AIの活用で業務効率化を実現!事例や導入ポイントまで徹底解説!

AIの活用で業務効率化を実現!事例や導入ポイントまで徹底解説!

業務効率化の打ち手として、AIが注目を集めています。しかし、実際自社の業務にどのようにAIが役立つのか、具体的にイメージできない方も多いのではないでしょうか?

そこで本記事では、そもそもAIが業務効率化の解決策として活用されている理由を説明したうえで、実際の活用事例をご紹介します。また、AIで業務効率化を図る際に、気をつけたいポイントもあわせて解説するので、ぜひ最後までご覧ください。

この記事の目次

    「AI」とは?

    「AI」とは?

    AIとは、「Artificial Intelligence」を略した言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。現時点ではAIの明確な定義は定まっていませんが、人間のように「思考」するコンピューターシステムやその全般を指すと考えていいでしょう。

    近年の目覚ましい技術の発達により、AI自身がビッグデータから知識を獲得し活用する「機械学習」や「ディープラーニング」の実用化が進み、さまざまな分野で活用されています。

    業務効率化のためにAIが活用される背景

    現在AIは、業務効率化を実現する手段のひとつとして、大きな注目を集めています。では、なぜAIが活用されているのでしょうか。それには、以下の2つの大きな背景が関係しています。

    ・働き方改革&人手不足
    ・技術の発展

    それぞれ、詳しく解説します。

    働き方改革&人手不足

    2018年に「働き方改革関連法」が可決、2019年4月1日から順次施行されました。
    働き方改革の中でも、とりわけ注目を浴びているのが「長時間労働の是正」と「多様で柔軟な働き方の実現」です。

    法改正によって、長時間労働の上限が規制されるようになり、年次有給休暇取得の一部が義務化されました。そのほか、フレックスタイム制や裁量労働制の見直し、勤務間インターバル制度の普及促進なども進められています。つまり企業はこれまでの、長時間労働を含む「人海戦術」による業務遂行の見直しを迫られているのです。

    そこで、従業員の労働時間を軽減しながら、これまでと同様の業務量をこなすための打ち手として注目を集めているのが「AI」です。

    AIは、社員の代わりに24時間疲れを感じることなく働き続けてくれます。AIが得意な提携業務を任せることで、社員は別の仕事をこなせるようになり、業務の効率化を進められるようになるのです。

    技術の発展

    AIがこれだけ期待されるようになったのは、近年技術が大きな発展をとげていることも影響しています。

    従来のコンピューターは、人間がプログラムやデータ情報を与え、ただその通りに動くだけでした。それが変わったのは、「機械学習(マシンラーニング)」技術が進歩したためです。

    機械学習とは、与えられた大量のデータをもとにルールやパターンを学習し、作業を実行できるように訓練することです。ただその際、何に着目してルールを決めるかは、人間が指示する必要がありました。たとえば、猫と犬の違いを見分けるためには耳や顔の形に注目するよう、人間がプログラミングしていたのです。

    そこから、さらに進歩したのがディープラーニングです。ディープラーニングでは、たくさんのデータを見ることで、何かを判断するときにどこに注目すればいいのかまで自分で学習します。つまり、猫と犬の違いを見分けるには耳や顔の形に注目すればいい、と自分で判断できるようになったのです。

    ディープラーニングが発展することで、AIは人間が介在しなくても、人間以上の速度や精度でデータを分析できるようになりました。
    このような技術の発展から、AIはさまざまな分野に活用され、これまでになかった価値を提供するようになったのです。

    AIによって効率化できる業務とは?

    AIによって効率化できる業務とは?

    技術の発達により、業務効率化の決め手と注目を集めるAIですが、実際にどのような業務に役立つのかイメージできない方も多いのではないでしょうか。

    そこでここからは、

    ・営業業務
    ・物流業務
    ・製造業務
    ・問い合わせ対応業務

    の4分野において、AIがどのように役立てられているのかを、具体的な事例とあわせて紹介していきます。

    営業業務

    「人対人」のイメージが大きい営業業務ですが、近年AI技術の導入が進んでいます。特にコロナ禍において、従来主流であった対面営業が難しくなり、営業手法を見直す企業が増えているようです。

