AIを用いたシステムの導入は現代におけるトレンドであり、自社も流行りに乗って導入したいと考えている担当者もいるでしょう。しかし、業務の中にはあえて人の手で行った方が効率が良いケースもあり、実際に無計画にAIを導入して失敗している企業も少なくありません。そこで、ここではAIを使ったサービス開発の注意点について解説します。
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目次
AIを使ったサービス開発のメリット
AIを使ったサービスを開発・導入するメリットにはどんなものが挙げられるのでしょうか。まずは、メリットから確認しましょう。
自動化ができる
AIを導入することで、これまで人の手で行っている業務を自動化できます。中でも、AIが得意とするのがルーティーン業務です。事務作業など単調な作業は人の手で行うと段々集中力が途切れてミスが発生してしまいがちですが、AIにルーティーン作業を任せれば、ミス無く正確に作業に取り組めるため、業務を自動化することで無駄な業務を減らすだけでなく、正確性も向上させられます。
競合優位性を作れる
特に分析業務などにおいてAIを導入すれば、より自社のことや競合他社のことを深く分析し、自社の特性に合ったマーケティング手法などを発案しやすくなります。現代は企業が増えたことで、どの分野においても競合がいるのが当たり前の時代です。その中で、AIを用いた高度な分析を行うことで競合との差別化を図ることができ、競合優位性を作れるでしょう。
業務効率化が図れる
毎日の業務の中には時間がかかり、他の業務の負担になっているものもあるでしょう。そこで、一部の業務をAIに任せることで本来やるべき業務に専念でき、無駄な残業を減らすことができます。
また、すべての業務の状況を把握するのはとても難しいことです。AIを用いて業務の特性を把握し、業務の所要時間や工数などを分析することで、AIを使って効率化できる業務の洗い出しもできます
。現代は少子高齢化もあり、どの企業も人手不足に悩まされています。そんな中、業務効率化を図り、少ない人員でも仕事を回せる状況に持ち込むにはAIは欠かせないものと言えるでしょう。
AIを使ったサービス開発の目的整理
AIの導入に失敗しないためには、AIを導入する目的をはっきりさせることが大切です。万が一導入の目的が固まらないままとりあえず導入してしまうと、本来優れた性能を持ったAIも無駄になってしまいます。それでは、AIを導入している企業はどんな目的で導入を行っているのか、目的の例を確認しましょう。
定型作業の自動化
特に事務や経理などの現場で多いのが定型作業の自動化です。先ほど解説したようにAIは同じ流れを繰り返すルーティーン業務を得意とします。例としては、Excelの情報を1行ずつ決められたフォームに入力していく作業などです。データの入力作業などの単調な作業は意外と量が多くなりやすく、他の業務を圧迫させやすいです。定型作業を自動化すれば、1日の業務量を減らしたり、本来やるべき業務の時間を確保できます。
データ分析
AIはたくさんのデータの中から共通点を探す作業も得意としています。データ分析ではその特性を活かして、蓄積したデータの中から顧客情報の中の共通項を探し出して自社の強み、弱みを洗い出すなどといったことができるでしょう。実際にマーケティング分野を中心に、AIを使った分析はどの業界でも主流となっており、データサイエンティストなどAI関連職だけでなく、営業やマーケターなども分析ツールを使って分析を行っています。
アルゴリズムなどの機械学習
より高度な分析をしたい場合は、機械学習を使ってアルゴリズムを作成し、それを用いて分析を行います。ちなみに、機械学習とは与えられたデータの中からルールを洗い出し、コンピュータが自力でルールに基づいた予測を行うことを言います。
音声認識や文字認識
AIはテキストデータだけでなく音声や画像などのデータからも共通点を見つけ出し、音声や文字、画像の認識・分析することができます。そのため、AIを用いれば紙のテキストの文字を読み取ってデジタル化したり、録音した音声をテキスト化することも可能です。また、より高度な技術になると与えられた画像データを分析して、指示に基づいた内容の画像を生成する、既存の人間の音声に文字を読み上げさせるなどといったことも可能となっています。
AIを使ったサービス開発の注意点
それでは、AIの導入に失敗しないためにはどんな点に注意すれば良いのでしょうか。AIを使ったサービス開発・導入の注意点について解説します。
目的を持つ
まず、AIの開発・導入にあたってはどうしてAIを導入する必要があるのかをしっかり考え、本当に必要な場合に導入しましょう。とりあえずで導入してしまうと、無駄に機能が多いシステム・サービスを導入したり、そもそも業務に役立てられない可能性があります。そのため、どうしてAIを導入する必要があるのか、導入してどんな業務に役立てたいのかをしっかり考えてから導入しましょう。
また、これまで解説した通りAIはルーティーン作業を得意としています。逆に不規則な動作が求められる作業は苦手であり、場合によってはあえてAIに頼らずに人の手で行った方が効率が良いケースも存在します。そのため、AIを導入する目的を確認する際には、その目的を実現するにあたってAIの導入が本当に適切な手段であるかどうかも確認しましょう。
マイルストーンを置いてプロジェクト管理をする
AI開発に限らず、開発においてはポイントごとにマイルストーン的を置き、定期的にプロジェクトの進捗状況を把握して、達成度合いを確認しながら進めていきましょう。実際にシステムを開発してみると、「この機能は不要なのではないか」「この業務を実現するにはこの機能を追加する必要がある」などといったことがよくあります。マイルストーンを置いてプロジェクトを管理し、定期的な振り返りを行うことで早い段階でプロジェクトの改善点を見つけられます。
学習に必要なデータには継続的に投資する
AIはデータを与えれば与えるほど精度が向上します。また、時代も変化していきますので、学習に与えるデータは定期的にアップデートしていく必要があるでしょう。加えて、時間が経過するにつれて業務内容も変わっていく可能性が高いです。そのため、AIを用いたシステムを開発・導入した場合は導入したら終わりではなく、定期的に学習のためのデータの投資を行いましょう。
短期的な成果には期待しない
AIは学習することで精度が向上していくものです。そして、学習は時間がかかる作業であり、AIを導入してすぐに精度の高い結果を出せるとは限りません。基本的にAIを使ったシステムやサービスは、業務を通して新しいデータを蓄積していくことでより分析の精度が上がっていくものです。そのため、すぐにシステムに高い精度を期待するのではなく、時間をかけて育てていくものという認識で導入しましょう。
AIは本当に必要か考えて導入することが大切！
業務効率化のためにAIを導入することが多くなっていますが、場合によってはあえて導入せずに人の手で行った方が良い業務も存在します。また、オーバースペックなAIシステム・サービスを導入してしまうことで、せっかく導入したAIを活かしきれないこともあります。AI導入に失敗しないためにも、導入の際には目的や必要な機能をしっかり確認した上で検討しましょう。
