AIの活用事例17選！AIの導入に必要なものやメリットも解説

この記事では、AIの概要やAIができること、導入に必要なものを解説します。

AIを導入するメリットや活用事例もあわせてお伝えします。

自社でAIの活用や開発を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

AI（人工知能）とは？

AI（人工知能）とは、人間が持つ学習能力や問題解決能力などの知能をコンピュータによって再現する技術です。

現時点でAIに明確な定義はありませんが「人工的」や「人間に近い性能」といったキーワードがポイントです。

また、従来のコンピュータは、人間の手でプログラムされたとおりにしか稼働できませんでした。

一方でAIは、人間と同様に自ら学習や試行錯誤を繰り返すアルゴリズムが使われているため、活用するごとにパフォーマンスが向上し、状況に応じた臨機応変な対応が可能です。

人間では処理できないような膨大なデータの分析やデータをもとにした予測も得意としており、業務の効率化や自動化に活用されています。

AIができること

AIができることは幅広く、すでにさまざまな製品やサービスに応用されています。

今回はAIの代表的な機能を8つ紹介するので、自社でAIの導入や開発を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

音声認識

音声認識は、人間の話す言葉をAIが理解し、テキストに変換する技術です。

Siri（外部サイト）やAlexa（外部サイト）といった音声アシスタントサービスや自動議事録作成アプリ、自動電話対応サービスなどが代表的な活用例です。

AIを活用することで、従来のコンピュータでは判別が困難であった方言やアクセントなどの違いも認識し、高い精度で文字に変換してくれます。

また、専門用語を使用する業界であっても、AIにデータを与えて学習させることで理解できるようになるため、医療のカルテ作成といった専門性の高い業界での活躍も期待できます。

画像認識

画像認識は、AIが与えられた顔や文字などの画像データを理解する技術です。

スマホのロック解除やオフィスの入退室システムなどに活用されています。

特定の人物の顔を学習させることで、AIが自動で開錠の判断をしてくれるため、セキュリティ強化が実現できます。

また、現状はディープラーニングの技術が向上し、画像から特定の情報の抽出が可能になりました。

具体的には、自動運転で道路上の障害物や信号を識別したり、医療現場でがん細胞の検知するなどの用途で活用されています。

異常検知

異常検知は、膨大なデータのなかから異常値を検出する技術です。

たとえば、工業製品の生産ラインにおいて、合格品の画像を学習したAIを搭載することで、不良品の検知が容易になり、業務の効率化やクレーム発生の抑制につながります。

また、クレジットカードの不正使用の検出にも活用されています。

ユーザーの通常の購入パターンを学習させたAIを活用すれば、異常な行動パターンを検知すると通知を出してくれるため、セキュリティ面でも応用が可能です。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、日本語や英語といった、人間がコミュニケーションを取るうえで日常的に使用している自然言語の理解や処理をコンピュータで行う技術です。

自然言語処理の対象は、論文や記事などの書き言葉はもちろん、SNSや日常会話などの話し言葉も含まれています。

たとえば、問い合わせ窓口の代行としてのチャットボットや、翻訳アプリなどに自然言語処理の技術が活用されています。

自然言語処理の仕組みや活用事例は、「自然言語処理（NLP）とは？概要や流れ、活用事例をわかりやすく解説」で詳しく解説しているのであわせてご確認ください。

検索

AIを活用すれば、膨大な顧客情報の管理も自動化できます。

これまで人間が手作業で分類していた顧客情報も、AIを使うことで性別や年齢、契約年数、物件の特徴ごとに自動振り分けが可能です。

また、分類されたデータを分析すれば、今後のマーケティングや営業方針の決定にも役立てられます。

予測

AIを活用すれば、過去のデータをもとにした未来の出来事の予測が可能です。

たとえば、過去30年の株価のデータを学習させれば、過去の傾向から未来の株価を予測してくれます。

また、これまで気象予報士が予測していた天気予報にも活用されており、より精度の高い予測が可能になりました。

ビジネスにおいても、過去の販売データから販売商品の需要予測にも活用できるため、在庫管理の最適化や商品開発などのマーケティング業務にも役立ちます。

最適化

最適化とは、AIが与えられた情報・制約のなかで、最良の選択肢を見つけて実行する技術です。

たとえば、自動車やスマホのナビ機能に活用されており、目的地までの距離や混雑状況を加味したうえで、出発地点から目的地までの最適なルートを提案してくれます。

そのほかにも、現状の販売商品の陳列や売上情報を与えることで、最適な棚割りを提案してくれたり、会場の構造や観客の入場ルートからスタッフの配置を最適化してくれたりと、売り上げの最大化やリソース分配の最適化が可能です。

