AIをビジネスに活用するには？事例やビジネスモデルについての解説

AIは様々な業界で利用されていますが、ビジネスにおいて実際にどのように活用するかについて、導入までのプロセスに悩む企業が多いことでしょう。そのため、今回はAI導入のビジネスの事例とAIビジネスモデルをご紹介します。

目次

• AIとは？AI技術とビジネスの関係は？
• 日本ビジネスのAI運用現状と展望
• AI活用のビジネス成功事例・モデル
• AI導入のビジネス・企業が得られるもの
• ビジネスの成功に役立つAIの活用法
• AIツールVidnozでビジネスを支援する
• ビジネスにAIを導入する際の注意点
• AIの熱狂に乗ってビジネスを変革しよう

AIとは？AI技術とビジネスの関係は？

ここからはAIとはどのようなものなのか、AI技術とビジネスの関係性について解説していきます。

AIとは？AIビジネスとは？

AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略である。人間のように知能や学習能力があるコンピュータを指します。この分野で大きく二つの分類があり、汎用人工知能と特化型人工知能と呼ばれます。

汎用人工知能は、強いAIとも呼ばれ、人間と同等または同等以上の知能を持ち、感情や意識をもっているAIです。ドラえもんを例に挙げると、理解しやすいでしょう。一方、特化型人工知能は、スマートスピーカーや自動運転車などの特定の機能に特化している人工知能です。

また、AI技術の発展とともに、AIを活用したビジネスが急速に広まっています。AIビジネスとは、タスクや業務において高度な予測や大量のデータの処理が必要な場合、AIを導入して効率的かつ正確に業務をこなすことを指します。

AIビジネスの最大のメリットは、データを高速かつ正確に処理できる点です。AIは短時間で膨大なデータを処理でき、その処理結果をもとに分析やビジネス最適化を行うことができます。また、手作業にかかる時間や手間を省くことができるので、業務の効率化に大きく貢献します。

AI技術とビジネスの対応関係一覧表

日本ビジネスのAI運用現状と展望

ここでは日本ビジネスにおけるAI運用の現状と展望について解説していきます。

日本ビジネスのAI導入率

総務省の「令和元年版情報通信白書」によると、日本国内のビジネス企業におけるAI導入率は39%とのことです。しかし、同白書に示されたデータによると、中国ではAI導入率が85%、アメリカが51%、ドイツ・フランスが49%、スイスが46%と、日本に比べて海外の企業でのAI導入が進んでいることが分かります。

これは、AI技術に関する情報が他国よりも遅れて浸透していたことが一因として考えられます。日本における企業のAI開発事例としては、NECグループの「NEC the WISE」や富士通グループの「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」などが挙げられます。

日本AIビジネスの今後はどうなる？

コロナ禍による多様な働き方の変化が企業にAIの導入を促しています。在宅勤務や時差通勤などのシチュエーションで業務を継続するためには、AIの活用が不可欠です。業務管理の効率化を目指す企業は、AIを採用しています。また、DX推進の一環として、経済産業省は2025年までにシステム刷新を集中的に推進する必要性を指摘しています。これにより、AIを活用したシステム構築が重要な要素となります。機械学習プラットフォーム市場や翻訳市場は特に成長が見込まれ、今後も拡大が期待されています。

AI活用のビジネス成功事例・モデル

ここからはAI活用のビジネスモデルについて海外と日本の両方から解説していきます。

海外のAIビジネス成功事例・モデル

• OpenAI｜GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)モデル

OpenAIは、AI研究・開発企業であり、自然言語処理分野で特に注目を浴びています。GPT-3は、OpenAIが開発した言語モデルであり、トランスフォーマーネットワークをベースにしています。GPT-3は自然言語生成や文章理解などのタスクに使用され、機械翻訳や質問応答システム、文章の要約など多様な応用が可能です。

• Graphcore｜IPU (Intelligence Processing Unit)モデル

Graphcoreは、AI向けに特化したプロセッサユニットであるIPUを開発している企業です。IPUは高度な並列処理を実現し、ディープラーニングモデルの学習と推論を効率的に実行することができます。GraphcoreのIPUは、機械学習の高速化や大規模データの処理に貢献し、AIアプリケーションの性能向上に寄与しています。

