AIは仕事で使っても問題ない？業務での活用事例と注意点・困った時の対処法を解説

AIは仕事で使っても問題ない？業務での活用事例と注意点・困った時の対処法を解説

AI（人工知能）とは？

AI（Artificial Intelligence／人工知能）とは、人間の知的な働きをコンピュータで再現する技術のことです。たとえば、データを分析して判断したり、自然言語を理解したり、画像を認識して分類したりする能力がこれにあたります。近年では、機械学習や深層学習（ディープラーニング）などの技術の発展により、AIは私たちの暮らしやビジネスに欠かせない存在となっています。

生成AIとの違い

AIの中でも注目されているのが「生成AI」です。従来のAIは「分類」や「予測」などのタスクに強みを持っていましたが、生成AIは新しい文章、画像、音声などを創り出すことができます。代表例としては、ChatGPTや画像生成AI（Midjourney、DALL·Eなど）が挙げられます。

つまり、AIは広い概念であり、生成AIはその中の一分野に位置づけられると考えるとよいでしょう。
ChatGPTに関して、詳しくはこちらをご覧ください。
ChatGPTは業務利用できる？注意点と企業の活用事例を解説

AIをビジネスに活用するメリット

業務の効率化

AIを導入することで、データ処理や定型業務の自動化が可能になり、人間が時間をかけていた作業をスピーディーにこなすことができます。たとえば、問い合わせ対応のチャットボット、書類の自動分類、経費精算の自動チェックなど、日常的な業務の多くを効率化できます。

コスト削減

AIによる業務自動化は、人件費や外注費の削減にもつながります。また、ミスの削減や判断の高速化により、再作業や機会損失のリスクも軽減され、結果的にコストパフォーマンスの高い運営が可能になります。

作業や処理の正確さ

AIは大量のデータを正確かつ一貫して処理できるため、人間が行うよりもミスが少なく、品質の安定した作業が期待できます。特に、数値の計算やルールに基づく判断など、精度が重要な業務では大きなメリットがあります。

AIをビジネスに活用するデメリット

セキュリティ面の懸念がある

AIを導入する際には、外部のクラウドサービスを利用したり、企業データをAIに読み込ませるケースもあります。その際、情報漏洩や不正利用のリスクが懸念されるため、セキュリティ対策は必須です。とくに顧客情報や機密情報を扱う場合は慎重な運用が求められます。

情報が必ずしも正しいとは限らない

AIは、見た目には自然な文章や回答を作り出す一方で、事実と異なる内容や誤情報を出力する場合もあります。AIの出力結果をそのまま使うのではなく、人間がチェック・補完するということを前提にしておくことが、安全で信頼性の高い運用には欠かせません。

【業界別】AIの業務活用事例

製造業

ファナック株式会社
ファナックでは、工作機械に取り付けられたセンサーから得られる稼働データをAIで分析し、機械の故障を未然に察知する「予兆保全」に取り組んでいます。これにより、突発的なダウンタイム（機械停止）を大幅に削減し、生産ラインの安定稼働を実現しています。

成功のポイント
AIを導入するにあたり、センサーの設置やデータ収集の仕組みを現場レベルで整備したことが大きな成功要因です。また、AIの導入をトップダウンで推進するだけでなく、現場スタッフが実際に活用できるよう、シンプルなUIと操作性にも配慮した点が効果的でした。

小売業

株式会社ファーストリテイリング(ユニクロ)
ユニクロでは、AIを活用して過去の購買データ・天候・トレンドなどの情報を組み合わせ、商品の需要予測を行っています。この予測に基づき、店舗ごとの在庫量を最適化し、欠品や余剰在庫の発生を防いでいます。

成功のポイント
店舗とオンラインの販売データを統合し、AIによる精度の高い予測モデルを構築したことが功を奏しました。また、AI導入に合わせてサプライチェーンの見直しも進めるなど、全社的な仕組みづくりが成功を支えています。

サービス業

全日本空輸株式会社(ANA)
ANAでは、AIを搭載したチャットボットをカスタマーサポートに導入しています。フライトのスケジュール変更や搭乗手続きに関する問い合わせに24時間対応可能となり、カスタマーセンターへの電話対応数の削減につながっています。

成功のポイント
AIチャットボットの回答精度を高めるために、蓄積された過去の問い合わせ履歴をAIに学習させる体制を整備しました。さらに、回答できない質問は人間のオペレーターにスムーズに引き継ぐハイブリッド型対応が顧客満足度向上に寄与しています。

金融業

みずほ銀行
みずほ銀行では、個人向けローンの審査にAIを活用しています。顧客の属性や取引履歴、外部情報などを総合的にAIが分析し、短時間で信用リスクを評価できる体制を構築しました。不正取引の検知にもAIを活用し、金融犯罪への対応力も高めています。

成功のポイント
慎重に段階的な導入を進めたことが成功につながりました。まずは審査業務の一部にAIを活用する形で実証を行い、リスクを最小限に抑えながら効果を検証したことで、社内の理解と信頼を得ることができました。

物流業

ヤマト運輸株式会社
ヤマト運輸では、AIを活用して荷物の集荷量を事前に予測し、それに基づいた配送ルートの最適化を実現しています。これにより、ドライバーの負担軽減や燃料コストの削減、再配達の減少にもつながっています。

成功のポイント
AIモデルを構築する際に、地域ごとの交通事情や繁忙期データなどの多様な要素を学習対象に加えたことが、高精度な予測につながりました。また、現場ドライバーの声を反映した運用設計も、スムーズな導入を後押ししました。

