AIとは、蓄積したデータから自律的に学習し、独自の判断基準を構築できる人工知能技術のことです。AIを業務に取り入れることで、人手で行っていた作業の自動化が可能となり、業務効率化や生産性向上につなげられます。
「AIによる自動化で生産性の向上や業務の効率化を図りたい」
「AIツールの導入により、人手不足による社員への負荷を軽減したい」
「AIを活用したいが、具体的な方法がわからない」
このような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。本記事では、AIによる業務自動化について、RPAとの違いやメリットやデメリット、具体的なツールなどをまとめました。記事の後半では、自動化に向けた導入ステップや成功させるポイント、分野ごとの活用例なども詳しく解説しています。
AIによる自動化に興味をお持ちの方は、ぜひ参考にしてください。
島添 彰
合同会社Solashi Japan 代表取締役。サントリーにて社内向けシステムの開発・運用に携わる。Yper株式会社を創業し、CTO・CPOとしてプロダクトの立ち上げ・グロースに従事。
AIによる業務自動化とは？
AIによる業務自動化の理解に欠かせない基本情報として、まずはAIの概要とRPAとの違いについて解説します。
AIの概要
AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能を意味します。AIは与えられたデータから学習し、そこから得られた知見をもとに自ら判断基準を構築するのが特徴です。この自律的な学習と判断が、AIの大きな強みといえるでしょう。
AIは主に以下の2種類に分類されます。
- 特化型AI…特定の課題に対して学習・処理・判断が可能
- 汎用型AI…さまざまな課題に対して学習・処理・判断が可能
現在実用化されているのは特化型AIで、画像認識や音声認識などの機能を備えています。一方、汎用型AIはまだ実用化には至っていませんが、特定の課題に限らずあらゆる領域で処理できるようになると期待されています。人間のように初めての事象にも、これまでの知識や経験を応用して対処できるのが特長です。
RPAとの違い
RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウェアロボットを用いた業務自動化技術のことです。AIとRPAは、どちらも業務自動化に用いられる技術ですが、その特性に大きな違いがあります。AIは蓄積したデータから自律的に学習し、独自の判断基準を構築できるのが強みです。一方、RPAはあらかじめ定義されたルールに従って処理するため、複雑な判断を要する業務には不向きですが、定型的な作業の自動化に適しています。
AIとRPAを組み合わせることで、それぞれの長所を活かした効果的な自動化が可能です。そのため、AIによる業務自動化を進めるうえで、RPAの特性を理解することは大切です。RPAについて詳しく知りたい方は、下記の記事をご覧ください。
RPAによる自動化とは？メリットやできること・活用事例を紹介
AIによる業務自動化のメリット
ここでは、AIによる業務自動化で得られるメリットを紹介します。
- 業務を効率化できる
- 長期的なコストカットにつながる
- 市場ニーズを高精度で予測できる
- 意思決定を高度化できる
順番に見ていきましょう。
業務を効率化できる
AIを適切に導入することで、業務を大幅に効率化できます。AIは人力よりも高速に処理を行い、リアルタイムな分析も可能です。これにより、業務のスピードアップが図れます。
また、AIは人為的なミスを防ぎ、エラー対応にかかる時間も削減します。社内業務だけでなく、顧客向けサービスにAIを活用することで、顧客満足度の向上や収益アップにもつながるでしょう。
長期的なコストカットにつながる
業務自動化の進展は、長期的に見ると人的リソースの最適化につながります。例えば、AIで代替可能な定型的な作業を自動化することで、人的リソースをより高度な業務に振り向けることが可能となります。
加えて、自動化によって業務の負荷が下がれば、社員一人あたりの余剰リソースが生まれます。浮いたリソースを人にしかできない重要な業務に充てられるのも、大きなメリットと言えるでしょう。これにより、社員のスキルアップや、より創造的な業務への注力が期待できます。
