AI（人工知能）のビジネス活用例と企業が導入するメリット

2025年3月31日

AI（人工知能）は、業務の効率化や生産性の向上、人的ミスや人件費削減などを目的として、さまざまな業界のビジネスに活用されています。今回は、AIの業種別のビジネスへの活用例や、企業が導入するメリット・デメリットを詳しく解説します。

AIとは人工知能のこと

AIは「Artificial Intelligence」（人工知能）の略語であり、コンピュータが人間の知能や学習能力を再現できるように開発された技術のことです。大量のデータを分析し、パターンや関係性を見つけ出す「機械学習」を行うことが特徴です。

近年は、新しいコンテンツを生成できる「生成AI」も注目を集めています。

AIができることとは？

AIは、具体的には以下のようなことを行えます。

画像認識	画像から人の顔、文字などを特定する技術
音声認識	音声内容を解析し、音声データをテキストに変換したり、特定の人物の声を識別したりする技術
機械制御	機械やシステムの状態を見て調整する技術
自然言語処理	人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータが理解し、処理する技術
推論・予測	過去のデータから、もっとも適した手段を推論・予測し実行する技術
異常検知	大量のデータから、法則性や傾向を見出す技術を利用し、ほかと一致していないものを識別していく技術

従来のAIは画像認識や音声認識、機械制御などを得意とする一方、人の気持ちの読み取りや物事のパーソナライズ化、創造性を求められる業務は苦手とされてきました。

しかし、近年は自然な流れの文章やクオリティの高い画像などを生成できる「生成AI」が登場し、注目を集めています。

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【業種別】AIのビジネス活用例

ここからは、各業界でAIがどのようにビジネスに活用されているのか、事例を基に解説します。

【小売業・サービス業】AIのビジネス活用例

小売業やサービス業、飲食業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

無人レジの導入
商品需要の予測
価格設定
食品の盛り付け

それぞれの内容を見ていきましょう。

無人レジの導入

一部の小売業では、無人レジを導入しています。モニターに商品が映れば自動でスキャンしてくれるため、顧客はお金を払うだけで済み、店側もレジに人を配置する必要がない点がメリットです。

店内に設置されたカメラが撮影した映像から、AIが来店者数や商品を認識し、導線の見直しや欠品防止のほか盗難のリスクを回避できます。

商品需要の予測

小売業やサービス業では、AIは商品需要の予測にも活用されています。

大手スーパーをはじめ、すでに自動発注機能を取り入れているケースは珍しくありません。しかし、従来の自動発注システムでは、在庫を補充する側面が強かったといえるでしょう。

一方でAIを活用した商品需要の予測は、過去の販売データや天候、チラシ掲載の有無などのいくつかのデータを基に需要を予測することが特徴です。

価格設定

小売業やサービス業の一部では、商品やサービスの需要を踏まえ、AIが価格を変動させる仕組みを取り入れています。AIが、データの収集および機械学習、需要予測、価格提案の流れで値付けを行うことが特徴です。

AIであれば、商品の在庫が増えると価格を下げ、在庫量が減ってくると価格を引き上げる判断をデータから瞬時に行えます。

食品の盛り付け

スーパーなどで販売する惣菜の食品の盛り付けにも、AIが活用されています。たとえば、ロボットハンドがポテトサラダなどの惣菜を掴み、容器に盛り付けたり、画像処理のアルゴリズムを使用してピザのトッピングを自動的に行ったりすることが可能です。

食品の盛り付けにAIを活用すれば、品質のバラつきを防げるほか、ソースや具材がこぼれることによる食品ロスの発生確率も抑えられます。

【製造業】AIのビジネス活用例

製造業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

製品の外観検査
安全管理
在庫管理

それぞれの内容を解説します。

製品の外観検査

製品の外観検査とは、製品の表面に付着した傷や欠け、シミ、変形などの欠陥の有無を基にその製品の良否判定を行う工程のことです。AIは、この外観検査にも用いられています。

