AI導入のメリットと課題｜成功確率を高める開発の流れと5つのポイントとは

AI（人工知能）は、現在急速に発展しているデジタル技術のひとつです。近年ではスマートフォンアプリにも採用されるなど、AIが身近な存在になってきました。AIを導入すれば、「自社でも何か目新しいビジネスができるのではないか」と考えている方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、AIを利用することで得られるメリットや効果について説明していきます。また、AIを導入する際に課題となることや、成果をあげるための開発の流れとポイントについてもあわせて解説します。

AI導入のメリット

AIを導入することで得られるメリットや効果には、以下のようなものがあります。

– コストを削減できる
– 品質のムラを減らせる
– プロセス改善と生産性向上が期待できる
– 新規サービスにも応用できる

ひとつずつ詳細をみていきましょう。

コストを削減できる

AI導入の直接的な効果としてもっともわかりやすいのは、既存業務の自動化や効率化が可能になることでしょう。なかには、「AI以外のデジタルツールでも自動化や効率化はできるのでは？」と思う人もいるかもしれません。しかし、AIを用いればツールの利用範囲がより広くなるのです。

単純なルーティンワークなどは、これまでもAIをともなわない各種デジタルツールによってある程度自動化されてきました。その一方で、どうしても人の目によるチェックや手作業が欠かせない部分もあるでしょう。そのような作業も、AIであればこなせるという場合が多いのです。結果として、人件費などのコストを削減できます。

品質のムラを減らせる

AIで業務を自動化すれば、手作業の場合に比べてミスを減らせる可能性が高くなります。これだけでもAIを利用する価値は十分にあるといえますが、さらに「人のスキルに依存する部分を減らせる」というメリットも大きいでしょう。

これは、例えば文書のレビューや人事評価のような、誰が行ったとしても結果が変わらないようにしたい業務に導入できるということです。

人が行う作業では経験やスキルのほか、その時々の体調やモチベーションなどがアウトプットの質に少なからず影響を与えます。しかし、AIならそのような心配はありません。結果として、属人的な業務の割合が減り、アウトプットが均質化されるのです。

プロセス改善と生産性向上が期待できる

AIで自動化できる作業が、既存の業務と必ずしも1対1で対応するとは限りません。そのため、AIによる効率化を目指す際には、前後のプロセスを巻き込んだ業務改善を検討することになるでしょう。このとき、ごく自然な流れでDX（デジタルトランスフォーメーション）が進行し、組織全体としての生産性が向上する可能性があります。

また、DX推進の事例には、AIを活用したものが多い点にも注目すべきでしょう。IPAがまとめた「DX 白書 2021」によれば、AIを導入する日本企業は前年に比べて5倍近くにも増えています。DXの目的を達成するためにAIの採用を決定する企業もあれば、AIという新しい技術がきっかけとなってDXがはじまる場合もあります。

新規サービスにも応用できる

AIの導入が刺激となって、現場から新しいビジネスのアイデアが生まれるケースもあります。例えば、AI技術を取り入れて構築した社内向けナレッジベースの品質が高ければ、そのシステムをベースにした他社向けの商品開発も可能になるかもしれません。

このようなAI活用のアイデアが自社の理念や強みに合致するものであれば、具体化してビジネス戦略に取り入れるのも堅実な方法のひとつでしょう。その際、AIによって生産性が向上し人材や時間の面で余裕が出てくれば、その分のリソースを新規サービスの立ち上げに充てられる可能性もあります。

関連：AI導入のメリットとデメリットは？わかりやすい具体例で解説 

AI導入の課題・デメリット

企業がAIを導入する際には、解決を要する課題もあります。AIは現在も発展中の技術であることから、とくに人材の面では苦労する部分が多いでしょう。ここからは、以下の3つの課題について説明していきます。

– ターゲット領域の向き・不向き
– 技術としての専門性の高さ
– AIならではのマネジメント方法の必要性

ターゲット領域の向き・不向き

AIは応用可能な範囲が広い技術ではありますが、万能というわけではありません。解決したい課題が、AIの活用が難しい領域に属するケースもあるでしょう。その場合は、より解決に適したデジタル技術がAI以外にないか検討する必要があります。

