AI導入の7つのメリットとは?具体例15選やデメリットも紹介

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業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

 

本記事では、AIのビジネス活用を検討されている方向けに、AIを導入するメリットを具体例とともにわかりやすくご紹介します。


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目次

そもそもAI(人工知能)とは?

そもそもAI(人工知能)とは

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

  

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

 

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

 

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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。

メリットごとのAI活用の具体例15選

メリットごとのAI活用の具体例15選

メリットごとのAI活用の具体例として以下の15例が挙げられます。

 

<生産性向上>

  • ①シーメンス:製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化
  • ②ブリヂストン:タイヤ成形をAIが自動化し生産性と品質が大幅に向上

 

<人手不足解消>

  • ③デンソー:トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ
  • ④福岡和白病院:来院前のAI問診で来院後の待ち時間を短縮

 

<人件費などのコスト削減>

  • ⑤ヤマト運輸:AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化
  • ⑥横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ

 

<業務品質向上・標準化>

  • ⑦ソネット:AI音声認識システムの導入で業務時間が電話1件につき90秒短縮
  • ⑧メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

 

<高度なデータ活用>

  • ⑨西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
  • ⑩東京ミッドタウンクリニック:健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

 

<コミュニケーションの円滑化>

  • ⑪鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
  • ⑫島村楽器:AIチャットボットにより店舗から本社への問い合わせが95%減少

 

<顧客満足度の向上>

  • ⑬ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
  • ⑭ロレアル:AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案
  • ⑮リーバイス:AIでモデルを生成し新たなショッピング体験を提供

 

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シーメンス:製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化

シーメンス:製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化
(画像:ロイター)

シーメンスは、生成AIとデジタルツイン技術を駆使して、製造業のアプリケーション開発をサポートするサービスを提供しています。

 

本サービスでは、最小限のプログラミング知識でウェブアプリを構築できるツールに生成AIを導入することで、顧客のアプリ開発プロセスを効率化しています。

 

主に製造業での利用を想定しており、エンジニアは生成AIからの提案によって工場の生産性を最大化する部品の組み合わせやサイズの最適化などが可能となります。

②ブリヂストン:タイヤ成形をAIが自動化し生産性と品質が大幅に向上

ブリヂストン:タイヤ成形をAIが自動化し生産性と品質が大幅に向上
(画像:ブリヂストン)

ブリヂストンは、タイヤの製造工程の中でも特にボトルネックとなっていたタイヤの成形をAIにより自動化・自動制御することで、品質の担保や生産性向上を実現しています。

 

数百のセンサーによってゴムの形状などのデータを収集し、AIが分析することで高精度なタイヤを成形することに成功しました。万が一の事態に備え、人の手が必要な時には警告音がなるように設定されています。

 

これにより、生産性は2倍に上昇し、品質は15%向上するなど、大きな成果を出しました。

③デンソー:トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ

デンソー:トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ
(画像:デンソー)

デンソーは、AIを搭載したトマトの自動収穫ロボットを開発しました。AIロボットが24時間稼働し、完全に自動でトマトを収穫することができます。

 

AIの画像認識技術を用いてトマトの実がどこにあるかを認識し、それをもとにAIがロボットアームの動きを制御します。

 

これにより、収穫作業の自動化を実現でき、人手不足の解消や農作業の効率化、生産性の向上に貢献すると期待されています。

 

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④福岡和白病院:来院前のAI問診で来院後の待ち時間を短縮

福岡和白病院:来院前のAI問診で来院後の待ち時間を短縮
(画像:福岡和白病院)

福岡和白病院は、患者が来院前に問診を受けることができる来院前AI問診を実施しています。

 

患者は、来院前にスマホ又はパソコンからホームページにアクセスし、AIによる事前問診に答えるだけで簡単に問診を受けることができます

 

