「AIを導入して成功した事例を知りたい」
「AIを導入するメリットやデメリットは？」
このようなお悩みはありませんか。
AIの活用により、さまざまな業種で業務効率化や売上アップなどが可能となりました。しかし、具体的なイメージが湧かない方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、AIの活用事例10選を紹介します！
AIの概要やメリット・デメリットも紹介しているので、これからAIができることを知りたい方にもおすすめです！
なお、社内でAI導入を検討するときの参考として、ROI（投資対効果）の視点で事例を読み解くことはとても重要です。
「業務効率化」と「予測精度の向上」の視点に基づいたROI（投資対効果）創出の事例を資料にまとめましたので、以下からダウンロードのうえご活用ください！
そもそもAIとは
そもそもAIを活用すると何ができるのでしょうか。AIがどういったものか、以下の観点から紹介します。
- AIの基礎知識
- AIができること・できないこと
- AIのトレンドと予想される未来
特に3つ目のAIのトレンドと予想される未来は、業務の課題解決に大きく影響します。ひとつずつ詳しくみていきましょう。
AIの基礎知識
AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能と言われます。
AIと聞くと、映画に登場する自意識を持ったコンピューターやロボットをイメージするかもしれませんが、現代社会ではまだ実現していません。
また、現在普及しているAIは、AI自ら学習ができません。人が用意した膨大な学習データを蓄積することで、AIはプログラムに基づいて判断ができるようになります。
AIが得意なこと・不得意なこと
AIといっても万能ではありません。現時点では、できることと・できないことがあります。
表はスライドできます
| AIが得意なこと | AIが不得意なこと |
|---|---|
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たとえば、スマホに搭載されている音声アシスタントはAIを活用した身近な例です。
さらには、未来の予測も得意とします。蓄積された過去のデータが多くなれば、精度の高い予測でマーケティングや生産管理、在庫管理への活用が可能です。
一方で、芸術的な活動や雰囲気に合わせた対応、いわゆる空気を読むことはできないと言われています。人がもつ独特な感性や感情は、現状のAIで再現するのは困難です。
AIのトレンドと予想される未来
現在のAI技術は、特に画像認識の分野が拡大しています。従来では難しかった画像認識の学習が、技術の発展によって可能になりました。
たとえば、以下のシーンで活用されています。
- 異常検知
- 自動運転
- 顔認識
- OCR
また、業務をAIに任せることで、業務効率化を実現させます。
「AIは人の仕事を奪う」と言われることもありますが、総務省によると「AIを導入・普及させるために必要な仕事」と「AIを活用した新しい仕事」により、タスク量は増加するとのことです。
このようにAI技術はますます発展し、生活者にとってもより身近なものになると予想されます。
では、AIを導入するメリットやデメリットとしては何があるのでしょうか。詳しく見ていきましょう。
AIを導入するメリット・デメリット
AIを導入するメリットとデメリットは、以下の通りです。
表はスライドできます
| メリット | デメリット |
|---|---|
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AIを導入することで、それまで担当していた従業員をほかの業務に充てられます。従業員にコア業務を任せることができれば、生産性向上による売上アップが期待できるでしょう。
さらに、人が処理できないデータの量や複雑で正確な処理が可能です。人が数時間かけておこなう業務を、高い精度を担保しながら数分で処理します。
一方で、一部の単純業務がAIに代替されてしまうデメリットもあります。
とはいえ、AIに代替されたからといって完全に仕事がなくなるわけではありません。一部の業務のみAIにお願いしつつ、上手く活用して業務効率化・業務改善につなげられることもあります。
たとえば「Prediction One」を利用すると、データの中から何を改善すべきか、どんな方向性で業務を進めるべきかなどの糸口が見つかります。
時間をかけて分析せずとも分析のヒントがわかるようになれば、分析後の施策実行に力を入れることができるのではないでしょうか。
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このように、一部の業務がなくなるといってもデメリットばかりだけではありません。
では、具体的にどういった活用事例があるのでしょうか。ここでは、10選に分けて紹介します。
