AIビジネスとは？導入にあたってポイントやAIのメリットやデータ活用事例を紹介！

AIをビジネスに活用している事例を知りたい、自社でもAIを取り入れたいと考えている経営者の方は少なくないのではないでしょうか。この記事では、AIビジネスの概要やAIをビジネスに取り入れる際のポイント、AIのビジネスへの活用事例などを解説していきます。これからAIビジネスに取り組みたいと考えている方はぜひ参考にしてみてください。

AI＝人工知能とは？

AIとはArtificial Intelligence（人工知能）の略称で、人間の知能をコンピュータによって再現する技術のことを指します。

例えば、映像や画像の詳細な把握や音声の認識、人間が日常的に使用する言葉である自然言語の理解など人間が感覚的に行っていることを、AIではコンピュータが膨大なデータから分析し、推論や判断、学習などを行います。

AIビジネスの意味

ここからは、AIビジネスについて解説していきます。AIをビジネスに導入する際のポイントも合わせて解説するので、自社でも取り組みたいという方はチェックしてみてください。

AIを活用したビジネス

「AIビジネス」とは膨大なデータを解析するAIを活用したビジネスのことで、物流、医療、金融、サービス、教育など、あらゆる業界で導入されています。

データとは例えば、ドライブレコーダーで撮影した運転時の映像や、コールセンターでの業務中の会話、顧客から寄せられたフリーコメントの「お客様の声」などです。それらのデータをAIが解析することで、客観的かつ人間にはできないような推論や提案などを行いビジネスに活かすことができます。AIビジネスを導入する企業は今後ますます増えていくでしょう。

AIをビジネスに導入する際のポイント

AIをビジネスに導入する際にはいくつか注意するポイントがあります。まずどのようなAIツールがあるのかを知り、自社のビジネスにはどのツールが役に立つのかを検討しましょう。また最適なAIツールを見つけるには、なぜ自社の業務にAIツールを導入したいのか、どのような課題を解決したいのかを明らかにした上で検討するのがおすすめです。

次に、AIを使うにはどのようなデータが必要なのかも確認しておきましょう。必要なデータがなければツールを導入しても分析ができないため、必要なデータを集めておくことは重要です。

また、AIを使うにあたっては、それを使いこなせる人材も必要となります。自社内にAIを使える人材がいないのであれば、外部から人材を雇うか、自社の従業員にリスキリングをしてAIを使えるよう育成する必要があるでしょう。

AIをビジネスに活用するメリット

AIをビジネスに活用するメリットについて見ていきましょう。まずは、AIを活用することで人手不足の解消や、業務の効率化が可能になります。これまで人がしていた業務をコンピュータに任せることで、より正確さやスピード、安全性などもアップしてパフォーマンス自体も向上するでしょう。

またデータ分析によって顧客のニーズを満たすことができます。例えば、ある小売店では売り場内に設置したカメラの映像をAIで分析することで、買い物客が何かを探している様子などをいち早く検知して、素早く店員を向かわせるということを可能にしました。それによって顧客の満足度や売上のアップにつながっています。

さらにAIによって顧客のニーズを捉えたら、新たな商品やサービスの開発につなげることもできます。例えば「お客様の声」をデータとしてAIで分析することで、潜在的なニーズを見つけ出し、既存商品の改善や新しい商品を生み出すことが可能です。

AIの4つのデータ活用事例

では実際にAIはどのようにビジネスで活用されているのでしょうか。AIでの解析で使うデータの種類別にそれぞれ活用例を解説していきます。

AIの映像分析の例｜「AIロジレコーダー」

AIロジレコーダーは、トラックドライバーの安全運転の教育のために開発されたAIツールです。トラックドライバーへの安全教育の効果がわからない、ドライブレコーダーから危険運転を見つけて指導するのに時間と労力がかかるといった課題があり、その解決のために開発されました。

AIロジレコーダーではドライブレコーダーの映像をリアルタイムに分析し、その日の運転で検知された危険シーンの動画をピックアップしてくれるため、具体的な危険運転への指導をその日のうちに行うことが可能になりました。さらに運転結果をAIが分析してスコアリングするため、客観的な評価も可能にし安全教育の効果を数値で測れるようになりました。

