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AI活用による業務効率化の事例とは?実際の活用事例からみるメリット

2023/04/20 2023/04/26

業務効率化・業務改善

AIによる業務効率化

業務効率化の手段として注目が集まっているAI活用。しかし、どのようにしてAIを活用するのか、イメージが湧かないという方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、そんなAI活用による業務効率化について、実際の活用事例からメリットまで詳しく解説していきます。

AI活用による業務効率化とは?

AI(人工知能)の活用による業務効率化とは、人工知能技術をビジネスプロセスや業務に組み込み、業務の自動化や効率化を実現することを指します。

たとえば、自然言語処理技術を活用して、お客様からの問い合わせに自動応答するシステムを構築したとします。その結果、カスタマーサポートのコストを削減し、効率的なサポート体制を実現できるのです。

また、機械学習やデータマイニング技術を活用して、大量のデータから傾向や特徴を分析し、それをもとに自動的に業務をおこなうことができるシステムの構築も可能です。

このようにAI技術を活用すれば、従来は人がおこなっていた手作業の業務を自動化でき、作業時間やコストの削減、生産性の向上につながるでしょう。

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AI活用により効率化できる業務の代表例

AI活用により効率化できる業務の代表例は以下の通りです。

  • 人事
  • 営業
  • 在庫管理
  • 検品
  • 無人レジ
  • 問い合わせ対応

各業務のAI活用例について、詳しく見ていきましょう。

人事

人事業務においてAIを活用すれば、採用プロセスや社員のパフォーマンス管理、離職予測、労務管理などの業務を効率化できます。

たとえば採用プロセスでは、応募者の書類選考や面接選考を自動化可能です。また、応募者データの分析によって採用成功者の傾向を把握し、採用活動の精度を高めることもできます。

社員のパフォーマンス管理においては、社員の目標設定や成果物の自動評価をおこない、組織全体をデータ分析できるため、優秀な社員の特定をおこなうことができるでしょう。また、離職予測では、離職する可能性が高い社員を早期に発見し、個別対応することで離職の防止につながります。

さらに労務管理だと、勤怠管理や給与計算などの業務を自動化し、セルフサービスシステムの導入によって、社員自身で情報管理ができる環境を整えられるでしょう。

このように、AIの活用によって人事業務の自動化や効率化が進み、人事担当者の負担が軽減されるうえ、より正確な判断をできることがメリットになります。

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営業

AIを営業業務に活用することで、顧客データの分析や営業活動の自動化、販売予測の実現、顧客対応の自動化が可能になります。

具体的な例としては、顧客データの分析により、顧客の購買履歴や嗜好、属性データなどから、個別のニーズに合わせた提案やアプローチが可能になります。その結果、顧客の離反リスクを早期に発見し、適切な対応や効率的な営業活動ができるでしょう。

上記のように、AIでマーケティングデータなどの分析をおこなえば、将来の販売予測ができ、販売計画の策定や在庫管理に役立てられます。その結果、業務の効率化や顧客満足度の向上の実現が期待できるでしょう。

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在庫管理

AIを在庫管理に活用することで、在庫の正確な把握や最適な仕入れ、在庫の最適化などが可能になります。

たとえば、AIを用いた在庫管理システムを導入すれば、在庫の状況をリアルタイムで確認することができます。在庫の品数や数量、保管場所などを自動的に管理し、常に正確な在庫数を把握できるので、欠品や過剰在庫などの問題を未然に防げます。

また、AIの活用は、最適な仕入れタイミングを判断することもできます。販売履歴や需要予測データを分析すれば、需要が高まる前に必要な在庫を確保可能なため、在庫過剰や欠品のリスクを最小限に抑えることもできるようになるでしょう。

以上のようにAIを活用することで、在庫管理業務の正確性や効率性を高められます。在庫の正確な把握や最適な仕入れ、在庫の最適化などを実現すれば、業務の効率化やコスト削減につながるでしょう。

検品

AIを検品業務に活用すると、品質管理の精度を向上させられ、人的ミスの減少につながります。

たとえば、製品に異物が混入していないかを検査する場合、AIによって異物の特徴を学習させ、自動で検査することが可能です。このように、検査結果の傾向を把握すれば、不良品の発生を予測して製品改善につなげられるため、品質検査の精度向上にも期待できるでしょう。

