「AIを業務に利用したいけど、利用の方法がわからない」という悩みを抱えている人は多いのではないでしょうか？

本記事では、そんな悩みを持つ方向けに、AIのビジネスへの利用方法20選を、メリットや具体的な事例とともにわかりやすくご紹介します。

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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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【業界別】AIのビジネスへの利用方法２０選

各業界でAIをビジネスに利用する方法として以下が挙げられます。

＜小売業界＞

• ①テキストや画像情報に基づく、パーソナライズされた商品提案
• ②ECサイトでのチャットボットによる接客/商品提案

＜メーカー＞

• ③テキストや画像情報に基づく洗練された設計デザインの作成
• ④画像認識機能による故障や欠陥の高速かつ正確な特定

＜エンタメ＞

• ⑤テキストや画像情報に基づくクリエイティブなイラストの作成
• ⑥ユーザーの反応に応じてパーソナライズされたコンテンツの提供

＜教育＞

• ⑦生徒一人一人の学習進度に応じた個別学習プログラムの提供
• ⑧対話機能を用いた生徒の質問へのリアルタイムの回答

＜金融・保険＞

• ⑨文章生成機能を活用した稟議書や融資関連書類の自動生成
• ⑩データ分析に基づく精密なリスク評価による保険料の最適化

＜不動産＞

• ⑪検索履歴の分析に基づく各ユーザーに最適な物件のレコメンド
• ⑫大量の物件情報を搭載したチャットボットによる高度な顧客対応

＜ヘルスケア＞

• ⑬健康データの分析に基づく疾患リスク予測や予防策の提案
• ⑭画像認識機能による診断画像の解析と病気やがんの正確な検出

＜運輸＞

• ⑮需要予測や分析による物流とサプライチェーンの最適化・効率化
• ⑯車内カメラを通じた監視によるドライバーの居眠り防止

＜建設＞

• ⑰多数の設計/デザイン案の生成による業務効率化・顧客満足度向上
• ⑱原材料等の物価変動の分析による建設コストの正確な見積り

＜製造＞

• ⑲画像や文章生成機能による設計書や図面の起案・デザイン
• ⑳自然言語処理機能を用いたロボット操作による工場の自動化

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【業界別】企業によるAIの利用事例１８選

業界別の企業によるAIの利用事例として以下の18事例が挙げられます。

＜小売業界＞

• ①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
• ②ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現

＜製造業界＞

• ③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
• ④JFE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
• ⑤パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

＜IT業界＞

• ⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦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

＜アパレル業界＞

• ⑧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
• ⑨JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

＜飲料業界＞

• ⑩サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
• ⑪伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用

＜建設業界＞

• ⑫大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ⑬西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

＜運輸業界＞

• ⑭ヤマト運輸：AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化
• ⑮佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化し、作業工数を大幅に削減

＜教育業界＞

• ⑯学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

＜金融・保険業界＞

• ⑰三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
• ⑱SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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小売業界

①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。

②ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現

ウォルマートは、生成AIを活用した商品検索・提案機能を同社のスマホアプリに導入することを発表しました。

従来の特定の単語での検索やタグ選択での検索とは異なり、顧客が店員に尋ねていたような抽象的な要望を文章で伝えると、AIが最適な商品を提案します。

例えば、「ユニコーンをテーマにした子供のためのパーティー準備」のように具体的なシナリオを書き込むだけで、複数の関連商品の提案が得られるようになりました。

これにより、顧客は必要な商品を一つ一つ検索する手間を省くことができ、大幅なユーザー体験向上が期待されています。

製造業界

③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。

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④JFE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。

⑤パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AIがゼロベースで設計した新構造のモーターの採用を検討しています。

 この生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いことが特徴です。

同社はAI設計の有効性を確認したとして、今後は電動工具や車載用のモーター、さらにシーリングファンなどにも適用する方針とのことです。

IT業界

⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

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⑦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。　

アパレル業界

⑧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。

⑨JINS：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。

飲料業界

⑩サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

サントリー食品インターナショナルは、生成AIを企画に活用したwebCM、「GREEN　DA・KA・RA　やさしい麦茶」を公開しました。

キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、生成AIからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。

キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。

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⑪伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「お〜いお茶　カテキン緑茶」のテレビCMに、生成AIで作成したモデルを起用しました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にも生成AIを活用しています。

建設業界

⑫大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑬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。

運輸業界

⑭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。

⑮佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化し、作業工数を大幅に削減

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。

教育業界

⑯学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

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金融・保険業界

⑰三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ

三菱UFJ銀行が生成AI「ChatGPT」の導入により、業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。

生成AIの導入により、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。

 さらに、ウェルスマネジメント業務においてもAIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると検討しているとのことです。

⑱SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。

企業がAIを利用する７つのメリット

企業がAIを利用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。

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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を利用する５つのデメリット・リスク

企業がAIを利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利用のデメリット・リスクへの３つの対応策

企業がAIを利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利用を成功させるための５つのポイント

企業がAI利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を利用するための４つのステップ

企業がAI利用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。