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。

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「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。

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ならではの強みとは？

AIで業務効率化を実現したいと考えているのであれば、AIの特性・強みを知っておく必要があります。

ここでは、AIが持つ特性・強みについてご紹介します。AIについての理解を深めるためにも、ぜひご参考下さい。

学習し精度が向上する

AIの代表的な特徴であり最大の強みとも言えるのが、学習により精度を向上させることができる点です。

近年ではAIの機械学習の分野は目覚ましい発展を見せており、特に深層学習（ディープラーニング）の技術を活用すれば、人間に近い高度な処理を学習することが可能です。具体的には、定型的な処理しかできない従来のシステム・ツールの枠を超えて、新たな課題・問題に対しても柔軟な処理・対応を行うことが可能となっています。

このような特性・強みにより、ビジネスシーンにおいても営業・マーケティング・機械制御・顧客対応などさまざまな分野で活用が進められています。

時間を問わず稼働できる

AIのもうひとつの強みは、時間を問わず稼働し続けることができる点です。人間のように疲労やストレスを溜め込んでパフォーマンスが低下することもなく、常に正確で素早い処理を継続することが可能です。AIが対応可能な業務・作業はできるだけ代替させることで、生産性も品質も大きく高めることが可能となります。

このような特性・強みから、ビジネスシーンでは業務効率化・業務負荷軽減・人手不足解消を目的にAIを導入・活用するケースも多く見られます。

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、

の6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。

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。「チャットボット」というツールを耳にしたことがある人も多いのではないでしょうか。

企業の中でも情シスや人事、総務といった部署は日頃から多くの社内問い合わせに対応していますがすべての問い合わせに対応していると、本来進めるべき業務になかなか手が回らなくなってしまい、仕事を効率よく進められません。

こういったケースではAIを活用して問い合わせ対応を自動化するのが効果的です。AIを搭載した「AIチャットボット」を問い合わせ対応業務に導入ことで、従業員から寄せられる社内問い合わせに対して、AIが質問内容を理解して適切な回答を返すことが可能になります。

Q&Aページの作成やマニュアル作成などとは異なり、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。

ちなみにAIチャットボットは社内問い合わせだけではなく、社外からの問い合わせにも活用することが可能です。カスタマーサポートの領域で導入すれば、顧客満足度を向上させることにもつながるでしょう。

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

コンサルティング事業を運営する株式会社きらぼしコンサルティング社では、4名体制で管理業務を回していましたが、社内問い合わせ対応の増加に伴い、コア業務に取り組む時間を捻出できない状況になっていました。また、問い合わせ対応の仕組みが整っておらず、同じ問い合わせが何度も寄せられてしまい、心理的な負担も大きいという状況でした。

そこで同社ではAIチャットボットの導入を決めます。業務で使っているMicrosoft Teamsと連携させることで、普段使っているツールの中で簡単にチャットボットに質問ができる仕組みを構築。質問回答のテンプレートも必要最小限の設定からはじめることで、作業の負担を減らしながら問い合わせ対応の自動化に成功しました。

また、利用率の向上を図るためにチャットボットに愛称をつけたところ、社内の会話でもその愛称を度々聞くことが増え、利用促進につなげられたそうです。

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。

出典：https://the.geaine2.jp/case/254/

人事業務

近年では人事部の負担軽減・業務効率化のためにAIが活用されるケースも増えてきています。人事業務は非常に幅が広く、採用・配置・異動・評価・教育・制度策定・労務管理・勤怠管理など多岐に渡るため、負担が大きくリソース不足に陥りやすいという課題があります。

AIに業務を代替させることで、人事担当者は重要な業務に集中することが可能となり、業務品質の向上や属人化の解消を実現することができます。 人事業務の事例について、以下にご紹介します。

業務効率化の事例

外食チェーンM社では、求人採用業務・人事評価業務の効率化を図るため、時間・場所に関わらず利用することができるAI搭載・対話型のオンライン面接サービスを導入しました。

