近年、ChatGPTなどの文章生成AIの急速な普及を筆頭に、ビジネスにおけるAIの活用が加速しています。
今や、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するにあたって、AIの導入は大きな鍵の1つだと言って良いでしょう。
しかし、AIと言う言葉が日常レベルで浸透した現在においても、AIについて理解度はそれほど高くないと言わざるを得ない状況もあります。
- AIを導入すれば「すごいこと」ができる
- AIを導入すればすぐに効果が出る
- AIの導入が進むとされると人の仕事がなくなる
AIについて漠然としたイメージしか持っておらず、上記のような勘違いをされている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、改めてAIの定義を確認しつつ、DXにおけるAIの役割と導入する際の注意点について解説します。
AIのビジネスへの転用
一般的にはAI＝人工知能という認識をされていると思いますが、実はその定義や捉え方は専門家の間でも明確に定まっていません。AIは「Artificial Intelligence」の略で、「学習・推論・判断といった人間の機能を備えたコンピュータシステム（引用：大辞林）」のことを意味します。
SF映画に登場するようなAIが自我や感情を持って人間と関わるようになるということは現状のテクノロジーではありえず、少なくとも現時点では人間と同等の知的活動を行う段階にはありません。
しかし、そのことはAIの技術がまだ未成熟であることを意味しません。現在では「機械学習（マシンラーニング）」や「深層学習（ディープランニング）」などの手法が開発されており、人間とコンピュータそれぞれの得意分野を分けた業務改革が可能となりました。
AIは人間と同じことはできませんが、むしろ人間にはできない様々な作業を行うことができます。今後のDX推進の波にはAI導入が欠かせないと考えられるようになってきました。
機械学習（マシンラーニング）
機械学習とは、インプットされたデータから一定の規則（パターン）や法則（ルール）を、コンピュータ自身が抽出する技術を指します。「データを自己学習・整理・分類することにより、予測演算を行う」ことができるAIを稼働させるためには欠かせないピースの1つです。
深層学習（ディープラーニング）
機械学習の一種で、人間が手を加えていない未加工のデータ（ビックデータ）から、コンピュータが自動で特徴やパターンを発見することができる技術です。この技術により機械がビックデータから学習することにで高精度のアウトプットが可能となったことが、AIをビジネスへ転用する大きな推進剤となりました。
DX推進におけるAIの役割
「2025年の崖」問題を持ち出すまでもなく、DX推進に取り組まない企業が今後のビジネス業界で生き残っていくことが極めて困難であることは周知の事実です。
そんなDX推進を行う上で、AIが担う役割はどのようなものなのでしょうか。
AIはDXという目的を達成するための手段
現代の企業は、さまざまなITテクノロジーを複合的にリンクさせ、それにより自社や社会の構造変革を行い、新たな企業価値を生み出していく役割を担っています。
「デジタル技術とデータを活用し、既存のモノやコトを変革させ、新たな価値創出で人々の生活をより良くすること」を指すDXという考え方そのものが、これからの企業が到達すべき大きな目的を意味しているとも言えます。
業種や扱うサービス・商品によって、最適なDXの解は異なるものの、IoT（Internet of Things：モノのインターネット）やRPA（Robotic Process Automation：ロボットによる自動化）、あるいは生成AIなど最新のデジタル技術はそのための有効なツールです。
ここで重要なのは、AIとはDXという目的を達成するための1つの手段でしか無く、AIを導入すればすべてが解決するというものではないのです。AIは優れたツールですが、その特性を理解したうえで活かしていくかという戦略があって初めてその真価を発揮します。
AIの得意分野
人が処理できるデータ量には限りがあります。人間の処理能力を拡張するための様々なツールが開発されていますが、仮にどれだけ技術が進んだとしても、データを処理するためにかけられる時間は有限です。
その点AIは、人間では処理しきれない膨大なデータを扱う場面で特に威力を発揮します。データを読み込み、分析する速度はもはや人間の能力をはるかに凌駕しています。また、24時間365日休むことなく、同じ作業をやり続けることも可能です。
一方で、AIには少なくとも現時点においては、人間のような常識や倫理観、創造性などが備わっていないことには留意が必要です。つまり、どれだけ優秀なAIであっても、人間の代わりになることはできないということです。
