AI活用でビジネス変革を実現するには? 押さえておきたい基本と活用事例

ビジネス環境において、AI（Artificial Intelligence、人工知能）の活用が急速に広まっている。DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として、AIが業務効率化や生産性向上のための強力なツールとなっていることも多い。

本稿ではAIとは何か、またその歴史的背景や技術的な基礎を解説する。さらに、各業界における具体的な事例を踏まえて紹介することで、AI活用のメリットを理解するとともに、導入に伴うリスクを把握することができるだろう。

AIとは

AIとは、コンピューターが人間の知的活動を模倣し、自動的に学習・判断・問題解決を行う技術のことである。AIは、データ分析やパターン認識を通じて、さまざまなタスクを効率的にこなす能力を持っている。

AIの技術は大きく2つに分類される。1つ目は「弱いAI」と呼ばれ、特定の分野や業務に特化したAIであり、人間の指示に従って特定のタスクを処理することに特化している。特化型人工知能（applied AI、Narrow AI）とも呼ばれ、自意識や心を持たないAIである。

２つ目は「強いAI」と呼ばれ、人間と同様に自意識や知能を持ち、高度な判断や問題解決を行うAIだ。汎用人工知能（AGI）とも呼ばれ、自己学習により未知のタスクにも柔軟に対応できる能力を有している。

現在実用化されているのは全て弱いAIに分類されており、特定の分野においてビジネスの成果を生んでいる。AIは現代社会のさまざまなシーンですでに重要な役割を果たしており、生成AIの登場などAIは常に発展しており、多くの可能性が広がっていっている。

AIの定義と歴史

AIは、コンピューターや機械が人間の知能を持つかのように振る舞う技術である。もう少し具体的に言うと、「学習や推論、自己訂正などの知的活動を自動化する技術」だ。AIは1950年代に初めてコンピューターサイエンスの分野として台頭し、特にアラン・チューリングがその先駆者として知られている。

初期のAI研究は主にルールベースシステムに焦点を当てており、人間が提供する知識を基に、問題解決や推論を行うことを目的としていた。しかし、1980年代から1990年代にかけて、その限界が指摘され、AI技術の進展は一時停滞の様相を見せた。

その後、2000年代に入り、情報通信ネットワーク基盤の強化により、データの蓄積が飛躍的に向上したことと大規模なデータが処理できるマシンの調達が容易になったことで、AIの新たなブームが到来した。この時期には特に機械学習と深層学習が注目され、多くの実用的なAIアプリケーションが開発された。その結果、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で大きな成果が出ている。

現代のAIは、単なるルールベースではなくニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳を模したアルゴリズムを利用することで高度な判断が可能になっており、あらゆる業界での採用が進んでいる。その用途も、ビジネスプロセスの効率化から精度の高いデータ分析、ひいては新たなビジネスモデルの創出に至るまで、可能性が拡大している。

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AIを実現するための仕組み

AIを実現するための仕組みは、大きく分けると3つの要素で構成されている。

まず挙げられるのは、「データ収集」だ。AIモデルは大量のデータに基づいて学習するため、適切なデータを収集し、さらに前処理を行う（学習しやすい状態に整える）ことが非常に重要である。

次に、「機械学習アルゴリズムの適用」である。機械学習は、データからパターンや関係性を見つけ出す手法であり、これには教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがある。これらの学習を行うことにより、AIはインプットから未来を予測する機械学習モデルをつくり出す。

最後に、「モデルの評価と改善」である。AIモデルは初期の段階で完璧ではないため、継続的な評価と改善が必要だ。評価には、テストデータを用いた性能評価や、フィードバックループによる実運用環境での調整などが含まれる。

これらの要素が連携することで、AIは新しい状況にも適応し、高度な分析や予測を行えるようになるのである。

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AIの適応領域

AIの活用は、多くのビジネスにおいて革新的な変化をもたらす。

AIはデータ分析の精度向上や業務効率化に寄与し、企業の生産性を大幅に向上させる。例えば、機械学習を活用することで、顧客の購買傾向を予測し、マーケティング戦略を最適化する、物流の最適化や在庫管理の改善といったことに適応することができる。

