「人工知能」とも呼ばれるAIは今や、検索エンジンや家電製品など、私たちの日常のあちこちに浸透しています。ビジネスシーンにおいても、AIを導入する企業が増加しています。本記事では、自社でAIをビジネスに活用したいとお考えの方向けに、AIのメリットや機能を解説するとともに、各業界の活用事例を紹介します。
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目次
AI（人工知能）とは？
AIとは、“Artificial Intelligence”の略で、人工知能とも呼ばれます。1956年にアメリカで開催されたダートマス会議で、科学者のジョン・マッカーシー教授によって初めて提唱されました。
AIという言葉の明確な意味は定まっていませんが、一般社団法人 人工知能学会は、マッカーシー教授の言葉を翻訳した「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」という定義を紹介しています。
また、総務省の「令和元年版 情報通信白書 AIに関する基本的な仕組み」においては、「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術」と定義されています。
これまでに提唱されている定義を総合すると、概ね「人間のような知能を持ったコンピュータ」と捉えられます。
| ★まとめ ・AIは“Artificial Intelligence”の略で、人工知能とも呼ばれる ・1956年にアメリカのダートマス会議で初めて登場した言葉 ・明確な定義は定まっていないが「人間のような知能を持ったコンピュータ」と捉えられる |
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AI（人工知能）を導入するメリット
AIをビジネスに導入することで、業務効率化からヒューマンエラーの防止、コスト削減まで、さまざまなメリットが期待できます。
業務効率化
まずは、定型的なデスクワークをAIに代替させることで、オフィス内の業務効率化を図れます。また、デジタル化が進んだ今日のビジネスシーンでは、膨大な量のデータの収集・分析が求められます。人の手で行うと多大な労力がかかるデータ収集・分析ですが、これをAIに委ねることで大幅な効率アップが図れることは言うまでもありません。
定型業務や分析業務をAIに代替させることで、人員をより創造的な業務やコア業務に割けるメリットも大きいでしょう。
生産性の向上
業務効率化のみならず、生産性を向上できることも、AI導入のメリットです。
人の手による場合は、業務担当者の心身のコンディションによってアウトプットにブレが生じがちです。担当者の技術や経験年数によっても、業務の品質にバラつきが出てしまいます。
一方、AIであれば体調や感情に左右されることなく、長時間継続的に稼働しても業務を安定的に遂行できます。属人的な差異も生じず、均一のアウトプットを提供できます。
人手不足の解消
AI導入によって人手不足を解消できる点も、メリットのひとつです。中でも、飲食業界や介護業界など人手不足が深刻化している業界において、人手不足に対するソリューションとしてAIに注目が集まっています。
例えば飲食業界では、レジや注文といった比較的単純な業務を代替するAIだけでなく、接客や配膳・下膳などの臨機応変な動きが求められる業務に対応できるAIも登場しています。
介護業界でも、スタッフのシフト管理や送迎用の配車業務、利用者のデータ管理などにAIを活用するほか、利用者とのコミュニケーションに小型ヒューマノイドロボットを導入する動きも見られます。
ヒューマンエラーの防止
AIは、入力されたデータをもとに、プログラムされたアルゴリズムに基づいて情報を処理します。人が作業する場合と異なり、集中力低下や属人的なスキル不足にも左右されずに情報処理できるため、いわゆるヒューマンエラーを防止できます。
工場などの製造現場でも、人の目による確認では見落としがちな異常をAIが検知したり、自動でアラームを作動させたりできるため、不良品の発見や事故防止にも役立ちます。
コスト削減
コスト削減は、これまで紹介した利点から派生するメリットと言えます。
業務効率化と生産性向上により、時間的・人的コストを抑えながら良質なアウトプットを実現でき、人手をAIで代替することで固定費の多くを占める人件費を削減できます。また、ヒューマンエラーから生じていたリスクや損失を最小化できるという意味でも、コスト削減に寄与します。
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AIでできること
AI分野の研究・開発は日進月歩の勢いで進化しており、現在のAI技術では画像認識や音声認識はもちろんのこと、予測分析や最適化、異常検知も可能です。
画像認識
画像認識とは、対象画像に写っている人の顔や物、文字などを識別する技術です。
