AI活用により効率化できる業務は？実際の活用事例まで徹底解説！
※こちらは2021年2月15日にRetrieva OFFICIAL BLOGにて掲載したものの再掲載となります。
業務効率化の手段として、AIに大きな注目が集まっています。自社で活用しようと思っても、具体的なイメージが湧きにくい人は、多いのではないでしょうか。
この記事では、AI活用で効率化できる業務について解説します。具体的な活用事例も紹介しているので、AI活用を検討する際の参考にしてください。
AIとは？
AIとは「Artificial Intelligence」の頭文字をとった言葉で、日本では「人工知能」とも呼ばれています。学習・判断・推論など、人間の知能と同様の機能を実現するために開発されている機械です。AI技術は、以下のとおり、さまざまな分野で活用されています。
・画像認識：人物認識・社員の入退出管理を行う監視カメラなど
・音声認識：スマートスピーカー・翻訳機能など
・言語解析：コールセンター・チャットボットなど
・機械抑制：ドローンの動きを制御・製造現場での不良品検知など
・推論：医療現場における病気リスクの予測・病気になった際の原因究明など
AIとRPAの違い
AIとRPAの大きな違いは、判断能力の有無です。RPAは、判断能力がなく、人間が定めたルールに従い、人間に代わり定型的な作業を実行します。AIは、自己判断能力があり、自ら判断することで、様々な作業を定形・非提携に関わらず実行します。
AI活用により効率化できる業務
AIを活用することで、どのような業務が効率化できるのでしょうか。以下では、AIにより効率化できる業務について解説します。
営業
営業という業務にもAIを活用する事例が増えています。SFAシステムやCRMツールなどを導入することで、詳細なデータの収集や分析による業務の効率化が行なえます。ツールの導入で、従来の飛び込み型の営業ではなく、確度の高い見込み客のへの営業が行えるため、売上向上にもつながります。商談スケジュールの割り当て・売上予測なども可能となります。
問い合わせ対応
AI活用により、問い合わせ対応の効率化が可能となります。Webサイト上に、問い合わせ用のチャット機能を搭載することで、問い合わせ対応の自動化がはかれます。オペレーターが同時に複数人に対応可能となったり、自動で応対できるチャットボットの導入で24時間対応が可能となったりします。
AIの言語認識機能を活用し、顧客の音声を分析、自動で応対することで、電話応対業務の自動化始まっています。
人事
人事でもAI活用が進んでおり、担当者の業務が軽減し、重要な業務を中心に行えることとなり、効率化が進みます。従業員の勤怠状況・スキルの分析・最適な人材の提案エントリーシートの審査へのAI活用などが可能です。AIによる分析を任せることで、人は、面談などにより、直接人と会話する時間を十分に取れることとなり、最適な評価を下せることにもつながります。
工場
生産工場などでのオートメーション化にAIを取り入れることで、システムの調整作業などの自動化が可能となり、作業の効率化につながります。作業工程を自動化することにより、人的ミスの削減・事故リスクの低減・人員削減によるコストの軽減・画像認識を活用した不良品検知などが期待できます。作業の自動化が進むことで、省人化による人的コスト削減も可能となります。
物流
物流業界では、AI活用が進んでおり、受注処理や検品業務、荷物仕分けなどのすべてを自動化しています。画像認識技術の活用により、入出庫作業の際に、倉庫管理システムへの入力がふようとなりました。倉庫内の省人化につながり、コスト削減が期待できます。
配送時にもAIが活用されており、道路の渋滞状況などのデータから、最適な配送ルートの決定、配車計画の自動化なども行えます。
保守・安全
設備の老朽化や機械の故障などを検知・発見する、保守・安全業務においても、効率化がはかれます。従来、設備の点検などは担当者の目視によるチェックが必要でしたが、AIの活用により、点検業務の自動化が可能です。
点検が難しい機会・危険な場所にある設備なども、AI活用で安全かつ効率的な点検が可能です。担当者による点検精度の差がなくなり、精度の高い保守業務が可能となります。
AI活用により業務効率化を実現した事例
実際にAIを活用して業務効率化を実現した事例を6つ紹介します。
事例1：データ分析による顧客のニーズに合った保険の提案
生命保険会社では、AIを活用し、顧客への保険提案を行っている生命保険会社の事例です。AI活用による、データ分析で、顧客のニーズに合った保険の提案ができ、業務の効率化が進んでいます。