一方、デメリットも存在する。初期投資コストが高額なことだ。導入後もAIシステムの運用には高度な技術知識が必要であり、そのための人材確保や社内教育に相応の時間と資金がかかる。また、機械学習モデルによる予測はデータの偏りや品質に依存するため、誤った予測や判断が下されるリスクも考慮しなければならない。

業務効率化

AIの活用により、特定のタスクを自動化することで業務の効率化が可能となり、人材の時間を有効に活用できるようになる。例えば、カスタマーサポートにAIを導入することで、簡単な質問にはAIが対応し、より複雑な質問のみ人間のオペレーターが対応するといった分業が可能だ。

ビジネスを継続的に成長させていく上で、業務の効率化は常に検討すべき課題である。その解決をAIは大いにサポートしてくれるだろう。

生産性の向上

AIを導入することにより、生産性の向上が期待できる。例えば、製造業においては、AIを活用した自動化や予測メンテナンスにより、従来人間が行っていた作業を効率化するだけでなく、機械のダウンタイムを最小限に抑えるといったことも考えられる。

また、データ分析に基づく需要予測や在庫管理も生産性向上の鍵となる。小売業ならば、AIを活用した需要予測によって、適切なタイミングで適切な商品を仕入れることができるだろう。AIの導入は、過剰在庫や在庫切れを防ぎ、販売機会の損失を回避することにつながるのだ。

さらに、AIによるカスタマーサービスの自動化も生産性に寄与する。顧客からの問い合わせに対して24時間対応可能なチャットボットや、顧客行動分析によるパーソナライズされた提案は、顧客満足度を向上させると同時に、従業員の負荷軽減を実現する。これにより、従業員がより付加価値の高い業務に集中できるようになる。

具体的なAI活用事例

では、各業界ではAIをどのように活用しているのだろうか。以下では、具体的なAI活用事例を紹介していこう。

製薬業界の場合

製薬業界では、創薬開発の期間短縮のためのAI活用が進んでいる。

中外製薬では、高騰する新薬創出のコストと期間長期化に対応するため、生成AIを用いたコスト削減と開発期間の短縮を目指している。例えば、研究では、大量の英語の論文を探して読む必要があるが、膨大な時間がかかる。そこで、生成AIを活用して過去の知見を再利用し、組織の知見とする といった具合だ。また、人間が目視できる化合物は限界があるが、AIやコンピュートリソースを使うことで、何十倍もの探索が可能になる。

一方、臨床開発では試験のデザイン（目的や仮説の設定、評価方法などの計画）に生成AIを投入。グラフや表などの文字になっていない多くの情報を解読して、臨床計画の策定を支援する仕組みを用意した。デザイン次第で、期間が大きく短縮され、治験者の負担を減らせるという。

中外製薬における創薬開発の期間短縮を コスト削減に向けた生成AI活用とは

アステラス製薬では、従来約2年かかっていた開発のプロセスにAI創薬を用いることで、開発期間を約7カ月に短縮するという実績が出ている。

例えば、低分子化合物であるASP5502の場合、研究者が持つアイデアを医薬品特性予測AIや医薬品デザインAIに反映した。さらに、同社が蓄積した低分子創薬の実験データも組み込むことで、独自のAIを構築したという。

また、同社はAIの予測を迅速に実験するため、ロボットの活用にも注力している。ロボットは人と違って24時間連続で稼働できるのが強みだ。AIがデザインした化合物を自在にロボットが合成し、そこで得られた実験データをAIに学習させることで、さらにAIの精度が高められる。このサイクルこそが、AIと共にロボットを活用する最大のメリットとなるそうだ。