無人レジ

無人レジは、AIを活用した新しい形態の販売手法です。店員がいない自動レジを導入することで、店舗運営の効率化や人的ミスの軽減が図れます。

具体的には、商品の自動認識や購入履歴の自動収集・データ解析が可能です。顧客が商品をレジ台の上に置くだけで自動で商品情報を読み取ることができたり、購入履歴をAIに収集させれば、商品の売れ筋や顧客嗜好を把握したりもできます。これによって、従業員の手間を省けるうえ、売れ筋商品を在庫として多く確保でき、販売機会の損失を防ぐことにもつながるでしょう。

ほかにも、AIを活用すればセキュリティの強化もおこなえます。たとえば、顔認証や音声認識技術を組み合わせたセキュリティシステムを導入すると、不正な操作や犯罪行為の防止が図れるでしょう。

このように無人レジへAIを活用することで「商品の自動認識」「購入履歴の自動収集」「セキュリティの強化」などが可能になります。結果、店舗運営の効率化や顧客の利便性の向上を図ることができるでしょう。

問い合わせ対応

AIを活用することで、問い合わせ対応の効率化や顧客満足度の向上が期待できます。

機能の一つである自動応答システムは、顧客からの問い合わせに対してAIが自動的に回答するため、人手を介さずに大量の問い合わせに対応できるといったメリットがあります。

また、AIの活用によって、問い合わせ内容の分類や優先度の設定をおこなうこともできます。AIが自動的に優先度を付けることで、重要な問い合わせに優先的に対応したり、過去の問い合わせ履歴をもとに、より的確な回答をしたりということも可能です。

以上のようにAIを活用することで、問い合わせ対応の効率化や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

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AI活用による業務効率化の事例

AI活用による業務効率化の事例を9つ紹介します。実際に効率化につながった事例なので、自社の課題と照らし合わせながら検討していきましょう。

採用活動の効率化

AIの活用によって、採用活動の効率化を図ることが可能です。採用活動は企業にとって重要な業務の一つであり、優秀な人材の獲得は企業の成長に直結します。

AIを活用すると、応募者のスクリーニングができます。応募者の履歴書やエントリーシートをAIが自動的にスクリーニングし、適性のある候補者を選別してくれるので、採用担当者が直接応募書類を読む必要がなくなり、業務の効率化が図れるでしょう。

このように、AIを活用することで採用活動の効率化が実現します。応募者のスクリーニングや面接の質の向上、コミュニケーションの改善など、AIが採用活動における重要な役割を果たすことが期待できるでしょう。

窓口業務の代替

AIの技術は、窓口業務の代替としても活用されています。窓口業務を、AIによる自動応答システムやチャットボットに置き換えると、自然言語処理技術を活用して顧客の問い合わせ内容を理解し、自動的に適切な回答を返します。AIが自動的に回答することで、窓口担当者が手動で対応する必要がなくなるうえ、24時間対応も可能であり、業務効率化や顧客満足度の向上につながるでしょう。

また、AIを活用して顧客データの分析をおこなえば、「どのような商品やサービスに興味を持っているか」「どのような問題を抱えているか」などの嗜好やニーズを把握できます。その結果、顧客にとってより適切なサービスや製品を提供ができ、企業の業績向上が期待できるでしょう。

道路点検業務の効率化

AIによる道路点検業務の効率化は、人手による点検作業に比べて点検精度や作業効率が向上するというメリットがあります。

たとえば、道路の損傷箇所を自動検知するシステムの導入は、道路点検の精度が向上し、損傷箇所を見逃すリスクを低減することが可能です。また、AIを利用した映像解析技術を活用することで、道路状況の変化を迅速かつ正確に把握できます。

さらに、道路点検車両にセンサーを取り付け、走行中に自動で道路状況を計測することも可能です。これにより、点検のために車両を停車させる必要がなくなり、作業効率が向上します。

このように、点検作業の自動化により、従事者の負荷軽減や点検作業の人手不足に対する対応も期待できるでしょう。

保険提案の効率化

従来の保険提案は、担当者の経験やスキルによって顧客との面談に時間を要していましたが、AIを活用することで、保険提案業務の効率化を進められます。

AIが保険加入者のデータを収集して、「どのような保険商品が適しているか」を自動的に判断したり、チャットボットを導入して自動応答ができたりと、業務負荷の軽減が見込めるためです。

また、保険加入者にとっても、適切な保険商品の提案がなされることで、より満足度の高いサービスを受けられるといったメリットもあります。

問い合わせメールへの対応

企業が抱える問い合わせメールの対応は、多くの労力を必要とするため、人手不足や繁忙期において負荷が高くなりがちな業務です。

この問い合わせメールに対し、AIの自然言語処理技術を活用すればメールの自動返信が可能になります。AIが顧客の言葉のニュアンスを判断し、より適切な回答を提供したり、迅速かつ正確な対応ができるようになるため、作業の効率化や顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

