【業界別】AI（人工知能）の活用事例12選！近年のトレンドは？

近年、さまざまな場面で導入され活躍の場を広げているAI。私達の非常に身近な部分で活用されていることは、すでに皆さんもご存知かと思います。

IT技術を活用した製品やサービスの発展により、AIを組み込んだ便利な仕組みや製品・サービスが次々に登場しています。

この記事では、そのようなAIを活用した事例から、近年のトレンドを読み解いていきます。業界によって活用のされ方も多種多様。それぞれAIのどのような利点を生かして活用されているのかという視点で詳しく見ていきますので、ぜひ最後までご覧ください。

AI（人工知能）の基本

AIとは「Artificial Intelligence」の略語です。すでに私達の身の回りにある製品やサービスに活用されていますので、多くの人がAIを利用したことがあるのではないでしょうか。

近年、技術的な成長を遂げているAIですが、広く一般的には「知的なコンピューター」といったイメージがあるでしょう。さらに言うと、「まるで人間のように思考して人間の生活を便利に補助してくれるもの」という認識を持っている人もいるかもしれません。

その認識のとおり、スマートフォンに話しかけることで操作や検索機能の補助をしてくれる「音声認識システム」や、AIが搭載された接客ロボットなども登場しています。

このようにAIは私達の生活に溶け込みつつあり、今もその市場を拡大させ成長を遂げている段階であるといえるでしょう。

AI（人工知能）の定義とは？

AIの定義は、今もまさに議論されているところです。

各分野の研究者が定義して公表してはいますが、それぞれ観点や違いがあるため、一概に「AIとはこういうものである」という明確な定義付けができていないのが現状です。

さまざまな研究者が定義として公表しているものを見てみると、「人工的に作られた」や「人間のように知的である」といったキーワードが使われているものが多くありますが、中には、「知能」という言葉そのものの定義がないためにAIの定義を定めることはできない、という考え方もあり、その議論は今後も続いていくものと考えられます。

AI（人工知能）ができること

AIについて興味のある方や、AIが搭載された製品を活用したい方は、AIはどのようなことができるのか気になるのではないでしょうか。現代のAI技術で実現されていることには、以下のようなものがあります。

• 画像認識
  表示された画像に映っているものを認識する機能です。顔認証・異常検知・画像検索システムなどに活用されています。
• 音声認識
  人が発する音声を認識・理解して、テキストへと変換する技術です。音声入力・AIアシスタント・議事録生成・電話対応など様々な分野で実用化されています。
• 自然言語処理
  人間が使う言語（自然言語）を処理する技術です。音声・テキスト両方を処理することができます。翻訳・要約・AIアシスタント・接客ツール等に活用されています。
• 推測・予測
  蓄積した過去のデータから、最適解を推論・予測する技術です。検索エンジン・株価予測・マーケティング・生産管理などさまざまな分野で実用化されています。
• 機械制御
  データをもとに最適な機械制御を行う機能です。産業用ロボット・物流ロボット・自動運転・などの分野で既に活用が進められています。

上記でご紹介した機能・技術は人間でも対応できるものですが、AIに代替させることでコスト・時間・労力の削減や生産性向上に寄与することができます。

機械学習とディープラーニングの違い

AIは学習を重ねることで判断や処理の精度を向上できるのが大きな特徴です。AIの学習方法である機械学習とディープラーニング（深層学習）について、両者の違いが難しくて分かりにくい方もいるのではないでしょうか。以下に、それぞれの特徴と違いを解説します。

機械学習とディープラーニングの特徴的な違いは、前者はあくまで人間が主体となって学習を行わせるのに対して、後者では学習すべき内容を機械が判断できる点です。

このような特性により、ディープラーニングでは人間がうまく分析・処理できない分野においても高いパフォーマンスを発揮することができます。

AI（人工知能）を活用するメリット

このように、今もまさに発展しているさなかにあるAIですが、AIの活用は私達にとってどのようなメリットがあるのでしょうか？

人手不足の解消

近年ではさまざまな分野で業務効率化・自動化を図れるAI製品が多数登場しています。人手不足に悩まされている業界は、AIに業務を代替させることで、スタッフ1人あたりの仕事量を大幅に低減することができるため、人手不足の問題の解消に寄与することが可能です。

