AIは今やビジネスの効率化に欠かせないツールとなり、さまざまな業界で導入が進んでいます。しかし、AI活用が必ずしも成功するとは限りません。
導入に向けて動き出す前に、まずはAIの概要を理解しておきたいところです。また、実際にAIがどれくらいの企業で活用されているのかも導入に踏み切る前に知っておきましょう。
本記事では、ElithがAI導入に必要な基礎情報や業務効率化の成功事例を紹介し、成功の秘訣や注意すべき5つのポイントについて詳しく解説します。
AIの活用による業務効率化とは？
AIによる業務効率化は、特定タスクの自動化・最適化を指します。現在のAIは一機能に特化しており、多様な機能と活用方法があります。
人間のように幅広く行動できるAIはまだ実現していませんが、各機能を適切に活用することで効率化が可能です。
代表的な機能と例は以下の4つです。
- 画像認識：不良品検査を自動化し、品質を安定化させる
- 音声認識：コールセンターでの顧客対応を迅速化し、業務負担を軽減する
- 自然言語処理：チャットボットによる24時間対応可能なカスタマーサポートを運用できる
- データ分析：需要予測やリスク分析を行うことで、在庫管理や販売戦略の精度が向上する
企業が業務効率化のためにAIを活用する理由
企業が業務効率化のためにAIを活用する理由は主に以下の4つです。
- コスト削減：手作業で行われていたルーチンワークを自動化し、業務プロセス効率を高める
- 生産性向上：人為的なミスが減少し、単純作業が迅速かつ正確に行われるため、より高度な業務に集中できる
- 人手不足の解消：24時間稼働可能で、労働力としての限界がないため、人材不足の問題にも対応できる
- 意思決定の最適化：需要予測やリスク管理においてAIの分析力は企業の戦略的な判断を後押し
結果として、企業の競争力を高める戦略的な投資となります。
AIの活用で効率化できる主な業務
今回は効率化が可能な以下6つの業務内容について説明していきます。
- 問い合わせ対応
- 生産・品質管理
- 人事
- 保守・保全
- コンテンツ制作
- 営業
- 物流
具体的な業務内容を理解することで、AI導入の可能性や効果をより明確に把握できるでしょう。各業務の効率化事例を通じて、AIがどのようにビジネスに変革をもたらすかを探ります。
問い合わせ対応
問い合わせ対応の業務効率化には、AIエージェントやチャットボット、RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）の導入が効果的です。
これらは自然言語処理と機械学習を活用し、24時間迅速かつ正確な応答を可能にし、さらにRAGにより会社独自の組織・専門用語などに答えることが可能です。
AIエージェント開発はElithとしても力を入れている分野で、従業員の負担軽減や対応速度の向上、より精度の高いサポートを可能にします。
活用事例では本田技研工業の事例を紹介しております。
生産・品質管理
AIは生産・品質管理においても効率化を促進します。
生産設備のデータをリアルタイムで分析し、異常の早期検出や予知保全を可能にします。これにより、人手による選考の負担を軽減するとともに、設備のダウンタイムを最小化し、製品の品質向上につながります。
ElithはJFEエンジニアリングとの事例を通じて、点検・保守業務の革新に貢献しております。
人事
人事業務では、AIが採用プロセスの効率化を実現します。
履歴書や職務経歴書の自動作成、スクリーニング、候補者の適性評価を迅速に行い、人手による負担軽減が可能です。さらに、AIは過去の採用データを学習し、成功要因を分析することで最適な人材を的確に選定できます。
ElithでもこれらのAIソリューションに力を入れており、企業が効率的に優秀な人材を獲得できるように支援しています。これにより、採用の質とスピードを向上させる具体的な成果を提供しています。
保守・保全
保守・保全業務はAI導入により大幅に効率化されます。
センサーからリアルタイムでデータを収集、異常検知や予知保全を行うことで、故障の予防やダウンタイムの削減を実現します。過去のデータを基に最適なメンテナンス時期を予測し、計画的な保守が可能になります。これにより、設備の寿命を延ばし、コスト削減と生産性向上を図ることができます。
保守・保全業務へのAI導入は、人的リソースの負担を軽減し、より戦略的な業務への集中を促進します。
コンテンツ制作
自動生成技術を活用し、記事やレポートの作成、画像・動画編集、キャプション生成などを効率化できます。
