AIの活用方法とは?基礎知識から業務でのAI活用まで紹介

AIの活用方法とは?基礎知識から業務でのAI活用まで紹介

近年あらゆる分野で「AI」という言葉を見聞きするようになりました。AIは、人手不足の解消や業務効率化の決め手ともいわれていますが、自社にどのようにAIを活用できるのかわからず困っている方も多いのではないでしょうか?

そこで今回は、そもそもAIとは何なのか、AIの種類や活用方法も含めて解説したうえで、実際の業務でどのように活用されているのかをご紹介します。AIの活用をご検討中の方は、ぜひご参考にしてください。

この記事の目次

    AIとは何か?

    AIとは何か

    AIとはArtificial Intelligenceを略した言葉で、日本語では「人工知能」と呼ばれます。まずはAIの分類方法を紹介します。

    特化型と汎用型

    AIはまず、「特化型」と「汎用型」に分かれます。

    「特化型」のAIは、特定の領域の課題に対してのみ、自動的に学習・処理することが特徴です。たとえば画像認識や音声認識、自然言語処理などのうち、いずれかに特化して処理します。現在活用されているAIの多くが特化型となっています。

    対して「汎用型」のAIは、領域を特定することなく、さまざまな課題を人間同様に処理します。人間は目の前で想定外の事態が起こっても、それが画像であれ音声であれ、領域にかかわらず瞬時に対処します。同様の処理能力を持つのが汎用型です。現時点では、汎用型AIは実現するに至っていません。

    AIが特化型なのか汎用型なのかを分類するときには、「人間と同様の課題処理が可能か」に注目することが特徴です。

    強いAIと弱いAI

    AIは、「強いAI」と「弱いAI」に分類されることもあります。これはアメリカの哲学者ジョン・サール氏が提唱した分類方法です。

    「強いAI」とは、人間のような自意識を持ち、適切な判断をできる人工知能を指します。対して「弱いAI」は、自意識を持たないため、与えられたプログラムのみ処理する人工知能のことです。

    AIを「強いAI」と「弱いAI」に分類するときには、「人間と同様の自意識や知性を持つか」に注目するのが特徴です。

    AIとあわせて知っておきたい知識

    AIとは何か

    AIとあわせて知っておきたい言葉が「機械学習」と「ディープラーニング」です。両者は混同されがちなので、しっかりと違いを押さえておきましょう。

    機械学習

    機械学習とは、与えられた膨大なデータをもとに分析を実施し、ルールやパターンを学習することです。これにより、高い精度で特定のタスクをこなしたり、予測・判断したりできるようになります。

    機械学習は、さらに以下の3種類に分類されます。

    ①教師あり学習
    入力値と正解がセットになった学習データをコンピューターに与え、規則性を学習させる方法です。たとえばコンピューターに「イチゴ」の画像を学習させる場合、さまざまなリンゴの画像とセットで「リンゴ」という正解をインプットすることで、どのような特徴があるものがリンゴなのかを学ばせます。

    ②教師なし学習
    教師なし学習は、正解を与えずに、データの傾向を分析させる学習方法です。コンピューターは自分でデータを分析しながら、似たデータをグループ分けするなどして学習していきます。

    ③強化学習
    教科学習は、学習プロセスに関してもコンピューターが自分自身で強化していく学習方法です。選択肢に対してもっともいい報酬を得られるよう、自動的に学習内容を改善していきます。

    ディープラーニング

    ディープラーニングは、「深層学習」とも呼ばれ、機械学習の一部とされています。人間が深層、つまり「無意識」でおこなう行動を、コンピューターに学習させる方法です。

    たとえば教師あり学習では、リンゴを学習させるときには「色を参考にすると良い」と注目すべき特徴を人間が指定します。そうすることで、コンピューターはリンゴの形をしていても紫色のものはリンゴではないと判断します。

    ディープラーニングでは、何に注目するといいのかも、コンピューター自身が自分で判断するのが特徴です。与えられた膨大なデータをもとに、リンゴを分類するには色に着目するといいことを、コンピューターが自分で判断し、分類するようになります。

    ディープラーニングは、機械学習よりも人間の関与がはるかに少なく、より高度な判断をおこなえるようになるのがメリットです。ときには人間が思いつかなかったような成果を引き出すことさえあるのがディープラーニングの特徴です。