元々は、あらかじめコンピュータにインプットした大量の画像と特徴のパターンをAIに学習させて対象識別を行っていましたが、現在では深層学習（ディープラーニング）技術が発達し、AIが自動で特徴を抽出し、高精度の画像識別が可能です。
AIによる画像認識は、顔認証や自動運転、OCR（文字認識）などに幅広く活用されています。
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音声認識
音声認識とは、人間の発した音声を解析し、テキストデータに変換したり、その音声内容に応じた機器操作を実行したりする技術です。
前者は自動文字起こしアプリケーションなどに用いられています。後者はVUI（Voice User Interface）と呼ばれる技術で、Appleの「Siri」やAmazonの「Alexa」がよく知られた例です。駅の構内放送や電話の自動応答サービスにも活用されています。
自然言語処理
自然言語処理とは、テキストデータを対象に、文脈を踏まえて言葉の意味を解析する処理技術です。日常生活でカジュアルに使われる言葉から、小説、学術論文まで、さまざまなテキストを解析できます。
自然言語処理技術は、自動翻訳や文章の要約サービス、チャットボットなどに応用されています。
予測分析
AIを使えば、過去から現在にわたって大量に蓄積されてきたデータを分析して、将来の傾向を予測できます。
典型的な予測分析の例としては、過去の気象データをもとに未来の天気を予測する天気予報が挙げられます。その他にも、ユーザーのWeb閲覧履歴をもとに商品をおススメするECサイトの機能や、商談成立の確立を予測するマーケティングツール、小売業で月ごとの商品需要を予測する在庫管理ツールなど、幅広い分野で活用されています。
最適化
AIによる最適化とは、特定のタスクを実行する際に、所定の制約や相反する目標を考慮して、アルゴリズムで最良の選択肢を見つけ出す技術のことです。
商品の在庫管理や従業員のシフト作成、運送や配送業務の効率化などに用いられています。
異常検知
AIによる異常検知とは、AIに正常時の時系列データや画像、動画、音声などのデータを学習させ、監視対象が「正常」とされる範囲から外れた状態を検出する技術です。異常検知には、時系列データが急激に変化し始めた時点を検出する「変化点検知」と、統計パターンから外れた値を検出する「外れ値検知」があります。
製造現場における不良品検出や、医療現場における病変部位発見、セキュリティシステムなどに活用されています。
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身近なAI（人工知能）の活用事例
AIは、家電製品や検索エンジンに搭載され、もはや私たちの日常に不可欠なテクノロジーとなっています。ここでは、身近なAI活用事例を5つ紹介します。
AIの利用事例①：家電
近年、身の回りの家電製品の多くにAIが搭載されています。
例えば、いわゆるお掃除ロボットは、家の中の間取りや家具の位置を把握して、センサーで障害物を避けながら効率よく掃除を終え、自動で充電器に戻っていきます。
インターネットと接続されたIoT家電の中には、AIの音声認識や予測分析の機能が搭載されている製品も多く、料理の献立を提案する電子レンジや、シーンに合わせて自動で明るさや光の色を調整できるスマート照明なども登場しています。
AIの利用事例②：自動運転車
自動運転車も、AIなくして実現し得ないテクノロジーのひとつです。
人が運転する際には、道路標識や信号機の表示、歩行者や対向車、障害物との位置関係を認識しながら自動車を操作します。自動運転車に搭載されたAIは、画像認識や音声認識をはじめとする機能を駆使して運転に必要な情報を取得・解析し、周囲の状況に合わせて自動で運転操作を行います。
AIを使うと、死角になって人の目に入らない情報や見落としてしまう情報を取得できるうえ、疲労による集中力低下も起きません。より多くのデータが蓄積され、AIの学習が進めば、人が運転するより安全な自動車走行を実現できるでしょう。
AIの利用事例③：バーチャルアシスタント
バーチャルアシスタントとは、人の音声やテキストによる問い合わせに対して、担当者への振り分けを行ったり適切な応答をしたりする、AI搭載のプログラムです。
Amazonの「Alexa」、Appleの「Siri」、Googleの「Google アシスタント」などのAI音声認識サービスをはじめ、コールセンターの自動音声応答装置にも一部取り入れられています。今後、より高度な自然言語処理機能と学習が進むことで、医療や小売、飲食といった分野での顧客対応に活用されると見込まれています。
AIの利用事例④：検索エンジン
入力された検索内容に対する検索結果を一覧で表示する「Google」「Yahoo!」「Bing」などの検索エンジンにも、AIが使われています
検索エンジンは、「何を検索しているか」「どのページをどのくらいの時間閲覧しているか」「求めている答えを得られたか」など、ユーザーの行動に関するデータを収集しています。蓄積されたデータが増えれば増えるほど、検索結果が最適化され、ユーザーは求めている答えにたどりつきやすくなります。
