2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業がAIを導入し、業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた取り組みを進めています。

そんな中、「自社でもAIを導入したいけど、どこから始めたらよいかわからない」という方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIの導入を検討している方に向けて、AIを導入するための4つのステップを、メリットや成功事例、注意点とともにわかりやすくご紹介します。

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企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。

企業がAIを導入する７つのメリット

企業がAIを導入する代表的なメリットとして以下の7つが挙げられます。

• ①生産性向上
• ②人手不足解消
• ③人件費などのコスト削減
• ④業務品質向上・標準化
• ⑤高度なデータ活用
• ⑥コミュニケーションの円滑化
• ⑦顧客満足度の向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①生産性向上

生成AIなどの技術発展により、定型的な作業はもちろん、判断や創造性の求められる業務でもAI活用による自動化・業務サポートが進んでいます。

例えば、新規事業・商品の企画やソフトウェアのコーディング、広告のクリエイティブ作成、採用における候補者の絞り込みなど、幅広い業務領域で大幅な生産性向上が可能です。

また、自動化できる業務はAIに任せて、人間は人間にしかできない高付加価値の業務にフォーカスすることで、顧客満足度の向上や、新たなサービスの創出などに繋げることができます。

②人手不足解消

AIは、人手を確保しずらい、定型的で繰り返される作業の自動化・サポートを得意としており、24時間/365日、体調やモチベーションに左右されることなく働いてくれます。

例えば、工場での検品などの作業や顧客からの問い合わせ対応などの業務の大部分をAIにより自動化することが可能です。

③人件費などのコスト削減

生成AIなどの技術発展により、AIによる自動化・効率化ができる業務範囲は拡大し、より大幅な人件費などのコスト削減が可能になっています。

そのため、幅広い業界の多くの企業が導入を進めており、競合企業に対し、より商品・サービスをより安く届けるために、AIによるコスト削減は極めて重要な取り組みとなっています。

④業務品質向上・標準化

AIによる業務プロセスの自動化により、ヒューマンエラーや属人的な仕事の仕方のズレをなくすことで、業務品質向上や標準化が可能です。

また、AIを活用し社内データ・知見を統合、チャットボットなどの形式で手軽にアクセス可能とすることで、全従業員がタイムリーに最適な判断や作業を可能にする取組も進んでいます。

⑤高度なデータ活用

AIの最大の強みである膨大なデータに基づく分析により、戦略的な意思決定の支援から実行の最適化まで行うことができます。

例えば、事業の課題抽出や新規事業・サービスの立案、製造・流通の最適化、マーケティングのパーソナライズで高度なデータ活用が可能です。

⑥コミュニケーションの円滑化

生成AIは、人間の用いる言語・言い回しで情報のインプットとアウトプットが可能なため、社内外のコミュニケーションの円滑化に大きく貢献します。

社内向けでは、メール作成や議事録作成、要約、翻訳などに活用でき、社外向けでは、顧客からの問い合わせへのチャットボットでの即時対応などに活用することができます。

⑦顧客満足度の向上

AI活用は社内業務効率化のイメージが強いですが、近年顧客満足度の向上に向けた活用も進められています。

例えば、市場分析に基づく商品・サービスの企画や、各顧客の状況・ニーズを踏まえたサービスのパーソナライズ・機能強化、即時かつ丁寧な顧客対応などの実現にAIが活用可能です。

企業がAIを導入する際の３つの注意点

企業がAIを導入する際に注意すべきポイントとして以下の３つが挙げられます。

• ①AIと人間の適切な役割分担　　
• ②セキュアなAIツール選定・システム構築
• ③リスクを最小化するデータ管理

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①AIと人間の適切な役割分担　　

AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、AIは得意な業務範囲を中心に活用し、それ以外は人間が担うという分担が重要になります。

例えば、判別やシステム操作に活用する際は、リスクの大きい部分は人間が最終確認をする、コンテンツ生成に活用する際は、叩き台や幅出しはAIに任せ、選定やブラッシュアップは人間が行うなどの分担が効果的です。

②セキュアなAIツール選定・システム構築

AIを活用したツール選定や、自社でのシステム構築の際は、情報漏洩やサイバー攻撃などのリスクへの対応が十分かどうかを検討する必要があります。

例えば、ChatGPTを導入する場合、プランやシステム構築方法によってセキュリティが十分とは言えないものもあり、セキュリティリスクを抱えたまま運用をすることになってしまいます。