    主要なAIの活用方法3選

    主要なAIの活用方法3選

    ここではAIがどのように活用されているのか、主要な活用方法を3つご紹介します。

    自然言語処理

    自然言語処理とは、人間が日常的に話したり書いたりする言葉(自然言語)をコンピューターで分析することを指します。

    人間が使用する言語は日本語だけではなく英語、フランス語、スペイン語など多種多様で、また同じ日本語であっても話す人や文脈によって違う意味を示すことがあるなど複雑で曖昧です。そのような自然言語も、コンピューターにディープラーニングなどをさせることで、理解や翻訳ができるようになってきました。

    たとえばSiriやAlexaなどのAIアシスタントや、検索エンジン、チャットボットなどでAIの自然言語処理が活用されています。

    画像認識

    画像認識とは、画像を見て特徴をつかみ、対象物が何なのかを識別する「パターン認識」技術を指します。

    人間は写真を見ただけで、何が、どんな場所で撮影されたのかを自らの膨大な経験や知識をもとに瞬時に判断できます。しかしコンピューターは人間のような経験も知識もないため、たとえば犬の画像を与えただけではそれが何なのかはわかりません。

    そのため画像認識では、大量の犬に関する画像を与え、対象物が犬であると判別できるようにディープラーニングさせるのです。

    画像認識の技術は、たとえばスマホの顔認証や、工場で不良品を弾く品質管理などで活用されています。

    音声認識

    音声認識とは、コンピューターが人間の声を聞き取り、テキストデータへと変換する技術を指します。

    たとえばコンピューターに「おはよう」と音声データを入力しても、それだけでは何の意味も持たず、内容を理解することはできません。音声認識では、入力された音声データを音響データとしてデジタル化し、蓄積された膨大なデータのなかから条件にあうものを選び出し、音声認識の結果として出力します。

    音声認識は、入力されたデータをさらに蓄積してデータ量を増やし、ディープラーニングすることで精度を上げていくのが特徴です。

    音声認識は、自然言語処理と組み合わせることで、SiriやAlexaなどのAIアシスタントや翻訳アプリ、音声入力システムなどに活用されています。

    日々の業務におけるAIの活用方法

    主要なAIの活用方法3選

    ここからは、日々の業務においてAIをどのように活用できるのか、具体例をご紹介していきます。

    問い合わせ対応への活用

    多くの企業では、毎日社内外から多くの問い合わせが寄せられます。なかには問い合わせ業務がコア業務を圧迫して困っている会社も多いのではないでしょうか。

    そういった場合、チャットボットを活用すれば課題解決につなげることが可能です。チャットボットとは、チャット(chat=会話)とロボット(robot)を組み合わせた言葉で、自動応答システムを指します。チャットボットには、AI非搭載の「シナリオ型」と、AIを搭載した「AI型」があります。

    AIが非搭載のシナリオ型は、ウィンドウに提示された選択肢をユーザーが選ぶことで分岐し、回答にたどり着く方式です。AIが搭載されていないため機械学習することはなく、あらかじめ設定したシナリオに沿った回答しかできないのが特徴です。

    対してAI型は、ユーザーが入力した質問からキーワードを拾い出し、AIがもっとも適した回答を返す方式です。質問の理解には自然言語処理技術が用いられています。

    チャットボットを導入して問い合わせへの一次対応を任せると、顧客や社員が自分で問題を解決できるようになるので、問い合わせ業務を大きく削減できるようになります。

    HR分野での活用

    AIは、HR分野でも活用されるようになってきました。HRとは、Human Resourceを略した言葉で、日本語では人事を意味します。

    たとえば新卒採用で大量のエントリーシートが送付されるような企業では、審査にAIを導入することで、採用担当者の負担を軽減できます。AIを導入すると、以下のような作業の自動化が可能です。

    情シスのアウトソーシングには、以下の4つの方法が考えられます。

    • エントリーシートの情報から学生の属性スコアを自動判定
    • 笑顔が多く好印象を与える人材の見極め
    • 志望動機に書かれたテキストから会社合致度を予測
    • 適性診断結果や学生の属性スコア、面接の評価スコアから最終面接者を選別

