生成AIなどの登場・普及により、ますます注目されるようになった「AI」。
企業もその技術に着目し、「AIを使って業務効率化を図りたい」と考えている方も多いのではないでしょうか？
AIは単純作業の効率化だけではなく、企業活動におけるさまざまな場面で活用することができます。
本記事では、そもそもAIとは何なのか、どのような業務が効率化できるのか、導入におけるメリット・デメリットなどをまとめて解説します。
AIによる業務効率化に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
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目次
AIとは？ AIの基礎知識をおさらい
AIとは「Artifiicial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されています。
人間は作業を繰り返すことで学習した内容を応用していきますが、同様のことをテクノロジーで実現することを指します。
学習方法には、学習結果に影響する特徴（＝特徴量）を人間が定義する「機械学習」や、コンピュータが判断する「深層学習／Deep Learning」などがあります。
近年、企業における業務効率化の手段の一つとして、 AI活用が注目を集めています。
本章では、AIが業務効率化につながる理由、また AIとよく混同される「生成 AI」や「RPA」との違いは何かを説明します。
なぜAI活用が業務効率化につながるのか？
AIは、膨大なデータの処理や分析、またそれらのデータにもとづいた新たなコンテンツの作成を得意としています。
そのため、AIを活用すると、複雑に絡み合った大量のデータの処理や分析、書類作成やメール作成などを自動化できます。
圧倒的に速い処理速度で対応できるので、工数削減・業務効率化につながるのです。
また、 AIは人間のように体調やモチベーション、経験やスキルなどに影響を受けずに業務を遂行することができるのが大きな特徴の一つです。
そのため、業務の品質を一定に維持することが可能です。
ミスを起こすこともほぼないので、ミスによって生じるタイムロスやコストの削減に寄与します。
AIと生成 AIの違いは？
生成 AIはAIの一種ですが、その違いはデータの活用方法にあります。
従来のAIは、データをもとにあらかじめ決められた作業を自動化します。
対して生成 AIは、データのパターンや相互関係を学習することで、新しいテキストや画像、音声などのコンテンツを生成することができます。
近年は、 AIと生成 AIを総じて「AI」と呼ぶこともあります。
AIとRPAとの違いは？
AIとRPAの違いは、対応できる業務の範囲と柔軟性です。
RPAとは、ソフトウェアロボットを使用して、パソコン上の定型業務を自動化する技術を指します。
そのため、データ入力やレポート作成のように、あらかじめ手順やルールが決まっている作業を自動化するのが得意です。
対して AIは、学習したデータをもとに識別・判断することができるのが特徴です。
AIはRPAよりも広範囲の高度な業務に対応できるといえるでしょう。
AI活用が進む背景
企業で AI活用が進む背景には様々な要因が考えられます。
その中でも主な要因として、
- DX化推進の波
- AIのデータ処理・分析能力の高さ
- 人員不足や生産性の改善
の3つが挙げられるでしょう。
順番にご紹介します。
DX化推進の波
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、
企業が外部エコシステム（顧客、市場）の劇的な変化に対応しつつ、内部エコシステム（組織、文化、従業員）の変革を牽引しながら、第3のプラットフォーム（クラウド、モビリティ、ビッグデータ/アナリティクス、ソーシャル技術）を利用して（中略）価値を創出し、競争上の優位性を確立すること
とされています。
（※総務省「令和3年版 情報通信白書｜デジタル・トランスフォーメーションの定義」より引用）
AIは企業DX化の中心技術の一つとして、業務効率化、コスト削減、新サービスの開発など、多方面で活用できる可能性があるとされてきました。
そのため、多くの企業が実用化を検討し、競争力強化の要素の一つとして取り組んでいることが背景の一つとして挙げられます。
AIのデータ処理・分析能力の高さ
現代では日々膨大なデータが生成されており、それらのデータの中から価値の高い情報を抽出し、迅速な意思決定に活用することが求められています。
人間が手作業で対応できる範囲には限界がありますが、AIを活用すれば、それらの膨大なデータを人間よりも迅速かつ正確に解析・処理できるため、上手に活用したいと考えている企業が多くあります。
よって単純作業はAIに任せ、アイデア創出などのクリエイティブな作業は人間が担うことで、業務効率化につなげる動きもあります。
人員不足や生産性の改善
近年、労働人口の減少なども相まって、各業界で人的リソースの不足、いわゆる人員不足が問題となっています。
同時に、人手が不足しているのであれば一人あたりの生産量を増やそうと、多くの企業が様々な策を講じています。
AIによる自動化は、人件費の削減、作業ミスによる損失の減少、プロセスのスピードアップを実現し、全体の生産性向上に貢献します。
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AIを業務効率化に活用するメリット
AI活用は、企業の業務効率化に欠かせない技術になってきています。
なぜなら、 AI活用には下記のようなメリットがあるからです。
- 生産性の向上
- コストの削減
- 人手不足の解消
詳しく見ていきましょう。
生産性の向上
これまでも述べてきた通り、AIを業務効率化に活用することで生産性の向上が見込めます。
同じ内容の単純作業でも、人力で行うよりも AIが行ったほうが作業時間が短縮され、ミスの発生も減らすことができ、負担軽減にもつながります。
また、 AIは人間のように体調不良やモチベーション・集中力の低下などから起こるヒューマンエラーによってアウトプットの質や量が変化することがありません。
そのため、安定したアウトプットが期待できるのです。
さらに製造業などでは、不良品検査や設備の異常検知にも活用されています。
コストの削減
AIを活用して業務を自動化することで、人件費を削減できることに加え、教育コストも抑えることができます。
