減が期待されています。

    ■ピンポイントでの農薬散布(農業)
    従来、害虫を駆除するために圃場全体に農薬を散布していましたが、ドローン・ロボットなどを飛行させて圃場全体を空撮した画像からAIが判定を行い、病害虫が発生している地点にピンポイントで農薬を散布することが可能になりました。農薬の使用量を抑えられることでコストの削減ができ、作業時間も短縮できるという結果が出ています。それだけでなく、農薬の使用量を抑えることで「安全・安心」「有機栽培」といった付加価値を追加でき、単価を上げても消費者にも受け入れられるなど売上向上にも期待されています。

    ■広告クリエイティブ自動生成(広告・クリエイティブ)
    広告クリエイティブの制作時間を短縮したいという課題を解決するために、広告効果の高いと予測される広告案を大量に自動生成するようなAIツールの開発や研究が行われています。制作時間短縮によるコスト削減だけでなく、候補案の多様性の向上なども期待できます。

    ■SNS自動投稿(メディア)
    複数のデータソースから、AIによる自然言語解析エンジンを活用して重要な要素を抽出し要約することで、SNSの運用担当者の作業工数を減らすことができます。

    ■文章の自動要約(メディア)
    ニュース記事など文章を要約するために時間や手間がかかることや要約のレベルを一定にするために熟練者の採用や作業者の育成などが必要で人員の確保が課題となっていました。
    AIを活用により文章を自動で要約できるようになることで、一律の品質を保ちながらコストの削減にも期待できます。

    ■ダイジェスト動画の自動生成(メディア)
    従来、試合のハイライトシーンやダイジェスト動画の作成を人力で行っていましたが、特定の選手にフォーカスした動画や見どころや特徴のあるシーンを抽出した動画をAIで自動生成することが出来るようになってきています。制作時間の短縮や人的コストの削減だけでなく、ユーザーも試合後すぐにハイライトを確認することが可能になるなど満足度の向上にも期待できます。

    ■路面の劣化診断(コンクリートのひび割れ検出)(インフラ)
    1960~70年代の高度成長期までに作られた道路の老朽化が進んでおり、道路の損傷の判定を自動化するための実証実験などの動きが盛んです。
    AIを活用することで、人の目でも確認が困難な微小なひび割れも検知でき、修繕作業の迅速化と同時に作業時間やコスト削減も期待できます。

    ■点検の自動化(コンクリートのひび割れ検出)(建設・不動産)
    1960~70年代の高度成長期までに建設された多く構造物の老朽化が進んでおり、管理している国・地方自治体での点検に割ける職員は限られており人手不足が進んでいることから、目視で点検する作業を効率化する動きが盛んです。
    実際にコンクリートのひび割れをAIが自動検出するシステムの試験導入により、作業者の負担軽減だけでなく、作業時間やコストを大幅に短縮した事例も出ています。

  • 統計知識・プログラミング不要でAIを構築する方法

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    アルゴリズムの開発は、処理単位のブロックをドラッグ&ドロップし、繋ぐことで実現します。
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    この開発スキームは、業種・業界によらないものである上、開発を続けることで開発ノウハウがブロック、およびその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くため、今後のAI開発においてはさらなる開発の早期化、開発費用の低減が期待されます。

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