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AIの飛躍的な進歩や活用幅の拡大によって、AIが組み込まれたプロダクトやサービスが身近になりました。いまや新しい取り組みや業務効率化を目指し、多くの企業がAI導入に取り組んでいます。
しかし、新しくAIを導入する場合は業務のどのシーンで活用すれば効果的なのか、類似業種での成功例があるのかなど、具体的な検討が進みづらい場合も少なくありません。
この記事では、AIにできることやできないこと、身近なAIの活用事例や業界別の活用事例も紹介していきますので、AI導入を検討する際の参考にしてください。
AIとは
AIとは何か、AIの基礎的知識について解説します。
「Artificial Intelligence（人工知能）」の略語
AIは「Artificial Intelligence」の略語であり、日本語では人工知能と訳されています。
はっきりした定義はありませんが、コンピューターを使って人間の知能を再現させる技術です。
AIを支える技術に機械学習や深層学習があります。
AIの仕組み
AIは、コンピューター技術によるプログラムにより動いています。機械学習によって収集した大量のデータをプログラムが処理して動かす仕組みです。単純化すると、人の脳で行われている仕組みに似せたプログラミングをすれば、人間が判断に近い処理を再現できます。
日本におけるAIの活用状況
21世紀において、IT技術やAIを支える先進技術は目まぐるしいスピードで進歩しています。その中で日本は、開発途上国のリープフロッグ現象などによりAI技術などの導入が遅れているとも言われています。日本オラクルの調査（日本経済新聞より）によると職場でのAI利用率は世界10カ国で最下位です。
AIにできること
AIにできることを大別すると「データの処理」と「マニュアル通りの作業」です。
動画や画像、音声を含む大量のデータを処理できます。蓄積した大量のデータをプログラミングに活用すれば測定と異常の検知が可能です。また、異常を検知すれば機械の制御も行えるようになります。AIを活用した異常検知は、人間が検査する能力を遥かに凌ぎます。AIは大量のデータを分析することで、法則や傾向を導き出すこともできるのです。
AIにはできないこと
AIは万能ではないため、できないこともあります。
創造力の必要な作業
AIは、創造力を要する作業はできません。人間は何もないところから何かを生み出すことができますが、AIは学習した内容から認識や予測することまでが対応範囲であり、人間が与えたデータの範囲を超える動作はできないのです。したがってクリエイティブな作業もできません。現状では創造性が必要な生産的な作業は人類のみの領域となります。
人の感情を読み取る必要のある作業
AIは人間の感情を読み取ったり、その場の空気感を読んだりする作業はできません。人間は声のトーンや表情などを複合的に判断します。このような判断方法をマルチモーダルともいいます。
現在のAIではパターン化した回答や人間の顔を判断して部分的に感情を読み取れるようになっていますが、実用化までにはいたっていません。
身近にあるAIの活用事例
身近にあるものの中にはすでにAIが活用されているものもあります。
「Siri」「Alexa」などの音声サービス
「Siri」や「Alexa」などは音声認識アシスタント機能を利用しています。AIがユーザーの声を認識して、電気をつけたり会話を楽しむことができます。
単に機械学習した内容だけを再現するのではなく、ユーザーとのやり取りを学習します。活用するメリットは、学習を重ねることによってユーザーの要望に対する適切なアクションを起こすようになることです。
「ルンバ」などの掃除ロボット
ルンバはAIが内蔵されている掃除ロボットです。センサーが内蔵されていて、機械学習したAIからの指示で障害物を避けて掃除する仕組みになっています。家具の配置などをデータとして設定すれば同じところを何度も通ることなく効率的に掃除できます。活用するメリットはルンバを起動させておけば常に掃除が完了しているという点です。
車の自動運転
車の自動運転にAIを活用する分野では、自動車メーカー各社がしのぎを削って開発に取り組みnでいます。画像認識や音声認識などの機能から得られた情報を分析して、人間と同程度の認識水準を可能とする開発が進められ、社会実装目前まで迫っています。
