AIへの投資が企業を変える！「データの時代」で結果を出すDXとは

さまざまな分野で、AI（人工知能）の産業活用が進んでいます。「そろそろ自分の会社にもAIを取り入れなければ時代に取り残されるのでは？」と危機感を抱いている方も少なくないのではないでしょうか。

しかし、AIの導入には新たな設備や技術、人材などへの投資が必要です。そこで本記事では、AIというテクノロジーが何を可能にするのかや、AIへの投資を失敗に終わらせないために必要なことについてご説明します。あわせて、AIを核にしたDX（デジタルトランスフォーメーション）の重要性についても触れていきます。

発展するAI

AIは、もはや未来の技術ではありません。すでに製造業や各種サービス業のほか、医療やセキュリティ、モビリティといったさまざまな分野で、現実的なソリューションのひとつとして用いられています。

まずは、AIがこのように多方面で活用されるようになった理由と、今後の見通しについて整理しておきましょう。

AIは推論が得意

AIには、事前に与えられたデータから「学習」することにより、まだ学習していない状況についても何らかの判断を行えるようになるという特徴があります。近年では、「ディープラーニング」と呼ばれる学習手法の実用化により、人間の学習過程をある程度模倣できるようになりました。例えば、AIに動物の画像を大量に与えると、未知の画像でも「犬」や「猫」のように分類できるようになるのです。

データにもとづいた推論は、ゼロから新しいものを生み出すような創作的な活動には不向きかもしれません。その一方で、多様な分野の要素技術として取り入れやすい柔軟性を備えています。これまで人に頼らざるを得なかった複雑な判断も、AIを適切に導入すればより素早く、的確に実施できるようになるでしょう。このような特徴が強みのひとつとなり、現在ではさまざまな事業でAIが広く活用されています。

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AIの活用は今後も進むと予想される

AIは長らく研究されてきた技術で、過去には幾度かのブームもありました。「今のAIも一過性の流行で終わるのでは？」と不安に思う部分もあるかもしれません。しかし、現在のAIは、実用性の面で過去のブームとは一線を画しています。日本を含む先進諸国の国家戦略としても重要視されており、官民の協力によりAIの市場規模は急激な拡大を続けています。

さらに、次世代の通信規格である「5G」も、AIの発展を後押しすることとなるでしょう。5Gの普及が進めば、大量の情報が行き交う「データの時代」の本格化が見込まれるためです。今後もデータを中心とするさまざまな新規ビジネスが登場するとともに、AIの活用範囲が広がっていくことは自然な流れだと言えます。

AIの活用例

AIは今後の発展が見込まれる技術である一方、先進的な取り組みを行う人々にとってはすでに実用的なツールでもあります。ここでは、AIが実際にどのようなことに役立っているのかについて、例をあげながら説明します。

「ロボアド」アプリに株取引や投信などの資産運用を任せる

今後の発展が見込まれるAI市場は、投資家からも人気の高いジャンルとなっています。その一方で、AIを投資判断のツールとして活用する動きもみられます。個人でもAIを活用できる「ロボアド」は、そのようなツールのひとつです。

ロボアドとは、AIを用いたソフトウェア（ロボット）が、株取引や投資信託などの投資判断に関するアドバイスをしてくれるサービスの総称です。AIの判断にもとづいて、実際の取引までを自動的に行うものもあります。人間のアドバイザーとやり取りするよりも手軽で手数料も安く済むことが多いため、新しい資産運用の形として注目されています。

では、ロボアドではどのようにAIが活用されているのでしょうか。例えば株取引では、過去の値動きを参考にして売買の判断をすることが多いでしょう。このとき、さまざまな銘柄の値動きを時系列のデータとして学習済みのAIがあれば、将来の株価をある程度予測できます。これにより、人間のアドバイザーに頼る代わりに、AIから助言を得られるようにしたのです。

業務から属人性を排除する

多くの企業が人に頼っている業務のなかには、AIにより自動化・効率化できる部分も少なくありません。工場内の作業工程から間接部門におけるデスクワークまで、さまざまな業務を改善できる可能性があります。

例えば、食品などの製造プロセスにAIを導入し、画像処理により原材料や完成品の不良を検出できるようにするケースです。人事部門では、履歴書や報告書の内容をAIの自然言語処理によって分析することで、人材の特徴を把握し新人採用や人材配置などに役立てられています。法務においては、これまで目視が必須と考えられてきた契約書などのチェック作業の一部をAIに置き換え、コスト削減をはかることも可能です。

このようなAIを用いた業務改善には、「属人性の排除」という共通のポイントがあります。職人的な技能をもつ一部の社員にしか任せられなかったプロセスや、担当者の違いによる品質のムラなどが、AIによって取り除かれるのです。もちろん、属人的な部分はすべて取り除くべきだということではありません。しかし、目視や手作業への依存がリスクになり得る業務においては、AIの導入が効果的だと言えるでしょう。