同サービスは、あらかじめセットされた膨大な質問を対象者へ投げかけることで、自動的に結果を分析してレポーティングまで行えるというサービスです。

M社では、内容・評価基準が一定に保たれた同サービスを利用することにより、多くの人材の採用・評価をスムーズに実施。評価基準のバラつきを無くすことにより人事部の業務効率化だけでなく評価対象者の納得感・公平感を担保することにも成功しました。

出典：https://ai-market.jp/industry/hr_aikatsuyo/

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。

物流業務における受注処理・入出庫・検品・荷物の仕分けといった各工程は、AIを導入することでほぼ全ての業務を自動化・効率化することができます。

特に、品質の担保に重要となる入出荷時の検品業務は、AIの活用が積極的に進められている分野となっており、画像認識AIによる正確かつスピーディーな検品により大幅な業務改善が実現されています。

出荷後の配送業務についても、AIの導入により渋滞情報をもとに配送ルートを最適化・配車計画を自動化・危険運転や事故のリスクマネジメント等の実現が可能です。

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。

出典：https://www.brainpad.co.jp/ai/case-study/175/

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。

出典：https://skydisc.jp/showcase/1548/

設備の保守業務

設備の保守業務とは、工場等で使用されている設備の老朽化や故障などの点検・検知を行い、品質を維持するための重要な業務です。しかし、同業務は熟練の技術者の経験や勘に頼る部分が多く、業務効率化や技術の継承が難しいという課題を抱えているケースが多くあります。

AIを導入・活用すれば、目視での点検・検知業務の多くを自動化することが可能となり、技術者の技量に依存することも無くなるため、高精度で効率的な業務を実現することができます。

設備保守業務の業務効率化の事例について以下にご紹介します。

業務効率化の事例

ガス会社であるS社では、既に自社の設備にセンサーを取り付けることにより、設備の点検・検知を行う仕組みを構築していました。しかし、センサーから自動で収集したデータが人による作業では処理できない程に蓄積されるという課題が発生。点検・検知から分析までを一貫して実施できるAIソリューションの導入に踏み切りました。

出典：https://www.brains-tech.co.jp/impulse/blog/predictive_maintenance_case/

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。

AI導入の目的・ゴールを明確にする

AIの導入・活用は、業務効率化を実現する非常に効果的な手段となりますが、漠然と導入を進めても思うような結果を得ることができません。

AIで業務効率化を図るには、まずはAIでどのような状況を実現したいのかという目的・ゴールを明確化することが必要です。そして、どのようなツールを導入してどのように設定や学習を行えば、設定した目的・ゴールに到達できるかという具体的なプランを導き出す必要があります。

目的・ゴールが明確化されていないと、AIの導入自体が目的化してしまったり、技術検証を繰り返すだけでいつまでも成果が得られない事態に陥ったりする恐れがあります。具体性に欠けるAI導入は失敗しやすい傾向にあり、AIの導入・活用を成功させるためにも、目的・ゴールの明確化は必ず実施しておきましょう。

自社が持つデータの量や質を把握する

AIで業務効率化を実現するには、目的・ゴールに合ったシステム・ツールを選定すると同時に、AIに学習させるデータの準備が重要となります。十分なデータが無ければ、いくら優れたAIでもパフォーマンスを発揮することはできません。

そのため、導入にあたっては社内に存在するデータを集め、データの量・質が実用に足るレベルであるかを把握しておく必要があります。もしデータが不足している場合には、足りないデータの補完や新たなデータの獲得を行う必要があります。

データの準備はAI導入・活用の成否を大きく分ける要因であるため、できる限りの準備を行っておくことが重要です。

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。

AI活用のための人材を配備する

AIで業務効率化を図るには、状況に合わせてAIツールの適切な運用・改善を行うために、専任の人材を配備することが重要となります。

外部から専門の人材を募集するという方法もありますが、業務効率化の実現にはAIの知識・スキルだけではなく業務に精通していることも重要となるため、できれば社内の人材を育成して配備するのがおすすめです。

AIツールの設定は片手間で行えるほど簡単ではないため、AIのパフォーマンスを存分に発揮するためにも人材の育成・配備については注力するようにしましょう。

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。