他にも、 たとえばAIによる需要予測を在庫管理に活用すれば、適切な在庫数を管理することができます。
そのため、無駄な在庫コストを減らすことも可能になるでしょう。
このように、 AI活用は人件費のみならず、その他の業務コストを抑えることにもつながります。
人手不足の解消
AIは文書作成やマーケティング業務など、様々な業務において人間よりも迅速に正確性高く遂行できます。
そのため、少ない人員でも業務を円滑に進めていくことができるようになり、人手不足の問題も解決することができるとされています。
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AIによる業務効率化で注意すべき点
一見メリットだらけの AI導入ですが、効率的に活用していくためには下記のような点に注意する必要があります。
- 導入の目的を明確にする
- 自社の課題や目的に沿ったツールを選択する
- 正確かつ整理されたデータを適切な量だけ準備する
- 導入後のメンテナンスや改善まで含めて計画を立てる
順番に説明します。
導入の目的を明確にする
まずは何のために AIを導入するのか、目的を明確にしましょう。
そのために、自社の課題やゴールを把握する必要があります。
効率化したい業務を洗い出し、何を優先すべきなのかを把握し、 AI活用で改善する可能性があるかを検討します。
AIは課題解決のための手段の一つであり、導入すること自体が目的になるのは避けなくてはなりません。
しっかりと関連部署の担当者・責任者とコミュニケーションをとり、目指すべきゴールを設定しましょう。
自社の課題や目的に沿ったツールを選定する
自社の課題や目的が明確になったら、それに適したツールを選択しましょう。
たとえAIツールが高性能であったとしても、業務や使用実態に則したものを選択しなければその効果を発揮できません。
また、 AIツールには専用のもの、汎用のもの、また何かの作業に特化したものなどがあり、得意分野はツールによってさまざまです。
自社における使い方に沿ってツールを選択し、導入後のミスマッチを防ぎましょう。
正確かつ整理されたデータを適切な量だけ準備する
AI活用では、学習させるデータの質と量がパフォーマンスに直結します。
効率的に活用していくには、正確かつ整理されたデータが必要不可欠です。
また、データの量が少なすぎると適切な学習ができず、アウトプットの質が下がってしまう可能性があります。
データの整備や更新を怠ると AIの精度が低下し、結果的に業務効率化につながらない可能性もあるので、データの準備は慎重におこなってください。
導入後のメンテナンスや改善まで含めて計画を立てる
AIツールは導入して終わりではなく、継続的なメンテナンスや改善が必要です。
また、従業員に適切な専門知識の習得やトレーニングの実施、専門家によるセミナーへの参加を促進するなどして人材育成をおこなうことで、導入した AIツールを最大限活用できるように支援することも大切です。
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AIで業務効率化を実現できる業務内容
AIで業務効率化を実現できる業務は、下記のように多岐にわたります。
- 営業活動
- 人事・採用業務
- 問い合わせ対応などのカスタマーサポート
- 設備の保守・点検・保全
- 文書作成などの一般業務
- マーケティング業務
- プロジェクト管理
各業務における主な AIの活用のされ方を紹介します。
営業活動
営業活動においては、顧客情報を自動収集して分析することなどに AIが活用されます。
顧客のニーズを収集し、分析した結果をもとに需要予測や売上予測を立てれば、高品質な営業戦略の立案につながります。
AIの活用により提案の質が高くなり、業務効率化につながります。
人事・採用活動
採用などの業務において、応募者がどのくらい自社にマッチした人材かを判定することに AIが活用されます。
また、 AIが自動的にエントリーシートの分析や面接における受け答えを分析・合否判定することで、人事部門の採用業務にかかる手間と時間を削減し、業務効率化を実現します。
問い合わせ対応などのカスタマーサポート
AIが搭載されたチャットボットを活用することで、顧客や社員からの問い合わせに柔軟に対応することができます。
一次対応は自動受付することで、コールセンターで働くオペレーターの業務負担を減らすと同時に、顧客満足度の向上や売り上げに直結する業務への人員リソースの再配置などが可能になります。
設備の保守・点検・保全
設備や機械の老朽化や故障などを検知・検出するために AIを使うことで業務効率化につながります。
たとえば、機械の稼働状態を常時監視することで、早期に異常検知したり、劣化状態から故障の可能性の有無を検知したりでき、予知保全にも活用可能です。
文書作成・資料作成などの一般業務
会議の議事録作成やレポートの下書き作成など、定型作業にも AIは活用されています。また、文章の要約なども可能です。
近年、生成 AIの精度向上に伴い、送信先の相手や状況に応じたメール文面の作成や翻訳も可能になりました。
AI活用により手間を省きながら業務スピード・精度が大幅に向上することで、業務効率化を実現します。
マーケティング業務
生成 AIは膨大な量のデータ分析や市場動向の調査分析・把握を得意とするため、マーケティング業務との親和性が高いとされています。
また、 広告運用などにも AIは活用されています。
たとえば、Copilot、Azure OpenAI Serviceなどの生成 AIを使うことで、費用対効果の高いキャッチコピーや広告文などを作成することも可能です。
ターゲティングの精度が向上し、コンテンツをよりスピーディーに作成できるようになり、業務効率化につながります。
プロジェクト管理
AIを活用することで、プロジェクトの計画立案や進捗管理、リソースの配分など、プロジェクト管理の一連の業務を効率化できます。
生成 AIであれば、過去のプロジェクトデータやリソースの利用状況を分析し、適切なプロジェクトのスケジュール案を自動的に生成できます。
タスクの優先順位づけやリソースの割り当ても迅速に行えるため、計画案の作成に時間を割かずにすみます。
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