AIの得意分野を更に見ていくと、大きく分けて次の3つの分野があります。
認識
AIは画像認識、音声認識、言語解析など、様々な種類のデータを高い精度で認識することができます。膨大な量のデータを収集し、それを短時間で分析。そこから、共通項となるパターンや特徴を見つけ出すことはまさにAIの得意とする分野です。
学習
AIは大量のデータを分析し、与えられたデータから自動的に特徴やパターンを学習しますが、そこから共通項を見つけ出すだけでなく、新しいデータに対しても適切な判断や予測を行うことができるようになるのです。
この学習プロセスがAIの大きな強みであり、人間の能力を超える性能を発揮することができます。
予測
AIは、大量のデータから学習したモデルを用いて、将来の事象や結果を高い精度で予測することもできます。この予測能力は、意思決定を支援する上で非常に重要な役割を果たします。
例えば、販売データから顧客の購買行動や市場トレンドの予測を提示し、経営層の意思決定を高度に支援してくれます。
ビジネスにおける予測と意思決定の最適化は、AIの重要な応用分野の1つと言えるでしょう。
増え続けるデータの有効活用はAIで解決
収集された膨大なデータをAIによって「認識」「学習」「予測」することで、企業活動における効率的なステップアップ・スケールアップが図れます。
これら企業活動に伴い日々増え続ける膨大なデータを活用するのは、まさにAIの得意とする分野です。
人が1つひとつ対応していた状況から考えれば、何倍もの時間的・物理的な効率を上げることができ、人的リソースをより生産性の高い分野へと振り分けることが可能になるでしょう。
DXにAIを導入する際の注意点
このようにDX推進、ひいてはこれからのビジネスにおいて既に欠かせないツールとなったAIですが、当然のことながらデメリットもあります。
こうした点も理解したAI導入を行うことが、自社のDX推進を成功させるための大切なキーポイントとなるでしょう。
明確な目標の欠如
先述したようにAIはあくまでDXを推進させるための手段の一つでしかなく、それ自体が万能なわけではありません。
あくまでも、AIが活躍するための道筋を作る過程は人が行う必要があります。そのためには、明確な目標設定が必要です。
まずDXという到達目的をより具体化して、それによって手に入れたい目標を明確に設定する。さらにはその目標を全社的に共通理解として認識しておくことが、AIに限らず各種ITツールを導入する場合には大切な考え方です。
こうした目標が定まった上ではじめて、「目標を達成するために、AIをどのように活用できるか」という議論を進めるべきでしょう。
経営陣とDX担当部署、そして現場の一般社員でなぜAIを導入するのかという共通認識が得られていないにもかかわらず、ただ単にAIを導入しただけでは、期待した成果が得られないばかりか、かえって作業効率が悪くなるなど本末転倒な事態に陥ることもあります。
データの信憑性
どれだけAIがビックデータの分析が得意だとしても、そのデータを用意するのは基本的に人の役割です。
用意されたデータが不足していたり、精度の低いものであったりした場合、どれだけAIが優秀であっても、そこから正しい結果を導き出すことは困難となります。
データに含まれている異常値の原因を探して不要なデータを取り除いたり、あらかじめ正確なデータを用意できるような収集方法の基盤を設計するなどして、高精度なデータを送ることによってAIはその本領が発揮できるのです。
専任担当者の採用・育成
先に述べたようにAIという概念自体が、専門家の中でも定義付けが定まっていないほど、まだまだ発展途上の技術です。
そのため、AIに長けた人材（エンジニアやデータサイエンティストなど）はそう多くありません。
自社にたまたま適切な人材がいるという恵まれた企業はほとんどなく、外部から有識者を招き入れようとしてもハードルが高い場合も少なくありません。
つまり、DX推進にAIを導入して活用していくための専任担当者の採用や育成は、他のITテクノロジーの導入よりもさらにハードルが高いのです。
外部ベンダーとの連携や、オープンイノベーションなどの施策も検討しつつ、社内の人材が実践力を身につけながら学び続ける環境づくりが求められます。
ビジネスにおける効果的なAI活用事例
AIは急速にビジネスへの浸透が進んでおり、既に様々な業界で活用されています。
本章では、企業のビジネスを活性化させる、AIを効果的に活用する事例の一部を紹介しますので、自社のビジネス課題に適したAI技術を選択し、効果的に導入するヒントにしてください。
AIチャットボット
AIチャットボットは、顧客からの問い合わせに自動で対応することで、人的コストを削減し、顧客満足度の向上を実現できるプログラムです。