外観検査は、従来の目視検査に代わり、画像認識が普及しています。しかし、向きや角度などによって判定結果が変わってしまうため、最終的に目視検査が必要になるといった課題がありました。そこで、事前の学習データを基に人間に近い感覚で判断できる、AIが使用されるようになりました。

安全管理

製造業では、作業員の安全確保のためにAIの画像認識技術が活用されています。AIはディープラーニングによって大量の人物画像を学習すれば、明るさや姿勢などにかかわらず、高精度な人物検知が可能になるためです。

たとえば、立ち入り禁止エリアへの侵入をカメラが認識すると、サイレンや警告灯で知らせ、製造ラインを停止することで事故を防ぎます。また、ベルトコンベア設備にも、AIによる自動監視システムを導入し、設備や操業の異常の早期発見を実現しています。

在庫管理

AIによる在庫を補充する数やタイミングの分析も、製造業によるAI活用の一例です。在庫数が多いと、その分管理や維持費用の負担も大きくなります。

AIに発注数などの履歴データを学習させることで、適切な在庫数や補充する個数、タイミングを分析してもらい、無駄な在庫を抱えたり、在庫が不足したりといったリスクを防いでいます。

【物流業】AIのビジネス活用例

物流業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

配送ルートの最適化
不在配達の解消

それぞれの内容を解説します。

配送ルートの最適化

物流業界では、AIの活用による配送ルートの最適化が進んでいます。

配送ルートの最適化は、「スケジューリングの最適化」の1つです。たとえば「計画策定の方法」を身につけたAIに最適な計画を出力させたり、良い計画をしらみ潰し的に探索して出力させたりするなど、さまざまなアプローチ手法が取られています。

配送ルートの最適化は、AIが道路の混雑状況や天候、配送先の受け取り可能時間などのデータをリアルタイムで分析し、効率的なルートを導き出して行うことが一般的です。配送ルートの最適化を行うことで、配送時間の短縮や人件費、車両費などのコスト削減が実現します。

不在配達の解消

実用化に向けた検証実験の段階ですが、各戸に設置されたスマートメーターから取得される電力データをAIが学習し、在宅確率が高い家庭から順番に配送できるルートを提案することで、不在配達率が改善されることが証明されました。

また、AIを活用し、荷物の大きさに応じて収納スペースを自在に変形させる宅配ボックスも登場しています。AIの機能により、従来の宅配ボックスと同じ設置面積で、平均して2倍以上の荷物を収納できるため、宅配ボックスがいっぱいで新たに収納できないことによる再配達を回避できます。

【金融業・保険業】AIのビジネス活用例

金融業や保険業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

不正検知
カスタマーサービスの自動化
日経株価の予測

それぞれの内容を解説します。

不正検知

不正検知とは、システム、取引、データなどにおいて不正行為を特定して阻止するプロセスです。金融業や保険業においても、不正検知の精度を上げるためにAIを活用する動きが広がっています。とくにクレジットカード会社は、不正利用を防ぐために不正検知の必要性が高く、AIの導入が進んでいるといえるでしょう。

また、AIのデータ分析能力は、不正な保険請求の検知にも活用されています。過去の保険請求事例のデータをAIに読み込ませることで、虚偽の可能性が高い保険請求を検知することが可能です。

カスタマーサービスの自動化

AIチャットサービスの導入によるカスタマーサービスの自動化は多くの業界で行われており、金融業や保険業も例外ではありません。

AIチャットボットは、自動学習によって回答の精度が徐々に向上していくため、カスタマーサービスでお客様からの問い合わせへの対応に適しています。AIチャットボットを導入することで得られるメリットは、問い合わせ対応の効率化や人件費の削減、お客様満足度向上などです。

金融庁の金融サービス利用者相談室でも、令和4年（2022年）よりAIチャットボットの運用がスタートしています。

日経株価の予測

AIは、株価の予測にも活用されています。

人間が行う株価予測では、「ローソク足のパターン」などを判断材料として行うことが主流であり、AIも膨大な量のローソク足のパターンをデータとして収集していくことで、人間と同じような予測法を習得することが可能です。パターン学習であるため、人間よりもAIのほうが精度の高い算出ができるといえるでしょう。