人手不足解消に役立つAI製品には、自動レジ・自動注文・自動接客などのツール・システムが挙げられます。実際に人手不足に悩まされている飲食業界・小売業界・介護業界等において、AIは課題を解決する有効な手段として期待が寄せられています。

業務効率化につながる

これまで人が対応してきた業務をAIが代わりに担うことで、これまで人が業務にかけていた対応の時間を減らすことができます。

例えば膨大な量のデータの分析をする場合、人が対応するには相応の時間も労力も必要になります。

しかし、AIにその対応を任せられれば、これまでかかっていた時間や労力が不要になるため、その分を人が手を動かさなければいけない業務や、人とのコミュニケーションのうえに成り立つ業務などに注力できるようになるのです。

このようにAIと分業することで、業務効率化を効果的に実現できるといえるでしょう。

ヒューマンエラーの防止につながる

AIは学習したデータやルールに基づいて正確な情報を返すことができます。

人による作業においては、人為的な作業ミスを完全に無くすことは難しいのが現状ですが、AIであればあらかじめルールを決めて学習させることで、ルール通りに動くことができるためミスも生じません。

特定の人による思考や判断が必要ない業務では、ヒューマンエラーそのものの防止や、それに付随して発生していた業務を減らすことができるのです。

まだまだ人による作業が日常化しているケースは多くあるため、今後もAIの活躍の幅は大きくなることが予想されます。

コスト削減につながる

人が動く代わりにAIがその作業を担うことは、つまり、人件費という固定費の削減にもつながります。

常々、現状のパフォーマンスを保ったまま人件費を削減することは難しいと考えられてきましたが、AIの導入によってそれが実現できる可能性が出てきました。それどころか、前述の通り人が作業することによるミスを抑えられるため、効率化できるメリットも得られるのです。

単に人を減らすだけでは、残された側に負担がかかってしまう懸念もありますが、AIを活用する方法であれば品質を担保しながらも確実にコスト削減できるため、注目が集まっているといって良いでしょう。

AI（人工知能）の活用トレンド

活用によるメリットに注目が集まるAIですが、活用シーンとしてのトレンドはどのようになっているのでしょうか。

自然言語処理技術の汎用性拡大

人間の言葉を認識して理解することを「自然言語処理」と言いますが、この技術の汎用性が拡大することによって活用の幅が広がっています。例えば、以下のような活用事例が挙げられます。

• 検索エンジン
  単語だけでなく文脈からもユーザーの意図を汲み取ることが可能。
• 自然翻訳
  言語を入力するだけでAIがさまざまな言語に自動的に翻訳。
• スマートスピーカー
  音声から自然言語を解釈。ツールやアプリの操作を可能に。
• 音声認識
  録音した音声データから人間の声のみを抽出。文脈の整ったテキストへ書き起こしを行う。
• 予測変換
  途中まで入力されたテキストを解釈して、変換する漢字や先の文章を予測して表示。

自然言語処理の技術は、特に「チャットボット」での活用において顕著です。チャットボットにAI技術を活用することで、人間が入力した言葉の意味や意図を理解して、あたかも人間同士で会話しているように自然なやりとりができるようになります。

この動きを受けて、これまで人が対応することが当たり前となっていたウェブでの接客やカスタマーサポートの分野での活用が今まさに進んでいます。AIはこれからも企業側と消費者の双方にとってなくてはならない存在になっていくでしょう。

画像認識技術の広まり

AIが画像の内容を認識する技術が向上したことで、さまざまなシーンで活用が進んでいます。例えば、以下のような活用例が挙げられます。

• 無人コンビニ・無人店舗
  カメラで顧客を認証して入店許可・決済・防犯を行う。
• ガン細胞判別
  膨大なガン細胞を学習させたAI画像認識技術により、高精度のガン細胞判別を実現。
• 店舗分析
  店舗内にAI画像認識カメラを設置して、顧客行動を分析して店舗改善に役立てる。
• カロリー計算
  食材とそれに応じたカロリーを学習させたAI画像認識技術を用いたアプリにより、食事の写真から最適なカロリーを算出。
• トレンド予測（アパレル）
  AI画像認識技術により、インターネット上から収集した大量の画像からファッショントレンドを分析。今後のトレンドを予測して製造・販売に役立てる。