顧客からの問い合わせに対し、人間のような自然な会話を通じて顧客の問題解決をサポートします。
AIチャットボットの導入によるメリットは、主に次のようなものです。
- 24時間365日の対応が可能になり、顧客満足度が向上する
- 人的コストの削減により、業務効率化とコスト削減が実現できる
- 顧客とのコミュニケーションデータを蓄積・分析することで、サービスの改善に繋げられる
- 定型的な問い合わせ対応を自動化することで、人材を高付加価値な業務にシフトできる
ただし、AIチャットボットの導入には注意点もあります。
例えば、シナリオの設計や自然言語処理の精度が不十分だと、顧客の問題解決に繋がらない可能性があります。また、AIチャットボットの運用開始後も、継続的なAIの育成と改善は欠かせません。
AIチャットボットの活用事例は業界によって様々ですが、顧客サポートやセールス、マーケティングなど、幅広い領域で導入が進んでいます。
自社の課題や目的に合わせて、適切なAIチャットボットを選定し、注意点を踏まえながら効果的に運用していくことが重要です。
生成AIによるコンテンツ作成
生成AIは、深層学習や機械学習の手法を駆使して、人が作り出すようなテキスト、画像、音楽、動画などのデジタルコンテンツを自動で生成する技術です。
プロンプトと呼ばれるAIへの指示に基づいて、様々なタイプのコンテンツを生成することができます。
生成AIは次のようないくつかの種類に分けられます。
- テキスト生成AI：文章、記事、詩、小説などのテキストコンテンツを生成
- 画像生成AI：絵画、イラスト、写真などの画像コンテンツを生成
- 音楽生成AI：曲、メロディ、効果音などの音楽コンテンツを生成
- 動画生成AI：アニメーション、CG、実写動画などの動画コンテンツを生成
これらの生成AIは、ビジネスのクリエイティブな分野で活躍することが期待されています。
例えば、テキスト生成AIを使ってレポートの要約を行ったり、音楽生成AIで動画制作のBGMを作成したりすることもできるでしょう。
また、生成AIはソーシャルメディアでのコンテンツ制作にも役立ちます。
生成AIを利用して、SNSプラットフォームで企業の発信活動を行うことで、企業のブランディングを補助したり、直接的なPR活動を効率化したりして、収益化に繋げることも可能になるでしょう。
生成AIは、人間の創造性を補完し、コンテンツ制作の効率化や新たなアイデアの創出に貢献する大きな可能性を持ったツールです。
ただし、生成AIが作り出すコンテンツの品質管理や著作権への配慮など、適切な運用が必要不可欠です。今後、生成AIの技術進歩とともに、その活用方法も多様化していくことが予想されています。
生成AIを自社コンテンツの作成に利用する際は、現在整えられつつある法規制やコンプライアンスなども加味して考えることを忘れないようにしましょう。
RPAとIoTへの活用
AIは、DXを加速するための重要な技術の1つです。特にRPAやIoTとの組み合わせることで、業務自動化やデータ活用の高度化を実現できます。
RPAは定型的なタスクの自動化に優れていますが、AIを組み込むことで、より柔軟で知的な自動化が可能になります。
- AIによる非定型データの認識と処理の自動化
- 機械学習を用いた業務プロセスの最適化
- チャットボットとRPAの連携による顧客対応の自動化
また、IoTはセンサーデータの収集に長けていますが、AIを活用することで、データの分析・予測・最適化を高度化できるでしょう。
- 機械学習による設備の異常検知と予知保全
- AIを用いた需要予測と在庫最適化
- 深層学習による画像・音声データの分析と活用
AIを活用することで、RPAやIoTのポテンシャルを最大限に引き出し、業務効率化やコスト削減、新たな価値創出を実現できます。
まとめ～AIと人の棲み分けで理想的なDX環境を作り出そう
現在のAIは驚くほどの進化過程をたどり、SF映画ほどではないにしても多くの人の仕事を肩代わりできるようになってきています。
しかし、あくまでAIにできることは過去の事象（データ）をもとに、次の未来を予測していくことでしかありません。
「無」から「有」を生み出すこと。ひらめきや直感、そしてイノベーションを生み出すことはどこまでいっても人の生み出す感覚センスです。
人とAIのできること・得意なことと、できないこと・苦手なことをうまく理解した上で、全社共通の目的意識をもってAI導入をすることが、DX推進におけるAI活用の鍵なのは間違いありません。
それらを理解した上で、ぜひとも人とITテクノロジーの理想的な環境構築をめざしてみてください。
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