AIの利用事例⑤：クレジットカードの不正使用検知
クレジットカードの不正使用を検知するには、利用者の使用状況や、使用する際に入力する名前や住所の表記ブレ、配送先情報、端末情報などのデータを分析する必要があります。
そこで、AIがこれら大量のデータを収集・分析して、不正利用の疑いのある使用を検知します。場合によっては、自動で利用を防止したり、ユーザーに通知したりするサービスもあります。
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【業界別】AI（人工知能）の活用事例13選
AIは、人手不足や熟練の技の継承に苦慮している製造業や農業・水産業といった業界から、エンタメ・メディア業界、情報通信・サービス業まで、幅広い業界で活用されています。
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医療業界
米国では、サンフランシスコに拠点を置くスタートアップ企業のEnlitic社が、AIを用いた画像診断から悪性腫瘍を検出するシステムを提供しています。その検出率の精度は、放射線専門医1人が肺がんを検出する精度を50％以上も上回るとされています。Enlitic社の医用画像診断システムは、米国だけでなく、日本においても導入が進んでいます。
製造業
株式会社スカイディスクは、トヨタ自動車九州と共同で、AIを用いた異音検査システムを開発しました。
トヨタ自動車のレクサス完成車の検査項目には、走行中に車内で異音がしないかを最終確認する「車内異音検査」の工程があります。従来は人が行う工程でしたが、検査担当者の聴力による影響を受けやすいという課題がありました。そこで、2021年8月からAIを使った車内異音検査の自動化を開始しました。AIは、車内異音用の集音マイクで集めた音データのデータベースに加え、熟練検査員の経験や判断のデータを学習していることから、安定的かつ高精度な検査ができるようになりました。
建設・不動産業
株式会社竹中工務店が開発した「スマートタイルセイバー®」は、ドローンで撮影した超高層建物の外壁の赤外線画像データをもとに、AIが自動で外壁タイルの浮きを一枚ずつ自動判定できるシステムです。従来は、高所に設置された仮設足場で、人が外壁を打診して感覚に基づく調査を行っていましたが、AIとドローンを融合させることで、高精度の調査と省人化、調査期間の短縮につながっています。
農業・水産業
株式会社オプティムが開発した特許技術「ピンポイント農薬散布・施肥テクノロジー」は、ドローンやラジコンで撮影した圃場の画像データをもとに、病害虫の発生地点にピンポイントで農薬散布したり、追肥が必要な地点に施肥したりするシステムです。
同システムでは、画像データの解析や施肥要否・量の判定にAIが使われています。ピンポイント農薬散布による栽培では、農薬を全面散布する慣行栽培と比べて農薬使用量および農薬散布時間をそれぞれ90％以上削減することに成功しました。ピンポイント施肥では、タンパク質含有量が最適化されて品質が向上しました。また、特定された地点にドローンやラジコンが移動して自動で農薬散布や施肥を行うため、省人化にも貢献しています。
株式会社電通と株式会社電通国際情報サービスが開発した「TUNA SCOPE」は、マグロの尾の断面からマグロの品質を判定するAIシステムです。
システム開発では、5000点以上のマグロの尾の断面画像データをAIに学習させ、熟練した仲買人の判断と照合することで、仲買人の暗黙知をAIに継承しています。中国・大連の工場では、冷凍マグロの尾の断面をスマートフォンで撮影し、「TUNA SCOPE」で解析する検品フローを導入した結果、熟練の職人による品質判定結果と約90％の一致を見るほどの高精度な目利きが実現しました。
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流通・小売業
株式会社アイビー化粧品は、モンスターラボが開発したAI肌解析システムを訪問販売に活用しています。
同システムは、シワ改善の薬用クリーム販売の発売に合わせて開発されました。販売員が持ち歩く端末のカメラで、同社製品愛用者の顔写真を異なる角度から複数枚撮影し、肌分析エンジンにデータを送信します。すると、シワが検出されて表示され、その本数と評価が数値化されます。AIによる客観的な評価をもとにコンサルティングできることから、訪問販売員の利便性と販売力強化に寄与しています。
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レンタルユニフォーム事業を主軸に事業を展開する株式会社ユニメイトは、クライアント企業が自己申告で行うユニフォームサイズの採寸に、モンスターラボが開発した自動採寸アプリ「AI×R Tailor（エアテイラー）」を導入しています。