アステラス製薬のAI創薬、2年かかっていた開発を7カ月に短縮できた理由とは

金融業界の場合

金融業界ではどのようにAIを活用しているのか。

三菱UFJニコスでは、2018年に機械学習プラットフォーム「DataRobot」を導入し、さまざまな業務で活用している。その1つがコールセンターだ。収集したデータを基に、いつ、どのくらいの人数のスタッフが必要になるかを予測し、最適化を図っているという。

また、不正検知の分野でもAI活用が進む。カードの不正利用は年々増えており、その被害額は業界全体で500億円を超えるレベルに達している。これまでは人がルールを作成したり、取引のモニタリングを行ったりしていたが、不正の数やパターンは増加し続けているため、人手では限界があった。そこで、PKSHA TechnologyとAIスコアの開発に着手。AI学習エンジンを利用して判定した後、人が確認するという「人とAIの組み合わせ」を実現した。これにより、業界全体では不正被害額が増加の一途をたどる中、2023年のニコスの不正被害額は減少したという。

三菱UFJニコス・安田氏が明かす、データマネジメントとAIの取り組みの進め方

一方、山陰合同銀行では、エクサウィザーズと協働で、生成AIを活用した広告クリエイティブ校正システムの検証を開始している。

山陰合同銀行の広告クリエイティブは、関係法令の遵守や各種ガイドラインなどルールへの対応が欠かせず、ノウハウを保有する担当職員による校正・修正に時間を要していた。こうした作業を効率化するため、同行はエクサウィザーズの画像の着目点を説明する生成AIシステム「exaBase Visual QA」を応用した検証を始めた。生成AIの支援により、校正作業の効率化を目指している。

山陰合同銀行、生成AI活用の広告クリエイティブ校正システム検証開始

自動車業界の場合

自動車業界でも多様な取り組みが結果を出し始めている。

トヨタ自動車は人が細かく指示を出さなくても自律的に作業をこなす「AIエージェント」を複数搭載した独自システム「O-Beya （大部屋）」を開発し、2024年1月より運用を開始。パワートレイン（駆動装置）開発部門で約800人のエンジニアがそれぞれの分野に特化したAIエージェントを活用して設計・開発スピードを高めている。AIエージェントの活用によって、無駄を省くだけでなく、定年を迎える多くの熟練エンジニアの知見を継承していく狙いもあるという。

運用開始以降、エンジンやトランスミッション、ドライブシャフト、アクスルなど、パワートレイン関連の開発に携わる約800人のエンジニアたちがO-Beyaを活用している。月間の利用回数は数百回におよぶという。

トヨタ、複数のAIエージェントで開発スピード向上へ “仮想の大部屋”を構築

ロードサービス、モータースポーツの振興や交通安全の啓発、被災地支援などを行う日本自動車連盟（JAF）では、DXの一環で、2023年7月からAIチャット「JAF AI Chat」の開発に着手した。これは、ChatGPT-4をエンジンにしたものである。当初は、職員にChatGPTシリーズを使うことを見Tめていたが、ChatGPTでは、JAFのコンテンツがさらなる学習に使われ、いずれ世間に出ていく恐れがあるため、マイクロソフトのAzure Open AI Serviceを使って、内製化することにしたという。

JAF AI Chatは、約3カ月の開発期間を経て、2023年10月にパイロット版が完成。使用希望者を全国の職員から公募し、本部長や部長クラスも含む約100名でPoCを開始した。その後、2024年4月からJAF AI Chatを本番稼働したものの、当初は職員からほとんど反応がなかったそうだ。利用ログを分析したところ、ミドルマネージャークラスがネックになっていたため、役員クラスからマネージャーまでを対象にした体験会を実施。日常業務である情報検索、文章校正、文章の要約、アイデアの改善という4つの課題を5分ずつ、AIを使わないケースと使うケースでどのような違いがあるかを体験してもらった。この体験会の後、「JAF AI Chat」の利用は、5月の月間500件から、8月の半月間で1万2,000件と約25倍に拡大したという。

デジタルヒューマンと一緒に働く世界に向け、JAFが取り組むAI活用とは?