    このような作業をAIに任せれば、人事担当者は人でなければ判断できないことを精査するだけに集中できるようになるのです。

    営業・マーケティング分野での活用

    営業やマーケティング分野でも、AIは活用されています。

    たとえば顧客属性や購買履歴など、社内に点在するさまざまな顧客情報を1箇所に集約・蓄積してAIに分析させると、確度の高い見込み客の選別や、顧客の傾向にあわせた商品をレコメンドできるようになります。

    最近はAIを搭載したSFA(Sales Force Automation)やMA(Marketing Automation)、CRM(Customer Relationship Management)といったツールが多く提供されているので、活用すると効率的に営業やマーケティング活動を進められます。

    製造分野での活用

    製造分野でも、AIの画像認識技術の活用が進んでいます。

    たとえば不良品の選別や異物混入を防ぐには、AIの画像認識技術の導入が役立ちます。従来はこういった作業は人間が目視でおこなっていました。しかし人間は機械と違い、その日の体調やモチベーションなどの影響で、パフォーマンスにむらが発生するものです。

    その点機械であれば、疲れや精神的影響を受けることなく、正確に選別作業をおこなうため製品の品質を常に一定に保てます。学習データを蓄積することでさらに精度が高まるのもメリットです。

    物流分野での活用

    物流分野でも、AIの活用はもはや欠かせないものになっています。

    たとえば大量の受発注が発生するような通販業界では、数え切れないほどの入出庫作業や検品業務、荷物の仕分けなどが日々おこなわれます。そういった業務も、画像認識AIを導入すれば、自動化が可能です。

    ほかにもドライバーの配送ルートを渋滞情報をもとに最適化したり、配車計画を立てたりするのにもAIが活用されています。

    AI活用の第一歩におすすめ「チャットディーラーAI」

    チャットディラーロゴ

    自社でAIの活用を検討するなら、多くの企業で発生する問い合わせ業務の軽減のために、チャットボットを導入するのがおすすめです。なかでも「チャットディーラーAI」は、社内利用に特化しているのですぐに導入が可能です。

    チャットディーラーAIの特徴・メリット

    チャットディーラーAIは、AIが搭載された社内専用チャットボットです。

    チャットボットを導入するには、質問と回答データを作成してチャットボットに登録する手間が必要です。さらにAI型は回答精度を上げるために、学習データを蓄積してチューニングする時間も要します。時間と手間がかかることから、導入をためらう企業も少なくないようです。

    その点チャットディーラーAIは、社内向けの質問テンプレートがあらかじめ400種類以上用意されていて、さらに学習済みAIが搭載されています。導入時には質問に対する自社にあった回答を入力するだけですぐに使い始められることが、チャットディーラーAIのメリットです。

    シナリオ型の「チャットディーラー」も

    チャットディーラーには、AI非搭載のシナリオ型チャットボットも用意されています。

    チャットボットは、必ずしもAI型のほうが優れているとは限りません。「支払い方法を知りたい」「送料を知りたい」など、定型質問が多いようならシナリオ型(選択肢型)でも十分目的を果たせます。チャットディーラーには、質問内容からキーワードを拾い出し、該当する質問文を提案する検索型(辞書型)もあります。

    複雑な質問やイレギュラーな質問があまりない場合には、シナリオ型を検討してもいいでしょう。

    まとめ

    AIは、特化型と汎用型に分類されますが、現在主に活用されているのは特化型となっています。AIは機械学習やディープラーニングすることで、自ら知識を高めていくのが特徴で、さらに人間と違って疲れを知らず常に稼働できるため、さまざまな業界で導入されるようになりました。

    AIを導入するなら、まずはどの企業でも対応に追われてリソースを取られがちな問い合わせ業務を削減するために、チャットボットを検討するのがおすすめです。なかでもチャットディーラーAIは、社内活用に特化したAI型のチャットボットなので、導入までスムーズに進められます。

    興味を持たれた方は、以下から資料のダウンロードをご検討いただけると幸いです。

    社内専用AIチャットボット チャットディーラーAI
    • 執筆者:ボットマガジン編集部
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      ボットマガジン編集部

      ボットマガジン編集部です!チャットボットについて、タイムリーでお役立ちな情報をお届けします。

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