顧客の詳細な情報・保険の加入状況などのデータを入力するだけで、顧客のニーズの分析が可能となりました。保険外交の経験が浅い社員にも、顧客のニーズにあった保険提案が可能となり、受注率向上が期待できます。
事例2：問い合わせメールへの回答の提案による対応効率化
AIを活用し、問い合わせメールに応じた、適切な回答をオペレーターに提案することで、メール対応の効率化がはかれた事例です。チャットボットとは異なり、問い合わせメールは、即時対応する必要がありません。
AIが提案する回答を人が修正してから発信することで、精度の高い、丁寧な返答を行えます。オペレーターは、AIが提案してくれるので、自分で回答を探したり、考えたり刷る必要がなく、対応に関わる時間を大幅に短縮できます。
事例3：AIをフル活用した従業員満足度の向上
AIをフルに活用し、従業員に最適な業務の振り分けなどを実現し、従業員満足度を向上させた事例です。AIを活用することで、職務経歴・スキル・キャリアプランなどの、さまざまなデータが分析できます。同様に採用活動にもAIの活用が可能で、採用担当者にかかる負担を軽減でき、業務の効率化がはかれます。
AIによる分析結果に基づき決定された給与の透明性と、適材適所への配属などに対して、従業員満足度も向上します。
事例4：画像認識技術を活かした高精度の不良品検知
AIの画像認識技術を活用することで、高い精度で不良品検知が可能となった事例です。製造ラインに流れる原材料を撮影した動画を解析し、良品と不良品を見分けるためのアルゴリズムを構築しました。
従来は多くの従業員の目視で分類していましたが、構築したアルゴリズムを活用し、AIによる不良品検知・仕分けが実現しました。これにより、従業員の業務の効率化がはかれ、負担が軽減されることになりました。
事例5：作業効率モデルの生成による集品作業の効率化
物流倉庫において、作業コストの高い集品作業の効率化を実現した事例です。AIを活用し、過去の集品作業の結果を分析し、作業効率に影響が高い要素を導き出しました。分析結果をもとに、作業指示書を作成し、従業員が作業を行った結果をフィードバックしました。指示書の作成と作業のフィードバックを繰り返し行い、集品作業の短縮化を実現させました。
事例6：ひび割れの自動検出による道路点検業務の効率化
AIを用いた「ひび割れの自動検出システム」の活用で、道路点検業務の効率化を実現した事例です。ひび割れの自動検出システムは、車載カメラ画像をもとに、ひび割れ率を検出し、道路の健全度の可視化を行います。
職員による目視点検は、負担の大きな作業でしたが、AI活用で負担が軽減されました。目視よりも精度の高い点検が可能で、車載カメラの画像から判定するだけで、補修工事・修繕などの必要な路線が、迅速・的確に把握できるようになりました。
AIを導入する際に押さえておきたいポイント
AIを導入する際には、3つのポイントを押さえましょう。
AI導入の目的を明確にする
AIを導入する目的を明確にしましょう。自社の課題、ビジネスゴールを明確にすることが必要となります。自社の業務で改善したいポイント・効率化したい業務などの、洗い出しを行いましょう。改善点について、その優先度や、AI活用の可能性などを確認することが大切です。AI導入には、コストがかかるため、失敗のない導入を目指さなければなりません。
自社が持っているデータを把握する
AIで分析を行うためには、膨大な量のデータが必要となるため、自社のデータ量が十分であるかを把握しておく必要があります。自社にどのようなデータがあるのか、どのデータがAIに活用できるかなどを確認しましょう。データ量が十分でない場合は、データが蓄積するまで待った上での導入をおすすめします。
AI活用のための人材配置を確認する
AIを活用するためには、AIについて詳しいIT人材を配置する必要があるため、自社に適任者がいるかを確認する必要があります。ITコンサルタント・ITエンジニアなどが、自社にいる場合には、適切な人材配置ができているか確認し、できてない場合は、配置の見直しを行いましょう。IT人材がいない場合には、新たな人材を得るためのコストがかかることとなります。
まとめ
AIの活用により、営業・人事・工場・物流・問い合わせ業務など、さまざまな分野での業務効率化が可能となります。AIを導入する際は、導入目的・自社のデータ量・IT人材の存在などを明確にしておきましょう。
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