ある運輸会社ではAIロジレコーダーを取り入れたことで、ドライバーたちの脇見運転や一時不停止などこれまで指導時には全く気づかなかった危険運転にも気づくことができ、運転に対する日々の指導を可能にすると同時に、いっそう安全運転への意識が社内で高まりました。

AIの文章分析の例｜「アイタスクラウド」

アイタスクラウドは日本語の文章を分析できるツールで、企業に寄せられた「お客様の声」を分析してそれを活用することで、顧客ロイヤルティアップにつなげるために開発されたAIツールです。

従来は「お客様の声」として顧客からの意見や感想をデータ化していても、分析は担当による目視のためお客様の声全体を俯瞰できず、どの意見の優先度が高いのかが不明といった課題がありました。

アイタスクラウドは、お客様から何に対するどのような意見が寄せられているのか時系列でモニタリングし、文章はフレーズで正しく理解して分析することを可能にしました。類似的な意見は視覚的に見やすいマップでまとめられ、意見の質と量を分析して優先的に対応するべき課題の発見も可能にしています。

転職や就職活動をサポートしているある会社では、NPS（他者推奨意向）を把握するためのアンケートで集めたフリーコメントを活用しきれていないという課題を抱えていました。アイタスクラウドを導入することでユーザーの潜在課題の可視化や顕在課題の優先順位付けなどができるようになり、さらにそれを元にPDCAを回したことで、ユーザーファーストに近づくことができ取り組み開始時と比較してNPSが11%上昇しました。

AIの音声分析の例｜「Empath」

Empathは、人の音声から会話の状態と感情を解析する AIプログラムです。数万人の音声データベースを元に、声のスピード、抑揚、トーンなどから音声を解析して喜怒哀楽や気分の浮き沈みなどを判定します。

Empathを活用している例を紹介します。コールセンターではオペレーター監督者の仕事として、オペレーターのフォローや指導がありますが、なかなか効率的にできていなかったという課題がありました。そこで「Empath」を開発する株式会社Empathと、コールセンター・バックオフィスの構築と運営を行う株式会社TMJが、Empathを利用して感情解析をするAIを共同開発しました。

それを活用することで業務通話中の音声から顧客とオペレーターの感情を解析し、問題が起こりそうな通話をリアルタイムで検知して、オペレーター監督者へアラートが伝わるようにしました。

これによって従来よりもオペレーターへのフォローのタイミングが早くなり、効率的なサポートが可能に。また、オペレーターの抱える問題解決のスピードが上がったことで、業務時間外のオペレータからの相談が減少し、オペレーター監督者の残業時間を約20%減少させることにもつながりました。

AIの人材分析の例｜「マッチングプロ」

マッチングプロは、求人の仕事内容と求職者の経験とスキルを解読し、その適合度合いで求人と求職者の最適なマッチングを勧めてくれるAIサービスです。

労働人口の減少や多様な働き方の増加などにともなって求職者の獲得競争は激しくなっており、企業が１人の人材を獲得するための時間や業務負担が格段に上がっているという課題がありました。マッチングプロはその解決のために開発されました。

ある人材採用企業では、即戦力人材に対してのスキルマッチは求人内容をコンサルタントがしっかり読み込んだ上で適切な求職者にスカウトを送るという業務が行われていて、膨大な時間と労力がかかっていました。

そこで、マッチングプロを導入することで、マッチングとスカウトの送信を自動化し想定していたスカウト送信数を達成でき、返信率に関しては予想以上の高い数字を獲得することができました。

今後企業はAIを活用してのDX推進が必須

これまでに見てきたように、AIはさまざまなデータを解析することによって企業の課題を解決する便利な技術です。今後市場での競争力を高めていくには顕在的な顧客のニーズに応えるとともに、潜在的なニーズを捉えて商品やサービスを提案していくことも求められます。そのためにはAIを活用してさまざまなデータを解析してニーズを見つけ出す力が必要です。AIビジネスはますます増えていくことが予測されるでしょう。

AIを活用したビジネスを行っていくには、データ活用やデジタル技術、AIに関する高いリテラシーを持った人材が社内に必要です。STANDARDでは、法人向けAI人材育成サービスの「AI_STANDARD」を提供しています。自社でもAIビジネスを行っていきたいという経営者の方は、ぜひこのサービスを活用してみてはいかがでしょうか？

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