AIにできること・できないことを解説！【業務効率化活用事例あり】

AIとは簡単に解説！タイプは2つある

そもそも

など、改めて考えてみたことはありませんか？

AIとはArtificial Intelligenceの略語で、日本語でいうところの人工知能になります。

AIについては明確な定義はなく、さまざまに解釈されています。

一般的に言われているのは、

です。

AIは自ら学習し、物事の判断、問題の解決、言語の理解を通じて成長します。

そんなAIには、特化型AIと 汎用型AIの2つのタイプが存在します。

特化型AIとは「弱いAI」

特化型AIとは、特定の課題にのみ能力を発揮するものです。

特定の課題については効率よくこなすことができる反面、ほかの課題解決には対応できないものとなっています。

現状、世の中に存在するAIは特化型となっており、

具体例をあげると、

などが、それらの類となっています。

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汎用型AIとは「強いAI」

汎用型AIとは、人間と同等の知識を持ち合わせてあらゆる課題を解決するものです。

特化型AIに比べて、かなり人間に近い（またはそれ以上）のAIとなるため、自己学習、問題解決、推論、感情の理解などができるため、複雑な課題も解決させることができます。

ただ、現段階では汎用型AIの実用化には至っておりません。

AIが業務に今後必要となる主な理由

現段階でも一部の業界では、すでにAIの活用が行われていたり、推進されていたりします。

日本国内においては働き方改革と人口減少などの問題解決のためにも、AIの活用が求められているためです。

国内における労働力人口が減少傾向にある

日本国内では少子高齢化が進んでおり、15歳～64歳の生産年齢の人口減少が継続しています。

これらが原因で労働力不足を引き起こし、経済成長に影響があると考えられているため、人手不足の解消、生産性を高めるためにも、AIの活用が求められています。

働き方改革を推し進めるためにも

長時間労働や仕事と生活のバランスの見直しを目的に、働き方改革が推進されています。

日本国内については諸外国と比較して、ルーチンワークに人材を使うことが多いと言われています。

ルーチンワークにAIを活用することで、労働者の作業負担を軽減、長時間労働の見直しがはかれます。

業務にAIを活用し発生するメリットとデメリット

仮に業務にAIを活用した場合に、得られるメリットはどんなものでしょうか？

また、発生すると考えられるデメリットについても知っておきたいものです。

この段落では、業務にAIを活用した際のメリットとデメリットについて解説します。

業務にAIを活用した場合のメリット

業務にAIを活用し、得られるメリットとしては

AIを活用する際のメリット例

• メリット労働不足の解消に貢献する
• メリット業務効率向上や人的ミス減少で生産性アップと安全の保証
• メリット労働環境の改善につながりコストカット
• メリットコミュニケーション向上で従業員・顧客の満足度が高まる
• メリットビッグデータの活用から分析までを高速に行える

といったものがあります。

では、具体的に各メリットについて解説します。

労働不足の解消に貢献する

労働不足を解消するために、AIの活用が推奨されています。

これまで人の手で行っていた業務をAIに置き換えることで、作業負担の軽減につながり労働不足が解消すると考えられています。

例としては、

というものがあげられます。

このように、AIと人で業務を分担をすることで、オペレーション作業に使う人材を減らすことができます。

業務効率向上や人的ミス減少で生産性アップと安全の保証

これまで人の手で行っていた業務のうち、AIに変えられる部分を変更することで業務効率向上、人的ミスの減少がはかれます。

業務効率向上の面では

例えば、AIは繰り返しの作業が得意なので、ルーチンワークをAIに任せることができます。
ほかには、AIは情報処理能力が高いため、データ処理に関わる作業も高速かつ正確に実施できます。

人的ミスの削減では

さらに、人が業務を遂行するときは個々の得意、不得意に左右されてミスは必ず起こります。
しかし、AIに業務を任せると定められたルールに基づいて行うので、人と比べてミスが少なくなる可能性があります。

安全面も上向く

また、AI活用で人員の安全確保、業務中の異常を発見することができます。
現場の環境の状態をAIに管理させることで、変化があった場合に人員の安全を確保したり、機械や設備に異常が見られればAIが察知して、トラブルを未然に防ぐことができます。