繰り返しの作業

AIは、データ入力やレポート作成などの定型業務の繰り返し作業が得意です。

たとえば、毎月の売り上げデータの取りまとめ業務のデータの抽出方法から処理方法までをAIに学習させることで、これまで人間が手作業で行っていた業務を自動化できます。

従業員の作業負荷を軽減させられるだけでなく、ヒューマンエラーも減らせるため、業務の質向上にもつながります。

AI活用が求められる背景

AIの活用は、すでにさまざまな分野・業界で進んでおり、企業にはさらなるAI活用が求められています。

AIの活用を検討している企業は、AI活用が求められている背景を把握し、自社での導入イメージを明確にしてください。

AIを用いたサービスが一般化している

AIの発展が急速に進んだ現代社会において、AIを活用した製品・サービスが一般化しています。

たとえば、スマホのSiriをはじめとした音声認識アシスタントサービスやGoogle Homeなどのスマートスピーカー、問い合わせに24時間365日対応してくれるチャットボットなど、わたしたちの日常にはAIを用いたサービスがすでに浸透しています。

これらのサービスは、AIが一般化されている証だと言えるのと同時に、今後リリースされる製品・サービスにも、AIの技術を活用した機能の搭載が期待されています。

自然言語処理技術の汎用性が高まった

自然言語処理（NLP）は、人間の言語を理解し処理するAI技術のひとつです。

近年のAIの発展には、NLPの急速な技術向上が起因しており、その汎用性が高まっています。

たとえば、チャットボットやスマートスピーカーには、人間の音声を理解して最適な回答を抽出するために自然言語処理を使用します。

また、議事録作成アプリや翻訳機も、ユーザーの音声や入力された情報にもとづいて適切なコンテンツを作成するために自然言語処理の技術が活用された代表的な例です。

このように、わたしたちがすでに使用したことのある製品・サービスには、自然言語処理の技術が活用されており、多くの恩恵を受けられることが証明されていることから、さまざまな分野での活用が求められています。

画像認識技術の普及が進んでいる

自然言語処理の技術だけでなく、画像認識技術もその能力を飛躍的に向上させており、さまざまな分野で利用されるようになりました。

たとえば、顔認識システムによるセキュリティの強化や、周囲の環境を瞬時に把握し車両をコントロールする自動運転に活用されています。

また、実店舗にAI搭載のカメラを搭載することで、商品を手に取った人の年齢や性別を分析し、マーケティング活動にも活かせます。

医療分野では、MRIにも画像認識技術が応用されており、病気の早期発見に役立てられてきました。

これらの事例は、画像認識技術が幅広い分野で普及し、その有用性が認識されていることを示しており、さらなる活用が求められています。

AI導入に必要なもの

AIを導入するには、データの準備はもちろん、AIを活用するための人材などの環境が必要です。

AIの活用を検討している方は、導入に必要なものを把握し、スムーズかつ効果的に活用できるように準備を進めてください。

質の高い大量のデータ

AIの導入には、大量のデータが必要不可欠です。

AIはそのアルゴリズム上、与えられたデータをもとに学習し、正解と不正解の判別や予測を行うため、多くのデータを与えることで、より多くのパターンを分析し精度が高まります。

また、与えられるデータの質が悪いと、誤った結果を導き出す恐れがあるため、ただデータを与えるのではなく、根拠のある正確なデータを用いることが重要です。

AIの導入を検討している方は、データの質と量がAIの質に直結することを把握し、データを収集してください。

AIを使いこなせる人材

AIを最大限に活用するには、AIを使いこなせる人材の存在も重要です。

AIを使いこなすには、AIの基礎理論の理解はもちろん、設計されたAIモデルの設計や特徴の把握、事業に落とし込むための経営視点など、多岐にわたる知識・スキルが求められます。

