AIで業務効率化を実現する具体的な活用法！　求められる背景やメリットも紹介

AIはさまざまな分野で活用されており、企業の規模を問わず業務効率化を目的とした導入が進んでいます。
その一方で、業務に活用するイメージができないと悩む方も多いのではないでしょうか。

業務効率化にAIを活用するには、特性や活用法を把握することが重要です。

本記事では、AIで業務効率化を実現する具体的な活用法やメリット、注意点を解説します。

AIとは？

AIは企業の業務効率化に貢献してくれるツールであり、さまざまな業界・分野で活用が進んでいます。
AIの導入を検討している方は、基本的な知識を理解しておきましょう。

AIの定義

AIは業務効率化を実現する重要な技術です。
AIには機械学習や深層学習が活用されており、それぞれ異なる分野で業務の自動化に貢献します。

特に深層学習は複雑なデータを解析し、適切な判断を行えるのが特徴です。
AIを活用することで企業は業務の負担を軽減し、作業の精度を向上させられます。

ただし、AIは万能ではなく、人の感情や常識を完全に理解するわけではありません。
そのため、導入時にはAIの特性を理解し、適切な範囲で活用することが重要です。

AIとRPAの違い

AIは企業の業務効率化に大きく貢献します。
特に、データ分析を得意としており、適切な判断を行える点が強みです。

一方、AIと同様に業務の自動化を支援する技術としてRPAがあります。
RPAは、データ入力やメール送信などの定型作業を自動化し、業務負担の軽減できるのが特徴です。

AIはデータから学習し判断を行うのに対し、RPAはあらかじめ設定された手順に従って処理を実行するという違いがあります。
業務効率化を実現するには、双方をうまく使い分けることが重要です。

AIができること

AIは膨大なデータの処理や未来予測が得意であり、顧客対応や生産管理に活用されています。

例えば、AIチャットボットは問い合わせ対応を自動化し、従業員の負担を軽減します。
一部の業務をAIチャットボットに任せることで、従業員は他の業務へ集中できるようになります。

また音声アシスタントも業務の効率化に役立つ技術です。
一方で、芸術的な創作や柔軟な判断は苦手な分野とされています。

そのため、効果的な業務改善を実現するには、人が行う業務と組み合わせることが重要です。

AIによる業務効率化が求められる背景

さまざまな要因によって、企業を取り巻く環境が急速に変化してきました。
そのため、企業では以下のような背景からAIによる業務効率化が求められています。

• 働き方改革とDX推進
• 労働人口の減少
• AIの実用性の向上

働き方改革とDX推進

働き方改革により残業時間の上限が定められたり、有給休暇の取得が義務化されたりしたことから、少ない労働力での効率化が急務となっています。
コロナ禍で顕在化した業務効率の課題やDXの遅れも、AI活用を強く後押しする要因です。

そのため、企業はAIを業務効率化のために重要な役割を果たす技術として捉え、積極的に導入を検討するようになりました。
AIはデータ分析や定型業務の自動化により、業務効率化とコスト削減を実現できる技術です。

企業にとって、AI活用は労働力不足とDX推進を解決する鍵となります。

労働人口の減少

少子高齢化による人口減少は、日本における深刻な人手不足を引き起こしています。
そのため、企業では定常業務やルーティン業務をAIに代替することで、業務効率化と生産性向上を目指さなければなりません。

AI導入によって限られた労働力でより多くの業務を処理できるようになり、人手不足の緩和が期待されています。

またAIは人間の業務を代替するだけでなく、業務の精度向上や新たな価値創造への貢献も可能です。

このように、AIは労働力不足を解消し、企業の持続的な成長を支える重要な要素といえます。

AIの実用性の向上

現代のビジネス環境では、膨大なデータ処理と迅速な意思決定が必要です。
AIは大量のデータを効率的に処理・分析し、価値ある情報を抽出します。

AI研究は1950年代に始まり、2006年のディープラーニング確立、2010年代のビッグデータ環境整備により加速しました。
企業による積極的な投資と政府の支援が、AI技術の発展を後押ししています。