• Wibbitz｜自然言語処理とコンピュータビジョンの統合モデル

Wibbitzは、ニュースやコンテンツ制作に特化したビデオ自動生成プラットフォームを提供する企業です。彼らのAIモデルは自然言語処理とコンピュータビジョンを統合しており、テキストベースのコンテンツを自動的にビデオに変換します。AIはテキストを解析し、適切なビジュアルコンテンツ（画像、動画、グラフィックスなど）を選択し、それらを効果的なビデオストーリーに組み合わせます。Wibbitzのプラットフォームは、迅速で効率的なビデオ制作を実現し、メディア企業やブランドによるコンテンツの視覚化を支援します。

日本のAIビジネス成功事例・モデル

• Preferred Networks ｜Chainer（ディープラーニングフレームワーク）モデル

Preferred Networksは、ディープラーニング技術を活用したAIソリューションを提供する企業です。Chainerというディープラーニングフレームワークを開発し、画像認識、自然言語処理、ロボット制御などの幅広い分野で利用されています。PFNは特に、ロボットテクノロジーにAIを組み込んだソリューションを提供し、産業用ロボットや自動運転車などの分野で注目を集めています。

• Cinnamon AI｜Flax（自然言語処理）モデル

Cinnamon AIは、自然言語処理技術を中心に活動するAI企業です。Flaxという自然言語処理フレームワークを開発しており、テキストデータの理解や質問応答、自動要約などに活用されます。Cinnamon AIは、ビジネス領域における自然言語処理の課題に対してAIソリューションを提供し、契約書の自動分析やカスタマーサポートの向上などを支援しています。

• WILLER EXPRESS｜自然言語処理（NLP）と予測モデル

WILLER EXPRESS株式会社は、AIを活用した需要予測により、より適切なサービスを提供することができるようになりました。同社は高速バス事業や鉄道事業、ツアーの運営を手がけており、AI導入により高速バスの利用状況を正確に予測することが可能となっています。

自然言語処理（NLP）と予測モデルモデルを用いて日程や利用目的、天候など、多岐にわたる要因を考慮することで、より正確に需要を把握することができ、それに応じて価格の調整を行っています。このようなシステムは、広告施策にも有効であり、より効果的に顧客にアプローチするための戦略的な武器となっています。

AI導入のビジネス・企業が得られるもの

ここからはAI導入のビジネスで企業が得られるものについて紹介していきます。

AIの導入でビジネス・企業の労働力不足を改善

近年、人口減少の影響から、働き手不足が問題となっています。こうした中で導入されることが期待されているのがAIです。

AIは、単純な作業や定型業務を自動化し、従業員がコア業務に集中することができるようにします。そのため、限られた人的リソースをより効果的に活用することができます。

特に、データ入力や集計、経理業務などは、AIに任せることで大幅な時間短縮や精度向上が実現できます。AIの導入により、働き手不足を克服するだけでなく、企業の業務効率も改善されることが期待されます。

関連記事：AIで業務効率化できる原因とAI活用事例5>>

AIの導入でビジネス・企業のコストを削減

AIの導入によって、企業は日常業務や設備管理においてコストを抑えることができます。AIには、業務において人間が行うと時間がかかる作業を短時間で処理できるという優れた機能があります。例えば、データ分析やレポート作成、顧客データの分析などの仕事において、AIに任せることで、時間と人件費を節約することができます。

また、AIはITリソースの使用を最適化することができます。そのため、企業はインフラに投資するコストを削減することができます。さらに、AIによって、劣化予測を活用することで、設備が長く使えるようになります。こうした長寿命化によって、メンテナンスの費用を抑えることができます。