市場ニーズを高精度で予測できる
AIを活用することで、市場や顧客のニーズを的確に捉えられるようになります。AIは大量のデータから パターンを見つけ出し、顧客の行動や嗜好を予測する能力に長けています。これにより、商品やサービスの改善点を明らかにし、顧客のニーズに合わせた提案が可能となります。
顧客の要望により細やかに応えられるようになれば、満足度の向上につながるでしょう。結果として、企業のブランドイメージや競争力の強化にも寄与します。
意思決定を高度化できる
AIを活用することで、膨大なデータから有意義な情報を短時間で抽出し、将来の予測や戦略立案に活用できるようになります。人間の手作業では見落としがちな関連性やトレンドも、AIなら容易に発見できます。データに基づく適切な意思決定が可能となり、経営の質の向上が期待できるでしょう。
AIによる業務自動化のデメリット
AIによる業務自動化にはさまざまなメリットがありますが、導入前にデメリットも押さえておきましょう。AIによる業務自動化のデメリットは以下の通りです。
- 導入コストがかかる
- AI人材が必要
- リスクマネジメントが必要
それぞれ解説していきます。
導入コストがかかる
AIを導入するには、初期費用としてハードウェアやソフトウェアの購入費、システム構築費、データ整備費などが必要です。これらの費用は、自動化する業務の規模や複雑さ、既存システムとの連携の程度などによって大きく変動します。中小企業にとっては、初期投資の負担が大きく、導入を躊躇する要因となることもあるでしょう。
また、AIの導入効果は長期的に現れるため、短期的な収益改善を求めると、投資対効果が得られない可能性があります。AIへの投資判断には、中長期的な視点が欠かせません。業務効率化やコスト削減などの効果を十分に検討し、自社に合った適切な投資計画を立てることが重要です。
AI人材が必要
AIを有効活用するには、システムを適切に運用・管理できる人材の確保が不可欠です。AIを導入しても、使いこなせる人材がいなければ、十分な効果は得られません。自社にAIのスキルを持つ人材が不足している場合は、新たな採用が必要となります。
このような場合、外部リソースの活用も有効な選択肢の一つです。AIに精通した専門家やベンダーに業務を委託することで、自社での人材確保や育成にかかるコストを抑制できます。加えて、自社に不足しているノウハウや知見を外部から得ることで、より効果的な業務自動化を実現可能です。
弊社Solashiでは、AIなどの先端技術に精通したエンジニアが多数在籍しています。お客様の課題をヒアリングし、AIを活用した最適なシステム開発をご提案できます。ご興味がありましたら、お気軽にご相談ください。
リスクマネジメントが必要
AIは高度なシステムですが、完璧ではありません。機械学習の限界や予期せぬ事態により、思わぬ不具合が生じる可能性は常にあります。そのため、AIの不具合を想定したうえでのリスクマネジメントが必須です。
たとえば、AIの判断ミスを早期に検知する仕組みの構築や、エラー発生時の対応手順の整備などが求められます。不具合によるビジネスへの影響を最小限に抑える備えをしておくことが重要です。
また、AIにどこまで判断を委ねるのか、最終的な意思決定は誰が行うのかなど、AIの運用ルールを事前に定めておくことも大切です。
AIを使用した業務自動化ツール5選
AIを活用することで、様々な業務を自動化することが可能です。ここでは、代表的なAI業務自動化ツールを5つ紹介します。
- チャットbot
- 電話自動応答システム
- AI OCR
- 顔認証システム
- 異常検知
チャットbot
チャットbotは、ウェブサイトやアプリ上でユーザーの問い合わせにAIが応答するシステムです。ユーザーが入力したテキストをAIが解析し、その内容に応じた適切な回答を自動で返信します。
たとえば、カスタマーサポート業務にチャットbotを導入することで、これまで人間が対応していたユーザーからの質問にAIが自動で回答できるようになります。これにより、人的コストを削減しつつ、24時間365日の対応が可能となるでしょう。