AIによる株価の予測を活用すれば、株式投資の経験が浅く知識が少ない方であっても、投資すべき銘柄を把握できます。

【不動産業】AIのビジネス活用例

不動産業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

土地や不動産の価格査定
顧客データの管理
顧客への物件提案

それぞれの内容を解説します。

土地や不動産の価格査定

不動産業では、土地や不動産の価格査定にAIを活用しています。

担当者の勘や経験に頼った従来の価格査定は、担当者ごとに結果にバラつきが生じやすいことから、不動産の売却や貸出を希望する方は、複数の業者に見積もりを依頼することが一般的でした。

AIを活用すれば、不動産会社が持つ過去の取引情報などの客観的なデータを基にして、短時間で土地や物件価値を分析して査定価格を算出できます。

顧客データの管理

不動産業のAIのビジネス活用例として、顧客データの管理も挙げられるでしょう。これまでは手作業で入力していた申込書や社内書類をAIが自動で入力することで、データの正確性が向上するほか、入力業務にかかっていた時間や人件費を大幅に削減できます。

さらに、AIは膨大なデータを瞬時に分析できるため、顧客のセグメントや効果的なアプローチ方法の策定も可能です。

顧客への物件提案

一部の不動産業では、顧客への物件提案にもAIを活用しています。通常の物件案内では、顧客からヒアリングした希望条件を基に物件情報を照合し、要望を踏まえて絞り込んでいかなければなりません。

しかし、AIなら顧客の検索履歴やお気に入りに登録した物件、行動履歴などを学習し、それらの情報を基に探し出せるため、好みに合った物件をスムーズに提案できます。入力した情報はデータベース内に蓄積されていくことから、使用するほど精度が向上していく点もメリットです。

【医療・福祉】AIのビジネス活用例

医療・福祉業界におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

画像診断AI
入居者の行動モニタリング

それぞれの内容を解説します。

画像診断AI

AIは、医療現場でも活用されており、代表的な活用法は医療画像診断です。AIを活用して医療画像の解析や病変の検出を行うことで、診断の精度が向上するほか、人件費の削減が実現します。

将来的には、医療画像を読み込むだけで将来の病気の発症や悪化の可能性などについても、予測できるようになるといわれています。

入居者の行動モニタリング

介護業界でも、人手不足を解消する手段として、AI技術の導入が進んでいます。たとえば、介護施設における、入居者の行動のモニタリングへの活用が挙げられるでしょう。

内蔵カメラとセンサーを搭載したロボットが、入居者の動きや状況を察知し記録をするほか、アラートで介護者に知らせます。ロボットは、入居者の体温や心拍数、位置情報などの情報を24時間モニタリングし、施設スタッフの負担を軽減します。

【農林業】AIのビジネス活用例

農林業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

ドローンによる農薬散布
収穫や仕分けの自動化

それぞれの内容を解説します。

ドローンによる農薬散布

農業においては、ドローンによる農薬散布にAIが活用されています。農薬散布は、農薬を大量に吸い込んでしまうと有害であることにくわえ、農薬入りのタンクを背負いながら行うためとくに夏場の炎天下での作業は大きな疲労感を伴うなど、身体への負担が大きい作業です。

カメラを搭載したドローンが空撮した映像をAIで解析することで、虫に食われた葉の痕跡を検出し、害虫が発生しているエリアにのみ、ドローンを使用してピンポイントで農薬をまくことが可能になります。人が農薬散布を行わなくて済むことや、農薬の使用量が減ることによるコストの削減、減農薬の実現など数多くの利点があります。

収穫や仕分けの自動化

収穫や仕分けの自動化も、農業におけるAIの活用例の1つです。たとえば、キュウリの収穫時期を見極めるために画像認識AIが用いられています。

傷みやすく、収穫に適した期間がわずか数日しかないキュウリの収穫時期を見極めるためには、視覚や聴覚を駆使する必要があります。経験の浅い場合は収穫時期を見極めることの難しさがハードルとなり、離職要因にもつながっていました。