中でも特に活用シーンが増えているのが、「異常検知」の分野です。

例えば、製造業では製品の点検作業が必須ですが、作業は熟練の作業員による目視での確認が必要でした。そこでAIの画像認識技術を活用することで、点検の自動化や効率化、見逃しの防止を実現できるようになりました。

その他にも、映像解析による不審者の検知や、顔認証でのセキュリティの向上など、実に多くの場面で画像認識技術が利用されているといえるでしょう。

音声認識・生成

音声認識・生成とは、人間が発した音声をAIが認識してテキストへ書き起こしを行う技術のことです。音声認識・生成の分野においては、以下のような活用事例が見られます。

• Whisper（Open AI）
  膨大なデータで訓練された大規模音声認識モデル。人間に匹敵する書き起こしや、さまざまな言語・データセットで調整することが可能。
• AudioGen
  テキストから抽出した任意のフレーズの音声を生成。
• AudioLM
  音声のみからハイクオリティな言語を生成することが可能な音声言語モデル。
• CLAP
  音楽・効果音・環境音等とテキストの関係性を捉えることができる大規模音声モデル。
• HEAR
  汎用音声表現ベンチマーク。
• data2bec
  音声・画像・言語等をベクトル化することができる表現学習手法。
• MIDI-DDSP
  音符と演奏表現で成業することができる音楽生成。
• RAVE
  高品質・高速オーディオ生成。
• Riffusion
  スペクトログラムから生成された画像をもとに音楽を生成。

近年では音声認識・生成の技術は目覚ましい発展を見せており、人間による音声書き起こしなどと遜色ない精度・クオリティを発揮することが可能となっています。

インテリジェントプロセスオートメーション

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）とは、人工知能技術（AI）と自動化技術（RPA）を組み合わせることで、高度な自動化を可能とする新技術のことです。

インテリジェントプロセスオートメーションにおいては、以下のような活用事例が見られます。

• Whisper（Open AI）
  テキストコンテンツから有用性の高いデータを抽出することで、データを有効活用。
• タスクマイニング
  タスクの詳細データを提供することで、タスクの状況や課題を把握。
• プロセスマイニング
  ビジネスプロセスにおける詳細なデータを提供することで、運用状況を把握。
• 予測分析
  タスクマイニング・プロセスマイニングのデータを通じた予測分析により、技術・設備への投資に対する意思決定をサポート。

インテリジェントプロセスオートメーションは、単に業務の自動化を図るよりもより高いパフォーマンスを発揮することができるため、DXを推進するさまざまな業界・業種の企業で活用が進められています。

ジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブデザインとは、専用のソフトウェアに設計目標・機能・材料・製造方法・コストといった諸条件を入力することで、自動的に製品設計案やモデルを生成することができる技術のことです。

ジェネレーティブデザインは、以下のような分野において活用されています。

• 自動車
  パーツの軽量化・一体化など、幅広い用途に活用。
• 航空宇宙
  業界ならではの軽量化。環境への配慮・安全性といった課題の解決に活用。
• 建築・建設
  設計・レイアウトなど与えられた要件を満たす設計案を導き出すのに活用。
• 産業用機械
  画期的な製品の開発やより機能性に優れた製品を開発する際に活用。
• コンシューマー製品
  設計上の課題解決を踏まえた図面の生成や業務生産性の向上等に活用。
• 工業建築関連製品
  複数の技術を組み合わせた複雑な部品の設計やシンプル化に活用。

ジェネレーティブデザインを活用すれば、短時間で複数の試作品のアイデアを提案してもらうことができるため、デザイナーやエンジニアの負担を軽減してクオリティの高い製品を短い工数で製造することが可能となります。

ジェネレーティブデザインは既に実用化されており、多くの企業がより良い製品を製造するために活用しています。

AI（人工知能）を用いたサービス事例

ここでは、AI（人工知能）を用いたサービスの具体的な事例について、概要・メリット・デメリット・問題点を踏まえてご紹介します。

※本章に記載の内容はいずれも2023年5月時点の情報です。

ChatGPT

現在最も大きな注目と話題を集めているAIサービスが、OpenAIが提供している対話型AIチャットサービスであるChatGPTです。主な特徴は以下の通りです。

• 膨大な学習が行われた最新の大規模言語モデルであるGPT-4を搭載
• 人間に近い自然な会話を行うことが可能
• 複雑な質問や高度な質問に対しても精度の高い回答を行うことが可能
• プログラミング・音楽生成・ストーリー作成・計算処理等にも対応
• 基本機能は無料で利用可能だが有料版とすることでより優れた機能・性能を発揮できる