このような効果により、最終的な生産性アップにつなげることができます。

労働環境の改善につながりコストカット

単純作業や定期的な作業などをAIに任せることで、労働時間の短縮につながり残業代などのコストカットが可能となります。

また、一部の業務をAIに置き換えることで、必要最低限の人員で業務を回すことができるため、人件費の削減にもつながります。

そのほかでは人ひとりの業務負担を軽減させられるため、離職率が下がり採用面でのコストも削減できます。

コミュニケーション向上で従業員・顧客の満足度が高まる

自然言語処理ができるAIを活用すると、自動翻訳や通訳、チャットボットによる円滑なコミュニケーションを実行できます。

自動翻訳の精度が高まれば、言語を問わずに海外の人との交流も行いやすくなるため、国籍を問わないコミュニケーションができます。

また、チャットボットを介して顧客とコミュニケーションをはかることで、商品・サービスに関する問い合わせなどがスムーズに行えるため、顧客満足度を高めることもできます。

ビッグデータの活用から分析までを高速に行える

例えば、顧客のニーズを予測したいときに、

ことができます。

ビッグデータは膨大な情報量のため、人が分析するには時間がかかってしまいます。

しかし、AIであれば情報処理速度は早いため、ビッグデータをもとにした顧客ニーズの発掘が可能となります。

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業務にAIを活用した場合のデメリット

これまで業務にAIを活用することで得られるメリットを解説してきましたが、発生するデメリットについてはどうでしょうか。

AIを活用する際のデメリット例

• デメリット職種によっては雇用が減少または消滅する可能性がある
• デメリットトラブル時の責任の所在があいまいである
• デメリット情報漏えいにつながる可能性がある
• デメリットリスクマネジメントが大変
• デメリット導入するうえでコストが発生する
• デメリット過程が見直せない・差別的な学習をする恐れもある

このようなデメリットが考えられます。

具体的にどんなデメリットが存在するかを解説します。

職種によっては雇用が減少または消滅する可能性がある

AIの活用が増えると、特定の職種への雇用が減少、または消滅するといわれています。

しかしながら、過去にも時代の移り変わりによる職種の消滅は多々ありました。

例えば、文明開化時に浮世絵師や日本画家らは写真師に雇われて、白黒写真に色付けする仕事をしていましたが、カラー写真の普及によりその仕事は減少の一途をたどりました。

何か新しい技術が誕生すると、何かしらの職種が消滅することは珍しいことではなく、AIの活用が活発化したときのために必要なスキルを磨くことで、雇用の減少をおさえることはできるはずです。

トラブル時の責任の所在があいまいである

AIを活用することで発生するトラブルに関する法整備はまだ行われていないため、実際に事故などにつながった場合、誰が責任に問われるかがあいまいとなっています。

現段階では、AIそのものを取り締まる法律がないため、現存する法律のもとで責任の所在が決められます。

そのため、AIを製造した側か利用した側か、あるいは両方かと、ケースバイケースとなっています。

情報漏えいにつながる可能性がある

既存のツール同様にAIを活用する際も、セキュリティ対策は必要です。

機密情報を取り扱うので、セキュリティ対策をしっかりしていないと、外部からサイバー攻撃を受けた際に、情報を盗まれる可能性があります。

また、AIを使う側の知識が乏しいと、ヒューマンエラーで情報を漏らす可能性もあるため、注意が必要です。

リスクマネジメントが大変

活用しているAIにトラブルが発生した場合、高いリスクマネジメント能力が求められます。

専門的な知識がない状態で運用すると、予期せぬトラブルがあった場合に対応できない可能性があるため、専門的知識を有する者を用意するか、コンサルティングサービスを活用するなどの必要があります。

導入するうえでコストが発生する

AIは当然ながらシステムなので、導入には初期投資やランニングコストが発生します。

人の手で行っていた業務をAIに代替することで、人件費削減やそのほかに不随するコストカットが可能な反面、導入により発生する費用が大きくなる可能性もあるため、現行の業務とのバランスを見ながら導入を考える必要があります。

過程が見直せない・差別的な学習をする恐れもある

人が業務を行った場合、業務開始から結果までの過程を確認、見直すことができますが、AIの場合は、与えられたデータなどをもとに処理し結果を導き出すため、過程の部分を確認することができません。

また、AIの判断基準はプログラムにより決まるため、不適切なデータを学習させると差別や不公平さを生み出す可能性もあります。

AIの技術ができること・できないこと

AIの活用により、労働不足の解消やコストカットなど、さまざまなメリットがあります。

しかし、AIそのものに、できること、できないことがあり、必ずしも万能というわけではありません。

ここでは、AIの進展によりできること、できないことについて解説します。

AI技術ができることは主に7つ

まずは、AIができることは主に7つです。

AIができる主に7つ

• データの分析とそれをもとにした予測が得意
• 問題を検知して未然に回避ができる
• ルーチンワークの最適化が可能になる
• 画像の認識と処理ができる
• 自然言語処理で文章の作成などが可能
• 顧客にマッチした商品・サービスを提案できる
• ゲームの攻略やシミュレーションが可能

