AIといえばこれから活用が期待されるIT分野の最新技術です。 

そのためAIを業務に活用しようと思っていざ導入しようとしても具体的にどのように活用されるのかなどがわからなくてお困りではないでしょうか？ 

AIという言葉も具体的な定義設定されていないため解釈の仕方で導入できる方法なども変わりますが、一番効果的な導入は過去のデータを分析し、分析結果を利用して人間の代わりに判断を行ってもらうということです。 

この記事では、AIを業務に導入することでどのような、業務がどのように効率化されるのかを具体的にみていくほか、導入の注意点などについて解説していきます。 

特にAIを効果的に導入するためには、自社の業務を理解している人がAIを勉強することがとても重要なので、IT初心者がAIの導入だけでも無料で勉強できる方法も合わせて紹介いたします。

AIとは 

AI（人工知能）についてWikipediaでは次のように書かれています。

人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD 

実はAIという言葉は明確な定義がありません。 

Wikipediaでかかれている知的能力の一つとして計算能力があるかもしれませんが、現代においてパソコンが計算を行ってくれるExcelをAIと考える人はいないと言えます。 

AIとはコンピュータが人間の代わりに何かを行ってくれるという概念であり、人によってAIができることの定義はまったく変わってしまいます。 

そのため、仕事の上でAIができることというのも明確に定義することが難しいですが、昨今ではAIを実現するための技術である機械学習をAIの中心技術と考えることが多いです。 

機械学習にも手法がいくつかありますが代表的で簡単な例として過去のデータを分析し特徴を見つけて計算式に落とし込みアルゴリズムを作成する手法や作業があります。 

すでに仕事で利用されているAIやChatGPTも機械学習によってつくられているため、この機械学習を応用して業務をより効率的にしていきましょう。 

AIを活用できる仕事とは 

AIと言っても活用の仕方で導入できるポイントはいくつかあります。

ここでは、AIを業務で活用する場合に活用しやすいポイントを紹介していきます。

判断を求められる仕事 

AIを業務で活用する場所の代表的なものとして、人間の代わりに判断を行うというものがあります。 

業務で利用するパソコンも特殊なことをしている印象がありますが、どのようなシステムであっても事前に登録していた顧客データを条件に従って画面に表示させる、顧客データを更新するなどもすべて人間が事前に決めた作業に乗っ取って動いているだけです。 

逆にいうと、何かしらの出来事をトリガーとしてパソコンに事前に決めていた作業を行うように指示をすることで動いているということになります。 

つまり、人間が判断し判断結果をもとにPCが代わりに作業を行っていたと言えます。 

AIでは過去の入力項目を分析することで、どのような状況の時にどのような判断がされているのかということを分析し人間の代わりに判断することが可能です。 

そのため、AIはパソコンシステムの一つですが従来のパソコンではできなかった判断を代わりに行いパソコンに対するトリガーを代わりに行うことができます。 

例えば、経理システムで項目を入力するとします。 
項目を入力するときは人間が勘定項目は何かといったことを判断し、PCはその入力された勘定項目の内容をもとに計算を行います。 
AIを活用することで入力内容からどのような勘定項目なのかということを判断し、その後は従来と同じように計算を行ってくれることになります。 

画像や文書の分析・生成 

AIでは過去やこれまでの文章や画像を分析することで、新たな文書や画像を生成することも可能です。 

今後は、AIに画像や文章を生成させることで文章を生成させ、その内容を人間が確認・推敲していくということで、一番労力がかかっていた作成という業務をAIに任せることができるようになります。

データの分析 

AIの機械学習には教師なし学習というものがあります。 

これは統計学などを利用し過去のデータをグルーピング化するなど、客観的なデータ分析を行うことができます。 

例えばAmazonのようなECサイトでは多くの顧客情報がありますが、これらのデータを分析することで購買者をグルーピングすることができます。 
これらのグルーピングデータをもとに、今後購入する可能性が高い商品などを宣伝するほかキャンペーンを実施するなど効果的なマーケティングを行うことなどが可能になります。 

