2022.01.13

AI活用で問題解決!AIの活用シーンと身近で利用されているAI

AIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、人によって作られた知的なプログラムや機械を作る技術のことです。さまざまな業界の問題を解決し、DX(デジタル・トランスフォーメーション)に貢献する技術として、大きな期待が寄せられています。昨今ではお掃除ロボットなどにもAI技術が活用されており、これまで以上にAIは身近なものとなっています。

この記事では、AIの活用シーンと身近で使われているAIについて解説します。

自ら学び答えを導くAI

人工知能学会による人工知能のFAQによると、人工知能とは知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術と定義されています。

AIという概念は、1950年代にはすでに存在していました。ただし、当時のAIは現在のようなものではありません。自動で物事を判断するのではなく、人がインプットしたルールの下で動いていました。それが徐々に進化して、現在のように自分でルールを考えて動くように変化したのです。

昨今では「ディープラーニング」と呼ばれる学習手法が活用されており、入力されたデータをもとにコンピュータが自動的にデータのパターンを学習します。大量のデータからAIが特徴や傾向を学習するものであるため、入力されたデータが多いほど学習の精度が増します。

こうした「独自に学習し、自ら答えを導くAI」の活用方法は、音声認識や自動運転など多種多様です。内閣府のAI戦略 2021には、教育や各産業におけるAIの活用方法、具体的な目標や取組が記載されています。

各業界で期待されるAI技術の活用シーン

以降では、各業界におけるAIの活用シーンをご紹介します。ここでは一例として、医療業界、物流業界、小売業界、金融業界を取り上げます。

医療業界でのAI活用

医療業界での活用シーンは、主に診断です。これまでの診療データをAIに学習させることで、異常を画像から診断したり、最新の医学知識から病名を判断したりできます。

現在の医療現場では、異常がある箇所や病名は、顕微鏡やレントゲン、CTなどの画像を見て医師が判断しています。しかし、医師による判断は本人の経験が元になっており、すべての医師が同じ症状を診て同じ判断を下せるとは限りません。また、医師も人間である以上、疲れで集中力が散漫になっていれば所見を間違える可能性もあります。

AIによる診断であれば、医師の経験は関係ありません。またヒューマンエラーによる所見の間違いも防止できます。診断のスピードや正確性に差がなくなれば、地方と都心の医療格差もなくせると期待されています。

一方で、AIの完全な導入については懐疑的な意見もあります。なぜなら、AIが診断した内容について責任者を明確にできない問題があるためです。「診断はAIが行い、最終判断は人がする」といったAIと人の目をうまく組み合わせた活用が望ましいといえます。

物流業界でのAI活用

物流業界でAIの活用が期待されるのは、主に検品と管理です。検品や管理には一定の基準があり、このデータをAIに学習させればコンピューターによる自動での検品・管理が可能になります。

また、配送業務においてもAIを活用できるシーンがあります。配送ルートを自動検知するAIを利用すれば、無駄な時間を使わずスムーズな配送が可能です。現在では渋滞を予想するAIの開発も進んでいるため、こうした技術と連携すれば、渋滞を避けてより効率的な配送ができるようになります。

加えて、AIにドライバーの運転サポートをさせる技術もあります。例えば、危険運転を察知するAIドライブレコーダーを装備すれば、急ブレーキや速度超過などをドライバーに知らせてくれます。これまでの運転データを蓄積し、今後の運転へのアドバイスをくれる機能もあります。

小売業界でのAI活用

小売業界でのAI活用シーンは、主に発注作業です。AIの活用により、過去の販売実績や天気、季節などから販売数を予測し、自動で発注作業ができるようになります。

大手コンビニエンスストアのローソンでは、2015年からAIを利用したセミオート発注を採用しており、AIが自動で必要な発注を導き出しています。担当者は発注内容を確認し、地域行事などといったイレギュラーな要素を考慮して数量を微調整するだけです。セミオート発注の導入は、発注作業の効率化だけでなく食品廃棄物の減少、機会損失の予防にもつながると期待されています。

また、店内のカメラでお客様の動きを調べ、最適な商品の陳列方法をAIで分析する技術もあります。お客様の滞留時間や導線、特に興味を引いている商品やお客様の年齢・性別、購入率などをカメラの情報から読み取り、最適なレイアウトを導き出します。

金融業界でのAI活用

金融業界では、セキュリティのレベルアップにAIが活用できると期待されています。不正請求やマネーロンダリングなどの犯罪をAIによって検知できれば、犯罪に巻き込まれる被害者を減らせます。

また、紙の書類が多い金融業界においては、AIを搭載したOCR(Optical Character Reader)による文字認識にも期待が寄せられています。OCRとは、画像データに含まれるテキストを文字データに変換する光学文字認識機能のことで、OCRにAIを搭載したものは「AI-OCR」と呼ばれ、読み取りを繰り返すことで文字認識の精度を上げることができます。

依頼書、決算書、印鑑証明など、紙の書類が多い金融業界ですが、AI-OCRを利用すれば、入力作業や照合作業を自動で行えるため、より速い対応が可能になります。

すでに活用されている身近なAI

上記の通り、さまざまな業界での活用が期待されているAI技術。一方で、すでに私たちの身近で活用されているものもあります。ここからは、チャットボット、翻訳、お掃除ロボット、スマートスピーカーといった、すでに身近で使用されているAIについてご紹介します。

チャットボット

チャットボットとは、入力した質問などに対して自動で返信してくれるAIのことです。例えば、HPを閲覧したときに隅に出てくる質問ボックスや選択肢がチャットボットです。

チャットボットの代表的存在としては、Apple社のSiriがあります。Siriは、一般的な質問から雑談までさまざまな会話に対応してくれます。またSiriはチャットボットだけでなく、音声を認識するAIも組み合わされているため、声だけで起動、会話の入力が可能です。

翻訳

以前の翻訳は短い単語でなければ正確に翻訳できませんでしたが、AI技術の登場によって翻訳精度が高くなりました。

代表的なものには、Google翻訳があります。ニューラルネットワークを活用したディープラーニングにより、文章単位の翻訳を可能にしました。またGoogle翻訳には、音声認識やOCRなどのシステムも搭載されており、音声で聞いた言葉や写真の文字を読み取って翻訳ができます。

お掃除ロボット

お掃除ロボットは、自動で掃除を行う家庭用ロボットです。代表的な商品には、アイロボットのルンバや、パナソニックのルーロなどがあります。商品によって機能に差はありますが、ゴミの溜まりやすい場所を判断したり、コードやスリッパ、椅子などの障害物を避けたりして掃除を行います。

お掃除ロボットが障害物を避けながら掃除ができるのは、AI技術によるものです。センサーによって部屋の形や障害物の位置を読み取り、室内の地図を自動で作成。地図に基づいて自身が掃除できる範囲を判断します。

スマートスピーカー

スマートスピーカーは、AIによって音声を読み取り、指示通りの動きをするスピーカーです。例えば「今日の天気を教えて」と話しかければ、今日の天気を教えてくれます。ニュースの読み上げや、音楽を流す、電気を付けるといった動作も可能です。

代表的なスマートスピーカーとしては、Google HomeやAmazon Echoなどが挙げられます。また、先述したSiriやGoogleアシスタントにも、音声に反応して指示通りの対応を行うAIが組み込まれています。

まとめ

働き手不足の解消やコスト削減など、AI技術は企業が抱えるさまざまな問題を解決するために重要な役割を果たすと考えられています。DXを推進する企業であれば、AI技術にも目を向けてみることをおすすめします。

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