従来のサイズ申請では、自己申告によるサイズ違いが原因で返品・交換に多大なコストが発生していました。そこで、モンスターラボが同社向けの自動採寸アプリを開発。その仕組みは、サイズ測定対象者の背面・側面の写真と基本データに基づいてAIが実際のサイズを予測し、適したサイズをフィードバックするというシンプルなものです。返品・交換にかかっていた手間やコストを削減して業務効率を改善できるだけでなく、サイズ交換に備えて抱えていた在庫の削減効果、ひいては環境負荷の軽減も期待できます。
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エンタメ・メディア業界
テレビ放送局の毎日放送（MBS）は、音楽コンサート「サントリー1万人の第九」を、会場と一般参加者から届いた動画とのハイブリッドで開催するにあたり、AIを活用して動画編集作業の効率化を図りました。
一般参加者から届いた動画は、それぞれ撮影環境が異なることから、大量の動画データをもとにした編集作業に膨大な時間を要するという課題が残りました。そこで、モンスターラボがAIを活用した解析・調整によって動画編集作業の効率化を支援しました。動画を音声と映像に分けたうえで、音声には複数の音声信号技術を、映像には画像認識AIを活用することで、編集作業時間を大幅に短縮できました。
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情報通信・サービス業
キャッシュビーデータ株式会社は、ユーザーが送付したレシート画像から生活者購買データを取得し、BtoC企業にダイレクトマーケティングに活用できるデータを提供しています。レシート画像からデータを取得する際には、モンスターラボが開発したAIによる画像認識技術を用いて、高精度なデータ抽出を行っています。また、自然言語処理によって収集した文字データの意味を解析し、JANコードと照合して商品を判別しています。同社は、AIを活用することで人の手による確認作業の負担を軽減するとともに、データの付加価値を高めることにも成功しました。
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モンスターラボは、社内に蓄積されたナレッジを検索する自社システム「ChatRKL（チャットアールケーエル）」に、AIチャットサービス「ChatGPT」を活用しています。RKLとは、社内ナレッジの蓄積・活用を支援する部門「Research & Knowledge Lab」の略語です。「ChatRKL」の導入後は、試行運転で想定の2.5倍の利用率である約40％を達成し、社内ナレッジの収集に要していた時間も約90％削減できました。
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金融・保険業
保険業では、あいおいニッセイ同和損害保険が、株式会社三井住友海上火災保険株式会社およびイギリスのTractable社と共同で、自然災害による被災建物の損害額をAIで算出するシステムを導入しています。被災した顧客は、修理見積書を提出することなく、損害箇所を撮影した画像をスマートフォンやパソコンで送信するだけで保険金を請求できます。
運輸・物流業
日本通運株式会社は、物流倉庫の省人化を進めて生産性を高めるために、ラピュタロボティクス株式会社の自律協働型ピッキングロボット（AMR）を導入しています。AMRは、AIが搭載されたピッキングロボットで、倉庫内の商品を所定位置に運んだり、次のピッキング位置を指定したりします。人や障害物の存在をセンサーで感知して自動で回避できる機能もあり、安全性を確保しながらピッキング作業の効率化と生産性向上に効果を発揮しています。
配送分野では、株式会社オプティマインドの「Loogia（ルージア）」のような、配送ルート最適化サービスが活用されています。配送員のとるルートや駐車場所を可視化し、蓄積されたデータをもとにAIが最適化を図ることで、運送会社や小売業の配送部門における走行時間の削減や人手不足解消に貢献しています。
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まとめ：AIを活用して省人化から品質向上までを実現
テキスト、画像、音声など、大量のデータを収集し瞬時に分析できるAIは、人の手で行うと膨大な時間と労力を要するような作業を大幅に効率化し、データの価値を高めます。また、AIの研究・開発とデータ学習が進むごとに、その精度も高まっています。
このため、人手不足や技術継承のソリューションとして、さらには創造的なコア業務に人的リソースを集中させて品質向上を図る手段のひとつとして、さまざまな業界でAI導入が進んでいます。
自社の課題解決に、AI活用を検討してみてはいかがでしょうか。
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モンスターラボ DXブログ編集部
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