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AI(機械学習)2020/08/28

AIツールを導入して予測分析や業務効率化を図る|活用事例や導入のコツも解説

業界や業種、企業規模に関わらず、AIツールを導入する企業が増えています。しかし、AIはどのような状況にも確実に対応する万能システムではありません。ビジネスを成功させるにはAIの特性を理解したうえで、適切なデータを用意することが大切です。 この記事ではAIと機械学習の違いや予測分析の重要性、AIツールの導入のコツについて解説します。AIツールの活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

AIとは?

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能と呼ばれています。「人間の知能に近い機能を持つシステム」と表現されますが、専門家によって見解が分かれており、具体的な定義はまだ明確になっていません。

AIの種類は、大きく分けて「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つがあります。いずれもできることには限界があり、何でもできる万能なシステムではありません。

機械学習との違い

AIは、人間に近い機能を持つ機械の総称です。一方、機械学習とは大量のデータを学習してパターンを分析し、判断や分類を行う手法を指します。機械学習は機械を訓練する際の学習方法のひとつであり、AIの一部となります。AIは機械学習を行うことで、精度の高い結論を導き出せます。

AIができること、できないこと

AIはデータの分析により、さまざまな判断や分類をします。画像認識による車の自動運転や、購買行動の分析による高精度なマーケティング活動などを実現します。

一方、AIにはデータにない突発的なアイデアやひらめきを見出すことはできず、クリエイティブで創造的な行動をとるのも不可能です。現時点では、目の前の人間の感情を察した行動を取ることもできません。

予測分析が重要である理由

予測分析をビジネスに用いることができれば、自社が抱えるさまざまな課題を解決できます。たとえば、データをもとにした予測は、在庫数の管理や来客数の把握に役立てられます。分析結果をもとに計画を立てれば、無駄を省いて収益を最大化できます。

また、人が計算できない大量のデータも、AIなら瞬時に計算することが可能です。さまざまなパターンを検出すれば、リスクとなる要因にもいち早く気づけるようになります。経営層は意思決定が迅速になるので、競合他社への対応力が向上するでしょう。

AI戦略は政府も推進

企業だけでなく、政府もAIの活用を積極的に支援しています。2019年には統合イノベーション戦略推進会による「AI戦略2019」も発表されました。この中では、世界や日本の社会的な課題を解決するために、AIを活用することを目指した戦略が示されています。

戦略の理念には、「人間の尊厳が尊重される社会(Dignity)」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会(Diversity & Inclusion)」「持続性ある社会(Sustainability)」の3つが定められています。今後は国全体でのAIの導入と運用が実施されることがわかります。

AIツールを導入・運用した活用事例

AIを活用すると、具体的にはどのようなメリットが得られるのでしょう。ここでは、AIツールを導入・運用した事例を紹介します。

【製造】初期工程で製品の特徴を予測し、最終工程での対応を判断

半導体を製作する工場での事例です。半導体の製造では、商品の初期の状態を考慮しつつ、後から行う加工を調整する場合があります。しかし、従来の方法では分析に多くの時間がかかってしまい、効率の悪さが課題となっていました。

そこで、AIツールを導入して予測分析を開始したところ、短い時間で精度の高い結果を得られるようになりました。時間が短縮できた分、さまざまな工程で分析できるようになったため、確実かつ効率的な半導体の製造が実現しました。

※参考:ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社|SONY

【製造・防災】河川の氾濫を予測し、非常事態に備える

河川に近い場所に工場がある企業での事例です。この工場では、氾濫に備える必要があるものの、急に水位が上がった場合の対応策を立てるのが困難でした。就業時間以外に河川が増水し、職員がすぐに対応できないケースについても課題となっていました。

しかし、AIツールの予測分析を取り入れたことにより、水位の変化について高い精度で予測できるようになりました。大雨警報や洪水警報が発令された場合も、早い段階から氾濫の可能性を予測でき、余裕のある対策が可能になりました。

