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AIを実業務に活かす方法 – 実例とともにご紹介

「AIって何ができるの?」 「ビジネスに転用できるの?」 このような疑問を抱いている方も多いのではないでしょうか。近年では企業の採用業務の負担を軽減したり、物流の需要予測を行って、業務を効率化してくれたりするAIなど様々なシステムが登場しています。 そこで本記事ではAIを活かすことができる業務や活用事例、AIを導入する前に確認しておくべきポイントを紹介します。

  • AIを活かすことができる5つの業務

    AIはどのような業務で活かすことができるのでしょうか。本章ではAIが活躍している業務を具体的に5つ紹介します。
    AIを活かすことができる5つの業務

    広告

    広告業界では、購買情報や顧客データ、滞在時間など様々なデータを取り扱います。もちろん複数のデータを活用することでより正確な施策を打ち出すことができますが、そのぶん分析に時間がかかってしまいます。そこで重要なデータのみを取り出してくれるAiを利用すれば、業務が大幅に短縮されます。

    また、ABテストに基づいたデータを分析できるAIを利用すれば、より効果の高い広告を作成することも可能になります。

    このように広告業界では、人的コストの削減や広告効果の最適化などの面でAIが活躍しています。

    人材採用

    AIは人材採用でも活躍しています。 例えば応募者の多い大企業では、書類選考をするだけでも多大な人的コストがかかります。 しかしAIに過去の候補者データを分析させれば、自社で活躍しそうな人材をある程度絞り込めるため、書類選考にかける時間を削減できるのです。

    また、企業によってはAIを面接官として利用しているところもあります。この面接は音声をAIが読み上げて、その質問に対して応募者が答えるという形式で進められます。しかし、最終選考で活用するまでの精度ではないため、一次選考で利用するなどの使用用途に限られている点は注意しておきましょう。

    問い合わせ対応

    最近では問い合わせにもAIが対応してくれるようになりました。 企業によっては毎日大量に送られてくる問い合わせへの対応で、多くの時間が削られているところもあります。こういった場合にチャットボットを導入すれば、 同一内容の質問に答える必要がなくなるため、社員は他の重要業務に時間を割くことができるようになります。

    またメールとは異なり、チャットボットに質問を送ればすぐに回答してくれます。そのため「なかなか回答してくれない」という問い合わせ対応への不満は解消され、顧客満足度の向上にも繋がるのです。

    しかし、問い合わせ対応でAIを活用するためにはユーザーから想定される質問文と回答のセットを用意したり、チャットボットを導入したりと様々な準備が必要です。そのため導入まで、ある程度の期間が必要であることは頭に入れておく必要があります。

    医療

    医療分野においてもAIの活用は注目されています。医者とAIのダブルチェックが行われることで、症状の見逃し防止が期待できます。

    このほかにも新薬の開発や診療器具への活用、事務作業の効率化などさまざまな面でAIは活躍し始めているようです。ただデータが少ない病気への対応が難しかったり、AIの誤作動によって誤った判断を下してしまったりする可能性は否定できないため、医者とAIの連携が重要です。

    物流

    AIは物流業界でも活躍しています。たとえば倉庫管理業務では、検品やバーコード読み取り、棚卸しなど様々な業務が発生します。しかしAIを活用すればこういった業務を任せられるようになるため、社員の負担は大幅に減少します。

    また、AIは物流業務の課題である需要予測にも一役を買います。ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる技術を利用すれば、過去の売上や顧客の属性など大量のデータを同時に分析して、需要を予測してくれるのです。

    人間が需要を予測するとなると、膨大な時間が必要になるためAIに任せることができれば、大幅な業務短縮に繋がります。

  • AIの活用事例3選!

    AIを業務に活用して業務負担を軽減したり、お客様満足度を向上させたりするなど、さまざまな成果を出している企業が増えています。

    そこで本章では、AIの活用事例を3つ紹介します。

    日本の大手生命保険会社:保険診断や見積りの業務負担を軽減

    本企業はサービスの向上を目指して、LineやFacebook Messengerで自動応答による、保険診断や見積もりが可能なサービスの提供を開始しました。

    わずか1分で保険が見つかる保険診断

    bot構築用プラットフォームである「 Reply.ai 」と連携することで,Lineや Facebook Messengerで、ユーザーの悩みに応じた保険診断を24時間自動応答できるようになりました。

    この機能が実装したことにより、わずか1分でユーザーにぴったりの保険料を見つけることができるようになります。必要に応じて有人対応に切り替えられるため、満足度の高い対応が提供可能です。