データの分析としてAIを活用するのであれば客観的な分析ができるため個人の直観とは別の視点でデータ分析することができます。 

一般的にこれまでのマーケティングといったデータ分析では人間が収集した長年の経験をもとに分析することが多かったです。 

そのため、人間が収集するデータではその人が体験していること（データが収集できる場所）の範囲内でしか分析することができませんでした。 

一方でAIであれば多くの場所や人が経験したことをデータという形で網羅し総合的に分析することができます。 

AIを活用するメリット 

AIの導入は自社の業務に何かしらの恩恵があるから導入すべきです。

AIの導入自体を目的としてしまっては、AIの導入によって逆に業務が混乱してしまうという事態が発生してしまいます。

AIを活用することで次のようなメリットがあります。 

• 業務の効率化
• コストダウン 
• 人間とは違う分析ができる

ここでは、AIを導入することで得られる恩恵などを理解しAI導入の目的を明確にしていきましょう。

業務の効率化

AIは従来のPCと違い、人間の代わりに判断を行ってくれたり、画像や文章を生成してくれたりするため人間の作業をこれまで以上に代替してくれます。

これまでは計算など定型的な業務をパソコンに行わせていることが多かったですが、AIの活用によってこれまで人間でしかできなかった業務をパソコンに行わせることができます。

とはいえAIが導入されても人間でないとできない作業は残りますので、浮いた労力を人間でしかできない業務に充てることで業務が効率化され、よりメリハリのある業務体系になっていきます。 

コストダウン

AIは導入や保守コストがありますが、業務範囲が人間ができる以上のことが見込まれる場合コストの削減に繋がっていきます。

特に情報のアップデートの場合、人間相手では本当に情報がアップデートされているのかという確認などが必要になるためコストが膨らみやすいですが、AIの場合はシステムに導入させるだけでアップデートされるため費用が比較的小さくなる傾向にあります。

例えば、空港の入館手続きでブラックリスト入りしている人物かどうかを判断する業務を人間が行う場合、多くの人間を雇う必要があるほか、雇った人間にブラックリストの人物の顔を覚えてもらうといったことが必要になります。 
AIであればカメラを設置し、顔を登録させるだけで業務が完了するため人件費などのコストカットや導入の手間もなくなります。 
また、情報の更新も人間相手では多くの人たちに教育の必要がありますが、AIの場合はシステムに登録させるだけで終了します。

人間とは違う分析ができる

AIを活用すれば人間の主観的な分析ではなく客観的な分析ができるほか個人で収集されていたデータをまとめて分析し網羅的なデータ分析を行うことができます。 

人間が分析を行うということは、どうしても人間の主観的な考えが入り込んでしまいます。

もちろん、その主観的な分析というのは正しいこともありますが、同時にデータのみで分析した客観的な分析というのも仕事をする上で重要な視点といえます。

つまり、人間の主観的な分析とデータの分析という客観的な分析の二つを組み合わせて、従来では気付けなかったような新しい発想を得ることができるといえます。

また、人間が集められるデータ（経験）は基本的に自分の身の回りで起きていることを中心とするため、自分の経験を中心とした分析しかできません。

AIであれば、さまざまな経験をデータという形で抽象化し分析することができるので人間では分析できないような多くの経験をデータという形で分析することができます。

AI活用の注意点 

AIの導入には何かしらのデメリットやリスクが生じることがほとんどです。

特にAIという最新技術の場合、AIに対する過度な期待から導入リスクを軽視してしまい、AIの導入によって逆に業務が混乱してしまうということもあります。

AIを活用するときの注意点として以下の二点が主に上げられます。 

• 間違いがあることを前提にしておく 
• 普段から学習のためのデータを正確に取得しておく 

ここでは、AIの導入によってどのようなデメリットがあるのかということを確認していきます。

間違いがあることを前提にしておく 

よくAIで完璧な判断を求めることがありますが、AIに完璧な判断は不可能です。 

人間でも間違いがあるように、AIも間違いが発生します。 

しかもAIは人間とは違う方法で学習を行うため、AIの間違いは人間では理解できないような間違いを起こす可能性があります。 

とはいえ、AIであれば人間では不可能な量のデータを判断してくれるため業務の効率をおこなってくれる重要システムになります。 

そのため、AIにどこまで判断をゆだねるのか・間違えた場合はどのようにするのかといったことなどを事前に検討し間違えている場合にも気づけるようにしておくなど、業務の中でAIに何を依頼するのかを明確にしておきましょう。 