不動産業

株式会社LIFULL
LIFULLでは、ユーザーの検索履歴や閲覧行動をAIで分析し、最適な物件をレコメンドする機能を提供しています。これにより、ユーザーが希望条件に合った物件を効率的に見つけられるようになり、成約率の向上にもつながっています。

成功のポイント
AI導入に際しては、ユーザーのニーズを正確に把握するデータ収集と、その分析結果をすぐに検索結果へ反映できる仕組みの構築が重要でした。ユーザー体験（UX）を最優先に考えた設計が差別化につながっています。

医療業

エルピクセル株式会社
エルピクセルは、MRIやCTスキャンなどの医療画像をAIが解析し、がんや脳疾患などの異常を自動で検出する医療支援ツールを開発・提供しています。医師の診断を支援し、見落としの防止や診断の迅速化に貢献しています。

成功のポイント
現場の医師との共同開発を進めることで、医療現場で本当に使いやすいツール設計を実現した点が大きな強みです。さらに、医療機器としての安全性・信頼性を担保するため、臨床試験や薬事申請などのプロセスも丁寧に進められました。

建設業

鹿島建設株式会社
鹿島建設では、建設現場をドローンで撮影し、その映像をAIが解析して作業の進捗を自動的に可視化するシステムを導入しています。さらに、作業員の動きをモニタリングし、危険行動を検知することで安全管理にも役立てています。

成功のポイント
現場の技術者や作業員と連携しながら、実際の業務フローに適したかたちでAIを取り入れたことがポイントです。AIを人間の代替ではなく「サポート役」として位置づけたことで、現場にもスムーズに受け入れられました。

農林業

株式会社クボタ
クボタでは、AIを搭載した農業機械が、天候・土壌・作物の生育データを分析し、最適な収穫時期や施肥量を判断するシステムを提供しています。これにより、高品質な作物の安定供給と、農作業の効率化を両立しています。

成功のポイント
センサーやドローンなどのIoT技術とAIを組み合わせることで、現場の状況をリアルタイムで把握しながら判断できる体制を構築した点が成功の鍵となりました。また、農家の経験や勘とデータを組み合わせた「精密農業」の考え方が、実用性を高めています。

業務におけるAI導入の方法

AIを業務に導入するには、単にツールを取り入れるだけでなく、自社の業務内容や課題に即した形で計画的に進めることが重要です。

既存の業務を洗い出す

まずは、自社の業務全体を可視化することから始めましょう。部署ごと、またはプロセス単位で、日々どのような作業が発生しているのかを整理することで、AI導入の可能性を見つけやすくなります。業務フロー図やヒアリングシートを活用すると、全体像を俯瞰しやすくなります。

各業務に対して課題を抽出する

業務を洗い出したら、それぞれのプロセスで感じている「困りごと」や「改善の余地がある点」を明らかにします。たとえば、「定型作業に時間がかかっている」「ミスが発生しやすい」「属人化していて引き継ぎが難しい」など、具体的な課題をリストアップしましょう。

課題に応じて必要なAIツールを検討する

抽出された課題に対して、どのようなAIツールが適しているかを検討します。文章作成や要約にはChatGPTなどの生成AI、問い合わせ対応にはチャットボット、需要予測には機械学習型の分析ツールなど、目的に応じてAIの種類や機能を選定することが重要です。無料トライアルやデモを活用するのも有効です。

セキュリティなどツール使用における懸念点を情シスに確認

AIツールの導入にあたっては、セキュリティリスクや社内ルールとの整合性を確認する必要があります。特にクラウドベースのツールを使用する場合は、社内の情報システム部門（情シス）やセキュリティ担当者に事前確認をとることが必須です。情報漏えいや外部APIの扱い方に注意しましょう。

試験的に導入する

いきなり全社導入をするのではなく、一部業務や限定されたチーム内での「PoC（概念実証）」から始めることをおすすめします。小さな成功体験を積むことで、他部署への展開や社内の理解を得やすくなります。

導入による効果を検証

最後に、AI導入によってどのような効果が出たのかを定量・定性的に検証しましょう。業務時間の削減、作業精度の向上、社員の満足度向上など、目的に応じた指標を用いて効果を測定し、改善点があれば次の導入フェーズに活かしていきます。

仕事でのAI活用に困った時の対処法

AIツールは便利である一方、まだ新しい技術であるため「うまく動作しない」「何が正解かわからない」といった場面も少なくありません。

ツールの提供元に問い合わせる

まずは、利用しているAIツールの公式サポート窓口やFAQページを確認してみましょう。ツールによっては、チャットサポートや問い合わせフォームが設けられており、技術的なトラブルや設定方法について迅速に対応してもらえることがあります。

社内のセキュリティ担当に問い合わせる

「このデータをAIに入力しても問題ないのか」「社外ツールの使用が社内規定に違反していないか」といった懸念がある場合は、社内のセキュリティ担当や情報システム部門に相談することが安全です。特に、個人情報や顧客情報を扱う場合は情シスだけでなく法務などに確認するなど、慎重な判断が求められます。

専門家によるセミナーに参加する

AIの利活用が本格化する中、さまざまなベンダーや業界団体がAI導入に関するセミナーや勉強会を開催しています。実務者向けのセミナーに参加することで、他社の事例や最新の導入手法を学ぶことができ、自社での活用に応用しやすくなります。オンライン開催も増えているため、気軽に参加できるのも魅力です。
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まとめ

今回は、AIの業務活用方法とその注意点についてご紹介しました。

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