③リスクを最小化するデータ管理

AI活用に使用する個人情報・機密情報を保護するには、プライバシーポリシー等の整備や匿名化処理、セキュリティ対策などを行う必要があります。

また、AI活用による不適切な判断やアウトプット生成を防ぐためには、良質なデータの収集や整備、人間による最終アウトプットの確認などが有効です。

日本企業のAI導入の成功事例７選

日本企業のAI導入の成功事例として、以下の7つが挙げられます。

• ①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ②ソフトバンク：新卒採用にAIを導入し、業務時間を4分の1にまで短縮
• ③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減
• ④清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮
• ⑤JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
• ⑥日経：昔の新聞をAIで読み取り、データ化。95％の精度を実現
• ⑦セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

②ソフトバンク：新卒採用にAIを導入し、業務時間を4分の1にまで短縮

ソフトバンクは、新卒採用業務にAIを活用し、新卒採用にかかる作業時間を削減する取り組みを実施しました。

AIに過去のエントリーシートを学習させることで、AIが合否を判定するAIモデルを構築。不合格判定のエントリーシートについては、人間がダブルチェックを行うなど、能力のある人材を見逃さないようにする体制も整備しました。

これにより、採用担当スタッフの作業時間が4分の1にまで削減され、年間ベースでは、680時間から170時間に短縮することに成功しました。

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③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減

佐川急便はAIで配送伝票の入力業務を自動化する取り組みを実施しています。

AIが手書きの文字を読み取ったうえで、伝票を自動で入力します。ディープラーニング技術によって、擦れた文字や取消線で修正された数字なども認識することができ、その認識制度は99.995%以上に達するとのことです。

これにより、月約8400時間相当の作業工数の削減、コストカットに成功しました。

④清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮

清水建設は、ガス圧接継手の施工現場に画像認識AIを導入する取組みを実施しました。ビルの鉄筋継手をスマホで撮影した画像を画像認識AIに解析させ、施工状況が問題ないか否かを判定させます。

清水建設は、問題ないか否かを正しく判断させるために、正しく施工したガス圧接継手の数百枚の写真を教師データとして学習させました。

これにより、1か所当たり5分ほどかかっていた検査作業が、20～30秒に短縮されるなど、大幅な業務効率化を実現しています。

⑤JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保

JFEスチールは、画像認識AIを工場に設置し、人物検知をさせることで作業員の安全を確保する新たなシステムを導入しました。

NECの画像認識技術を活用することで、照明が暗く作業員の動きも複雑な製鉄所内で、正確に人物を検知することに成功しました。作業員が立ち入り禁止のエリアに入るとAIが警報音を発し、工場ラインを停止させます。

このような作業員の安全確保のためのAI活用は、製造現場でAIを活用する重要な方法の一つとなっています。

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⑥日経：昔の新聞をAIで読み取り、データ化。95％の精度を実現

日経新聞は、1876年の創刊時から1970年代までの約100年分の新聞記事をAIで読み取り、テキストデータ化する取り組みを実施しました。

従来の技術では困難であった古い新聞の文字の読み取りも、AIの画像認識能力により実現可能となりました。様々な工夫をこらすことで、読み取り精度を95％まで高めることに成功しています。

これにより、紙媒体でしか存在しなかった過去の新聞をデジタルデータ化し、文字検索を行うことができるようになります。

⑦セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

おすすめのAI導入支援企業３選

おすすめのAI導入支援企業として、以下の3社が挙げられます。

• ①AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援
• ②ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援
• ③FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAIやChatGPT導入の実現に向け、オーダーメイドの開発・コンサルティングを行っている企業です。

AIの導入が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの導入を進めてしまう」などが挙げられます。

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づき、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発・導入支援を強みとしています。

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②ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援

ニューラルグループは、最先端のAI画像解析技術に強みを持つAI導入支援会社です。

画像解析技術に強みをもっており、多種多様な物体や人物の認識技術を導入・活用したソリューションを提供しています。

ニューラルグループの提供するソリューションは多岐にわたり、例えば、都市での人や車の流れを分析して混雑回避などの課題解決を図るデジフロー、画像認識技術を用いたファッショントレンドデータベースであるAI MDなどがあります。

③FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援

FRONTEOは、AIの高度な分析能力を活かしたソリューションやコンサルティングを提供している会社です。

自社開発したAIエンジンであるKIBITは高度な分析能力を有しており、不正検知や創薬研究、犯罪捜査における鑑識など、専門性の高い業務において能力を発揮しています。

国内メガバンクグループや証券会社のAI導入支援をサポートした実績があり、多くの企業から高い評価を得ています。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。