※参考:ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社|SONY

【金融・保険】コールセンターの入電数を予測して、オペレーターの配置を最適化

人員配置に関する事例です。このコールセンターでは、もともと入電数を予測したうえで、オペレーターのシフトを決めていました。しかし、予測は担当者個人の経験に頼っていたため、精度は高くありませんでした。予測に反して入電が多く、対応が困難になるケースもありました。

そこで過去の入電数のデータをもとにしてAIツールを活用した予測を行うと、従来の予測方法よりも精度の高い結果が得られました。その結果に基づいてシフトを決定したところ、コールセンターとしてのパフォーマンスも向上し、放棄率も低下させられています。

※参考:ソニー損害保険株式会社|SONY

【情報・通信】テレマーケティングのオペレーション効率を改善し、CV率などが向上

ビジネスにおいては顧客と接触するタイミングが重要です。この事例では、最適なタイミングを掴んでテレマーケティングの効率を改善したいという課題がありました。AIツールを活用してコンタクト率やコンバージョン率を予測すると、従来よりも適切な接触のタイミングを正確に把握できることがわかりました。

データを蓄積しながら分析を続けたところ、予測の精度をさらに高めることに成功しています。予測の結果を活かした営業活動により、実際にテレマーケティングの効率も高まっています。

※参考:ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社|SONY

【住宅・不動産】ニーズの高さを分析し、優先度の高い顧客からアプローチ

不動産売買におけるコンサルティングでの事例です。ここでは、過去に接触のあった顧客にアプローチする際、どの顧客を選ぶかは担当者が独自に決定していました。しかし、自社に蓄積された実績をデータとして活用し、AIツールによって分析したところ、より確度の高い顧客を選出できることがわかりました。

これにより営業効率が高まり、契約にスムーズにつながる確率もアップしています。専門知識がなくても簡単に利用できるAIツールであるため、運用も社内で完結させられています。

※参考:SREホールディングス株式会社|SONY

AIツールの導入を成功させる4つのコツ

ここでは、AIツールの導入を成功させる4つのコツについて解説します。実際にAIツールを導入する際の参考にしてください。

1.AIは万能システムではないと認識する

AIは最初から精度の高い結果を導き出せるわけではなく、データを学習させてもすぐに課題を解決できるとは限りません。AIにすべてを任せるのではなく、少しずつ学習させながら運用することが大切です。学習が進めば、その分だけ予測の精度を上げられる可能性があります。課題の解決に適したデータを準備したり、人員を配置したりすることもポイントです。

2.自社の課題や目標を明確にする

AIツールを導入するだけで満足しないように注意しましょう。ツールの導入前に、自社にはどのような課題があり、AIを活用してどう解決したいのかを明確にしておきましょう。そのうえで、課題を解決するために本当にAIツールが必要なのか検討します。課題や目標が明確であれば、さまざまなAIツールの中から最適なものを選べます。

3.適切な量と質のデータを準備する

AIによる精度の高い予測分析を行うには、大量のデータを用意する必要があります。自社で蓄積しているデータ量が少ないと、思ったような結果が得られない可能性もあります。AIを導入する前に、自社が保有するデータ量は十分かどうか確認しましょう。万が一、データが不足している場合は、どのようにデータを集めるのかを検討します。

4.AI技術を扱える人材の確保やツールを活用する

AIを活用するには専門知識やスキルのある人材が必要です。しかし、プログラマーをはじめ、データサイエンティストやデータエンジニアなど、AIを専門的に扱える人材は世界中で不足しています。AIを導入できても、運用できる人材がいなければ使いこなせません。

社内リソースやコストについて考慮し、専門知識やスキルがなくても使えるツールをうまく活用するのもひとつの方法です。

まとめ

AIを活用した予測分析は、ビジネスにおいてより重要なものとなっています。精度の高い予測をもとにすれば、これまで以上に業務やビジネスの質を向上させられる可能性が高まります。

Prediction Oneは、データを用意するだけで精度の高い予測分析を行えます。シンプルな画面で簡単に操作できるため、専門知識やスキルがなくても運用できます。ビジネスの課題を解決するために、ぜひPrediction Oneを利用してみてください。

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