ChatGPTは、汎用性が非常に高く回答精度にも優れているため、コンテンツ制作・企画・プログラミング・計算処理などのさまざまな業務を行わせることで、大幅な業務効率化や生産性向上が期待されているAIサービスです。

現状では著作権・機密情報・個人情報等の取り扱いや回答の正確性について疑問視される声もありますが、今後の展開次第では大きなイノベーションを起こす可能性を秘めたサービスとなります。

Bing AI

Bing AIとは、Microsoftが提供する検索エンジンであるBingに搭載されたチャット型AIサービスのことです。主なサービスの特徴は以下の通りです。

• ChatGPTと同じ大規模言語モデルであるGPT-4を使用したサービス
• ブラウザ上でAIと会話を行ったり、Web上の情報をAIが代わりに検索して回答を行うことが可能
• Microsoftが提供するPC用ブラウザ・スマホアプリで利用することが可能
• 回答に利用したソースのリンクを表示することが可能
• 独創性・バランス・厳密の3タイプから会話スタイルを選択することが可能

Bing AIは、大規模言語モデルであるGPT-4とBingの検索技術を組み合わせ、相乗効果を発揮できる優れたサービスです。ブラウジングを行いながら対話型AIを利用したい方は、ぜひ導入してみることをおすすめします。

Bard

Bard（Google Bard）は、Googleが試験的に一般提供を行っている対話型AIサービスのことです。主なサービスの特徴は以下の通りです。

• Googleが開発した大規模言語モデル「LaMDA」の軽量版と言語モデルPaLMの一部機能を搭載
• 学習により蓄積された情報からAI自らが回答を導き出すジェネレーティブAI
• ユーザーとの対話を通じて回答を生成
• 1つの質問に対して複数の回答を生成することが可能
• 数学的思考・論理的思考をある程度行うことが可能

ChatGPTが世間的に大きな注目を集めていることから、Googleは予定していたよりも早くBardの公開に踏み切ったと言われています。現在では回答精度やスペックの面でChatGPTに押され気味ではありますが、今後正式版がリリースされることで大きな注目を集める可能性があるサービスです。

Stable Diffusion

Stable Diffusionとは、スタートアップ企業であるStability AIと大学の研究者等が共同で開発を行った画像生成AIサービスのことです。主なサービスの特徴は以下の通りです。

• ユーザーが入力したテキストに応じたオリジナル画像を短時間で生成
• テキスト入力以外にもカスタムオプションにより細かい指定が可能
• 高品質でユーザーの意図を反映した画像を生成することが可能
• 実際には存在しない想像上の画像を生成することも可能
• オンライン上・ローカル上どちらでも利用することが可能

既に公開されている画像を参考に新たな画像を生成するため著作権等の問題を孕んでいますが、映画・アニメ・ゲームといったデジタルクリエイティブの世界に革新を起こすサービスとして大きな注目を集めています。

＜業界別＞AI（人工知能）の活用事例

ここからは業界ごとに、AIがどのように利用されているのかを、実際の活用事例から読み解いていきます。

製造業

製造業では製造した物に対する目視の検査や、製造するにあたって収集したデータから品質向上のために分析する作業が必要不可欠です。

このような製造業の現場で、AIの技術がどのように有効活用されているのか見ていきましょう。

事例1

製造物のキズや凹み、異物混入などの外観異常を検知するためのシステムに、AIの技術が活用されています。

工場や倉庫をはじめとした製造の現場では、人による目視での検査が欠かせません。品質を維持するためにも、異常の大小を問わず検査段階での発見が求められます。

しかし、正確な検査をするためには、いわゆる熟練の技術が必要になります。そこでAIにこの技術を学習させてモデル化することで、これまで特定の人が対応してきた「目視による検査」という業務を、精度を落とさずにAIに置き換えることができたのです。