このようにAIの導入によって、企業は人的・物的リソースを有効活用し、多くのコストを削減することができます。

AIの導入でビジネス・企業の安全性を高める

業務に人工知能（AI）を導入することは、効率向上だけでなく、安全性の向上にも寄与します。以下にAIが安全性の向上に貢献する例を示します。まず、危険予測を活用することで、作業中の事故を未然に防止できます。また、危険な作業をAIで代替することで事故を回避することも可能です。AIは単純作業のミスが少ないため、事故件数を減らすことができます。さらに、AIを使った統計資料やデータ分析はミスが少なく、安定したアウトプットを提供します。これにより、従業員のけがや資料作成ミスのリスクが減り、企業自体も事故やデータ分析の誤りによるイメージ低下や労働力確保のリスクを軽減することができます。

ビジネスの成功に役立つAIの活用法

ここからはビジネスの成功に役立つAIの活用法について詳しく解説していきます。

既存業務にAIを導入するか新規業務を開発するかを確認

近年、AI技術が急速に発展しています。企業においても、AIを活用することで業務効率を上げ、コスト削減などの効果が期待されています。

そこで、既存業務にAIを導入するか、新規業務を開発するかを検討することが重要です。既存業務にAIを導入する場合、まずはどの作業にAIを導入するかを決定する必要があります。

具体的には、定型作業やデータ解析などが挙げられます。その後、AI技術を導入するためのシステムやツールを開発し、社員の教育やトレーニングを行う必要があります。

しかし、導入する業務によっては既存のシステムやツールが十分であり、新たに開発する必要がない場合もあります。一方、新規業務を開発する場合、市場の需要や競合環境を考慮し、どのような領域に進出するかを決定する必要があります。

また、AI技術を活用することで、どのような付加価値を提供できるかも検討する必要があります。

AI知識を学び・必要なデータを整備

機械学習において、データの質と量はAIが正しく物事を認識したり判断したりするために重要です。ノイズの多いデータを与えると、機械学習が実行された結果が悪くなるため、データの精度を確保することが必要です。

また、AIは画像認識や音声認識、自然言語処理など、それぞれの得意分野があります。重要なのは、特定の課題や用途に合ったAIを選ぶことです。

人材の確保・スタッフトレーニング

AIの機械学習をシステムに組み込むためには、データとAIを整える必要があります。データの準備段階では、大量のデータの収集や加工処理が必要となります。

そして、この段階での専門的なスキルが不可欠です。人的リソースの確保を怠ると、データの収集や加工処理の遅延などが発生し、プロジェクト遅延やコストの増大が生じる可能性が高まります。

また、AIの機械学習における“学習”とは、膨大な量のデータをモデルに投入し、モデルが自らの誤りを修正していく仕組みです。

この学習過程では、モデルが正確に学習するための検証とチューニングが必要になります。学習時にモデルが不適切な学習をすると、システムの精度が低下し、最悪の場合、誤った判断を行う恐れがあるため、学習にも専門知識を持ったAI人材が必要になります。

つまり、AIの機械学習をシステムに組み込むには、データやAI人材の準備が欠かせません。十分な人員を配置し、専門知識を持ったスタッフを確保することで、プロジェクトの成功につなげることができます。

適切なAIを導入するためのシステム・環境を作る

AIを用いた業務の導入には多くのメリットがありますが、その導入には課題も伴います。導入の前には試験導入での確認と調整が必要であり、実際の業務に本格導入する前にはAIが問題なく機能することを確認しなければなりません。

また、AIによって生じる事故や情報漏えいなどの責任についてはAIの開発会社と運用会社の責任判断が困難です。さらに、AIに重要なデータを扱わせる場合には、セキュリティ対策を万全にすることが求められます。

業務を代行しているAIについては、システム障害やサイバー攻撃が発生することで停止するリスクもあることに留意する必要があります。

社会的には、AIを扱えるデジタル人材が不足していることも問題視されています。そのため、長期的な観点で、自社の社員をAI人材に育成する環境の整備に取り組むことが求められます。

AIの精度とAI操作の熟練度を高める実践を繰り返す

AIは正確性に優れ、膨大な情報を処理する能力がありますが、その精度を高めることは非常に重要です。練習には、過去のデータを用いて予測を行うモデルを構築し、実際のデータと比較することが含まれます。

