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AIの導入プロセスを説明します。注意点も解説

業務改善を目指してAIを導入しようと思っても、具体的な導入方法が分からなかったり、導入後どう活かしていけばいいのか今一つ分かっていない、という人も多いのではないでしょうか。スムーズな業務改善を行うためにはいきなり飛びつくのではなく、AI導入の基本的な流れやその後の展開について理解しておくことが大切になります。

AI導入のプロセス

AIを導入する目的を明確にする

まず初めに、AIで何ができるのか、何の目的で導入するのかをはっきりさせましょう。AIは確かに便利なツールですが、あくまでツールであり全ての課題を解決する魔法の道具ではありません。まずAIにできることとできないことを理解しましょう。AIはルールに沿った作業や大量のデータ処理は得意ですが、個性の多いタスクやクリエイティブな作業は苦手だったり、解決することができません。人の気持ちを汲み取ることもできません。

AIで何ができるのか分ったら、これからやろうとしている業務改善がAIで可能なのかどうかを考えましょう。更に本当にAIで解決すべき課題なのかどうかもしっかり検討する必要があります。課題の内容によってはAIが苦手としている内容だったり、AIよりもBI(ビジネスインテリジェンス)による分析が適している場合など、様々なケースが考えられます。もちろん、課題を解決するだけではなく、解決した後どれだけの価値を生み出せるかについても考える必要があります。「AIを導入すること」が目的にならないようにすることが大切です。

導入方法を検討する

AI導入の目的がはっきりしたら、次は導入方法を検討します。

自社でやるパターン

自社で使用するAIの開発・運用を外注せずに自社で行う方法です。自社内製のメリットは、自社にマッチしたAIを取得できることです。AIを活用した課題解決は元となるデータの前処理が必要ですが、これは企業ごとの独自性が高い工程です。開発後のチューニングや再学習といった運用も非常に重要になります。内製であれば自社に合わせた開発や運用が容易、かつ必要な時に迅速に対応することが可能です。ただしAI開発や運用を行うための人材採用・育成は高コストであり、人材が限られている故システムの質が不確定であることがデメリットになります。

外注して作ってもらうパターン

AI開発を行っている企業に外注するという方法もあります。多くの開発を経験している企業であれば、自社が潜在的に抱えている課題やニーズを引き出し、それに合わせてAI開発を行ってもらうことが可能です。その後の運用まで任せてしまえば、自社でAIシステムの為の人材を用意する必要もありません。ただし、外注はコストがかかります。特に保守運用まで任せるとなると継続的に費用がかかるので、AI導入で得られるメリットとコストのバランスが取れているか随時確認する必要があるでしょう。また、外注の場合、急な修正やチューニングが必要になった際、内製よりも対応に時間がかかる点を押さえておく必要があります。

SaaS系のサービスを使うパターン

SaaS(Software as a Service)とは、ソフトウェアを利用者側に導入するのではなく、提供者側のサーバーで稼働しているソフトウェアを、ネットワーク経由で利用することです。自社の端末で起動させる必要がなく、インターネット環境があればどこからでもアクセスすることができるため、非常に手軽で利便性が高く、システム開発のコストもかかりません。ただし、SaaSは契約期間中は利用料金がかかるため、利用方法によっては内製や外注によるシステムより割高になる可能性があります。また、SaaSのソフトウェアはサービス間の連携性がない場合が多いので、異なるソフトウェアを組み合わせて使ったり、ソフトウェアを途中で乗り換える際は、データ移行でかなりの手間が必要になる場合があります。

小さく導入してみる

いざAI導入となると、ついあれもこれもとテーマを作ってしまいがちです。しかしいきなり大きな課題に取り組むのではなく、確実に効果が出せる小さな課題からスタートすることが肝心となります。いきなり社内全体の課題解決に取り掛かるのではなく、ある特定の業務やプロジェクト、部署の課題をまず解決するイメージです。いきなり大きな課題に取り組んでしまうと、思ったような効果が出せなかった時の反動が大きくなってしまいます。そのせいでAI導入で解決できる課題が放置されたまま導入が見送りになることも考えられます。

導入の一歩目として小さな課題に対してAIを用いるという手法は、自社内のAIに対する理解を深めることにも繋がります。特に初めてAIを導入するという場合、メンバーによって知識や理解が不足していたり、AIを用いるイメージが想像できないことがよくあります。その結果、メンバー間で実際に利用する際のイメージが共有されず、いざ導入してもうまく使いこなせないことが多いのです。小さな課題であれば全体像も見えやすく、かつ効果も早く出るので、どのように業務が改善されるのか、いかに評価し成果に結びつけるのかというイメージを共有しやすくなります。そして万が一失敗したとしても、リスクは最小限で済みます。

効果を判定し、大きく展開する

課題が小さくとも数が重なれば実績になりますし、業務の改善度や得られる利益も見えるようになります。そしてそれを他の業務や部署に横展開した場合にどれくらいの効果がでるのか、根拠になる数字として示すことができます。そうすることで徐々に導入を進めていき、最終的にAIを自社インフラとして活用していく、というのが全体の大まかな流れです。

AI導入の注意点

小さく検討する

AIは導入してすぐ効果がでる、という訳では必ずしもありません。随時学習を続け、システムを継続して見直すことによってAIが最適化され、ようやく目的が達成されるということも多いです。とはいえ、あまりに時間をかけているといつまでもAIに対する評価が決まりませんし、時間がかかればかかる程、ランニングコストと失敗した時の損は大きくなります。そのため、AI導入する際は特定の部署や業務の課題解決を目的とする小さな規模で検討を行い、コストを小さくしつつ進めていくことが重要です。

導入方法をよく検討する

AI導入にはいろいろな方法があり、それぞれにメリットデメリットがあります。自社に合った方法を選択することが大切ですが、そのためにはそれぞれの導入方法の特徴をよく理解したうえで、自社課題の性質も見極めなければなりません。手軽かつ導入コストが低いのはSaaS系サービスですが、長期的な運用を考えているなら導入コストがかかっても内製が適してる場合もあります。自社課題が見えてこない場合は外注してプロの意見を仰ぐのもいいかもしれません。

データ量が重要なことを理解する

AIが能力を十二分に発揮するためには、ベースとなる学習データが必要になります。AIは自分で考えて答えを導き出しているように見えますが、あくまで過去のデータを元に最適な答えを表示しているだけだからです。この学習データの量が多ければ多いほど、AIは精度の高い学習が可能になります。量が不十分なままAI開発を進めると、AIが学習をうまく進められず、十分な精度が出なかったり、テスト中は十分だったのに導入後実データで動かすと精度が下がるなど、開発が失敗してしまう可能性があります。また、偏りが多い、欠損値が多いなど、データ量の他にも気を付けるべき点はあります。"

効果的にAIを導入しよう

AI導入を考える場合、自社の課題を考えた上でAIをどのように活用していくのか、そしてどういった方法で導入するのかを考える必要があります。AIはとても便利ですが決して万能ではないので、いざ導入するときも小さな課題解決から始めて少しずつAI活用を社内全体に広げていき、最終的に社内全体のインフラとして活用していく流れを意識しましょう。

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