さらに、人による検査で起こりがちな検査漏れも、AIによる検査を導入したことで解決できました。

AIの画像認識技術を活かして、製品の外観検査における人員の削減や、検査精度の向上を実現できた活用事例といえるでしょう。

事例2

製造現場で蓄積したデータの分析を、高速かつ高い精度で実現できるシステムとしてAIが活用されています。

従来はせっかくデータを蓄積しても、測定ミスや通信エラーによる欠損データが多く含まれていたため、分析対象とできるデータは全体の1割程度でした。その少ないデータから分析するためには別途膨大な計算が必要となり、それが業務を圧迫する原因の一つとなっていました。

そこでAIを搭載した分析ツールを開発したことで、たとえ欠損データが多くても膨大な計算をせずに分析できるようになり、分析にかかる計算時間を大幅に短縮できたのです。

これはAIの技術が作業時間の短縮や、効率的な分析に効果を出している一例といえるでしょう。

金融・保険業

金融・保険業ではコールセンターや営業における対応改善で活用されている事例もあります。

具体的にどのような活用方法がとられているのか、詳しく見ていきましょう。

事例1

コールセンターでの顧客との電話対応における、サービス品質の向上のために活用された事例です。

電話では顧客とオペレーターが一対一で会話するため、オペレーター側の聞き漏らしや、管理者による各オペレーターの通話状況を把握しきれないといった課題がありました。

そこでAIを活用することで、オペレーターはAIからの通話支援を通じて正確な応対ができるようになり、管理者はオペレーターの通話状況の管理がしやすくなったのです。具体的には、通話音声のリアルタイムでのテキスト化による応対の支援や、各オペレーターの通話状況を確認できる座席表による通話の見える化によって管理者は常にコールセンター全体の状況を把握する体制が整いました。

AIがオペレーターの応対やコールセンターの管理を補助することで、コールセンター全体の品質向上を実現できた例といえます。

事例2

営業スタッフの研修でAIを活用した事例です。

顧客満足度を高める販売ができるスタッフを育成するために欠かせない、ロールプレイング形式でのトレーニングをより効率化したいという課題を抱えていました。

そこでロールプレイングの内容を評価するAI技術を活用したサービスを導入しました。このサービスは、スマートフォンで撮影した話し手の映像を解析することで、表情や話す速度、声の大小などを認識し、相手に与える印象の評価を数値化できるというものです。

これにより顧客との対応において改善すべき点や、評価されている点を営業スタッフ自身が認識できるようになり、効率的にセルフトレーニングができるようになりました。

AIの画像認識や音声認識の技術を使って、顧客満足度の向上やそれに向けたスタッフ育成を効率化できた事例といえます。

不動産業

不動産業でのAI活用というとイメージが湧きづらいかもしれません。しかし、実際にはAIの特徴を生かしてさまざまなシーンで活用が進んでいます。

どのような事例があるのか見ていきましょう。

事例1

人力で対応していたマンションの価格査定を、AIの活用によって自動化した例です。

不動産会社側にとっては、過去の売買事例の情報収集に労力がかかりマンションの適正価格を判定しづらいという課題がある中で、査定の依頼者の中には不動産会社の査定結果に透明性がないとして不満を抱く人がいることに頭を抱えていました。

そのような中で、AIによるマンション査定の自動化の仕組みを導入したことで、AIに学習させた過去の売買事例データを使って「マンションの相場観」を覚えさせました。こうすることで特定のマンションの相場価格を、労力をかけずに自動的に算出できるようになったのです。

これは膨大なデータからの分析や作業の自動化を、AIの技術によって実現できた例といえるでしょう。

事例2

マンションオートロックの解除や、宅配ボックスに届けられた荷物を受け取る際に、顔認証技術を活用して「本人確認」を効率化した事例です。

これまでは入居者が鍵の紛失や置き忘れをすると、入館ができなくなるというデメリットが生じていました。そこで鍵やカードによる入館ではなく、顔認証による本人確認システムを導入したことで、入居者の利便性とセキュリティの向上を実現できたのです。