AIの活用事例10選
AIを活用し、実際に効果を得た事例を紹介します。
- コールセンターで工数削減を実現
- クラウドサービス提供企業でカスタマーサクセスの向上を実現
- 小売業で販売予測・売上予測、人材育成に活用
- 住宅業界で歩留まりの改善を実現
- フードデリバリーでDM反応率が向上
- 製造メーカーではベテラン従業員がもつノウハウのデジタル化を実践
- 教育・研究分野の仮説立案をAIが実施
- 金融業界で効果的なセグメントによる販促リストを作成
- 化学・医療業界で現場従業員によるAI活用を実現
- 製造業界で材料の不良品を検知
順番にみていきましょう。
1.コールセンターでの工数削減
あるコールセンターでは、工数削減を実現できた例があります。
コールセンターの業務は、顧客からの入電数（電話が来た数）によって配置すべきオペレーターの人数が変化します。そのため、入電の予測と実測に差異があれば適切な人数を配置できず、コストの増加やオペレーターの負担につながりかねません。
こういった問題を解決するべくAIを導入し、以下の効果がでた事例があります。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・15%の工数削減を実現
- ・予測精度は1.2倍に向上
- ・担当者による属人化を解消
エクセルで担当者の経験をもとに予測をしていた業務が、AIによる分析で実現できたためです。詳細については、以下をご確認ください。
2.クラウドサービス提供企業でのカスタマーサクセスの向上
あるクラウドサービス提供企業では、AIを活用して解約予測業務を行うことで従業員の負荷を軽減できた例もあります。
以前までは、サービス改善につなげるためにコールセンタースタッフ自身がデータの扱いに苦労しながら解約予測を行っていました。そこで、解約予測業務にAIを導入したところ、以下の効果を得られました。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・解約につながりやすい要素など新たな知見を獲得
- ・予測作業や分析作業の負担を軽減
- ・CS活動の起点に活用
Excelで管理していたデータをAIに分析させることで、解約予測の負担軽減にとどまらず、解約につながる要素もわかるようになりました。その結果「解約一歩手前の状況」にある顧客が把握でき、事前にメールでアクションを起こすなど、営業担当からのフォローにもつながったそうです。
詳細は、以下からご確認ください。
3.小売業での人材育成
ある小売業では、因果関係が明らかになっているデータに対してAIを活用し、売上予測や出荷予測などに活用できた例もあります。
今までは実務を知る社員でなければデータ分析などもしづらいという点から、データ活用ができる人材の育成に力を入れてきました。しかしデータ分析を行っていたところ、因果関係がはっきりしている領域はAIを利用した方が早いと気づいたそうです。
▼AIを導入して計算予定の数値の例
- ・新製品の販売予測
- ・店舗取り置き確率
- ・新店舗1年間の売り上げ予測
4.住宅業界で歩留まりの改善
ある住宅企業では、1枚の板材から建築に必要な複数の部材を切り出すパターンの選択に、AIを導入しています。
切り出す部材のサイズや形状は住宅ごとにさまざまなので、1枚の板材を無駄なく使用するためにも、効率的に切り出すことが重要です。従来は従業員の経験に基づいて切り出すパターンの選択をしていましたが、歩留まりの改善、つまり無駄のない板材利用が難しいという課題がありAIを導入したそうです。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・歩留まりが0.3%改善
- ・現場の改善指標として活用
数百におよぶ製品の大きさと数量などの詳細データを学習できたようです。0.3%と聞くと低く感じるかもしれませんが、板材の製造原価が高いため0.3%の歩留まり改善でも高い効果が得られています。
詳細は、以下からご確認ください。
5.フードデリバリーでDM反応率が向上
ある出前専門店では、販促用のDM（ダイレクトメール）送付リストの抽出にAIを導入しています。
以前まで、数万件規模の顧客リストから、見込みの高いお客さまに限定してDMを送付していました。しかし年々顧客データが増えるごとに、経験や勘に基づいて手動でリスト作成することの限界や、顧客からの反応率の悪さといった課題を感じるようになったそうです。
上記の課題を解決するべくAIを導入したところ、以下の効果がありました。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・DM反応率が前年比109％に！
- ・前年より40%減のDM発送数にも関わらずDMを受け取った顧客の注文金額である「レスポンス売上」 と「イベント粗利額」が共に向上
勘や経験ではなく、膨大な蓄積データをAIツールで客観的に分析した結果によるものです。詳細は、以下からご確認ください。