関連：【法務のAI活用事例】契約業務効率化と属人性の排除

AIを核にしたDXで新たなサービスを生み出す

AIを採用していること自体が、ビジネスの価値になる可能性もあります。ユーザーから見えない業務の内側を改善するだけでなく、ユーザーが直接触れるサービスそのものをAIで構築することもできるためです。

例えば、ユーザーサポートの一環として、Webサイトなどにチャットボットを導入している企業があります。これは、AIをサービスに組み込むことによって、会話形式でのサポートを24時間提供するという価値を生み出しているのです。また、本記事内で取り上げたロボアドも、AIから生まれたサービスの一例だと言えます。

このような新しいサービスの背景には、AIを核にしたDXの推進と実現があると考えられます。AIによるデータ活用を企業変革の要として位置付けることにより、付加価値の向上や、市場での競争力強化に役立てているのです。AIというテクノロジーは、使いようによっては企業やビジネスの姿を大きく変える起爆剤にもなり得るということです。

AIを活用したDXを失敗に終わらせないために

AIを核にしたDXの推進は、多くの企業にとってまったく新しい取り組みになるかもしれません。従来の知識や発想とは異なる部分が多いため、なかなか思うようにいかないケースも少なくないでしょう。

ここでは、AIを活用したDXを失敗に終わらせないために必要な考え方について説明します。

AIという手法について詳しく知る

AIはさまざまな可能性をもつ注目の技術ではありますが、何でもできる魔法ではありません。企業がAIの活用を検討する際には、AIによって何が可能になるのかを詳しく知ることからはじめるのがよいでしょう。できること・できないことを区別できるようになれば、技術としての活かし方もおのずとわかってきます。

できれば、マネージャーから現場のメンバーまで、これからAIに触れる可能性のあるすべての関係者がAIに関する一定の知識を獲得しておくと理想的です。これにより、AIによって解決可能な業務上の課題に関する気づきや、魅力的な新規ビジネスのアイデアなどが社内から生まれる可能性も高まります。

AIと従来の手法を比較して違いを知る

AIがデジタル技術の一種である以上、企業ごとのニーズにあわせて活用するにはある程度のシステム開発が必要です。このとき、AIは新しくて特殊な手法だという点を意識したマネジメントが求められます。たとえソフトウェア開発において十分な経験のある企業でも、「これまで通り」だと思ってAIシステムのプロジェクトを進めようとすると、うまくいかないケースが少なくありません。

AIシステムの開発は、モデルそのものの改良を繰り返すようなプロセスです。実験的な色合いが強く、どうしても従来とは異なるアプローチが必要になってきます。AIプロジェクトを推進するには、一般的なシステム開発との違いを理解したうえで、AIにフィットするアジャイル型のプロセスを構築することが肝心です。これにより、実装と検証のサイクルを繰り返しながらも、不確実性をコントロールしていくことが可能になります。

DXを長期的な取り組みにする

企業にとってのDXの根本的な目的は、激しく変化する市場のなかでも、自社の優位性や競争力を維持していくことにあります。データとAIを活用したビジネスで新たな価値を創出・提供していく取り組みは、そのためにも重要な要素だと言えるでしょう。また、ビジネス環境の変化に適応し続けるためには、柔軟にカスタマイズしていけるAIシステムも必要になります。

これは、DXは「ここまでできれば終わり」というような一過性の活動ではないことを意味しています。DXを長期的な取り組みだと位置付け、変革を継続していける組織を目指す姿勢が大切です。

人材を育成しDXの内製化を目指す

ビジネス環境の変化に素早く対応できる柔軟性を手に入れるには、システムを内製する必要があるでしょう。外部ベンダーに頼りきりのシステムでは、いざというときにスピード感のある対応ができません。しかし、DXの基盤となるシステムの開発には、専門性の高いスキルセットを備えた人材が求められます。多くの企業にとっては、AIとDXに詳しいベンダーやコンサルタントに頼るのが現実的かもしれません。

それでも、最終的にはシステムの内製化を目指す姿勢が大切です。自らコントロールできるDXの基盤を所有することで、DXについての「自立」が可能になります。

そのためには、外部のリソースにコストをかけ続ける代わりに、人材育成という形でAIとDXに投資することを考えるとよいでしょう。これにより、AIとDXに関する独自のノウハウを社内に蓄積していくことも可能になります。

関連：DXの目的とは？システムの内製化を目指せるコンサル会社の選び方

AIへの投資で結果を出したい企業におすすめの方法

AIは、現在進行形で急速な発展を続けるデジタル技術のひとつです。企業においては、既存業務の改善はもとより、AIそのものを新規ビジネスの要として活用することもできます。そのためには、人材育成に投資するとともに、長期的な取り組みを通してDXの実現を目指す姿勢が大切です。

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