AIとは？AI開発の流れと事例を解説

AI開発とは(Artificial Intelligence)の略語で、日本語では人工知能と呼ばれるシステムです。

人間と同様に学べるシステムで、現代は機会学習などの技術が考えるデータに基づいた判断も行っています。

現在、AIの技術は発展途上にあり、翻訳や自動運転、医療システムなどあらゆる業界に活用されているが事例です。

しかし、AI開発はシステムを実現するだけでなく、実現後も保守的に行いながら精度を高める必要があります。

この記事では、AI開発の流れと事例について詳しくご紹介します。

AIとは

AIとは(Artificial Intelligence)の略で、日本語では人工知能と呼びます。

AIは人間の言葉の理解や行動をコンピュータに学習させることにより、自動運転や音声認識、顔認証、予報予測などの開発が挙げられます。

特に顔認証機能では、社内のドアにカメラや赤外線センサーで顔情報を識別し、データベースに保存されている情報と照り合わせることも一つの例です。

AIの人工知能を協議した技術は、あらゆる業界の企業に提供されているのがポイントです。

業務の一部を自動化やデータ分析が勝手に、労働環境の改善などが実現できるようになります。

AIを導入するメリット

AIを導入すると、企業の業務を自動化し、作業時間の短縮や予測を行ったりすることが可能です。

ここからは、AIを導入するメリットについて詳しくご紹介します。

業務効率と生産性が向上する

AIを導入するメリットの一つが、業務やビジネスプロセスに取り入れることで、業務を効率化することが可能です。

たとえば、無意識で顧客から問い合わせがあった際に自動で応答するシステムを開発した場合、任意が削減できてより顧客と良好なコミュニケーションができます。

AI技術をビジネスに組み込むことで、これまで手作業だった業務を自動化でき、生産性の向上につながるがポイントです。

労働環境の安全性が向上する

製造業や工場で人間が手作業で行っていた機械にAIを導入すれば、労働環境の安全性が向上するポイントです。

生産ラインや安全性を脅かされる現場にAIを導入することで、感覚から現場の異常を警戒することができます。

AIは機械に組み込むだけでなく、機械の劣化や自動化を警戒することにより事故を防ぐことも可能です。

データ分析の精度が上がる

AIでは、小売業を中心にデータ分析を行うことで効率改善分析することが可能です。

データ分析とは、思われる情報（ビッグデータ）からある情報を整理・加工・取捨選択を経て分析するプロセスです。

例：飲食店では来客数が少ない曜日や売上情報の分析を行って確認することが可能です。

来客数に応じて、スタッフ調整ができるので従業員の業務負担を削減することを意識します。

AIを導入する

AIは人間が作業していた業務を代替することで、業務効率を上げることがメリットとなっております。

しかし、AIを導入する場合は、コストや雇用が減少するなどの対処があります。

AIを活用することの野球や問題点も考慮せずに存在します。

特定の雇用が減少する

企業にAIが導入される暫定として、AIで代替えできる仕事が増えて雇用が減少するという点です。

機械であれば人間での手作業のミスがなくなるため、会計業務やデータ入力などの作業は機械に代替されています。

AIが発展していくことで人間の仕事がAIに取って代わられることにより、雇用が生まれる可能性があります。

情報セキュリティのリスクが増大

AIは業務を自動化するために顧客情報を集中させるため、外部からのハッキングや情報漏洩などのリスクがあります。

例えば、質問をする際に入力した情報を生成AIに学習されると、その情報が学習データに取り込まれる危険があります。

生成AIに外部からの攻撃を受けると、改ざんや情報漏洩を引き起こす可能性があるのでセキュリティ監査などの対策を施すことが必要です。

導入コストがかかる

企業にAIを導入しようと検討している方は、AIシステムの導入や月額費用などのコストがかかります。

開発規模によりますが、AIモデルの開発相場は80万～300万円程度×人月の費用が目安になります。

開発期間が長ければ長いほど費用が高額になるため、どのようなAIを開発するかを外注先とすり合わせすることが大切です。

自社にAIを開発する流れ

AIを活用したシステムやサービスの開発は、まず作成したいシステムの最終形を具体的に洗い出します。

AIモデルの開発は、構想フェーズ・PoC・実装・運用を設定するところから始まります。その課題において、どの領域をAIに任せたいかを考えます。

本記事では、自社でAIを開発する流れについて詳しくご紹介します。

構想フェーズ

構想フェーズとは、自社の業務で解決したい課題を特定し、解決策へと導く段階のことです。

自社の現状の課題を洗い出し、どのようなAIモデルを開発するかを明確にする必要があります。

業務にAIを導入すればどのような課題にも対応できるわけではなく、ある特定の問題を解決することに自動化する技術と軸にするべきです。

自社でAI開発を行うには、専門的な技術とリソース費用対効果が見合うか検討することが大切です。

Pocフェーズ

PoCフェースとはpoc proof of conceptを略した言葉であり、構想段階で検討されたAIが技術的に実現可能なのか、検証を行う段階です。

AI開発で構想したモデルを制作し、データを与えて分析させ、どのような結果が得られるかを検証していきます。