これにより、病院側としては、問診業務の自動化による人手不足解消や業務効率化を実現でき、患者としては来院後の待ち時間を短縮することができます。

⑤ヤマト運輸:AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化

ヤマト運輸:AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化
(画像:ヤマト運輸)

ヤマト運輸は、顧客からの集荷依頼の電話にAIの自動音声オペレータが対応する「AIオペレータ」を導入しています。

 

顧客がヤマト運輸のサービスセンターに電話し、音声ガイダンスに従いボタンを押すと、AIオペレータの受付が開始されます。オペレータに、集荷先の住所や希望する配達時間を伝えると、AIが音声を認識します。

 

これにより、顧客からの電話対応にかかる人員コストの大幅な削減、業務効率化に成功しました。

⑥横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ

横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ
(画像:横浜銀行)

横浜銀行は、「行内ChatGPT」を利用して従業員の業務効率化を図っています。

 

このシステムは、文書作成業務の効率化を実現し、利用することで作業時間を大幅に削減します。

 

この「行内ChatGPT」は、横浜銀行の各種規程やマニュアルなど行内情報の照会に対応可能であり、高いセキュリティ基準のもとで管理されています。

 

この取り組みにより、従業員は高度な業務や新たな業務に集中することが可能となります。

 

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⑦ソネット:AI音声認識システムの導入で業務時間が電話1件につき90秒短縮

ソネット:AI音声認識システムの導入で業務時間が電話1件につき90秒短縮
(画像:ソネット)

ソネットは、全国8拠点1400席のコールセンターにAI音声認識システムを導入しました。

 

顧客との会話の音声をAIがテキストデータとして自動で記録。問い合わせ対応後の後処理時間が電話1件につき90秒短縮されました。これにより人件費の削減を実現しています。

 

また、会話内容が可視化されることで、オペレーターの応対品質やパフォーマンスのばらつきを抑え、顧客対応の質向上や均一化にも繋がっています。

⑧メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
(画像:メルカリ)

メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

 

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

 

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑨西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
(画像:西松建設)

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。

 

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

  

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

⑩東京ミッドタウンクリニック:健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

東京ミッドタウンクリニック:健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測
(画像:東芝デジタルソリューションズ)

東京ミッドタウンクリニックは、人間ドックを受診した患者に対して疾病リスクの予測結果を報告する際に、疾病リスク予測AIサービスというツールを活用しています。

 

疾病リスク予測AIサービスとは、東芝デジタルソリューションズが提供するソリューションで、1年分の健康診断データをもとにAIが6年先までの6疾病(糖尿病・高血圧症・脂質異常症・腎機能障害・肝機能障害・肥満症)のリスクを予測するサービスです。

 

これにより、より正確な疾病リスク予測を患者に届けることができるだけでなく、疾病リスクの予測にかかる医師の工数を削減し業務効率化を達成することができます。

 

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⑪鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入

鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
(画像:鹿島建設)

鹿島建設は、自社および国内外のグループ会社従業員約2万人を対象に、独自開発した対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。

 

このAIの導入により、従業員は社内固有の業務に対する質問や情報検索を迅速に行え、業務効率と生産性が向上することが期待されます。

  

このAIは、情報が外部に漏洩しない安全な環境で動作しており、さらに、利用時の従業員認証や利用履歴の記録など、独自のセキュリティ機能を付加し、より安全に利用できるようになっています。

⑫島村楽器:AIチャットボットにより店舗から本社への問い合わせが95%減少

島村楽器:AIチャットボットにより店舗から本社への問い合わせが95%減少
(画像:島村楽器)

島村楽器は、本社と店舗との間の情報交換にAIチャットボットを活用しています。

 

同社では、新サービスがリリースされるたびにマニュアルの情報量が増え、そのたびに本社と店舗との間での情報交換・やり取りが増えてしまうという問題が発生していました。

 

AIチャットボットにより、店舗スタッフが必要な情報を簡単に入手できるようになった結果、店舗からの問い合わせが95%も減少し、業務効率化やコスト削減を達成することができました。