自治体の場合

最後は、自治体におけるAI活用の事例を紹介しよう。

広島県は2024年9月に「AIで未来を切り開く」ひろしま宣言を行い、県を挙げてAIの活用に取り組んでいる。AI活用をリードする取り組みとして、「ひろしまAIサンドボックス」「広島AIラボ」「ひろしまAI部」をスタートした。

そのうちの1つ、「広島AIラボ」は、AIのポテンシャルを十二分に引き出し、地域課題の解決と付加価値を創出することを目指し、県庁内に設置された。ラボでは、県職員と外部人材が専属的に自らテーマを設定し、新しい価値を生み出すようなAIの活用に向けて自由に探索・研究を行っている。チームとして、庁内の若手の県職員2名が参加しており、これから外部人材の採用が行われる。外部人材は現在、3名程度として募集が行われている。今後は、AIによって、さまざまな社会課題の解決を目指していきたい考えだ。

広島県の職員がAIで社会課題解決に挑む「広島AIラボ」の取り組みとは

AI活用に向けた人材育成

AI活用を進めるためにはAIの技術及びビジネスを理解して、どの領域にどのAIを適応していけば成果が出るのかといった、戦略を策定することが不可欠である。そのためにはAIとビジネスを理解している人材の確保が重要となる。

適切な人材がすでに社内にいる、もしくは採用できるのであればよいが、市場でも優秀なAI人材は常に不足している。そこで次に考えるのは、社内で育成することだろう。そうした人材の育成は、どのように進めればよいのだろうか。

まず、必要なスキルセットを明確に定義することが重要である。詳しくは後述するが、機械学習、データサイエンス、自然言語処理など、特定の技術分野に対する深い理解が求められる一方で、ビジネスプロセスや業務フローの理解も欠かせない。これらのスキルは、企業固有のニーズに合ったAIソリューションを開発・適用していく上で必須となる。

次に、社内での教育・トレーニングプログラムの導入が必要である。外部講師を招いたセミナーやワークショップ、オンラインコースの活用など、さまざまな方法が考えられる。学習者同士のコミュニティをつくるのも、モチベーションを維持・向上させていく上で有効だ。仕事の中でAIプロジェクトを推進し、実際の経験を通じて学べる機会を提供することも効果的である。

以上の取り組みにより、AIをビジネスの強力なツールとして活用できる人材を育成し、企業の競争力を強化することができる。それぞれについて、もう少し詳しく見てみよう。

求められるスキルセット

AI活用において求められるスキルセットは、業界や職務により異なるが、一部の基本的な知識と技術は共通している。まず重要なのは、データ分析力である。AIはデータを基に学習し、予測や最適化を行うため、統計学やデータマイニングの知識が不可欠である。また、プログラミングスキルも必要である。特にPythonやRなどの言語は、AI開発で広く使用されている。

次に、機械学習や深層学習についても基本的な部分は理解しておきたい。これらの技術は、AIの中核を成し、さまざまな業務自動化や予測モデルの構築に用いられている。さらに、思いのほか重要なのが問題解決能力だ。AIプロジェクトでは、データのクレンジングやモデルの調整など、多くの試行錯誤が必要となるため、どれだけ論理的な思考力と柔軟な発想力を発揮できるかが成果に大きく関わってくる。

社内教育・トレーニング

先述の通り、AI活用を推進するためには、社内教育とトレーニングが重要である。まずは、AI技術に関する基本的な知識を社員全体に広めたい。これにより、AIの可能性とできることの限界についての理解が深まり、新しい技術の導入に対する抵抗感が薄れるはずだ。

次に、実践的なスキルを習得するためのトレーニングプログラムを設けるべきである。例えば、データサイエンスや機械学習の基本的な手法についての研修を行うことで、業務でどのようにAIを活用すればよいか、具体的にイメージしやすくなるだろう。実際に手を動かしながら学ぶことで、知識の定着が図れる。