また、AIをいちから開発するには、プログラミングのスキルや統計学・数学の知識も必要です。

そのため、AIを導入する企業は、AI人材を自社で教育するか、または適切な人材の採用を検討してください。

AIベンダーのAPI

自社でシステム構築はできても、自社でAI人材の確保や開発が難しい企業は、AIベンダーのAPIの利用がおすすめです。

自社でAIを開発するには、専門知識を持った人材の確保だけでなく、開発のための時間やコストが必要です。

そのため、多くの企業はAIベンダーのAPIを活用して、自社のシステムにAI機能を追加しています。

AIベンダーが提供しているAPIを活用すれば、音声認識や画像認識、異常検知などのさまざまなAI機能を自社に採用できます。

既存のAIサービス

より早く自社にAIを導入したい方は、既存のAIサービスの利用も選択肢のひとつです。

既存のAIサービスには、AIチャットボットや契約書自動作成・チェックツールなどがあります。

問い合わせ窓口業務に課題を感じている企業であれば、AIチャットボットに代行させることで、業務の自動化やヒューマンエラーの防止が可能です。

また、契約書の作成などの定型業務に既存のAIサービスを活用すれば、業務の効率化にもつながります。

システムの構築やAI人材の確保が困難な企業は、既存のAIサービスの導入も検討してみてください。

機械学習・ディープラーニングとの違い

AIは人間の知能をコンピュータによって再現する技術であるのに対し、機械学習は、そのAIを開発するための技術領域のひとつです。

機械学習では、コンピュータにデータを与えてパターンや特徴を学習させます。

機械学習の種類は、与えるデータや手法によって「教師あり学習」・「教師なし学習」・「強化学習」の3つにわけられます。

一方で、ディープラーニングは、機械学習の一種で、与えられたデータをコンピュータが階層構造として捉え、人間の手を介さずに自身で学習する手法のひとつです。

機械学習とディープラーニングは、AIと混同されやすい言葉ですが、AIを活用する方は、上記の違いを理解しておいてください。

AIを活用するメリット

企業は、AIを活用することで人手不足の解消やコストの削減など、さまざまなメリットを得られます。

具体的なメリットを把握して、自社のどの業務で活用できるか検討してみてください。

自動化による人手不足の解消

AIを活用すれば、これまで人間が手作業で行っていた業務を自動化できます。

AIは、データの入力や分析、レポート作成といった定型業務の繰り返し作業が得意です。

人間が手動で行うよりも高速で処理してくれるため、従業員1人あたりの業務量の大幅な削減が可能です。

そのほかにも自動化できる業務にAIを代替させれば、会社全体の業務効率化が実現し、人手不足の解消にもつながります。

実際に深刻な人手不足が課題となっている小売や介護などの業界での活躍に期待が寄せられており、採用されている実績もあります。

コストの削減

AIを活用した業務の代替は、人手不足の解消だけでなく、コストの削減にも大きく貢献します。

業務の完遂に長い時間を要していた一部の業務をAIで自動化することで、従業員の残業時間を抑えられ、その結果、人件費や光熱費などのコストを削減できます。

さらに、人間を上回る質のAIを搭載できれば、エラーや遅延による追加コストの削減も可能です。

ヒューマンエラーの抑制や業務効率化による生産性の向上

AIを活用して業務を効率化できれば、会社全体の生産性を向上させられます。

たとえば、これまで人間の目で行っていた工業製品の品質チェックをAIに代替させれば、人間よりも高い精度で不良品の検知が可能で、ヒューマンエラーを抑制できます。

その結果、クレームの発生を防止でき、クレーム対応や不良品流出の原因究明に時間を要することがありません。

このことで会社全体の生産性が大幅に向上し、社内リソースを最大限活用できます。

顧客満足度の向上

AIを活用した製品・サービスは、顧客満足度の向上を実現します。

問い合わせ窓口業務を例にすると、これまでは人間が行っていたため、営業時間内の問い合わせにしか対応できませんでした。

一方で、AIチャットボットに代替させれば、24時間365日稼働してくれるため、いつでも顧客からの問い合わせに対応できます。

また、スポーツ分野においては、AIによる実況やAIによる選手のパフォーマンスの数値化を行うことで、視聴者に新たなスポーツ観戦体験を提供してくれます。

AIの活用事例

AIは幅広い分野で活用され、多くの恩恵をもたらしています。