活用するメリットは、事故率を減少させることです。
業界別に見るAIの活用事例
AIは、多くの企業が活用している技術です。AIをうまく活用することで、作業負担の軽減や労働力不足の解消に繋がり、業務効率化を実現できます。また、精度の高い分析が高速で行なえることも企業がAIを活用する理由です。
では、実際にどのような業界でどのようにAIが活用されているのか、5つの業界でのAI活用事例で紹介します。
製造業
大手タイヤメーカーでは、2016年にAIを導入した完全自動化タイヤ成型システム「EXAMATION」を完成させました。熟練の作業員がもつ高度な技術とノウハウを、AIに吸収させたのです。EXAMATIONにより、精度が高いタイヤをローコストで生産できるようになり、タイヤの真円度はAI化以前より15％向上しました。
大手化学プラントでは、AIにより不純物の増加などの異常検知を実現しています。これにより、プラント停止を防ぎ、大幅に業務効率が改善されました。
建設業
建築業界の課題は深刻な人手不足です。大手建設会社では、AIを駆使し無人施工を可能とするシステムを開発しています。走行制御システムにより重機の自律走行が可能となり、人間と重機が接触しないように、AIを搭載した人検知システムも活用しています。人やモノの動きをICTで取得し、本社に全ての情報を集めます。AIで3D可視化して、状況を把握できるため、現場にいなくても作業を進めることが可能です。
医療
医療分野でもAIの活用が拡がりを見せており、特にゲノム医療や医薬品開発といった研究開発におけるAI活用は欠かせないものとなっています。
民間医療を含めて頻繁に活用されているのが画像による診断支援です。CTやMRIでの検査をAIが診断支援することによって、多くの患者が適切な医療を受けられるだけでなく医療従事者の負荷も軽減できます。
また、介護施設の入居者向けに行動モニタリングや傾聴ロボット、杖ロボットなどが実用化されています。
金融
金融や保険の業界でもAIの導入が進んでいます。主にクレジットカードの不正利用の検知や株価予測に用いられます。大手クレジットカード会社では年間に2兆を超える不正取引の被害をAI導入によって未然に防ぐことができたとの分析結果も発表しています。
また、クレジットカードの発行や融資の際にもAI技術を使った与信審査が行なわれています。
その他にも保険会社でAIを取り入れ、人手を介することなくユーザーに最適な保険を提案するなどのサービスも生まれています。
小売業
小売業では、アパレルなどを中心に熟練した社員の知識が属人化する傾向があります。熟練社員のノウハウAIで学習させることで、膨大な購入データと顧客の嗜好を網羅的に把握できるようになるため、経験の浅い担当者でもユーザーが満足できる提案を実現できます。
また、バックオフィスでは、これまでのデータをAIが分析することにより、需要予測を立てやすくなります。スマートファクトリーの推進により、倉庫の自動化ができれば大幅に作業効率を上げられるでしょう。
AIが与える未来社会への影響
労働力の移行に対する根強い抵抗感や、AI導入企業の資金力の差など課題はありますが、AIの導入は今後も停滞することなく進化し続けることが予想できます。
経産省によるAI導入推進や、企業をまたいだデータ解析やソリューション開発でもAIが取り入れられ始めています。また、テクノロジーの進化による恩恵を受けて成長してきた日本では、AIを柔軟に受け入れる土壌があると考えられています。日常生活においても、AI搭載デバイスが今よりもさらに身近になっていくと考えられています。
いまや、社会全体でAIに対する知識を持ちうることで、必要に応じて最新のテクノロジーを取り入れ、よりよい日常を目指す考えが大切になっています。
まとめ
変化の激しい時代においては、企業のAI導入は不可欠な要素となっており、IT技術の飛躍的な進化によってAIは身近なものとなりました。しかし、AI導入によるゴールの設計から実現までには多くの課題が付きまといます。
EAGLYSではさまざまな業界でのAI解析を支援してきました。事業アイデアの構想策定から具現化し、AIアルゴリズム設計まで支援してきた豊富な実績を活かし、AIに関するお悩みにお応えします。
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