また、AIを操作するために必要なスキルも重要です。熟練度を高めるには、シミュレーションゲームやトレーニングプログラムを用いた演習が効果的です。このようなアプローチは、AIの操作の向上につながり、AIをより有効に使用することができるようになります。

AIツールVidnozでビジネスを支援する

Vidnozの製品Vidnoz FlexとはAIを取り込んだオンラインビデオ編集用のプラットフォームで、以下の基本機能に加え、無料で利用できるオンラインAIツールも多数あります。例えばAI音声読み上げ、喋るアバターと言うツールが無料で使えます。

Vidnoz Flexでは、営業・マーケティング・コミュニケーション・カスタマーサポート支援を行っています。自社の商品・サービスに興味を持っているお客様に対し、適切な情報提供を行うことは、営業・マーケティング・コミュニケーション・カスタマーサポート支援において極めて重要です。

情報提供の適切さは、お客様とのコミュニケーションの質を左右し、顧客満足度にも大きく影響します。また、現代のビジネスにおいて、オンラインプレゼンスはますます重要な焦点となっています。

ブランドを効果的にアピールし、フォロワーを引きつけるために、多くの企業がオンラインストアを開設しています。特にグローバルな市場に参入する企業にとっては、オンラインカスタムビデオを活用することが推奨されます。

オンラインカスタムビデオによって、グローバル規模でブランドイメージを向上させることができます。

ビジネスにAIを導入する際の注意点

ここではビジネスにAIを導入する際の注意点について詳しく解説していきます。

AIを輸入するためだけにAIを輸入してはいけない

AIを輸入することは、今日のビジネスにおいて重要な戦略となっています。しかし、AIを輸入することは単純な決断ではありません。私たちは、AIを輸入することを慎重に考えなければなりません。AIを輸入するためだけに、AIを輸入することは避けなければなりません。

AIを導入する前に、まずその必要性を評価することが重要です。また、AI利用の目的やその過程でのリスク要因についても考慮する必要があります。仮にAIが本当に必要であったとしても、その特性による対応策を十分に慎重に考える必要があります。

スタッフの採用が難しい場合は外部ベンダーを検討

AIは未だに発展途上の最先端技術であり、予想外の動作を引き起こす危険性があるということが認識されています。万が一問題が発生した場合、計画的に対処することが必要です。そのためには、AIを監視し、問題が発生した場合に適切な対策を講じる体制を整備する必要があります。

近年は、この問題に対して議論が重ねられており、AIを監視・対処するための方法が模索されています。もし、この分野のスタッフ採用が難しい場合は、外部ベンダーを活用することをおすすめします。

情報漏えい・ハッキングを防ぐ準備

現代では、人工知能を活用したシステムが広く使用されていますが、それに伴い機密情報の取り扱いが必要な場合もあります。したがって、セキュリティに対する配慮が重要です。

ネットワークを介した情報の取り扱いは便利ですが、外部からの攻撃や情報漏洩のリスクが存在します。一部の攻撃者は、AIの学習機能を悪用してシステムに即座に侵入することができます。このような攻撃に対して、AIは最適な防御手段となります。

セキュリティシステムにAIを組み込んだ活用や、多層防御策の採用が必要です。また、情報漏洩は内部の関係者によって引き起こされることもあります。したがって、AIの活用にあたっては、セキュリティ関連のルールを社内で確立し、従業員に対するセキュリティ教育も必要です。

企業がセキュリティを強化するためには、AIやセキュリティに関する専門知識を持った担当者を常駐させることも重要です。これにより、セキュリティ対策を的確に実施し、機密情報の保護を確保することができます。

AIの熱狂に乗ってビジネスを変革しよう

本稿では、ビジネスにおいてAIを活用する方法、導入プロセス、そして成功例について紹介しました。AIは自動化されたデータ処理や分析を可能にする革新的な技術です。今後も多岐にわたる領域でAIの活用が進んでいくことが予想されます。

そのため、AI専門家の育成が喫緊の課題となっています。