近年、さまざまな分野におけるAIのビジネス利用が進んでいます。また、AIとRPAを組み合わせた業務効率化にも注目が集まっています。本記事では、AIの基本的な知識やAI技術の活用によって業務効率化できる領域、AI導入時のポイントなどを解説します。
AIとは
AIとはArtificial Intelligenceの略であり、日本語では「人工知能」と訳されます。人工的に作られた知能であり、自ら学習や判断を行うことが特徴です。
AIの技術を利用できる分野は幅広く、音声を解析してテキスト化する音声認識や、画像からパターンを抽出して判別する画像認識、異常の発生を検知する異常検知などが代表的です。
現在では、それらの技術はさまざまなシーンで活用されています。例えば、スマートフォンやエアコン、掃除ロボット、自動車などのほか、ドローンや介護ロボットなどと組み合わせて自律的に学習・行動させる取り組みも広がりを見せつつあります。
AIで業務効率化できること
AIをビジネスの業務効率化に活用できる例として、顧客の問い合わせ対応が挙げられます。また、営業活動や採用活動における支援、製造業における不良品の検知などのほか、物流や保守分野においても力を発揮します。
問い合わせ対応
AI技術を用いたチャットボットを導入することで、問い合わせ対応の効率化が可能です。顧客からの問い合わせに対し、AIがベストな回答を導き出して答えるため、従業員は難易度の高い質問への対応に注力できます。
また、蓄積されたFAQ（Frequently Asked Questions：よくある質問）のデータベースからスピーディーにベストな回答を導き出せます。人間が顧客の対応に当たりながら最適な回答を探し出すには時間がかかります。しかし、AIが問い合わせ内容の中から重要なキーワードを拾い、意味を理解して検索することで、スピーディーに必要な情報を提供できるのです。
営業
近年では、AIを搭載したSFA（Sales Force Automation：営業支援システム）も登場しているなど、営業現場におけるAI利用が進んでいます。SFAの中には、過去のデータに基づいてインターネット上をリサーチし、見込み客を抽出できる製品や、次に取るべきアクションを示してくれるツールもあります。
また、AIとMA（Marketing Automation：マーケティング・オートメーション）を組み合わせた活用も可能です。多くのMAツールにはメール配信機能が実装されていますが、AIが過去のデータから最も成果が出やすい時間帯を見つけ、自動的にメールを送信する製品があります。
人事
人事の採用活動においてもAIが力を発揮します。例えば、問い合わせをAIチャットボットに対応させるような活用が考えられます。これにより、担当者は同じような対応を何度もする手間から解放され、ほかの重要な業務に力を注げるのです。
書類選考においても、AIを用いることでスピーディーな選考が可能です。従来のように、書類を一枚ずつ人力でチェックすることは、多大な手間と時間が発生します。AIを活用すれば、定められた基準に即して自動的に評価してくれるため、時間と手間の削減が可能です。
また、AIに判定させることで担当者の主観が反映されにくくなるため、同じ基準で公平な評価を行える点もメリットです。
製造
製造分野においては、画像認識技術の活用が広がっています。外観検査や不良品の選別などは、これまで人の目で行っていましたが、担当者のスキルやコンディションなどによりばらつきが生じてしまいます。AIの画像認識技術を用いることで、定められた基準のもと適切に判断を下せるため、検査・選別をより正確に行えるようになるのです。不良品選別の精度が向上すれば、返品される数も減ります。また、不良品を手直しする手間もなくなり、コスト削減につながるのです。
また、仕分けやピッキングといった作業も、AIの活用によって効率化が図れます。AIを搭載した産業ロボットを導入することで、従来人の手で行っていた作業の自動化が可能です。
物流
物流の現場では、倉庫管理にAIが活用されています。商品バーコードの読み取りや検品などをAIに任せることで、人的リソースを最適化することが可能です。また、作業量を予測し、それに合わせてリソースを増減させることもできます。
配送ルートの最適化も、AIの活用により実現可能です。GPSや渋滞情報といったさまざまなデータから、AIがベストなルートを求めることで、配送ルートを最適化できます。
また、大手通販サイトの物流拠点では、AIを搭載した自動走行ロボットが導入されています。必要な荷物を自動的にピックアップするため、従業員が工場内を歩きまわってピックアップする必要がありません。
保守・保全
保守・保全におけるAIの活用としては、画像認識によるコンディションチェックが挙げられます。インフラ設備や施設の外観を画像認識でチェックすることにより、どの程度劣化しているのかを正確に把握できます。
これまで目視で行っていた点検業務の自動化も可能です。点検箇所が高所などの危険を伴う場所である場合、AIによる自動化で人間による作業が不要となり、担当者のリスクも軽減できるのです。
他にも、AIが各種データを分析し、機械設備に不具合が発生する予兆を検知するようなサービスも存在します。
AIとRPAを組み合わせた業務効率化
RPA（Robotic Process Automation：ロボットによる業務自動化）とは、さまざまな定型業務を自動化するシステムのことです。電話やメールによる問い合わせ対応のサポートや請求書処理、データ入力といったルーチンワークを自動化します。
AIとRPAは混同されることもありますが、双方には大きな違いがあります。RPAは、あくまで人が設定したルールにのっとって作業を行いますが、AIは自ら学習・判断してアクションを起こします。
近年では、AIとRPAを組み合わせた活用も広がりを見せつつあります。例えば、AIがメールの内容を理解した上で優先順に並べ替えたり、AI-OCRと併用して文書の転記を自動化したりといった活用が進んでいます。
AIを導入して業務効率化を行うときのポイント
AIを導入して業務効率化を進めたいと考えている場合、まずは導入の目的を明確にしなくてはなりません。また、自社のデータが十分かを把握し、必要に応じてAIの専門家に相談することも大切です。
AIを導入する目的を明確にする
AIを導入する目的が明確でなければ、導入しただけで満足してしまい、実際の業務に生かしきれない恐れがあります。AIはあくまで課題解決や目的達成のツールであることを忘れてはなりません。
解決したい課題や達成するべき目的などが不明確なまま導入を進めると、必要以上にハイスペックなツールを導入してしまう可能性があります。その結果、使いこなせないまま利用しなくなることも考えられるでしょう。
自社のデータが十分か把握する
AIが学習するには、データの量と質が重要です。そのため、AIの導入においては自社に十分なデータがあるか、またデータが適切に整理されているかを確認しなくてはなりません。
まずは、自社にどのようなデータがどれくらいあるのかを把握し、「情報が欠けてないか」「不要なノイズが含まれていないか」といったことを確認します。その上で、AIが学習しやすいようにデータを加工する必要があるのです。
AIの専門家に相談する
AIの運用には一定の知識が求められます。知識がないままAIを導入してもポテンシャルを十分に生かしきれないため、注意が必要です。そもそも、AI関連の知識を有する人材がいなければ導入もままならないでしょう。
自社でスムーズにAIの導入を進める自信がない場合は、専門家に相談するのもひとつの手です。AI導入のコンサルティングサービスを提供している企業へ相談すれば、導入から運用までスムーズに進められます。
まとめ
AIの導入により、問い合わせや営業、人事など、さまざまな分野の業務効率化が可能です。問い合わせ対応の効率化には「PKSHA AI Helpdesk for MS Teams」の導入が有効です。AIチャットボットを有人のヘルプデスクと連携する機能により、問い合わせ業務の効率化と従業員の負担軽減を実現します。