品質検査の自動化

AIを活用することで品質検査の自動化が可能となり、業務効率化を図れます。

機械学習によって異常がある製品を検出・除外したり、製品の重量やサイズを測定したりと、人間の判断による品質検査よりも正確・迅速な品質管理が可能となり生産ラインの効率を向上できるでしょう。

さらに、このような製品の品質に関するデータを蓄積していくことで、将来的には製品の品質予測も可能になります。

倉庫業務の自動化

AI活用による業務効率化の事例として、倉庫業務の自動化が挙げられます。

倉庫には多種多様な商品が入荷され、在庫管理や出荷準備などを手作業でおこなっており、手間や時間が多くかかっていました。そこでAIを活用することで、商品の入荷時にAIが商品情報を自動で認識し、在庫管理システムに反映できるようになったため、業務の効率化につながったのです。

また、手作業だと人的ミスを防ぐことは難しいですが、AIによる作業であれば、ミスや在庫の不整合などのリスクも低減することも可能になりました。

集品作業の効率化

AI活用による業務効率化の一例として、物流倉庫における集品作業の効率化が挙げられます。集品作業とは、特定の注文に必要な商品を倉庫内から集め、一つの荷物として梱包する作業のことです。同業務においてのAI活用は、注文内容に応じた最適な荷物の組み合わせを自動的に算出し、作業者に提示することを実現します。

たとえば、特定の商品が常に一緒に注文される機会が多い場合、それらを同じ荷物としてまとめることで、作業時間や荷物数の削減につなげられるでしょう。また、作業者が倉庫内を移動する最適なルートをAIが算出して案内すれば、無駄な移動を省き、作業効率の向上が期待できます。

また、集品作業中に商品の誤配送や在庫不足の検知も可能で、在庫が不足している商品を検知した場合には、作業者にその旨を通知することで、在庫切れによる作業遅延の防止も可能です。

巡回システムへの活用

AIの活用により、警備や清掃、点検などの巡回業務の効率化が可能です。

たとえば、センサーやカメラを利用したIoTデバイスを巡回員が持ち歩けば、センサーが検知した異常をAIが解析し、異常があった場合に自動で担当者へ通知することができます。

また巡回員の作業時間を記録してAIが分析すると、効率的な巡回ルートの提案や、作業の改善点を見つけ出すことも可能です。

結果、人手不足の問題を解決するとともに、作業の正確性や効率性の向上が期待できるでしょう。

IT化で業務効率化を実現!活用シーンやメリット・導入方法を解説!

AI活用による業務効率化のメリット

AI活用による業務効率化のメリットは3つあります。

  • 業務時間の大幅削減
  • 属人化の防止
  • 人為的ミスの最小化

各メリットについて、詳しく見ていきましょう。

業務時間の大幅削減

AI活用による業務効率化のメリットの一つは、業務時間の大幅な削減です。手動でおこなう書類整理やファイリング、データ入力や集計などを自動化することで、24時間体制で処理できるようになり、作業時間の大幅な削減や業務の迅速化も実現します。その結果、従業員はより多くの時間を戦略的なタスクや顧客サービスに費やせるので、より高度な業務に集中することも可能になるのです。

属人化の防止

AIの活用により業務プロセスを自動化・効率化することで、作業の属人化が防げます。

属人化とは、担当者が不在または異動した場合に作業がストップする状況のことです。業務に対する判断や意思決定が個人の感性や経験に依存してしまう場合も、同様に属人化が進んでしまいかねません。

しかし、AIを活用することで業務プロセスが自動化され、人の判断に左右されずに作業が進められます。さらに、業務に携わるすべての人が同じ情報を共有できるため、情報の漏れや抜け漏れを防止することができ、業務の品質向上にもつながるでしょう。

人為的ミスの最小化

AI活用による業務効率化のメリットとして、人為的ミスの最小化が挙げられます。人間がおこなう作業には、疲れてくるとどうしても注意不足に陥り、ミスにつながってしまうこともあるでしょう。しかし、AIによる自動化によって、これらのミスを減らすだけでなく、高精度かつ迅速な品質検査が可能となり、品質管理の改善が期待できるのです。