また、実用に耐えるAIを構築するには、試行を繰り返すようなプロセスが求められるのが通常です。これは、実際の業務での利用を開始してから改善をはかれるような用途には、AIがよくフィットすることを意味します。一方、早期に高い精度が求められる領域にAIを活用するのは、簡単ではないといえます。

技術としての専門性の高さ

AIを使いこなすためには、広範囲の知識・スキルが求められます。まず、数学や統計学の基礎のほか、機械学習やディープラーニングの理論のような学術的な知識が欠かせません。これに加えて、開発に用いる専門的なツールやフレームワーク、プログラミングなどのスキルも必要です。

AIを導入する企業では、これらの能力を備えたエンジニアをどのように確保するかがしばしば課題となります。

AIならではのマネジメント方法の必要性

AIの開発プロジェクトを推進するマネージャーには、特有のスキルセットが求められます。なぜなら、AIのシステム開発は実験的な色合いが強いものであり、モデルそのものに改良を加えながら進んでいけるようなアプローチが必要になるためです。成果をあげるにはアジャイル型のプロセスをベースとし、実験と検証を繰り返しながら不確実性をコントロールしていかなければなりません。

これは、ITシステムの開発経験が豊富なマネージャーでも、これまでと同じやり方が通用するとは限らないということです。よりAIにフィットするマネジメント手法を、どのように取り入れていくかが課題となるでしょう。

AI導入の成功確率を高めるアジャイル開発の流れ

AIを活用する多くの開発プロジェクトには、アジャイル型のマネジメント手法を取り入れるのが効果的だといえます。AI開発における不確実性をコントロールしながら、段階的に成果を積み上げて目標に近づけていけることが、その理由です。

ここでは、アジャイルを取り入れたプロジェクトの大まかな流れについて説明します。

具体的な効果にフォーカスする

AI開発においては、最終的な成果について具体的に考えることが重要です。プロジェクトを通して生み出されたAIによって、システムにどのような効果が与えられるかをイメージしておく必要があります。

言い換えれば、「ユーザーにどれだけの付加価値を提供できるか」にフォーカスできるかどうかが大切だということです。このとき、自社製品にAIを組み込むのであれば顧客がユーザーであり、AIで社内システムを構築するのであれば現場の社員がユーザーとなります。

ユーザーが価値の向上を感じなければ、AIを導入した効果があったとはいえないでしょう。そのため、アジャイル型の手法を取り入れたプロジェクトでは、開発プロセス全般を通してユーザーが受け取れる価値を高めていくことに主眼を置きます。

スピードを重視して試行を増やす

アジャイル型の手法における最大の特徴は、プロジェクト全体を小さなサイクルに分割するという考え方にあります。小さな開発計画を繰り返し実行することで、小刻みに成果を積み上げていくのです。

これには、スピード感を維持したまま継続的に成果を出しやすいという利点があります。また、たとえ想定外のことが起こったとしても、素早い軌道修正を行いやすくなります。アジャイルが不確実性をコントロールしやすいといわれるのは、こうした利点によるものです。

AIの開発プロジェクトには、初期段階では予見できないリスクも少なくありません。アジャイル型の手法によって、それらが大きな問題に発展する前に対処し、リスクを乗り越えながら進んでいくことが容易になります。

失敗を恐れるより「学び」に価値を置く

アジャイル型の手法をプロジェクトに取り入れると、メンバーの「学び」の機会が増える可能性があります。なぜなら、最初はやってみなければわからない部分が多かったとしても、開発のサイクルをスタートできるためです。また、開発を通して経験した想定外のことが、新たな気づきを得るチャンスになるためでもあります。

これは、失敗を恐れずに実行に移す姿勢が、アジャイルではプラスに働くことを意味しています。実のところ、早い段階からリスクに対処できるのであれば、失敗すること自体はそれほど問題にはなりません。むしろ、失敗から学ばないことだけが本当の問題だといえるのです。

アジャイルは確実に成果を積み重ねながら、学びを繰り返して「同じ失敗を繰り返さない」チームへと成長していくのに適した手法だといえるでしょう。

AI導入で成果をあげるための5つのポイント

AI導入の課題は、どのように解決すればよいでしょうか。ここからは、多くの企業が経験する共通の課題を克服しながらAIを効果的に活用していくために、以下の5つのポイントについて説明していきます。