6.製造メーカーでのノウハウのデジタル化
ある製造メーカーでは、ベテラン従業員が定年退職をする前に、経験に基づいたノウハウをデジタル化するためにAIを導入しました。
デジタル化する業務として選定されたのが、PSI（生産・販売計画・在庫）の精度向上と予測の自動化です。AIを導入し、ECサイトや実店舗のデータを取り込み、需要予測を行っているそうです。
大量のデータによる分析結果から「どういったデータを投入すべきか」「どのデータが大きく影響しているのか」などの判断がしやすくなり、判断に悩むことも減ったようです。詳しくは、以下からご確認ください。
7.教育・研究分野の仮説立案
ある大学の医学研究では、研究の正当性確認にAIを導入した事例があります。
これまでは、人の手で仮説を立てたり欠損値を取り除いたりした上で、統計解析ソフトを用いて関連性分析してきました。しかし、統計解析ソフトの使用には、高度なスキル・統計解析知識が必要です。
そこで、これらの課題に対応すべく、簡潔に利用できるAIツールを導入した結果、以下の効果が得られたそうです。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・自動モデリングによる効率性の向上
- ・欠損値が自動で調整され、負担が軽減
- ・それまでの研究についての正当性を確認
また、上記以外にも「データ投入後は結果が出るまで離れていても問題がない」といった点も助かっているようです。
8.金融業界で販促リストを作成
ある金融会社では、キャンペーンの販促DMやメールマガジンのターゲット決定にAIを導入しました。
以前までは、担当者が年代や性別などの単純なセグメントでターゲットを抽出していました。しかし、DM発送の効果やその検証に限界があり、対策が必要となったそうです。
AIを導入してみたところ、以下の効果が得られています。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・担当者が考えたリストと比べて2倍以上の効果があった
- ・より高度な効果の検証が可能となった
上記に加えて10万行のデータでも数十分で結果を確認できるスピード感や、「居住地」や「特定施設での利用実績」などの関連度の高い項目に気づけた点もメリットとして感じているようです。
詳細については、以下からご確認ください。
9.化学・医療業界で現場従業員によるAI活用を実現
あるガラスメーカーでは、現場担当者がよりかんたんに機械学習を利用できるように、AIツールを導入した事例があります。
以前までは、社内DXの推進にあたって従来活用していた機械学習ツールで現場運用が困難という問題があったそうです。そこで、誰でも使いやすいAIツールを導入したところ、以下の効果を得られました。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・現場担当者でも予測分析ができるようになった
- ・機械学習のサポート部門の負担軽減につながった
高機能で習熟するまで時間のかかるツールに比べて、操作しやすいAIツールを導入したため実現できたそうです。詳細は、以下からご確認ください。
10.製造業界で不良品を検知
ある製造工場では、ラインの異常検知にAIを導入した事例があります。
製造工場では、不良品の選別や対応に負担がかかっていました。そこで製造ラインに流れる材料を撮影し、AIに画像認識させることで、異常検知アルゴリズムを開発したそうです。
AIを導入したことで、以下の効果を得られました。
▼AIを導入して得られた効果の例
- ・不良検知の高い精度と速度
- ・生産性の向上
- ・現場従業員の負担軽減
良品を学習させ、それ以外を不良品として検知するアルゴリズムを開発したことで、高い精度と速度の両立を実現しました。
まとめ
AIを導入することで業務効率化が実現でき、従業員の負担を軽減できます。
人の感性を再現したり柔軟に対応したりは困難ですが、技術が発展したことによって、画像認識や将来の予測などさまざまな業務をAIが代替できるようになりました。
AIの導入には、以下のように多くのメリットがあります。
- 生産性の向上
- 担当者の負担軽減
- 業務の属人化の解消
メリットを活用することで業務効率化につながるため、AIの導入を検討するのがおすすめです。
なお、AIによるデータ分析と予測を行いたい場合は「Prediction One」がおすすめです。
Prediction Oneは機械学習を用いることで、精度の高い売上予測や予知保全、データ分類などが可能です。機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても、数クリックの簡単な操作でAIを活用した分析ができます。
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