技術発展とAIの実用性向上に伴い、業務効率化への期待が高まる状況です。
今後、AIは企業の競争力強化に必須のツールとなるでしょう。

業務改善にAIを活用するメリット

AIの活用によって、多くの企業では業務改善が進められています。
AIの導入を検討している方は、具体的なメリットについて把握しておきましょう。

• 業務の効率化
• 顧客体験の向上
• 属人化の回避

業務の効率化

AIはルーティンワークやデータ入力を自動化し、業務効率を向上させます。
膨大なデータ処理や書類作成、メールの返信などを自動化し、作業時間の短縮が可能です。

また高度な情報処理能力を持っており、大量のデータを人が行うより迅速かつ正確に処理します。
データ分析や定型業務を自動化することで、生産性向上とコスト削減を実現できるのも強みです。

AIツールを活用すれば、データ分析から高品質なコンテンツの作成まで、多岐にわたる業務を効率化できます。

顧客体験の向上

AIを活用することで顧客の行動や好みを分析し、ニーズに合わせたサービスの提供が可能です。
これにより、顧客満足度向上やリピート率の向上が期待できます。

AIを活用して顧客データをリアルタイムで分析すれば、顧客はよりパーソナライズされた体験を得られるでしょう。

またAIチャットボットは24時間365日の対応で顧客満足度を向上させます。
従業員は顧客対応に注力でき、顧客一人ひとりに合わせた丁寧な対応や関係構築も可能です。

属人化の回避

専門性の高い業務は、特定の従業員に依存しやすい傾向があります。
しかし、AIを活用することで属人化を解消し、業務を標準化できます。
人手不足の解消にもつながり、業務の進め方を他の従業員に共有する余裕も生まれるでしょう。

またクリエイティブな分野では、デザイン制作や広告制作など属人性の高い業務があります。
AIで業務を効率化・自動化すれば、人材の入れ替わりや急な欠勤によるリスクを回避することが可能です。

このように、属人性の高い業務を標準化することで、採用・育成コスト削減も期待できます。

業務改善にAIを活用するデメリット

業務改善へのAI活用にはさまざまなメリットがありますが、同時にデメリットも存在しています。
自社にAIを導入する前に、デメリットも理解しておきましょう。

• 責任の所在が不明確
• 情報漏えいのリスク

責任の所在が不明確

AIが事故や誤判断で他者に損害を与えた場合、責任の所在が曖昧になりがちです。

例えば、自動運転車が事故を起こした場合は車両メーカー、AIシステム開発者、所有者の誰が責任を負うのか、AIが行った診断や投資判断に誤りがあった場合は誰が責任を負うのかなど、責任の所在が不明確になるケースが考えられます。

AIが他社に損害を与える可能性に備え、どのような責任が生じるのかを把握し、リスクヘッジしておくことが重要です。

情報漏えいのリスク

AI活用には、情報漏えいリスクを伴います。
ハッキングや不正利用による機密情報流出や、サイバー攻撃を受ける可能性も考慮しなければなりません。

また顧客の個人情報や社内機密情報をAIに学習させる場合にも注意が必要です。
データの匿名化処理や出力管理、利用用途の制限などのセキュリティ対策を怠ると、情報流出のリスクが高まります。

AI活用における情報漏えいリスクを十分に理解し、適切な対策を実施することが重要です。

業務効率化におけるAIの具体的な活用法

AIはさまざまな業界・分野で実用化が進められています。
AIの具体的な活用法を押さえておきましょう。

• AIチャットボットによる問い合わせ対応
• 食品工場における不用品の検知
• 医療分野での診断サポート
• 企業における採用活動
• 需要予測を活用した在庫管理

AIチャットボットによる問い合わせ対応

社内外からの問い合わせ対応は、AIチャットボットで効率化できます。

製品やサービス情報を登録することで、顧客からの問い合わせにも自動対応が可能です。
社内規定やマニュアルを登録すれば、社員の情報収集も効率化できます。

ある企業ではAIチャットボット導入により、問い合わせ件数が大幅に減少し、業務効率化を実現しました。

社内外の問い合わせ対応の負担軽減や情報収集の効率化を進める上で、AIチャットボットは有効な手段です。

食品工場における不良品の検知

食品メーカーでは製造ラインにAIを導入し、原材料の不良品検知を自動化しています。

AIに良品データを学習させ、不良品を検出するルールを設定し、製造ラインの動画を解析することで、検知精度と速度を向上させました。
人手による検品が不要になり作業負荷が減った結果、業務効率化につながっています。