ここでは、できることについて詳しく見ていきます。

データの分析とそれをもとにした予測が得意

大規模なデータの分析をAIに任せることで、その結果をもとにした予測をすることができます。

例えば、BtoC向けに商品・サービスを販売している企業が、AIを活用して過去の消費者の購入履歴や行動などのデータをもとに、消費者動向の予測を任せたとします。

すると、次にどのように動けばいいかなどの、方向性を示してくれます。

問題を検知して未然に回避ができる

AIの音声認識や画像認識、異常検知といった技術を使うことで、問題を検知して未然に回避することができます。

例えば、製造業でいえば機械や設備の故障、生産ラインでの検品ができたり、街中でいえば防犯カメラで不審者を検知するなど、AIの分析技術を駆使することで、未然に問題の検知と回避ができます。

ルーチンワークの最適化が可能になる

AIによりルーチンワークを、最適化することができます。

例えば、食品スーパーやコンビニのレジを無人化させることができたり、顧客からのよくある質問はチャットボットに任せたりすることで、業務の最適化につながり、最終的には人件費や業務負担の削減、生産性向上に寄与します。

画像の認識と処理ができる

AIはカメラに写ったものを認識し、特徴を抽出して学習することで判別を可能にします。

例えば、顔認証技術であれば帽子やマスクを付けていても、人の顔を判別することができます。

ほかでは、医療画像分析やセキュリティ面などでも、画像認識技術は活躍しています。

自然言語処理で文章の作成などが可能

AIの文字認識では、文章を理解し学習することで、自然な言葉でのテキスト作成、翻訳などができます。

ほかでは、音声認識に関しても人の言葉を理解し、分析することで可能な限り自然な流れで、音声をテキストデータにします。

顧客にマッチした商品・サービスを提案できる

顧客の過去の購入履歴などを分析することで、個々の顧客に対して最適な商品・サービスを自動で提案することができます。

イメージとしては、AIが通販サイト（ECサイト）内で、人に変わって商品・サービスを提案する感じです。

ゲームの攻略やシミュレーションが可能

AIは検索や探索などの、処理も行うことができます。

例えば、チェス、囲碁、将棋などで棋士とAIが対戦し、戦略的に攻めて勝つことがあるかと思います。

この場合も、最適な戦法を検索、探索することで棋士に勝利しています。

このように検索や探索により、問題に対して何が最適な解決方法かを導き出すことをシミュレーションすることも、AIの得意な技術といえます。

AI技術ができないことは主に4つ

次に、AIができないことを紹介します。

主に4つあります。

AIができないこと主に4つ

• 人の感情への共感・倫理的な判断が難しい
• 活動範囲が与えられたデータなどに限定される
• ルーチンワークの最適化が可能になる
• いちから創造することができない
• 環境の状態を理解・適応するのが難しい