さらに、チャットbotは多言語対応も可能なため、グローバルに事業を展開する企業にとって特に有効なツールといえます。
電話自動応答システム
電話自動応答システムは、ユーザーからの電話にAIが自動で応答してくれるシステムです。チャットbotと同様に、カスタマーサポート業務などで活用されています。
このシステムの特長は、AIがユーザーの音声を認識し、適切な回答を音声で返せることです。選択式の応答だけでなく、自由回答にも対応可能で、例えばユーザーから日付や名前を聞き取り、予約の受付処理なども代行できます。
AI OCR
AI OCRは、AIとOCR（光学的文字認識）と組み合わせたシステムのことです。紙の書類や画像から文字を自動で読み取り、テキストデータに変換できます。
従来のOCRは、ロジックで決められたパターンでしか文字を識別できませんでした。しかしAIを組み合わせることにより、精度の高い読み取りが可能となっています。手書き文字の読み取りや大量の書類のデータ化、複雑なレイアウトの解析にも対応。人手で行うと手間がかかりミスも発生しやすい作業を効率化し、ミスを削減できます。
OCRについてもっと知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
OCR開発とは？おすすめのシステム開発会社13選と選び方を紹介
顔認証システム
顔認証システムは、カメラの画像から人物の顔を自動認識し、本人確認を実施するシステムです。目や鼻、口の位置情報や大きさなどの特徴をAIが解析し、事前に登録された顔データと照合し本人かどうかを判別します。
顔認証システムは、入室管理や金融機関での本人確認など、さまざまな分野で活用されています。パスワード入力や持ち物の携帯が不要になるため、利用者の利便性が大きく向上するでしょう。また、なりすましのリスク軽減など、セキュリティ面でのメリットも期待できます。
異常検知
異常検知システムは、製造ラインの品質管理や設備の故障検知など、さまざまな分野で活用されています。このシステムは、大量の正常データを学習することで、正常状態のパターンを認識します。そして、リアルタイムに収集されるデータを分析し、異常や不審な兆候を自動で検知できるのです。
異常検知システムは、人間では気づきにくい微細な変化も高い精度で検知できるため、品質管理の向上やトラブルの未然防止に大きく貢献します。また、24時間365日の常時監視が可能、人的ミスに左右されない安定した異常検知が実現できる、といったメリットもあります。
AIによる業務自動化の5ステップ
ここからは、AIによる業務自動化までのステップを解説します。業務自動化に向けた流れは以下の通りです。
- 業務フローの洗い出し
- 自動化できる業務の選定
- ツールの選定
- 試験運用
- 本番運用
それぞれ解説していきます。
1. 業務フローの洗い出し
業務自動化を進める上で最初に取り組むべきことは、現状の業務フローを詳細に洗い出し、可視化することです。業務の流れを一つ一つリストアップし、フロー図などを用いて「見える化」します。これにより、業務全体を俯瞰的に把握でき、自動化の余地がある工程を特定しやすくなります。
2. 自動化できる業務の選定
可視化した業務フローをもとに、自動化に適した業務を選定します。さきほど紹介した業務自動化ツールなどを参考に、AIへの置き換えによる効果が高い業務を探しましょう。
まずは自動化の効果が大きく、導入が容易なものがおすすめです。業務全体をまとめて自動化することは難しいので、作業やタスク単位で内容をチェックし、自動化できるものがないか探してみましょう。
また、業務内容によっては、AIとRPAを組み合わせることで、より効果的な自動化を実現できる場合があります。例えば、RPAで定型的なデータ入力を自動化し、AIで得られた分析結果をもとに意思決定を支援するといった活用方法が考えられるでしょう。
弊社Solashiでは、お客様の業務内容をヒアリングし、AIやRPAを活用した最適なシステム開発をご提案いたします。これまでにもAIとRPAを組み合わせたシステム開発の実績がございますので、ご興味がありましたらぜひお気軽にご相談ください。
3. ツールの選定