普段から学習のためのデータを正確に取得しておく 

AIが判断を行うにしろ画像や文書を生成するにしろ、AIの判断の元となるのはこれまでのデータを分析し作られたアルゴリズムになります。 

つまり、適切なデータを適切に分析しない限り精度の悪いAIが作られてしまいます。 

例えば、ワインのアルコール度数を予測するAIを考えてみましょう。 
分析しアルコール度数との相関関係を調べる項目として何があるでしょうか？ 
・産地 
・ブドウの品種 
だけでいいでしょうか？ほかにも「作られた年」などの項目もあるかもしれません。 

特に、自社の独自AIを構築する場合は自社の中にしかデータがないはずですから、ふだんからAI分析のために必要なデータ項目は何かということを理解しておく必要があります。 

本当に役立つAI作るには 

AIをうまく活用するにはAIに詳しい企業に丸投げするのではなく、AIのことを理解した自社の人材を育てる必要があります。 

最近では、マナビDXでAIのことを無料で学習できるほか、AIスクールの無料相談会に参加することでAIに関する有料級の動画を無料で視聴することもできます。 

AIの概要を知るだけでも、自社に役立つAIがどういったものかということを理解することができます。 

なぜAIの概要だけでも理解する必要があるかというと次の二つがあります。 

• AI構築のための必要なデータをどうやって収集するかわからないと構築できない 
• AIの限界を理解しないとAIを業務に活かせない 

AI構築のための必要なデータをどうやって収集するかわからないと構築できない 

これまで人間が行っていた作業をAIに代替させる場合、業務の中のどういった作業をAIに代替させるかを決めるには次のプロセスが必要です。 

1. 自社の業務がどういうものなのかということを理解 

2. 業務の中からどの部分をAIに変えるかを決める 

3. 人間が作業していた時は過去のどういった情報をもとに判断していたのかを考える 

4. 目的のAIを構築するために必要なデータを集めて分析させてAIを構築する 

となります。 

ここで一番のボトルネックになるのが、必要な結果を得るためにはどのようなデータをどこから集める必要があるのかを考えないといけないということです。 

人間が何かを判断するときには無意識の中でいろいろな情報を総合して判断しています。 

AIに学習をさせる場合には判断のために必要となるデータはすべて網羅している必要があります。 

しかしながら、データが多すぎると不必要なデータによってAIの判断に悪影響を与えたり、普段からのデータの収集が困難になったりしてしまいます。 

しかしながら、こういった判断に必要なデータというのは実際の業務を知っている人でないとわからないと言えます。 

つまり、AIの業者にすべてを依頼するよりも自社の業務を理解している人材にAIのことを勉強させて必要なデータを収集させAIの業者と協力してAIを構築することで、精度が高く効率的なAIを作ることができます。 

AIの限界を理解しないとAIを業務に活かせない 

AIは完璧ではありません。 

つまり、AIに何ができることのほかに、何ができないのかということを理解しないと業務フローの中でどのような影響があるのかということが理解できないとAIによって逆に業務が混乱する可能性すらあります。 

AIを正しく活用しよう 

AIは便利なシステムですが、AIに対する期待値が高いだけ何でもできてしまうと考えてしまい、しっかりと理解して活用を目指さないとコストをかけて活用できないAIを作って導入してしまうという可能性もあります。 

大事なことは、AIは自社の業務を理解した人材がAIの構築や導入に携わらないといけないということです。 

そのためには自社の人間がAIのことを勉強するということが一番の近道です。 

当サイトではAIが学べるスクールを厳選して紹介しています。 

無料相談会に参加するだけでAIの入門講座が見れたり、体験講座があったりとメリットも大きいので、まずはAIの世界を少し見てみることでAIを勉強するか判断してみましょう。