これにより、クリエイティブ作業の時間を短縮し、質を向上させると同時に、大量のコンテンツを迅速に提供できるようになります。
さらに、パーソナライズされたコンテンツの提案や、ユーザーの嗜好に基づいた広告の最適化も実現し、ビジネス全体に革新をもたらします。
営業
営業業務では、AIがリードのスコアリングやパーソナライズド提案を効率化します。
機械学習を活用して顧客データを分析し、有望なリードを特定。自然言語処理（NLP）技術により、顧客とのコミュニケーションを自動化し、効果的な提案を迅速に行えます。
AIによる緻密な分析結果とこれまでの自分の知識・経験を活用することで営業の精度が向上し、ターゲットに合ったアプローチで成約率が高まります。
物流
物流業務では、AIがルート最適化や在庫管理を効率化します。AIは機械学習を用いてリアルタイムの交通情報や天候を分析し、最適な配送ルートを提案します。
また、在庫管理では、需要予測アルゴリズムを使って最適な在庫レベルを維持し、過剰在庫や欠品を防ぎます。これにより、物流コストの削減や配送の迅速化が実現し、全体的な業務効率が向上します。
Elithのこれまでの事例は、次の成功事例3選で紹介しています。
AIを活用した業務効率化の成功事例3選
Elithが取り組んできたAIを活用した業務効率化の成功事例を3つご紹介します。
これまでに訪問看護業界での訪問ルートの最適化システムや、トラブル対応のQAチャットボットを実現しました。各事例では、AIの導入によって業務の効率が大幅に向上し、コスト削減や業務精度の向上を達成しています。
具体的な成果と導入技術について、詳しく見ていきましょう。
【保守・保全】JFEエンジニアリング株式会社
プラントや橋梁などを手掛ける大手エンジニアリング会社JFEエンジニアリングでは、生成AIを活用したエンジニアリング業務の支援を進め、EPCおよび運営事業の革新を目指しています。
これまで個々の熟練技術者の知見、経験に依存していたエンジニアリング業務において、過去の数多くの事例を学習した生成AIがその遂行をサポートする仕組みの構築を進めています。
この生成AIによるエンジニアリング業務の技術ノウハウの蓄積および高度化は、近い将来予想される労働力減少へのソリューションとなると同時に、より信頼性の高い持続可能な社会インフラの構築に寄与していくと期待されます。
【問い合わせ対応】本田技研工業株式会社
本田技研工業は、従業員との1on1や面談業務の効率化を目指し、AIを搭載したシステムを開発しています。このシステムは、従業員との対話や日常的な質問への対応を想定しており、時間や場所の制約を軽減することが期待されています。
AIの情報処理能力を活かし、一貫性のある回答や適切なアドバイスの提供が可能です。従業員は、AIを通じて迅速かつ正確なフィードバックを受けることができ、自身のスキルやキャリアの向上に役立てることができます。
また、従業員の満足度やエンゲージメントの向上も期待されています。従業員は、導入により業務効率を向上させるだけでなく、付加価値の高い業務に注力することができます。
【訪問看護】Recovery International株式会社
AIを活用した訪問看護の成功事例として、訪問ルート選定AIシステムの開発があります。
このシステム開発の目的は、最適な訪問ルートを作成し、サービスの生産性を向上させることです。顧客情報や要望に基づき従業員を適切に選定し、時間ロスを最小限に抑えた一貫性のあるルート提供が可能です。
訪問先の割り振りやルート作成が特定の担当者の経験に依存し時間を要していたものが、導入後は経路探索アルゴリズムと大規模言語モデル（LLM）を活用し、顧客データと従業員データを組み合わせて最適なルートとその妥当性を自動的に出力できるようになります。
これによりルート整備の最適化が進み、効率的な訪問計画が可能となります。
AI活用による業務効率化で注意すべき5つのポイント
AI活用による業務効率化は多くのメリットをもたらしますが、導入には注意が必要です。本記事では、AI導入時に注意すべき5つのポイントについて解説します。
活用目的の明確化、適切な技術選定、データの品質管理、コスト管理、セキュリティ対策といった重要な側面を取り上げ、AI活用を成功に導くための鍵となる要素を詳しく紹介します。
AIを活用する目的を明確にする
AIを活用する際の最初のステップは、その目的を明確にすることです。