    たとえば、AIを搭載したMA(Marketing Automation)やSFA(Sales Force Automatio)といったツールを導入することで、さまざまなデータを分析し、より確度の高い見込み客を洗い出すという取り組みが行われています。

    営業業務におけるAI導入による業務効率化の事例を見てみましょう。

    業務効率化の事例

    転職サイトの運営を主軸とするA社では、顧客の新規開拓を営業マンに任す従来の営業手法に不安を抱えていました。競合の多くがインバウンドマーケティングに力を入れはじめていたためです。

    そんな中、企業の問い合わせフォームに営業メールを送ることで売上を上げている営業マンに注目します。返信率が意外と高いことがわかったものの、人力でメールを送る企業をひとつずつ探し出すのは現実的ではありません。そこで効率的にメールを送るサービスを調べ、AI搭載の自動アポ獲得ツールにたどり着きました。

    自動アポ獲得ツールは、インターネット上の企業のサイトを自動で巡回し、お問い合わせフォームを発見します。フォームがなければメールアドレスを見つけ、営業文書を自動入力したうえで、自動送信するのです。

    ツールを導入し、問い合わせにつながった企業を分析したところ、一定の業界に偏っていることが判明します。そしてその業界を中心に送信リストを作成することで、問い合わせ獲得数の向上に成功しました。

    物流業務

    当日や翌日の配送がもはや当たり前になった昨今、物流は効率化が最も求められる分野といっていいでしょう。できるだけ早く受注をさばき、スムーズに出荷して配送しなければなりません。

    そのために必要となる商品の受注から入出庫、検品、荷物の仕分けなどあらゆる工程は、AIを導入することで自動化することが可能です。さらに、その先の配送についても、渋滞情報をもとに配送ルートを最適化する、配車計画を自動化するといったこともAIにより実現できます。

    物流業務でAIを導入し、業務効率化に成功した事例を紹介します。

    業務効率化の事例

    物流サービスを行っているB社では、さまざまな制約条件がある配車計画を、担当者がマニュアルで行っていました。しかし業務が属人化していることに問題を感じていたのです。

    そこでAIを導入し、配車計画の自動化を進める決断に至ります。まずは現場担当者にヒアリングを実施し、業務プロセスの棚卸しを行い、そのなかで改善効果が高いと考えられる要件を洗い出しました。既存の配車シフトを算出するシステムをベースにカスタマイズを実施し、要件にあわせて最適化することで自動化に成功します。

    それまで担当者が時間をかけて行っていた毎日の配車計画や車両台数の算出、配送ルートの最適化を自動で行えるようになったのです。これにより担当者の業務工数が大幅に削減され、配車手配業務のスピードアップに成功しました。

    製造業務

    製造業ではすでにFA(ファクトリー・オートメーション)が進んでいますが、AIを活用することでさらに効率化を実現できます。

    たとえばFA機器にAIを組み込めば、これまで難しかったシステムの調整作業を自動化できます。熟練工の技術をAIが学習し、経験の浅い人が作業する際にサポートすることで、同等の業務を行えるようになるのです。

    現場の自動化を進めることは、人による技術のバラツキをなくし平準化すると同時に、操作ミスによる事故の削減にもつながります。

    製造業務で業務効率化に取り組んでいる事例を紹介します。

    業務効率化の事例

    自動車メーカーのC社では、これまで熟練の検査員が「音」を聞くことで不良品を抽出する「異音検査」を行っていました。しかし検査自体が人の聴覚に依存していて定量的な判定ができないこと、業務が検査員に精神的ストレスを与える可能性があることが問題となっていました。

    そこで音に特化したAIソリューションの導入を決断します。まず正常または異常のラベルがついた生の音データから特徴を抽出、正常と異常をわける要素を絞り込みました。そして正常音のデータと乖離したものを、異常スコアとして検出するAIモデルを作成しています。

    問い合わせ対応業務

    問い合わせ対応は、AIの導入が広く進んでいる業務のひとつです。Webサイトで用意されている、お問い合わせ用チャットを利用した経験がある方もいるのではないでしょうか。