自動化する業務が決まったら、導入するツールを検討しましょう。自動化ツールを選定する際は、コストだけでなく、機能や使いやすさ、既存システムとの連携性など、多角的な視点で比較検討することが重要です。
具体的には、以下の点を考慮しましょう。
- 必要な機能が揃っているか
- ユーザーインターフェースが直感的で使いやすいか
- 既存のシステムやツールとの連携が可能か
- 導入や運用にかかるコストが予算内に収まるか
- サポート体制が充実しているか
これらの点を総合的に評価し、自社のニーズに最も適したツールを選ぶことが肝心です。複数のツールを比較検討し、必要に応じて試用期間を設けるなど、慎重に選定プロセスを進めることをおすすめします。
4. 試験運用
新しいツールを導入する際は、いきなり全社的に展開するのではなく、まずは限定的な範囲で試験運用から始めることが重要です。一部の部署や業務に対してツールを適用し、実際の業務の中で効果や課題を検証します。
試験運用で得られた知見をもとに、ツールの設定や運用方法の改善を図ります。ユーザーの意見を積極的に取り入れ、使い勝手の向上に努めましょう。また、自動化による定量的な効果を測定し、本格導入の判断材料とすることも大切です。
十分な改善を重ね、ツールが業務に適していると確認できたら、本番運用へと移行します。
5. 本番運用
試験運用で課題をクリアしたら、いよいよ本格的な自動化の運用フェーズに入ります。AIツールを組み込んだ新たな業務プロセスを設計し、全社的に展開していきます。
自動化されたフローを軌道に乗せるには、一定の時間を要します。導入初期は特に、運用状況を注意深くモニタリングし、システムの挙動や業務品質を確認する必要があります。
さらに、本番運用後も継続的な改善が欠かせません。日々の運用で得られた知見をもとに、PDCAサイクルを回しながら自動化の精度を高めていきましょう。現場の声に耳を傾け、業務プロセスの最適化を図ることが重要です。
AIによる業務自動化を成功させるポイント
以下では、AIによる業務自動化を成功させるポイントをまとめました。
- 自動化の目的を明確にする
- AIに適したタスクを選定する
- 小規模な自動化から始める
- 費用対効果を意識する
一つずつ解説していきます。
自動化の目的を明確にする
AIによる自動化プロジェクトを始める前に、まず自動化の目的を明確にすることが不可欠です。コスト削減、品質向上、従業員の負担軽減など、具体的な目標を設定しましょう。
目的が曖昧だと、プロジェクトの方向性が定まらず、関係者の足並みも揃いません。自動化のゴールを明確にすることで、プロジェクトを円滑に進められます。
AIに適したタスクを選定する
AIによる自動化を成功させるためには、AIに適したタスクを選定することも重要です。
AIは大量データからのパターン認識や高速な情報処理が得意な一方、人間のように状況を総合的に理解し、柔軟な判断を下すことは苦手です。そのため、ある程度パターン化されたルーチン業務がAIに適しています。
業務フローを細分化し、AIの能力が発揮されやすいタスクを特定しましょう。また、AIだけでは対応が難しい業務は、RPAなどの自動化ツールとの組み合わせや、人間との協働を検討するのが賢明です。AIの特性を見極め、適材適所で活用することが求められます。
小規模な自動化から始める
自動化の導入は、いきなり全業務を対象とするのではなく、まずは小規模な範囲から始めるのが得策です。段階的に自動化を進めることで、現場の混乱や業務への影響を最小限に抑えられます。
小規模な試験導入で得られた知見をもとに、徐々に自動化の範囲を拡大していきましょう。その際、現場の従業員の声に耳を傾け、ツールの使いやすさや新しい業務フローの習熟度などのフィードバックを得ることが特に重要です。それにより、より使いやすく効果の高いシステムを構築できます。
費用対効果を意識する
AIの導入には、初期費用だけでなく、運用コストや人材育成コストなど、多岐にわたる投資が必要です。そのため、中長期的な費用対効果を見極め、投資判断を行わなければなりません。
導入前に、「業務時間の短縮による人件費削減効果」や「ミス削減による品質向上効果」などを、可能な限り数値化して試算しましょう。
AIの導入は一時的なコスト増を伴う場合がありますが、中長期的には生産性の向上や競争力の強化につながる可能性を秘めています。短期的な投資対効果だけでなく、将来的なリターンも見据えた判断が重要です。