目的が不明確なままAIを導入すると、期待した効果が得られず、リソースの無駄遣いにつながる可能性があります。具体的な業務課題や改善したいプロセスを特定し、それに基づいてAIの役割を定義することが重要です。
例えば、顧客サービスの向上を目指すのか、業務プロセスの自動化を進めるのかによって、選ぶべきAI技術や導入方法が異なります。
目的を明確にすることで、AI導入の効果を最大化し、組織全体の効率化を実現するための道筋を描くことができます。
目的に適したツールの選択
目的に適したAIツールの選択は、業務効率化の成功を左右する重要な要素です。
市場には多様なAIソリューションが存在するため、自社の具体的なニーズや課題に最も適したものを慎重に選ぶ必要があります。
例えば、自然言語処理が必要な場合、ChatGPTのような対話型AIが適しているかもしれません。一方、データ分析や予測モデリングが主な目的であれば、機械学習アルゴリズムを活用したツールが効果的でしょう。
また、ツールの選択にあたっては、使いやすさ、既存システムとの互換性、スケーラビリティなどの要素も考慮することが重要です。
正確なデータの質と量を用意する
AIの効果的活用には、正確で高品質なデータを十分な量を確保することが不可欠です。
AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。不正確または偏ったデータを使用すると、AIの出力結果の信頼性が低くなり、業務効率化どころか新たな問題を引き起こす可能性があります。
データの収集段階では、多様性と代表性を確保し、偏りを最小限に抑えることが重要で、データのクレンジング、前処理にも十分な時間を割く必要があります。さらに、データの更新や拡充を継続的に行うことで、AIモデルの精度を維持・向上させることができます。
導入、運用やメンテナンスにかかるコストの把握
AI導入による業務効率化を検討する際、初期投資だけでなく、運用やメンテナンスにかかる長期的なコストを正確に把握することが重要です。
運用段階では、システム保守、データ更新、モデルの再学習など継続的なコストが必要となる場合があります。また、AIの進化に伴うアップグレード、セキュリティ対策の強化にも費用がかかります。これらのコストを事前に知り、投資対効果を慎重に評価することが大切です。
長期的な視点でコストを把握し、計画的な予算配分を行うことが成功の鍵となります。
セキュリティリスク対策
AI導入におけるセキュリティリスク対策は、情報漏洩や不正アクセスを防ぐために不可欠です。
まず、アクセス権限を細分化し、ユーザーごとに必要な権限のみを付与することで、不要なアクセスを制限します。多要素認証を導入し、ID・パスワードに加え、追加の認証要素を要求することでセキュリティを強化できます。
さらに、セキュリティソフトの導入やOSの定期更新を行い、システムの脆弱性を修正してください。従業員に対するセキュリティ教育も重要で、サイバー攻撃の手口や防止策の知識を共有し、組織全体のセキュリティ意識を高めましょう。
AIの活用方法を学ぶならG検定がおすすめ
ディープラーニングの基礎知識と
事業活用能力を検定する資格試験
ここまでAI活用による業務効率化について解説しました。AIを活用した業務効率化をするには、AIリテラシーが身についていることが必要となります。AIリテラシーがあると、AI業務効率化の導入に必要な検討や準備にも役立つでしょう。
AIリテラシーを身につけたい場合には、G検定を利用してみてはいかがでしょうか。G検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するAI関連の検定試験のことです。
G検定の利用により、AIに関する知識やビジネス活用における注意点などが学べます。自社に業務効率化のためのAIツールを導入する際に有用な知識が効率的に得られるため、これからAI導入を検討している方は、ぜひG検定の利用を検討してみてください。
＜G検定についてはこちら＞
まとめ
本記事を通じて、AI導入前に知っておくべき基本情報から、具体的な業務効率化の成功事例までを詳しく解説しました。
AIは業務の自動化や最適化において強力なツールであり、適切に活用することで生産性向上が期待できます。しかし、成功には目的の明確化や適切なツール選択、データの質、コスト、セキュリティ対策など、注意すべきポイントが多くあります。
これらを考慮し、戦略的にAIを導入することで、持続的な業務改善が可能となります。
この記事を書いた人