    保険料の見積り

    ウェブサイト上で提供している保険料見積もり機能を、LineやFacebook Messengerでも簡単に利用できるようになりました。

    生年月日や性別、保険商品を自動ガイダンスに沿って、入力するだけで該当する保険を見積もってくれます。

    また本企業では、上記2つの機能のほかにも自動応答によるQ&Aも実装しています。

    これによりユーザーからは、以下のように高い評価をもらっているようです。
    「電話での質問は躊躇してしまうけれど、LINEなら簡単な質問をできるので便利」
    「窓口で聞きづらい事やその場でわからない時などがあるので、LINE相談は本当に良いと思いました!」

    参照データ:ライフネット生命保険「LINEおよびFacebook Messengerで自動応答による保険診断・見積りが可能に」

    大手電気通信事業会社:採用業務の負担を軽減

    本企業は、新卒採用において応募者をより客観的で統一された基準で評価することを目的に、動画面接の評価にAIを導入しました。

    今回利用されたAIシステムは、インターンシップの選考で提出された動画データを、採用担当者の評価などを動画解析モデルで学習させて、動画を自動的に評価してくれるものです。

    正確な効果は以下の参照データに記載されていませんでしたが、このAIシステムの導入で動画面接の評価にかかる時間を約70%削減することを見込んでいます。

    参照データ: ソフトバンク株式会社「新卒採用選考における動画面接の評価にAIシステムを導入」

    海外ニュースを配信するメディア:広告収入率20%アップ

    本企業は、それぞれのニュースページで読者のニーズを満たす記事を表示させるシステムを構築しました。

    これまでニュースのトップページは、あらかじめ設定されたタグに依存していたため、ユーザーのニーズを満たすものではありませんでした。

    しかし、AIを導入することにより読者の行動を収集・分析しそれぞれのニーズを満たす推奨記事を表示させるように改良しました。

    その結果、以下の成果が得られました。

    ・表示された記事のクリック率58%アップ
    ・サイトの平均滞在時間69%アップ
    ・広告収入率20%アップ

    参照データ:ネットユーザーの閲覧結果を分析、各ユーザーのニーズを満たす記事の表示が可能に

  • AIを導入する前に確認すべき2つのポイント

    AIを導入する前に確認しておきたいポイントが2つあります。
    AIを導入する前に確認すべき2つのポイント
    AIを導入するためには、ある程度の費用や業務コストがかかります。導入に失敗しないために、この2点は押さえておきましょう。

    AIを導入する目的を明確にする

    AIを利用する前に、AIを導入した後に達成したいゴールを明確にしましょう。ゴールによって使うべきツールは異なるため、確実に成果を出すためにAI導入の目的は必ず明確にしておく必要があります。

    ・自社の業務を効率化して、社員の負担を減らしたい
    ・AIにデータを分析させて、より根拠を持って業務を進めたい

    上記のように、AIを導入する際の目的は企業によってさまざまです。自社の課題を明確にして、AI利用の目的を明らかにしましょう。

    AIに学習させるデータを集める

    AIは、さまざまなデータを解析しながら業務を自動化していきます。そのため、自社で顧客データや人材データ、画像データなどの利用可能なデータが用意できるかどうかを確認する必要があります。

    一般的にデータが多ければ多いほど、正確な分析が可能になります。できるだけ、たくさんの情報を自社からかき集めましょう。情報が十分にない場合は、データが蓄積するまで待つことも有効な手段の1つです。

  • 日常の業務において、プログラミング不要でAIを活用できる「MatrixFlow」

    AIを導入する際に、以下のような悩みを抱えている方は多く存在します。

    「どのようなAIを作成すれば、効果が出るのかわからない」
    「外注費用が高く、投資対効果の予測も難しいためAIへの先行投資に踏み切れない」

    そんな方には、以下の講座がおすすめです。

    本講座の目的は、事業知識のあるビジネス人材がデータを利用しながらAIを作成することで、時間的・金銭的コストをかけずにAIを導入して、効果を出すことです。

    【AIに関する知識の習得レベル】

    ①AIエキスパート(開発・活用)
    ②機械学習・深層学習の基礎知識習得者
    ③AIジェネラリスト

    エンジニアでないとしても、③のAIジェネラリスト程度の知識があれば「MatrixFlow」というツールでAIを作成することができます。

    そもそもMatrixFlowとは、プログラミングの知識がなくてもAIを簡単に作成できるAI活用プラットフォームです。

    「AI作成体験講座」では、AIジェネラリスト程度の知識を習得したり「MatrixFlow」と自社データを使って自身でAIを作成してPoC・実運用まで行ったりします。
    「MatrixFlow」を使用してAIモデルを作成するため、どの部署にいたとしてもAIを学んで活用する機会を作り出すことができるようになるのです。

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