また、宅配ボックスに届く荷物の受け取りにおいても、同様に顔による認証を実用化したことで、マンションのサービスに新たな価値を与えることにも成功しました。

AIの画像認識の技術を活用したことで、モノに頼らないセキュリティの確保を実現しただけでなく、人々の利便性を向上させた事例といえるでしょう。

小売

続いては小売業でのAIの活用事例です。

カスタマーサポートの対応や、現場に立つ人員の調整など、ここでもさまざまなケースでAIが活用されています。詳細を見ていきましょう。

事例1

顧客からの問い合わせ対応の効率化を目的として、AIを搭載したチャットボットを活用した事例です。

定期サービスの開始に伴い問い合わせ数が急増したために、電話やメールでの有人対応が追いつかず顧客満足度が低下する可能性がありました。そこで、人手に頼らずに応対できるカスタマーサポートの体制づくりに着手していったのです。

AI搭載のチャットボットを顧客とのコミュニケーションツールの一つとして導入したことで、24時間いつでも顧客が問題を自己解決できるようになり、顧客満足度の低下を抑えることができるようになりました。

AIの自然言語処理の技術を活用したことで、カスタマーサポートの業務効率を向上させ、さらには顧客満足度の維持につながった事例といえます。

事例2

人員の最適な配置やシフトの作成を自動化することに成功した事例です。

人員の配置計画やシフト表の作成には、契約形態や勤務時間、時給などの人件費といった様々な要素を考慮して、最適な組み合わせを決めることが求められます。しかし、これらを人力で思考し判断するためには、膨大な要素から総合的に判断する力が必要とされるため、かかる時間にも課題が生じていました。

そこでAIを活用したことで、最適な配置計画やシフトの作成を、一定の精度を保って自動化させることに成功しました。これまで人手に頼っていた部分が自動化されたことで、作業にかかる時間や人件費などの各種コストも削減できたのです。

分析からデータの最適化までをAIが担うことで、業務を短時間かつ効率的に遂行できるしくみを作ることに成功した事例といえるでしょう。

医療

医療の分野では、高度な医療機器や医療技術へのAI活用が進められています。

事例1

本来画像診断による病巣や異常の発見は医師の知識・経験をもとに行われていましたが、専門家でも判断が難しい事例や見落としが生じる事例も少なからず存在していました。

AIの画像認識機能と機械学習を用いた画像診断システムでは、膨大なデータから医師による判断が難しい病巣やごく小さな異常まで、高精度で検知することが可能となっています。

事例2

医療機関では患者さんの状態に依らず対応を行わなければならないため、問診に多くの時間を要します。自動問診システムとは、登録された膨大な情報をもとに自動的に患者さんの病名を診断することができるシステム。医師が問診に要する時間・労力の削減から、患者さんの待ち時間低減・混雑回避に大きく寄与しています。

建築業

建築業はITやAIとは関連性が薄いイメージがありますが、現在では安全性や作業効率を高めるためのさまざまなAI技術が活用されています。

事例1

建築業で必ず発生する資材の搬入・搬送は、多くの人数と搬送機械を必要とする重労働です。AIが搭載された自動搬送システムであれば、自動でルートを把握して障害物にぶつからないように資材の搬入・搬送を自律的に行うことが可能。人的コストの削減・業務効率化・安全性向上に役立つため、大手建築会社を中心に導入が進められています。

事例2

建築業では、重機を用いた作業や危険な場所での作業など、負担や危険が伴う作業が必ず発生します。AI技術を活用した「無人施工システム」は、このような危険・負荷を回避するために開発された自立制御型重機。作業精度や安全性を重視して効率的に現場作業を進めることができます。

また、無人で作業を行えるため、従来では介入できなかった災害現場や危険な現場など、高リスクな現場作業を行うことも可能としています。

物流業

物流業界は、少子高齢化によるドライバー高齢化や消費行動のオンライン化により、人手不足が深刻な業界。そのため、主に人手不足解消を目的としたAI活用が進められています。

事例1

配送ドライバーの実績・ノウハウをデータとして学習したAIにより、最適な配送ルート・配送計画を自動で設定できるシステム。時間指定・法令を遵守しつつ、より短い時間での配送が可能となるため、ドライバーの負担軽減や業務効率化に繋げることが可能です。