では、具体的にどのようなことができないかを解説します。

人の感情への共感・倫理的な判断が難しい

AIはプログラムのため、人の感情を理解したり共感することができません。

過去の学習データをもとに、適切な反応をすることができますが、あくまでデータを分析した結果から導き出されたもののため、それは感情ではありません。

また、AIは人のように倫理観や価値観などをもとにした意思決定をすることができません。

活動範囲が与えられたデータなどに限定される

AIは与えられたデータをもとに学習し行動するため、それ以外への対応が難しいです。

また、偏った学習をしてしまうと、偏りすぎた行動をとってしまうため、バランスよく学習させる必要があります。

いちから創造することができない

AIは『活動範囲が与えられたデータなどに限定される』で解説したとおり、限定的な活動しかできないため、新しいアイデアを生み出すことには不向きです。

環境の状態を理解・適応するのが難しい

AIは限られた範囲での環境下であればスムーズに理解できますが、予期せぬ状況に陥った環境下では判断が困難で、人のように柔軟には対応できません。

AIが業務に使われている活用事例6選

AIはあらゆる業界で幅広く活躍していたり、今後の活躍が期待されています。

ここからは、いくつかの活用事例を紹介します。

製造業におけるAI活用例

製造業では、生産ラインなどでAIが活用されています。

製造現場におけるAI活用例としては、製造した製品の検品などがあげられます。

これまで、製品の良品と不良品を目視で行われていたところを、AIの画像認識技術で検品することで、目視よりも精度の高いチェックを可能にします。

ほかにも、法人向け営業では顧客データなどをもとに、

といった傾向を、AIで事前に予測してもらうことで、在庫管理の最適化ができます。

小売業や接客業におけるAI活用例

小売業や接客業といった分野でも、AIの活用は推進されています。

小売業では、売り上げに関するデータなどをAIに分析させ、今後の需要と供給の予測をしてもらうことで、無駄な在庫を抱えるリスクを軽減させることができます。

接客業では、有人ではなくAIが会計する無人レジに置き換えることで、従業員を別の作業に回すことができます。

そのほかにも、店内の監視カメラにより商品管理をしたり、顧客の行動パターンを読み取ることで、年齢、性別ごとにどんな商品をよく買っているかを分析できます。

また、盗難されていないかの監視も可能です。

農業におけるAI活用例

農業においても、AIの活用が期待されています。

画像認識技術により、収穫した作物の仕分け作業を自動化することができます。

さらに、AIによる気象などのデータ分析を活用することで環境の変化を予測できたり、AI搭載のドローンで作物の育成状況を把握することもできます。

医療や介護などでのAI活用例

医療現場ではAIの活用が進んでおり、介護においても導入が推奨されています。

医療現場でのAI活用例としては、医療画像（X選やMRIなど）を分析して異常な部分を検知し、医師の診断の手助けをします。

介護では、介護施設に入居している方を観察するAIの活用が考えられています。

カメラや簡易センサーで入居されている方の行動を感知し、普段とは違う行動をした場合に、介護スタッフに知らせるようにします。

ほかでは、AI搭載ロボットの導入や、入居されている方の位置情報や身体状態を調べるのにも、AIの活用が考えられています。

不動産におけるAI活用例

不動産関係でも、AI活用が期待されています。

物件の価格を査定する場合、人の手で行われてきましたが、物件に関するデータや過去の取り引き事例などをAIに学習させることで、迅速に査定することができます。

また、賃貸物件を提案する際にもAIの活用ができます。

家を借りたい顧客の細かな要望などをデータとしてAIに学習させることで、その顧客に対して最適な物件を提案することができます。

金融業界におけるAI活用

金融関係においても、取り引きをするうえでAIの活用が考えられています。

銀行が融資をする際に、顧客の信用がどの程度あるかをAIで分析することで、融資すべきかどうかを判断することができます。

クレジットカードにおいても不正利用をAIに検知させることで、迅速に調査することができます。

株取引でも、過去のデータをAIに分析させて株価予測をしてもらうことができます。

AIを活用することで未来はどうなるのか？

AIの活用が増えることで、AI技術により業務効率化やコストカット、新サービスが誕生し顧客満足度を高めることができる可能性があります。

しかし、AIと人が共存できる世界を目指すためには、技術の進歩だけでなく、AIを活用することで発生するデメリットへの法整備や倫理観を養うといったことも必要です。

また、AIを進化させるためには今後プログラマーの育成も重要と考えられています。

AIを最大限に活用しながら正しく管理できるようにしないといけませんし、多くの人に利益をもたらすツールに成長させることが大切です。

AIを活用してメールの文章を作成する

普段、メールを作成するにあたり

という経験は一度はあるかと思います。

そこで役立つAIが自然言語処理のChatGPTです。

ChatGPTは、

です。

このAIを使うことで、メールのタイトル（件名）から本文までの作成が可能です。

うまく活用すれば、作業時間を縮めることができるだけでなく、文章のたたき台として十分力を発揮してくれます。

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関連記事AIのChatGPTを活用したメルマガ作成！概要と具体的な手順を解説

まとめ

今回の記事はいかがでしたでしょうか？

AIを業務に活用することで、業務効率化だけでなくさまざまな面でのコストカットを可能にします。

しかし、AIは必ずしも万能とはいえません。

メリットもあればデメリットもあり、良い部分ばかりだけではなく、悪い部分にもちゃんと目を向けて、人とAIが共存できる社会を目指すことが必要です。

今後、AI活用は当たり前になる可能性もあるため、今からAIの良いところ悪いところ、できること、できないことを把握しておいてもよいかもしれません。

以上、『AIにできること・できないことを解説！【業務効率化活用事例あり】』でした。