AIによる業務自動化の活用例
最後に、業務自動化におけるAIの具体的な活用例を紹介します。業界や分野ごとにまとめたので、自社に活かせそうな内容があればぜひ参考にしてみてください。
- 製造業
- 配送業
- 医療業
- 農業
それぞれ解説していきます。
製造業
製造業では、人手不足や従業員の高齢化、グローバル競争の激化など、様々な課題を抱えています。こうした中、AIを活用した業務自動化により、生産性向上や品質管理の高度化、熟練技術の継承など、幅広い領域での改善が可能です。
【生産性向上・効率化】
- 工程内の異常検知
- 機器稼働と人員配置の最適化
- 設計の自動化・効率化
- 手書き帳票のデータ化
【品質管理】
- 不良品の要因特定
- 製品のトレーサビリティ向上
【技術継承・人材育成】
- 熟練技術者のノウハウや技術の再現
- 新人技術者の教育支援
【安全対策・作業環境改善】
- 危険箇所への立ち入り監視
【データ活用・分析】
- IoTやセンサーデータの収集・分析
- デジタルツインによるシミュレーション
配送業
配送業では、EC市場の拡大による取扱量の増加に対応するため、AIを活用した業務自動化が進められています。倉庫内のピッキングや検品、帳票処理にAIを導入し、効率化と品質向上を実現。また、配送時にはAIによる居眠り検知システムや配車ルートの最適化、需要予測などにより、安全性と効率性を高めています。
【業務効率化】
- フォークリフトの自動運転
- 自動検品システム
- 帳票処理の自動化
【安全対策・作業環境改善】
- 居眠りの兆候を検知
【データ活用・分析】
- 配送ルートの最適化
- 配送業務量の予測
医療業
医療現場では、患者の安全確保と医療の質向上のため、AI活用が加速。患者見守りシステムやチャットボットによる問診自動化、画像診断支援など、業務効率化と医療の高度化に寄与しています。今後、医療データの活用が進むことで、AIの適用領域はさらに拡大すると期待されます。
【業務効率化】
- 患者見守りシステム
- チャットbot
- AIによるオンライン診断・自動問診システム
【医療の質の向上】
- 画像診断における自動撮影や異常箇所の検出
- カルテ解析
- 高性能診療器具の製造
農業
農業分野では、人手不足や高齢化を背景に、AIやロボット技術を用いたスマート農業が発展を続けています。生育状況の可視化や農薬散布の自動化、需要予測など、生産性向上と品質安定化に役立てられています。
労働力不足が深刻な農業分野において、AIは人手不足を補う頼もしい存在として、今後ますます重要な役割を果たしていくことでしょう。
【生産性向上・効率化】
- 収穫・選別作業の自動化
- 農薬の自動散布
【データ活用・分析】
- 出荷量の調整
- 病害感染のリスクを予測
- 農薬散布の最適化
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AIによる業務自動化について、概要や導入のメリット、成功させるポイントなどを解説しました。AIを効果的に活用できれば、大幅なコストカットや利益拡大が期待できます。AIを活用した業務自動化は、大幅なコスト削減や生産性向上が期待できますが、自社にAIの知見がない場合、適切なツール選定やシステム開発が難しいかもしれません。
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島添 彰
合同会社Solashi Japan代表。1989年4月生まれ、福岡県出身。大阪府立大学大学院情報数理科学専攻修了。2014年サントリーホールディングスのIT機能をもつ「サントリーシステムテクノロジー株式会社」に入社。自動販売機の配送管理や効率化、販売管理システムの開発から運用、導入まで広く担当する。2017年にYper株式会社を創業、同社のCTO・CPOに就任。アプリ連動型の置き配バッグ「OKIPPA（オキッパ）」の立ち上げ・プロダクトのグロースに携わる。東洋経済社の名物企画「すごいベンチャー100」、Forbes誌による「Forbes 30 Under 30 Asia 2019」に選出される。
