こんにちは。
様々な場所で活用されるAIですが、今回は企業のAI導入について書いていきたいと思います。
2018年はAIについて沢山のサービスがリリースされたり、活用事例がニュースを賑わせたりと様々な所でAI活用が取り上げられていましたね。
私たちの予想では今後、企業のAI導入は数年で急激に伸びると考えております。
気づいたら競合他社がAIを導入して効率的に収益を上げていて取り残されてしまったなんてことがないよう、準備をしっかりと行っておくことをおすすめしておりますので、参考にしていただければと思います。
国内企業のAI導入率
ある調査によると、2018度のAI導入率は全体の4.4％でした。これを少ないと思う方もいらっしゃるかと思いますが、2017年度は1.8%だったので1年間で倍以上の企業がAIを導入し始めております。そして今年も大きく導入率が上がることが予想されます。
業種別導入率を見ると、
金融業が12.2％、情報通信業が10.0％、エネルギーインフラ業が6.0％、製造業が5.8％、サービス業が5.0％。特に導入を検討中と回答した割合は金融が29.9％、情報通信が27.9％となっております。
情報通信業はもともとITリテラシーが高いためAIの導入は進んでおり、金融業に関してはAIに置き換えられるタスクベースの処理が多く、システムやAIを導入した方がヒューマンエラーも少ないため導入事例は今後も伸びていくことが予想されます。
また、FinTechでブロックチェーンの活用が盛んに行われていますが、ブロックチェーンはAIとの相性が良いことも原因として考えられそうです。
銀行に関しては今後、AI導入が活発に行われ、10年後に無人化や無店舗運営が行われると多くの研究者が発言しております。
また、導入率の少ない業種は医療、建設、運輸であり、それぞれ2.4％、2.7％、2.8％となっています。しかし、導入を検討中と回答した割合はそれぞれ、医療が21.1％、建設が20.9％、運輸が13.8％と決して低くなく、今後このような業種からも多くの事例が出てくる可能性を秘めています。実際に運送業での導入事例では、無人のトラックによる荷物の運搬が行われていたり、医療では、画像解析による病気の診断等、活用事例は多いです。
また、建築業ではCADとAIの組み合わせで設計を行ったり、現場の業務報告にAIを使用して生産性を上げている企業も増えてきております。
企業のI導入での課題
企業がAI導入の意志がありながらも実際に導入へと踏み切れない理由は沢山ありますが、大きく分けて以下の3つになると思います。
・事例が少ない、事例が参考にならない
・なんとなくAIについて理解はしたが、何から手をつければ良いかわからない
・検証が目的に変わってしまい、導入で疲れてしまう
1つずつ解説していきましょう。
【事例が少ない、参考にならない】
皆さんご存知の通り、AI技術は昔から存在していたが活用できる段階になったのは最近です。なので導入事例が少なすぎて自社に類似する導入事例が見つからないケースが多いです。また、類似ケースが存在しているが、他社に内部情報を提供するメリットもないので情報が取れなかったりしているのが現状です。
そもそもですが、業界やモデルが同じでも、細部を見ると同じ会社は存在していない場合が多いです。会社組織やビジネスというものはとても複雑に成り立っています。ですので、他社と同じような導入プロセスを歩んでも環境が違えば失敗することが多く、こんなはずではなかったと相談にくる会社様も多く見受けられます。
結論を申し上げると、他社の事例は参考程度にして自社の組織や業務を改めて再確認し、自社でオリジナルの導入フローを考える必要があります。
この場合、社内の当事者のみだと視点が狭くなりがちなので、会社を俯瞰的に見れる外部コンサルタントをつけて計画を立てることが1つのポイントになります。
【なんとなくAIについて理解はしたが、何から手をつければ良いかわからない】
こちらもよく質問される内容ですが、実際AI導入を考えているが何から手をつけたらいいのかわからないという相談をお受けいたします。
基本的にはじめに手をつけていただくのは会社のデジタルシフト化です。AIを導入するにあたって会社の受け入れ態勢が整っていないとAIを導入することはまず難しいです。AIは何か便利なものでお金をかけて導入すれば生産性が上がると勘違いされている方も多いですが、データの整理ができていないと導入することはできません。
したがってまずは自社がどんなデータを持っているのか、業務をデータ化することは可能かを考えてみてください。そして必要なデータを蓄積できる環境を整えましょう。
【検証が目的に変わってしまい、導入で疲れてしまう】
こちらは、AI導入の第一フェーズをクリアして開発に入る前の会社で抱えられている課題です。
いざ開発を行う前の段階でPoC（概念検証）という技術的に可能かどうか検証する段階があります。このフェーズで精度が出ずに疲弊してしまうことが多く見受けられ、ここでコストと時間を使いすぎてしまい、導入することが目的化してしまっては元も子もありません。あくまでも目的はAIを導入して業務を効率化することからブレてはいけません。
また、AI導入にあたって1つのAIだけで全ての業務をカバーできるわけではありません。小さなAIのパーツを様々な部署や役割で動かし、最終的に大きな1つのAIとして駆動させられた時にAI導入が完了します。
なので、AI導入を行う場合は長期的な視点で最終ゴールを設定した上でパーツ単位のAIを導入するイメージを持つことが大切になります。
逆算からのアプローチなしのAI導入は成功しないと言えるでしょう。それにはまずは計画が必要です。
最後に
これからの時代、AIが会社の経営を変えていく未来は間違いなく来ます。そして既存のビジネスのルールがAI活用によって全く別のルールに変わっていくことが予想されます。この機会をチャンスと捉えるのかは皆さん次第ですがこの波に乗った方が事業の存続する可能性は高くなるのではないでしょうか？
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