– ポイント1：AI導入の目的を明確にする
– ポイント2：AI導入の費用対効果を試算する
– ポイント3：現場の業務を把握し意見を取り入れる
– ポイント4：人材は職場で育てる
– ポイント5：知識は専門の会社から得る

ポイント1：AI導入の目的を明確にする

アジャイル型のマネジメントによってAI開発がうまくいくのは、その具体的な効果にフォーカスできたときです。「AIの導入で何を達成したいのか」という目的を、いかに明確にできるかが重要だといえます。解決したい課題を正しく認識できるかどうかが、プロジェクトの成否を分けるのだといえるでしょう。

ここでの「課題」とは、「理想と現状のギャップ」のことです。したがって、まずは目的が達成された理想の状態とはどのようなものなのかを明確にすることが求められます。あわせて、これから埋めなければならないギャップを知るために、現状を正確に把握することも必要です。

ポイント2：AI導入の費用対効果を試算する

企業がAIを導入して「成功した」といえるのは、その成果が収益やコスト削減につながったときでしょう。AI導入の施策を実行に移す前に費用対効果について把握しておくことは、どの企業にとっても重要事項だといえます。

このとき、課題が明確になっていれば、費用対効果は定量的な数値として試算することが可能です。例えば、次のような数値を見積もることで、成功の見込みについて判断します。

– 費用：新規開発や、システムの維持・更新にどれくらいのコストがかかるか
– 効果：新製品の売り上げや、新システムによるコスト削減がどれくらい見込めるか

ポイント3：現場の業務を把握し意見を取り入れる

AIを新たに導入すれば、これまでの業務に少なからず影響を与えることになるでしょう。もし、完成したシステムに「業務フローに沿っていない」「使いづらい」などの問題が見つかれば、期待したような効果を得られなくなる恐れも出てきます。

こうした事態を防ぐには、詳しい業務内容をあらかじめ把握しておくことが重要です。このとき、現場の声を開発に取り入れることも、同様に重要であると考えるのがよいでしょう。新システムの影響を実際に受ける人からの意見と向き合うことで、さらなる収益向上につながるアイデアが生まれるケースも少なくありません。

ポイント4：人材は職場で育てる

AIの人材を社外から募集しても、簡単にはみつからないのが現状でしょう。運よく十分な知識やスキルを備えた人材を確保できたとしても、自社の仕事内容についてよく知らなければ業務改善を的確に進めることはできません。

このような状況を考えると、現場の仕事を熟知した従業員をAIの人材として育成していくほうが大きいメリットを得られるといえます。また、一定水準以上のスキルを備えた人材を社内に増やしていくにしたがって、AIを活用する際の議論も活発に行われるようになります。

ポイント5：知識は専門の会社から得る

AIの人材を社内で育成すると決めたら、次はAIについて教えられる人材が必要になります。書籍などから学ぶ方法もありますが、通常業務を抱えた状態で各自が学習を進めるのは簡単ではありません。効果的な人材育成の方法については、AIを専門とする会社に相談するのがおすすめです。

このとき、人材育成に積極的に協力してくれる会社をパートナーとして選ぶとよいでしょう。そのような専門家の力があれば、AI技術に関する最新の動向をキャッチアップできるほか、実践的なノウハウを吸収できる可能性も高まります。

効果的なAI活用のための最初のステップ

AIの導入は、業務効率化やコスト削減といったメリットが得られるほか、DX実現の足がかりにもなる施策です。導入事例が増えている一方で、その専門性の高さから、不足する人材をどのように補うかが課題となっています。効果的なAI活用のためには、自社の業務について深く理解している従業員をAI人材として育成していくのがベストでしょう。

弊社では、このような課題を克服するためのAI人材育成サービスを提供しています。「AIエンジニアリング講座」は、現場の即戦力になるために必要な基礎知識や、機械学習とディープラーニングの手法について網羅的に学べる講座です。「AIマネジメント講座」は、AIプロジェクトを牽引していく中心人物を育てるためにご活用いただけます。

どちらの講座もオンラインでのトレーニングが中心となっており、現場で役立つ実践的なスキルを習得できるよう、弊社のAIエンジニアが学習をサポートいたします。効果的なAI活用のための最初のステップとして、ぜひご検討ください。講座の詳細は、下記「資料ダウンロード」ボタンから確認できます。