その上で、必ず実施するべきなのは継続的な学習の場を提供することだ。技術は常に進化している。一通りトレーニングして終わりではなく、定期的な勉強会や最新情報を共有する機会を設けることで、社員のスキルと知識を最新の状態に保っていきたい。

AI活用の未来

AI活用の未来は非常に明るいと予想される。現在のAI技術はすでにさまざまな分野で活用されているが、技術の進化によりさらに広い範囲での応用が期待される。例えば、スマートシティの実現や医療における個別化治療、教育分野では個々にカスタマイズされた学習支援などが進むだろう。これにより、都市交通システムの最適化やエネルギー管理の効率化、健康寿命の延伸、社会全体の知識レベルの向上といったことが期待できる。

また、AI技術の進化は新しい産業を生むことにもつながるため、ビジネスチャンスが広がる。例えば、自動運転車両の普及により、輸送業界や物流業界には革命が起こる可能性がある。さらに、AIは環境保護においても期待されている。気候変動対策の一環としてエネルギーマネジメントの最適化を図る上で、AIが一役買うと期待されているのだ。実現すれば、持続可能な社会の構築が進むだろう。

一方で、AI活用には考慮すべき点も存在する。データのプライバシー保護や倫理的な問題、スキルギャップの克服などはその一例だ。これらの課題を乗り越えるためには、企業や政府、そして教育機関が協力して取り組まなければならない。AIの未来を切りひらくためには、技術の進化とともに社会全体での理解と協力が不可欠だ。

技術の進化と新たな可能性

AI技術は急速な進化を続けている。従来のデータ分析や自動化に加えて、深層学習や強化学習、自然言語処理そして生成AIといった高度な技術が次々と開発されている。こうした進化により、AIはさらに複雑なタスクを効率よく処理できるようになり、各業界で新たなビジネスチャンスが生まれている。

例えば、生成AIにより、ECサイトの顧客レビューから製品の改善点を抽出し、新商品の企画に役立てている。また、カスタマーサポートでは生成AIが自動応答を提供し、オペレーターの負担を軽減すると同時に、応答時間を短縮する。生成AIによって今までのAIではできなかった人間に近い領域においても活用の可能性が開かれた。

AI技術の進化を捉え、それに伴う新たなビジネスの可能性を追求していくことで、企業は競争力を強化していけるだろう。

今後の課題と対策

AIを活用していく上で、今後直面するであろう課題は多岐にわたる。まず、技術的な限界が挙げられる。現時点でもAIは多くの処理を高速にこなすが、複雑な判断や創造的な問題解決には制約がある。これを乗り越えるためには、さらなる研究開発が必要である。

次に、倫理的・法的な問題だ。AIが意思決定を行う場合、その判断は公平かつ非差別的なものでなければならないが、それを保証するための法律や倫理規範の整備は現状、不十分だ。政府機関や企業が協力し、適切な枠組みを構築することが必要である。

最後に、人材の育成と教育が課題となる。AI技術を効果的に活用するためには、高度なスキルを持つ専門家が必要だが、そうした人材は常に不足している。企業が社内教育の仕組みを整えるのはもちろんだが、社会的に専門教育機関が充実していくことも期待したい。

AI活用の現在と未来

最後に、本稿の内容を以下に総括する。

AI活用は現代のビジネスにおいて非常に重要な要素だ。すでに多くの業界で導入が進み、業務効率化や生産性向上に大きな役割を果たしている。

AI活用のメリットは多岐にわたるが、同時に導入にはリスクも伴う。技術的な理解と戦略が欠かせず、人材育成も重要な要素である。社内教育やトレーニングプログラムを通じて、AI人材を育成することが求められる。

未来のAI技術はさらに進化し、新たな可能性が広がることが期待される。企業はこれらの技術を適切に活用することで、競争優位性を確立し、ビジネスチャンスを最大限に活かすことができる。AI活用の現在を理解し、未来の展望を常に見据えることが、成功への鍵となるだろう。

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