また食品業界では、原材料や製造物の検査が重要ですが、AI活用により詳細な判別が可能です。

医療分野での診断サポート

医療業界ではAI活用が急速に進んでいます。
画像解析AIの進化は著しく、大腸内視鏡検査ではAI診断支援機器が開発されるようになりました。
AIは内視鏡画像から病変疑い部位を自動検出し、医師の診断をサポートします。

また患者さんが撮影した皮膚患部をAIが分析し、病変を認識することで医師の診断を支援する事例もあります。

このように、AIが医療現場を支援することで、多忙な医師の業務効率化と診断精度向上につながるでしょう。

企業における採用活動

採用活動にAIを活用する企業も増えています。
AIによってエントリーシートや面接の合否判断を効率化することで、採用担当者の負担軽減が可能です。
面接内容のレポート作成もAIが行い、情報共有を円滑にしています。

このように、AIは大量のデータを短時間で処理し、単純作業の効率化に役立つツールです。
複雑な業務は人間が行い、AIをサポート役として活用すれば、採用活動全体の効率化が期待できるでしょう。

需要予測を活用した在庫管理

在庫管理では、AIが需要予測に活用されています。
売上データに基づき需要を予測することで、在庫切れや過剰在庫の抑制が可能です。

AIが多種多様なデータを分析すれば、在庫切れや過剰在庫、機会損失リスクを低減でき、経営判断の迅速化につながります。

またAIカメラなどの識別ツールを活用することで、リアルタイムな在庫状況の把握も可能です。
過去のデータを基に高精度な需要予測を行えば、適切な発注量・在庫量を決定できます。

AIを活用した業務効率化の注意点

AIを活用することで業務効率化を実現できますが、導入には注意点があります。
そのため、事前に把握してから自社に導入すべきかを判断しましょう。

• AIの導入目的を明確にする
• ニーズに合ったツールを選ぶ
• AIに任せ過ぎない
• セキュリティ対策を徹底する

AIの導入目的を明確にする

AI活用を成功させるには、目的の明確化が必須です。
目的が不明確なまま導入した場合、期待した効果が得られない可能性があります。

具体的な業務課題や改善したいプロセスを特定し、AIの役割を定義することが重要です。
そのため、まずは自社の課題を洗い出し、AIが適しているかを検討しましょう。

またAIは万能ではなく、得意・不得意があります。
目的を明確にしてから、どの業務にAIを導入すべきかを判断してください。

ニーズに合ったツールを選ぶ

AI導入による業務効率化には、自社に合ったツール選びが重要です。
どの部署のどのような業務に利用するかなど、目的を明確にしましょう。

高性能なAIツールでも、業務に合わなければ効果を発揮できません。
導入後のミスマッチを防ぐため、目的や課題を明確にした上で選定してください。

例えば、自然言語処理なら対話型AI、データ分析なら機械学習ツールを用いるのがおすすめです。

またツールを選ぶ際は、使いやすさや既存システムとの互換性も考慮しましょう。

AIに任せ過ぎない

AIを業務効率化に活用する際は、過度な依存は避けるべきです。
現状のAIには得意・不得意が存在しており、人間の業務全てを代替できるわけではありません。

例えば、問い合わせ対応をAIチャットボットに任せても、複雑な質問には対応できない場合があります。

AIを導入する際には、対応範囲を明確化することが重要です。
AIで軽減できる業務の費用対効果を見積もり、慎重に検討しましょう。

またAIが得意とする範囲を明確にした上で運用することが大切です。

セキュリティ対策を徹底する

AI活用にはセキュリティリスクが伴うため、徹底したセキュリティ体制の構築が不可欠です。
ガイドラインの整備と内部統制により、組織全体でルールを遵守する仕組みを構築しましょう。

機密データの取り扱いルール策定や、セキュリティ意識向上のための教育制度の整備が重要です。

またAIツールは多くのデータを扱うため、情報漏えいのリスクもあります。
アクセス制限やデータの暗号化、不正アクセス検知システムの導入などでセキュリティ対策を徹底しましょう。

AIを活用した業務効率化で従業員の負担を軽減しよう

AIを活用することで、業務効率化の実現が可能です。
適切な業務を選定してAIを導入すれば、生産性の向上や属人化の回避につながります。

ただし、AIは万能ではなく不得意な業務もあるため、その特性を理解した上で導入する業務を決めることが重要です。

TDSE株式会社では、業務効率化を目的としたAI導入のサポートを行っています。
AI活用による業務改善を検討している企業担当者の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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