AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介
AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。
AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。
この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
AI導入が広がる理由とは?
企業を取り巻く環境は年々変化し、コロナ禍を経てアフターコロナ時代となった現在も、少子高齢化などで働き手が減り、ますます厳しい状況となっています。そんな中、AIの活用には、労働力問題や働き方改革が影響しています。ここでは、AIが活用される背景について解説します。
労働力不足の深刻化
現在の日本は少子高齢化が進んでおり、絶対的に労働力が不足しています。また、出生率の低下も深刻で、これによる人口の減少もあるなど、人手不足は喫緊の課題です。いまだに人間が行わなくてはならない業務も存在するのは確かですが、一部の業務はAIが代替することが可能です。AIの導入により、労働力不足の軽減が期待できます。
働き方改革の推進
コロナ禍の前から、社員の負担を軽減し、働き方改革の推進が叫ばれてきました。法改正により、残業時間の上限の設定や、有給休暇の消化などが制度化され、義務化されるようになりました。AIが定型業務であるルーティンワークを処理するようになれば、その分の社員の労働時間を短縮することができます。
生産性向上が必要
労働力が足りないのに残業ができない、有休消化が必須となると、実作業時間が足りなくなり、生産性が低下するのではと懸念されます。AIの活用には生産性の維持や向上もきたいできます。AIが持つデータの処理能力や、高精度な分析能力を最大限に活かせば生産性の向上も可能です。
AI導入による、生産性向上事例9選
ビジネスをしていると「生産性」という言葉を耳にする機会が多くあります。実際に、
「生産性を高めよう」
「生産性のない時間を削ろう」
ということを聞いたとき、どんなことを思いますか?
なんとなく、「仕事の効率」と思ったりしませんか。
生産性とは、コストに対する成果量の比率のことをいいます。少ないコストで大きな成果を生み出せると、それは生産性が高い状態のことです。
「仕事の効率」とは似て非なる概念なので、ここできちんと定義づけておきましょう。
生産性を求める公式は、
「アウトプット÷インプット」
です。
アウトプットは成果量のことで、商品やサービスの産出量・産出額を表します。インプットは投入量とも呼ばれ、かかったコストのことです。商品やサービスをつくるのにかかった原材料や人数、時間、設備などがこれにあたります。
例えば、従業員100人で1日に1万個の商品を生産したとします。この場合、分子のアウトプットが商品1万個、分母のインプットが従業員100人です。よって「アウトプット÷インプット」の公式に当てはめると、10,000÷100=100で、1日に1人あたり100個の生産性があるといえます。
今回、生産性向上の取り組みとして、このインプットやアウトプットをAIで自動化した事例をご紹介します。
続きは以下、MatrixFlow記事をご覧ください(無料で閲覧できます)。
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