テクノロジーの発達に伴い、高度に発達したAI技術はさまざまなビジネスシーンにおいて欠かせない存在となっています。
本記事ではAIができること、どのような活用方法があるのかを解説します。
目次
AIとは
AIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、「人工知能」と訳されることが一般的です。
AIという言葉自体は1956年に、アメリカの計算機械科学者であり認知科学者のジョン・マッカーシー教授によって提唱された概念です。
AIの定義にはさまざまなものがありますが、一言でいうなら「人工的に作り出した知的な振る舞いをするシステム」と表現できます。
AIは2022年現在さまざまな分野で活躍していて、ビジネスシーンにおいても必要不可欠な存在となっています。
AIでできること
AIでできることを5つご紹介します。
画像認識
AIは、大量の画像データを用いてディープラーニングを行うことで、画像を見た際にそれがどういった画像であるかを認識することができます。
例をあげると、犬の画像をAIに読み込ませた場合、AIは画像内に犬を象徴する形の頭や耳、四肢を検出することで、読み込んだ画像が犬である可能性が高いと判断できるのです。
音声認識
Siriやアレクサなどをイメージするとわかりやすいですが、AIは我々の音声を認識することもできます。AIが音声を認識する手法はさまざまなものがありますが、画像認識同様ディープラーニングを用いるケースが一般的です。
画像と同様に大量の音声データを取り込み、音声の波形データとテキストデータを学習します。
それによって、新しい音声の入力に対して、その音声がどういった意味を持つのかを認識できるようになります。
自然言語処理
AIでは、人間が話したり書いたりする文章を抽出しその意味を理解することができる自然言語処理も可能です。
英語のように文法がはっきりとしていない曖昧な日本語であっても、言葉のニュアンスの違いや文章の意味を理解することができます。
これも、画像や音声認識と同様にディープラーニングによって、膨大なテキストデータを用いて学習することで実現可能です。
分析・予測
AIは蓄積・収集されたさまざまなデータを分析し、今後の見通しを予測できます。
過去のデータを分析し、未来の不確かな状況を予測することで、幅広い分野で活かすことができます。
単純作業の繰り返し
AIに行動パターンを登録することで、単純作業を永遠に繰り返せます。
人間が単純作業を行う場合、効率は落ちていきミスをする可能性もありますが、AIの場合は変わらないペースでミスなく単純作業をこなせます。
AIの活用方法10選
AIを実際にビジネスシーンに活用する方法を10個ご紹介します。
問い合わせ対応
AIを活用することで、カスタマーサービスや問い合わせ対応の自動化ができます。
クレーム処理などの高度な問い合わせ対応はまだ実現が難しいですが、単純な質問やサポート対応はAIによって自動で対応可能です。
問い合わせ対応は、担当者によってサービスの質に差がありますが、AIが対応することで、カスタマーサービスの業務効率化や品質の担保にもつながります。
これにはAIによる音声認識・自然言語処理が活用されています。
営業
AIを営業に活用することで、より効率的な営業活動が実現できます。
営業先のリストを用意し、上から順番に電話やメールで営業するという人力の手法ではなく、AIを活用することで営業効果の高い顧客に対して優先的に営業活動を行うことも可能です。
過去の営業実績などのデータを収集しそれをAIが分析・予測することで、確度の高い顧客に対して適切にアプローチできるでしょう。
これにはAIによる分析・予測が活用されています。
マーケティング
マーケティングを行うためには膨大なデータを収集し、それらを分析し市場の傾向や流行を掴む必要があります。
そういった場合にもAIを活用することができ、アクセス解析や顧客データの分析をより高度に正確に行ってくれるため、マーケティングにも活用できるでしょう。
マーケティングでは、AIによる分析・予測が活用されています。
製造
製造においてもAIを活用することができます。
工場などの生産ラインにロボットが活用されていることは以前からありましたが、品質管理の分野でAIが活用されています。
人間の目ではチェックできないような微細な違いや、不備があってもAIが検知し、品質の向上に寄与します。
製造では、AIによる単純作業の繰り返し・画像認識が活用されています。
効果測定
プロモーション活動の効果を測定するためにも、AIは活用できます。
テレビコマーシャルや新聞広告などのプロモーションの成果というものは、目に見えにくく測定が難しいですが、AIを活用することでSNSでの露出数の増加やビッグデータの活用ができ、精度の高い効果測定が可能です。
効果測定では、AIによる分析・予測が活用されています。
人材採用
新卒や中途採用などの人材採用においても、AIは活用できます。
人材採用というと、定量的には測れない項目が数多く存在するため、評価する人によって結果が左右されることがよくあります。
そういった際にAIを活用することで、適切で公平な評価をし、人材と企業とのミスマッチを減らせます。
人材採用では、AIによる分析・予測が活用されています。
需要予測
さまざまな業界において、消費者の需要を把握することは大切ですが、正確に予測することは非常に困難です。
しかし、AIを活用することでより精度の高い予測を立てられます。
例えば、タクシーの配車などの場合、時間や季節、イベントなどの動向を予測することで、最適な配置を導き出せます。
需要予測では、AIによる分析・予測が活用されています。
人材教育
社員の能力や適性というものは定量化しにくく、表に出にくいものですが、適性検査などを受験しAIを用いて分析することで、その人にとって適性の高い業務を判断できます。
教育手段においても、全社員に同じ内容を提供するのではなく、AIを活用して個々人にカスタマイズした教育を行うことができます。
人材教育では、AIによる自然言語処理・分析・予測が活用されています。
画像診断
医療分野において、レントゲンやCTの画像などを診断する際、人間の目ではどうしても見逃してしまう症状やヒューマンエラーは避けられません。
そういった際にAIを活用することで、より正確にスピーディに患者の状態を診断できます。
画像診断では、AIによる画像認識が活用されています。
在庫管理
小売業界において、適切な数量の在庫を確保し続けておくことは非常に大切ですが、消費者の重要を正確に見極める必要があり、それを人手で行うことはとても困難です。
こういった場合でもAIを活用することで、過去の注文データや消費者データを分析し、適切な在庫量を保てます。
在庫管理では、AIによる分析・予測が活用されています。
AIのトレンド
2023年以降、今よりもさらに様々なシーンにAIが活用されていくことが予想されます。
その中でも、環境AIという概念がより広がっていく可能性が高いです。
SDGsが主流となっている現代において、AIを活用していくことで無駄なく効率よくエネルギーを利用できるようになり、持続可能な社会の実現に寄与するといわれています。
AIを活用するには
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