しかし、画像認識AIを用いることで出荷作業のスピードが1.4倍になっただけでなく、経験が必要な判断をサポートできるようになることで、経験の有無にかかわらず効率的に作業を進められるようになりました。

【建設業】AIのビジネス活用例

建設業におけるAIのビジネス活用例は、以下のとおりです。

インフラ点検
建設設計
道路の空洞調査

それぞれの内容を解説します。

インフラ点検

建設業では、橋梁やトンネル、道路などのインフラ点検にAIが活用されています。AIを活用したインフラ点検は、現場で撮影した点検データを加工し、画像診断AIを用いて解析を行うというプロセスが必要です。設備点検AIプラットフォームを活用することで、インフラ点検の効率化と精度向上が実現します。

現行のインフラ点検では、検査員が目視によって設備の外観に見られる腐食を確認しているため、腐食の深さまで把握できません。腐食が激しい箇所に超音波を当てて鋼材の厚みを計測する方法はあるものの、多くの作業コストを要することが課題でした。また、道路橋をはじめとした大型のインフラの点検時には、足場を設置する際のコストが発生することもデメリットです。

AIを搭載したドローンやロボットを活用することで、画像認識技術を用いて腐食やひび割れを自動検出できるようになり、点検の精度と効率が向上します。

建設設計

建設業におけるAIの活用例として、建設設計も挙げられます。AIのうち、とくに生成AIは、建設設計やデザインの案を自動で生成できることが特徴です。入力されたデザインラフや過去のトレンドを分析し、適切なデザイン案を自動で提案してくれます。

建設設計に生成AIを活用することで、複雑な計算やデザイン案の作成に時間をかけることなく、瞬時に多様なデザインオプションを比較検討できるようになり、業務の効率化やコストの大幅な削減が実現します。

道路の空洞調査

道路の空洞調査も、建設業におけるAI活用例です。道路の空洞調査とは、道路下の空洞を検知して、道路が陥没することを未然に防ぐための調査です。

地中レーダーを搭載した路面下空洞探査車を走行させながら測定データを取得し、AIがほぼリアルタイムでデータを解析します。AIの活用によって、調査の精度向上はもちろん、空洞の解析時間の大幅な短縮につながり、早期の対策や陥没によって生じる事故リスクの低減に貢献します。

企業がビジネスにAIを活用するメリット

企業がビジネスにAIを活用することで得られる主なメリットは、以下の5点です。

業務の効率化が期待できる
生産性が向上する
人件費削減につながる
人的ミスを軽減できる
顧客満足度が向上する

AIの活用によって、業務の効率化が期待できます。定型業務や分析業務のような、アナログな手法で行うと負担の大きな作業をAIに任せることで、空いたリソースを創造的な業務や根幹的な業務に投下できるようになるでしょう。

とくに近年のビジネスシーンでは、膨大な量のデータを扱う機会が多いため、定型業務や単純業務をAIに処理させるようになることで、業務の大幅な効率化が実現します。

また、人が行う業務は、担当者の心身のコンディションや経験値、スキルなどによって品質にバラつきが生じてしまうことも少なくありません。しかしAIの場合、体調や感情に左右されず、一定の品質を維持することが可能です。24時間連続した稼働であっても、業務の速度や質を落とさずに対応できることも、AIをビジネスに活用することで得られる大きなメリットです。

さらに、これまでは人が行っていた業務を代行するため、人材不足の解消や人件費の削減にも貢献します。

AIの活用は、人的ミスの軽減にも貢献します。人が行う以上、能力の高さや経験の長さにかかわらず、ヒューマンエラーを完全に防ぐことはできません。しかしAIは、プログラムどおりに正確に作業できるため、ヒューマンエラーによるミスを削減できます。

さらに、AI自体に異常を検知する機能を搭載することで、不良品の見逃しや機器の異常が引き起こすトラブルを回避することが可能です。顧客の需要を正確に分析できるため、サービス品質が向上し、顧客満足度の向上にもつながります。

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