⑬ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP

ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
(画像:ビズリーチ)

ビズリーチは、転職活動をサポートするための新機能「職務経歴書の自動作成」を発表しました。

 

ユーザーは生成AIを活用し、職種やポジションなどの簡単な入力だけで、最短30秒でプロフェッショナルな職務経歴書を作成できるようになります。

 

この新機能は、転職希望者が自己のスキルや経験を効果的にアピールできるように設計されており、転職活動のハードルを大きく下げることを目指しています。

また、効果検証の結果、本機能を活用して職務経歴書を作成したユーザーは、スカウトの受信率が40%向上したという成果も上がっているとのことです。

⑭ロレアル:AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案

ロレアル:AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案
(画像:日経クロステック)

ロレアルは、「BeautyGenius」という、生成AIを活用した美容アドバイスアプリケーションを発表しました。

 

このアプリは、チャット形式での悩み相談や自身の肌画像による診断を通じて、一人ひとりに最適な美容法やおすすめ商品を提案します。

 

本サービスは、従来の商品検索がよりスムーズになるというメリットに加え、ニキビや抜け毛など、対面では相談しにくいことを気軽に相談できるというメリットも期待されています。

⑮リーバイス:AIでモデルを生成し新たなショッピング体験を提供

リーバイス:AIでモデルを生成し新たなショッピング体験を提供
(画像:リーバイス)

リーバイスは、AIによりあらゆる体型・年齢・サイズ・肌色を再現できるファッションモデルを生成し、店舗で活用しています。

 

顧客は、自分の年齢や体型、趣味嗜好に合ったファッションモデルを選択し、服を着た時のイメージを視覚的に確認することができます。

 

顧客に対して新たなショッピング体験を提供するだけでなく、多様性にも配慮した取り組みとしてその社会的意義も評価されています。

企業がAIを活用する5つのデメリット・リスク

企業がAIを活用する5つのデメリット・リスク

企業がAIを活用する代表的なデメリット・リスクとして以下の5つが挙げられます。

 

  • ①個人情報や機密情報の漏洩
  • ②サイバー攻撃等のセキュリティ
  • ③AIの過信による業務ミスの発生
  • ④AI人材の不足
  • ⑤一時的なコストの増大

 

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個人情報や機密情報の漏洩

AI活用で大きな成果を上げるためには、膨大な顧客の個人情報や社内の機密情報などを学習に活用することが有効です。

 

一方で、学習に使用する際のデータの匿名化処理や、アウトプットの管理、活用用途の制限などのセキュリティ対策を行わずに運用をしてしまうと、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクが存在します。

②サイバー攻撃等のセキュリティ

AI活用をする際は、AIならではの脆弱性を狙ったサイバー攻撃等のセキュリティリスクへの対応を進める必要があります。

 

例えば、特定の企業のAIに対して悪質なデータを学習させ、誤ったアウトプット・挙動を引き起こす攻撃や、生成AIに対して特殊な質問をすることで、本来非公開の機密データを引き出す攻撃などが挙げられます。

③AIの過信による業務ミスの発生

AIは適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません

 

例えば、倫理的に問題のあるコンテンツの社外への公開や、製造ラインやロボット制御ミスによる事故などの深刻な問題に繋がる可能性があります。

④AI人材の不足

AI活用で大きな成果を上げるためには、AI導入後の活用や運用をリードできるAI人材の確保が非常に重要となります。

 

一方で、近年AI人材は需要が急拡大しており採用のハードルが高いこともあり、社内人材の育成や外部ベンダーの活用なども含めて対応していく必要があります。

⑤一時的なコストの増大

AI活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

 

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

企業のAI活用のデメリット・リスクへの3つの対応策

AI活用のデメリット・リスクに対して取るべき3つの対応策

企業がAIを活用する際のデメリット・リスクへの対応策として以下の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。

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。

企業がAIを導入するための4つのステップ

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。

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