ここでは、すでに実用化されているAIの商品・サービスの活用事例を紹介します。

これからAIを活用する方は、ぜひ参考にしてください。

自動運転

自動運転には、AIの画像認識技術や音声認識技術が用いられています。

車両に搭載されたカメラが人や車の流れ、信号機の色、標識、周りの建物などの情報を瞬時に認識・分析し、車両をコントロールします。

すでに自動運転が可能な自動車は販売されており、人間では避けられない運転による疲労や標識の見落としなどを抑制できるため、公共交通機関への実用化も進められています。

顔認証システム

顔認証システムもわたしたちの生活に浸透しているAI技術のひとつです。

AIの画像認識技術が用いられており、スマホのロック解除や建物への入退室システムなどに応用されています。

特定の人物でしか開錠できないため、セキュリティの向上を実現できます。

また、出退勤管理にも活用すれば、従業員がタイムカードで打刻する必要がなく、打刻し忘れの心配もありません。

セキュリティ向上や業務効率化の観点から注目されている活用事例です。

チャットボット

チャットボットには、AIの自然言語処理が活用されています。

自然言語処理を通して人間の言葉をコンピュータでも理解できる単位に変換することで、人間との自然なやり取りを実現できます。

チャットボットはカスタマーサービスや問い合わせ対応で活用されており、24時間365日の対応が可能です。

そのため、働き方改革や顧客満足度の向上を図るためのツールとして実用されています。

スマート家電

スマート家電には、人間の言葉を理解して音楽の再生やアラームのセットなどをしてくれるスマートスピーカーや、1台でテレビ・エアコン・照明などの電源操作が可能なスマートリモコン、衣類の汚れを分析して最適な洗濯の仕方を判断するAI洗濯機などがあります。

家庭内で日常的に行う作業を自動化できる利便性が大きな特徴です。

すでに活用している方も多く、生活に欠かせないアイテムのひとつになりつつあります。

AI搭載ロボット

AI搭載ロボットは、製造業から医療、家庭用品まで、幅広い領域で活用されています。

代表的な例が「お掃除ロボット」です。

稼働する時間を設定すれば、外出中でも部屋のなかのほこりやごみを検知し自動で掃除してくれるため、仕事で忙しい方でも部屋を綺麗に保てます。

また、製造業においては、製品の組み立てや品質検査にAIロボットを活用することで、ヒューマンエラーの防止や生産性の向上につなげられます。

クリエイティブ作品

近年は、クリエイティブ作品の製作にもAIが活用されています。

専用のAIに製作したいクリエイティブ作品の特徴や方法を入力すれば、人間と同等の質の作品製作が可能です。

たとえば、画像作成AIに「K-POPアイドル風のアルバムジャケット」といったプロンプト（命令文）を指定すると、瞬時に指定された条件に沿った画像を生成してくれます。実在する人物の写真のようにリアルな描写も可能になっています。

画像生成AI以外にも、音楽や文章を生成する専用のアプリが誕生しており、今後のさらなる普及が期待されています。

スポーツの自動採点システム

スポーツ分野での代表的な活用事例が「自動採点システム」です。

スポーツ分野の課題のひとつに、審判や採点者による正確なジャッジがあります。近年はどの競技においても選手のパフォーマンスが高度になっており、一定の基準を保って人間の目で正確にジャッジするのは困難になりつつあります。

AIを活用すれば、選手のパフォーマンスを瞬時に数値化できるため、採点者の主観的な判断による評価の誤差がなくなり、公平なジャッジが可能です。

そのほかにも、スポーツ分野ではAIがさまざまな用途で活用されています。詳しくは「AIのスポーツ分野での活用事例13選！メリットやデメリットも解説」の記事で解説しているので、あわせてご確認ください。

収穫時期の確認

AIは、農業分野でも広く活用されており、人手不足の解消や農業の効率化に大きく貢献しています。

AIを搭載したロボット農機は、AIの画像認識技術が用いられており、無人で整地や種まきが可能です。

周りに突然人や動物が表れても、危険を検知して停止し、監視者に通知してくれるので安心です。

また、これまでは機械化が困難だった収穫作業も、AIロボットを活用すれば、作物の成熟度を確認しつつ収穫してくれます。

医療診断の補助

医療分野においては、診断を補助する役割としてAIが活用されています。

たとえば、これまでのX線写真やMRIによる画像診断は、医師の経験や知識をもとに行われてきましたが、AIの画像認識技術を併用することで、より確実に患者の異常を発見できます。