    お問い合わせ業務は、電話であれば1人のオペレーターが1人の顧客にしか対応できず非効率です。チャットを導入すれば同時に複数の顧客に対応できるようになり、オペレーターは定型回答ができない顧客にだけ対応すればよくなります。さらにAIチャットボットであれば、問い合わせ対応を重ねる度に内容を学習し、どんどん回答の精度が上がることもポイントです。

    社外からの問い合わせだけではなく、社内の問い合わせに対して活用すれば、社員の負担を減らしつつ、ES(従業員満足度)を向上させることも可能です。

    問い合わせ対応にAIを導入している事例を紹介します。

    業務効率化の事例

    通販サイトを運営するD社では、これまでカスタマーサポートを電話やメールを中心にコンタクトセンターで行っていました。しかし人材の不足により現場が混乱し、管理職も顧客対応に当たらなければ業務が回らない事態に陥ってしまったのです。

    そこでD社は「人ありき」の業務体制の脱却を図るために各種ITの導入を決意します。カスタマーサポートへの問い合わせに関しては、完全に自動回答可能なものはRPAに、気軽に回答できるものはAIチャットボットに振り分けることで、人が対応しなければならない問い合わせを削減したのです。

    その結果人が対応する必要のある問い合わせは全体の30%まで減少し、一部社員を他部署に異動させるまでになりました。

    AI搭載チャットボットツール「チャットディーラー」

    ご紹介した事例のように、お問い合わせ業務を削減するにはチャットツールの導入が効果的です。とくにAI搭載型のチャットツールは問い合わせ内容を自ら学習することで、どんどん精度が上がっていきます。

    AI搭載型のチャットツールには、社外対応だけではなく、社内問い合わせ対応に特化したものもあります。たとえば「チャットディーラー」なら、社内で発生すると予測される問い合わせをあらかじめ学習済みなので、初期構築に時間をかけずに導入が可能です。

    定型の質問ならマニュアルに誘導する、回答にファイルを添付するといったことができるため、社員が疑問を自己解決できるようになります。問い合わせを受けやすい部署の負担が軽減されて本来の業務に集中できるため、業務の効率化を実現できるのです。

    AIで業務効率化を図るときのポイント

    AIで業務効率化を図るときのポイント

    AIを導入することで、さまざまな業務効率化を実現できることがわかりました。しかし、「AIを導入しさえすればいい」と容易に考えては、失敗する可能性があります。

    ここからは、AIで業務効率化を図るときに注意したいポイントを2つ紹介します。

    すべてをAIに任せない

    AIは機械学習を繰り返し、精度を上げていくことは事実です。しかしどんな業務でもすべてAIがこなせるわけではありません。

    たとえば、AIが得意とするお問い合わせ業務についても、定型回答や一定レベルまでの質問であればチャットボットが回答できます。しかし特殊な内容や複雑な質問に関しては、従来通り人が対応する必要があります。

    AIを導入するときに重要なのは、どこまでをAIに任せるか、範囲を明確にしておくことです。そうすれば、AIにより軽減できる業務量をある程度測ることもでき、費用対効果を予測したうえで導入を検討することもできるでしょう。

    自社に合うツールを選ぶ

    業務効率化を目的にAIを導入する際には、自社にあったツールを選ぶことも大切です。その際にはどの部署のどんな業務に使用するのか、できるだけ絞り込むことがポイントです。

    たとえば同じ「顧客対応」であっても、マーケティングであればMAツール、営業であればSFA、問い合わせ対応ならチャットボットと、ツールはそれぞれ得意分野が異なります。また同じチャットボットであっても、社外向けか社内向けかによって仕様や使いやすさは違うのです。

    それぞれのツールは優秀でも、業務にあったものを選ばなければ効果を発揮できません。導入後のミスマッチを防ぐためにも使用目的を明確にし、ツールを選ぶのがおすすめです。

    まとめ

    業務効率化や人材不足、人件費を抑えた事業運営など、さまざまな目的でAIが利用されるようになりました。機械学習やディープラーニングといった技術の発展により、AIの高性能化が進んでいるためです。対応できる範囲は広く、営業や問い合わせ対応だけではなく、物流や製造分野でも活躍しています。

    AIを導入すればすべての問題を解決できるわけではありませんが、課題解決や効率化には大きく貢献してくれます。自社にAIを導入する際には、目的を明確にしたうえで、適切なツールを選ぶことが重要です。

    • 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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