企業のAI導入ではじめに考えるべき3つのポイント

テクバンAI情報部のクロカワです。
私たち企業人がAIで何をやったらいいのか、どういった事が業務に役立ち、効率的なのかを考えていくにあたってベースとなる考え方をマジメに、そして少しだけゆる~く、お伝えしていきたいと思います。

今回は企業がAIで業務課題に対応するときに「まずはじめにチェックしたいポイント」をお伝えします。いま検討をおこなっている方や、将来担当される可能性がある方にもオススメです。

 

すぐそこにある(かもしれない)私たちとAIの生活


いまAIは様々なシーンで活用がすすめられています。先日ニュースで見た記事によれば「交差点にある信号機とAIを融合することによって渋滞を無くす」という実験がアメリカで行われているとの事でした。映像やセンサー情報等を利用し、交通量に合わせて各交差点にある信号をコントロールするというものです。渋滞がなくなることで時間短縮による経済効果や、排出ガスの削減という大きなメリットが見込まれています。そのほかにもAIが映像をみて臨機応変にうまいこと捌いてくれるようになって、人々のストレスや事故なども減少するといった好循環も予想されます。このように人々の活動をアシストしてくれるAIが、近い将来私たちの生活に入ってくることは間違いないでしょう。

そしてこのニュースを見て私は思いました・・・へぇ、こんなふうにAIが私たちの活動をうまいことアシストしてくれるのであれば、たとえば「スマホの通話が多い日には、電池切れをしないように消費電力を調整してくれるAI」とか「電車内の暑がりの人を判断してエアコンの効き具合を変えてくれるAI」あたりができると、外回りのビジネスマンとしてはありがたいなぁ。あっそれから、ランチのときに店のAIテーブルが客の顔色をみて「今日の気分はラーメンなのかチャーハンなのか中華丼なのか」うまいこと察して勝手にやってくれたらラクだよなぁとか、もう妄想が止まりません(←ただの面倒くさがり)。

企業として自社にAIを導入するときのポイント

話を本題に戻しまして、企業がAIを導入するときのポイントをまとめてみますと以下の3つが挙げられます。

ポイント①

課題・改善点は何か

まずAIが最もニガテとしていることは「新しいものを生みだす」ことであります。私たちがAIに何をしてもらうべきかを出すことが検討の第一歩にあたります。もう少し具体的に言えば、現状の業務プロセスに対してどのような課題があるかを整頓することが最初に実施すべき事項と言えます。

なお、この初期の段階ではAIのみではなく広く選択肢を捉えたうえで、業務効率化やコストダウン、品質の向上などを検討するのが良いと言われています。

ポイント②

対象業務はデータ化できるか

AIがその活動をして学習や情報的支援を行うためにはテキストデータや様々なログデータが必要となり、それらが揃っているかまたは今後増加していくことがAI導入の前提となります。データとしてはもちろん画像や映像、音声も認識して使うことができます。また、素材がデータの形式になっていなかったり、構造化されていない状態であってもAIが学習することは可能です。

ポイント③

課題とAIの相性は合っているか

AIはとても柔軟性が高く、様々な分野での活用が見込まれていますが、中には相性が合わないものもあります。導入検討の結果として「やっぱり業務の精度を維持するためには人力のほうが効率的」という判断をする時もあります。これには意外に思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、機械が行うことであっても、その内容によっては人のダブルチェックが必要になったり、AIへの手厚い教育が必要な事もあるためです。あらかじめ相乗効果が見込めるか、投資効果を見込めるか、それらを机上で見極めるよりも、小さなTRYをするほうが想定外の発見が見つかるかもしれません。

これらのポイントをチェックしていく事で、次のステップにすすめていく事ができると言えます。そしてこれらに問題がなければ、次は自社の顧客の情報がきちんと保護されるか、自社のポリシーとの整合性が取れるか等もしっかりおさえておきたいところです。

 

テクバンでは、どのようなシステムであれば業務とAIがフィットするのか(しないのか)のご相談も随時お受けしております。「こんなシステムはできるだろうか?」「できたらいいのになぁ・・・」といったことがあればお気軽にご相談ください。
お客様の業務にある困りごとをAIやRPAをはじめ様々なテクノロジーで解決するためのご相談をお受けしております。新サービス「IBM Watson導入支援サービス」もあわせてご覧下さい。
あっ、あとビールジョッキの残りを映像認識してくれて、勝手におかわりを持ってきてくれるAIがあったらいいなぁ(←しつこい!)。

次回は開発担当者の声に触れながら「AIにおけるPoCのキホン」についてお届けしたいと思います。

 

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