また、在庫管理や物流業務においても、人為的ミスによる在庫の誤配送や、配送先の間違いを減らすことができ、顧客満足度の向上や、業務の効率化につなげられるでしょう。

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AI活用による業務効率化を実施する際のポイント

AI活用による業務効率化を実施する際のポイントは3つあります。

  • 自社の課題やゴールを明確にする
  • 人材配置を見直す
  • 自社のデータを確認する

それぞれのポイントについて、詳しく見ていきましょう。

自社の課題やゴールを明確にする

AI活用による業務効率化を実施する際のポイントとして、自社の課題やゴールを明確にすることが重要です。AIを導入する前には、具体的な課題や改善したい業務プロセスを明確にし、それらに基づいてAIを活用していくことを心がけましょう。

たとえば、営業業務においてAIを導入する場合、顧客情報の自動収集や分析、リードのスコアリングや自動フォローアップなど、営業プロセスのどの部分を改善したいのかを明確にしなければなりません。

このように自社の課題やゴールを明確にすることで、AI導入の効果を最大限に引き出せます。業務プロセスの改善に必要な情報やデータを収集でき、AIモデルの訓練データとして活用できるでしょう。

人材配置を見直す

AI活用による業務効率化を実施する際のポイントの一つは「人材配置を見直す」ことです。AIを導入することで、従来の業務が自動化されるため、人手が必要なくなった業務や、業務の量が削減される可能性があるでしょう。たとえば、AIによる自動翻訳システムを導入する場合、翻訳スキルが必要な従業員の配置は見直す必要があります。

このように人材配置を見直すことで、組織の人材活用効率を高められ、業務効率化につなげられます。ただし人材配置を見直す際には、従業員とのコミュニケーションをしっかりとおこない、適切な配慮やサポートが必要であることを忘れてはなりません。

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自社のデータを確認する

AI活用による業務効率化には、「自社のデータを確認する」ことも挙げられ、AIはデータを基に学習しているため、データの質や量がAIの精度に大きな影響を与えます。自社の業務に関するデータを収集して整理することで、AIをより効果的に活用できるでしょう。

また、データの収集方法や更新頻度にも注意せねばなりません。AIは常に最新のデータを学習する必要があるため、データの収集や更新が適切におこなわれているかを確認し、必要に応じて改善が必要です。

このように自社のデータを確認して整理することで、AI活用による業務効率化の効果を最大化できます。

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AI活用による業務効率化を実施する際の注意点

AI活用による業務効率化を実施する際の注意点は2つあります。

  • 導入コストを算出しておく
  • 必要なデータを準備しておく

それぞれの注意点について、詳しく見ていきましょう。

導入コストを算出しておく

AIを活用した業務効率化には導入や運用していく上でコストがかかるため、AI活用の導入前には導入コストを事前に算出しておくことが重要です。

導入コストには、機器やシステム、専門家の人件費、システムのカスタマイズ費用などが含まれます。これらの費用をきちんと算出しておかないと、AI活用によるコスト削減や生産性向上の効果が得られなくなる可能性も否めません。

また、AIの導入に伴って既存の業務プロセスの改善や、社員のスキルアップや教育が必要になる場合があります。これらの費用も含めて導入コストを算出しておくと、計画的かつ合理的なAI導入が実現できるでしょう。

必要なデータを準備しておく

AI活用による業務効率化を実施する際には、必要なデータを事前に準備しておくことが重要です。AIはデータから学習し、その学習結果に基づいて業務を自動化するため、十分な量の正確なデータが必要です。必要なデータが不足している場合には、データ収集の仕組みを整備することからはじめましょう。

ただし、AIは必要なデータをすべて取得することができないこともあります。その際には、業務自動化に必要な最小限のデータを抽出し、該当データから得られる知見を最大限に活用せねばなりません。

また、データ収集にはプライバシーやセキュリティの問題があります。個人情報や機密情報など、扱いに注意が必要なデータを取り扱う場合には、法令やルールを遵守しながら適切な管理体制を整備していきましょう。

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AI活用による業務効率化は慎重に検討していこう

AI活用は、業務の効率化など多くのメリットがあるため、すぐにでも導入したいところです。しかしAI技術は、専門知識を持ったエンジニアが設計したモデルであっても、導入時には慎重に検討を重ねることが重要となります。

業務効率化を目的として導入する場合なら、AIに置き換わる業務を担当していた人員の再配置や、AIに頼らずに人間が対応できる環境を準備しておくことも忘れてはなりません。また、かかるコストについて事前に算出しておくことも必要不可欠です。

このようにAI導入時には、事前にAI活用による社内業務の体制変化を予測し、綿密に計画を立てることが求められます。焦らず着実に、自社にとって最適な方法を探っていきましょう。

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