また、これまでの問診結果を学習した自動問診システムを活用すれば、医師の診断の手助けとなり、問診に要する時間も削減できます。

人手不足が顕著な医療業界では、AIを活用したさらなる業務の効率化と正確な診断が期待されています。

不良品の検知

AIは、製造業における不良品の検知に有効です。

工業製品や精密部品の場合、わずかな製品不良であっても大きな事故の原因になりかねません。

とはいえ、人間の目で識別できる不良には限界があり、長時間の作業で疲労が溜まり、つい見逃してしまったというケースも珍しくありません。

合格品の画像を学習したAIを生産ラインに導入すれば、製品の欠陥を自動的に検出してくれます。

製品の品質を確保できるだけでなく、検査の効率を大幅に向上させられることから、人手不足の工場などでの導入がおすすめです。

非接触型の検温

新型コロナウイルスが流行した昨今、非接触型の検温システムが急速に普及しました。

なかにはAIの顔認証技術を応用したシステムがあり、マスクを付けた状態でも非接触で体温測定が可能であるため、感染防止の観点から大きな注目を集めました。

また、オフィスの入口に設置することで、規定の体温以上の従業員の入室を防ぎ、会社規模でのクラスターの防止にも役立ちます。

翻訳サービス

AIの自然言語処理が活用されたサービスの代表的な例が「翻訳サービス」です。

人間の言葉や文字を自動言語処理することで、コンピュータでも理解できる単位に変換し、学習した膨大なデータにもとづいた高品質な翻訳を提供してくれます。

翻訳サービスはスマホアプリとして実用化されており、旅行や国際ビジネスなどのさまざまなシーンでコミュニケーションの手助けに活用されています。

健康サポート

AIは、健康サポートとしても活用されています。

スポーツ分野や医療分野では、毎日の食事メニューの写真を画像データとしてAIに分析させることで、不足している栄養を算出するシステムの活用がみられます。

分析結果からおすすめの食事メニューや運動も提案してくれるので、スポーツ選手のパフォーマンス向上や食生活が偏っている方の食事改善に最適です。

バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントは、AIの音声認識技術や自然言語処理が使用されているプログラムで、ユーザーの指示に従ってタスクを実行してくれます。

スマートスピーカーよりもビジネス向けで、スケジュール管理やタスク管理はもちろん、社内システムと連携することで、メールの送信や商品の注文など、幅広いタスクの実行が可能です。

音声で指示するだけなので、ユーザーの作業時間を節約し、生産性を向上させます。

ボードゲーム

ボードゲームの対戦相手にもAIが活用されています。

たとえば、AIにプロ棋士の過去の対局データを与えることで戦略を学習し、模擬試合の対戦相手として活用できます。

実際にAIと対戦できる将棋や囲碁アプリは開発されており、誰でも利用可能です。

株価の予測

AIに過去の株価データを学習させれば、これまでの傾向を分析し、将来の株価予測が可能です。

市場トレンドも加味して予測してくれるため、投資家のより明確な根拠をもとにした決定をサポートしてくれます。

また、株価以外にも、実店舗の売り上げ予測などにも応用が可能なため、自社の売り上げの最大化を狙うための戦略立てを行いたい方におすすめです。

おすすめ商品やニュースのリコメンド

AIは、ユーザーの購買データや趣味嗜好にもとづいたおすすめ商品やニュースのリコメンドを行ってくれます。

AmazonをはじめとしたECサイトで表示される「おすすめ商品」には、このリコメンド機能が活用されています。

ユーザーは興味のある情報に迅速にアクセスできるため、顧客満足度の向上につながります。

AIを活用する際の課題

AIを活用すれば、業務の効率化やコストの削減、人手不足の解消などさまざまなメリットを得られます。一方で、AIを活用するには、大量で質の高いデータの収集が必要です。

AIはそのアルゴリズム上、データの質と量が性能に直結しますが、与えられたデータに偏りがあったり、品質が低ければ、高いパフォーマンスを期待できません。

また、扱うデータのなかには、プライバシーに関わる個人情報が含まれているケースがあります。プライバシー保護の観点から、データの扱いには十分な注意が求められます。

そして、AIを適切に活用するためには、AIに関する専門的な知識と経営的な視点を持つ人材が必要です。

AIの活用を検討している方は、早い段階でのAI人材の育成もしくは採用の着手がおすすめです。

まとめ

この記事では、発展著しいAIの概要や活用するメリットを解説しました。

AIを適切に活用すれば、ヒューマンエラーの頻発や人材不足といった企業課題を解決できます。

具体的なAIの活用事例も解説したので、AIの活用を検討している方は、自社で活かせるものはないか検討してみてください。