しかし、PoC検証において、機械学習で必要となるデータの量が確保できているかどうか検証する必要があります。

自社の機能に機械学習を使用したデータを取得が可能か、費用対効果に合っているかの確認を行うことがポイントです。

実装フェーズ

実装フェーズとは、PoCフェーズで検証したモックアップの開発内容をもとにして、システムを実装する段階です。

実装フェーズはAI開発のプロセスでどのようなデータを使い、どのような出力を得る処理をさせるのかを要件として確定させることが必要です。

実装フェーズの流れは従来のシステム開発のプロセスと変わらなく、以下の流れになります。

①要件定義

②モデル最終化

③設計

④開発

⑤テスト

実装フェーズは開発工程を完了したら、次は本番環境にてテストを行います。

テストでは本番環境で求められる処理速度やデータの出力値を要件として確定させていきます。

運用フェーズ

運用フェーズとは、AIを実際の業務の中で運用するフェーズです。AIの開発が完了後、システムに問題がないか稼動するための保守を行います。

AIを運用する際にはKPIに定めた内容がAIが満たしているか常に監視する必要があります。

例えば学習させるデータの量に問題があったり、出力エラーが発生するケースがあります。

AIは一度開発が完了したら終わりではなく日々進化するので常に運用する必要があることです。

システムに何かしらのエラーがなくても、数ヶ月に一回は見直しをすることが大切です。

日本企業のAI活用事例

AIはあらゆる業界に取り入れられていて、業務効率化や人手不足の解消につながっています。

例えば医療や製造業、小売業界など顧客とのコミュニケーションツールなどに導入されています。

ここからは、日本企業のAI活用事例についてご紹介します。

店舗の来客分析

小売業の店舗ではAIの活用した来客分析を導入されている店舗が増えています。

小売業者は需要の変動が大きく、在庫や人員配置などさまざまな側面で戦略を考えないといけません。

店舗にAIの来客分析機能を導入すると、リアルタイムで来客のデータ分析と予測を行うことができます。

顧客の来店予測を行い、特定の商品やキャンペーンや年齢層に合った製品をピックアップすることにより、売上の増加につながります。

チャットボットによる問い合わせ対応

企業でAIの導入事例の一つが、チャットボットによる問い合わせ機能が導入されることです。

AIチャットボットとは、データやログを基に自己学習したAIが質問に対して回答するプログラムです。

ユーザーが知りたい情報をチャットボットに質問し、すぐに的確な返答が行われます。

レスポンシブが早いチャットボットによって、知りたい答えが1日経っても返ってこないというユーザーの不満が解消され、顧客満足度が高まります。

チャットボットを導入することで、顧客からの電話やメールでの問い合わせを待たせる時間短縮するのがポイントです。

ChatGTPでの文章生成

AIでは、自分が知りたい内容を機械学習させれば、文章の分析を起こすことができます。

AIで文章生成を起こすのに有名なツールは、ChatGTPというシステムが代表的です。

ChatGTPは、Open AIが開発したチャットサービスで、自身が質問した内容に対してまるで人間のように自然に答える技術を搭載しています。

質問に対して回答だけでなく、文章の作成や添削などの膨大なテキストを要約することができるのが特徴です。

業務では業務改善のためのアイデアやプログラミングや表計算ソフトの関数の記述などに使用されています。

画像認識による紙書類の電子化

AIでは画像認識の技術を活用して、書類を電子化することで入力作業の時間を削減することが可能です。

手入力での作業では時間やミスが発生しやすくなる場合があり、スキャナーでの誤認識で時間がかかることが多いケースがありました。

現在では申込書をAI-OCRで読み取り、文字を鮮明に認識ができるようになります。

他のツールとの連携することができるので、営業活動や経費精算などに活用できるようになります。

コールセンターの自動化

コールセンターは電顧を使用した顧客との問い合わせや受注対応などを行う業務です。

近年のコールセンターでは、オペレーターの離職率が高まっていて、人手不足が課題となっています。

人手不足になると、残業や休日出勤も多くなる傾向になり退職へつながりやすくなります。

このような問題を防ぐために、コールセンターをAIで音声認識することで電話対応を自動で対応することが可能です。

AIを導入すると、コールセンターの問い合わせ対応に24時間対応することができるようになり、オペレーターの負担を軽減することができます。

まとめ

この記事では、AI開発の流れと導入事例について詳しくご紹介しました。

AI開発は業務をAIに置き換えると、業務効率を向上させ、従業員の業務負担を削減することができます。

自社にAIを導入する上で、4つの流れを大切にすることが重要です。

・構想フェーズ

・PoCフェーズ

・フェーズフェーズ

・運用フェーズ

企業にAIを開発することに注意することは、何をAI化したいのかの課題を明確にすることです。

業務にAIシステムを導入する上で、自社の課題が決まらない状態で開発会社に発注してしまうと、予想以上にコストがかかってしまいます。

AI開発を成功させるために、具体的な構想や実現、運用後の検証をしっかり行うことが大切です