事例2

物流業界では、荷物の入出荷・仕分け・ピッキングをいかに効率よく行うかが、スムーズな配送を行うためには非常に重要です。倉庫管理システムは、倉庫内での荷物の移動データをAIが分析を行い、倉庫内作業の効率化や配置・導線の見直しができるシステム。倉庫内作業が最適化されることで、配送ドライバーの待ち時間軽減や配送業務の効率化へと繋げることができます。

農業

農業は、日照・降雨等の自然環境に大きな影響を受ける厳しい分野。従来は経験や勘に頼った業務が行われていましたが、近年ではAIにより生産性向上・品質安定化を図る取り組みが多く見られます。

事例1

アメリカのベンチャー企業が開発したシステムで、気象データ・衛星画像・農業機械からのデータなどあらゆるデータの統合を行い、農作業の進捗・状況・収穫予想まで幅広いデータを農家に提供することが可能。農作業の効率化から危機回避まで幅広く活用できることから、アメリカの農家の3分の1以上が利用しているシステムとなります。

事例2

国内では、農業機械を販売している企業が、農薬散布の自動化・効率化を図る画像認識機能を搭載したドローンサービスを提供している事例も見られます。同サービスは、上空から害虫を認識すると自動で舞い降りて農薬を散布する仕組みとなっており、農薬使用量の低減・労力削減・コスト削減から農作物の品質向上などさまざまなメリットがあるとして注目されています。

水産業

水産業においては、データを活用して収穫や養殖を効率化する取り組みが行われています。

事例1

定置網漁などでは、漁師の経験や勘にたよって漁が行われるのが一般的ですが、ある意味ギャンブル的な側面が否めないという課題があります。

漁獲量予測システムでは、気象・潮流・塩分濃度などさまざまな条件により、漁師の経験や勘を視覚化。多角的に情報を集めて精度の高い漁獲量の予測を行い、効率的な収穫を可能としています。

事例2

従来の養殖現場では経験と勘に頼った餌やりが行われていましたが、食べ残しや餌不足が発生することは避けられません。養殖業の技術開発に取り組みベンチャー企業が開発した餌やりシステムは、画像解析により餌やりのタイミングを自動で判定できるシステム。機械学習により最適なタイミングで適切な分量の餌やりを誰でも簡単に行うことを可能としています。

メルマガもAI化が進んでいる

前章でご紹介した事例に挙げられたように、AIの技術はさまざまな業界や業種で活用されています。

その中でも、活用のトレンドとしてご紹介したように、特にAIを搭載したチャットボットは多くの業界から注目を集めているといってよいでしょう。

「メルマガ」でのAI活用方法

その他にも様々なAIツールが注目されている中で、「メルマガ」でのAI活用も一般的になってきました。

• メルマガの件名のアイデア出し
• メルマガ本文の作成　など

日々の業務に追われ、メルマガを配信する時間がないとお悩みの方もAIを活用することで効果的なメルマガを効率よく配信できるでしょう。

AI活用におすすめのメール配信システム

ブラストメールは13年連続顧客導入シェア1位のメール配信システムです。

ブラストメールの特徴は、シンプルな操作性と、コストパフォーマンスの高さです。様々な業種や官公庁の導入もあり、定番のメール配信システムと言えるでしょう。

ただしサービス自体にAIを搭載している訳ではありませんので、本記事でも紹介したChatGPTやBing AIなどと併用する必要がある点だけ注意してください。

また、ブラストメールはシンプルかつ安いので、初めてメルマガ配信したい方にもおすすめです。無料トライアルも可能となっているので、まずは試してみてはいかがでしょうか。

関連記事：メール配信システムおすすめ19選！タイプ別に紹介

まとめ

今やAIは、あらゆる課題を解決する画期的な技術としてさまざまな場面で活用されています。AIは人が苦手とする作業の補助としての役割や、困難な状況を改善できる存在として、今後も広く活用されていくことでしょう。

使い方次第ではこれまで実現できなかった製品やサービスの開発ができるようになります。そうすることで、ビジネスが発展していき、より私達の生活が豊かになることに繋がっていくことにもなるのではないでしょうか。

人とAIがそれぞれ得意な分野で活躍できるように上手く作業を分担することで、本来の人手が必要不可欠なことも成し遂げられる可能性が大いにあります。これからもAIの活用には注目していきたいですね。