AIを導入する5ステップを解説！メリットやデメリット、活用事例も紹介

AI性能の飛躍的な向上などを背景に、日々の業務にAIを導入する企業が増加しています。この記事では、AIを導入する5つのステップと導入するメリット・デメリット、業界別のAI活用事例を詳しく解説します。

業務にAIを取り入れたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

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AIとは？導入前に押さえておきたい基礎知識

AIの性能や技術が向上していることを受け、業務にAIを導入する会社が増えています。しかし、中にはAIをどのように活用したら良いかわからないと感じる方もいるでしょう。

ここでは、AI導入前に押さえておきたい基礎知識として、AIが得意なことと不得意なことを解説します。また、日本におけるAIの普及状況も紹介します。

AIが得意なことと不得意なこと

AIが得意なことと不得意なことは、以下のとおりです。

AIが得意なこと	AIが不得意なこと
・画像認識 ・音声認識 ・言語処理 ・予測分析 ・機械制御 ・異常検知 ・検索 ・生成	・芸術活動 ・臨機応変で柔軟な対応

AIが得意とするのは、学習データを基に処理できることです。たとえば、スマートフォンに搭載された音声アシスタントやチャットボットによる対応、文章や画像の自動生成などは、AIが能力を発揮できる分野といえます。

一方、芸術活動や柔軟な対応などはAIには難しいとされます。人が持つ感情や感性を基にした作業は、現在の技術ではAIには困難です。

日本におけるAIの普及状況

総務省が発表している「情報通信白書令和6年版」によると、日本企業におけるAIの普及状況は以下のとおりです。

	2023年	2022年	2021年
導入している	16.9％	13.5％	14.9％
導入予定がある	11.3％	10.5％	11.5％
合計	28.1％	24.0％	26.4％

また、AIを導入する目的には以下が挙げられます。

項目	割合
効率化・業務改善	86.0％
顧客サービス向上	35.1％
業務の全体最適化	26.8％
事業継続性	17.6％
新規事業・経営	11.3％
その他	5.2％

なお、AIを導入した企業のうち、「非常に効果があった」または「ある程度効果があった」と回答した企業は82.7％にのぼりました。

日々の業務を効率化したい、顧客満足度の向上を目指したいと考えているのであれば、AIの導入は一定の効果が期待できると考えられるでしょう。

参考：総務省「情報通信白書令和6年版」

AIを導入する5ステップ

AIの導入は、以下のステップで実施します。

1. 業務課題の洗い出し
2. 活用範囲の検討
3. 費用対効果のシミュレーション
4. 試験運用
5. 導入

AIを導入するには、計画的に準備を進めることが重要です。それぞれをしっかりと確認し、スムーズな導入を目指しましょう。

1.業務課題の洗い出し

AIを導入するにはまず、業務課題を洗い出します。課題を明確にすることで、AIを導入する目的をしっかりと把握できるでしょう。

業務の洗い出しは、以下の方法で実施します。

• 関係者へのヒアリング
• 顧客へのアンケート
• データ分析
• 業務フロー図を用いた業務の可視化

課題を洗い出すには、業務に携わる関係者にヒアリングをしましょう。顧客へのアンケートを併せて行えば、より多くの視点から課題を確認できます。

また、業務に関するデータ分析も、課題の洗い出しに有効です。自社だけでなく競合他社のデータ分析も実施すれば、自社の課題と強みを知ることができるでしょう。

課題をよりわかりやすく確認するには、業務フロー図を用いた可視化が効果的です。業務全体を俯瞰的に確認することで、日々の業務に潜む課題を見つけやすくなります。

2.活用範囲の検討

課題が明確になったら、解決に向けてAIを活用する範囲を検討します。活用範囲を決定するポイントは、改善するべき課題に優先順位を付けることです。

優先順位を付けるには、以下の2点を考慮しましょう。

• AIの導入によりどのくらいの効果が得られるか
• AIで改善できる課題か

たとえば、まとまった利益が見込める事業に関わる課題は、AIの導入により改善することで大きな効果が期待できます。また、長期的に継続していく業務に関する課題も、改善の優先順位が高いといえます。

3.費用対効果のシミュレーション

AIを導入する範囲が決まったら、費用対効果のシミュレーションをしましょう。AIの導入では、初期費用やランニングコストがかかります。導入するAIによっては、新たなパソコンの購入が必要になるなど、大きなコストがかかる点は押さえておきたいポイントです。

必要な費用が明確になったら、効果の予測を立てます。AIを導入することで、たとえばどのくらいの売上向上が見込めるか、業務の効率化が期待できるかなどを検討しましょう。

このように、費用対効果を事前に十分に検証することで、納得がいくAIの導入を実現できます。

4.試験運用

費用対効果をシミュレーションし、導入するAIが決定したら、試験運用を実施します。AIを導入するには、業務に必要な多くのデータを読み込ませなければなりません。データの正確性や適合性が不十分だと、導入がうまくいかないケースがあることは覚えておきましょう。

試験運用をスタートしたら、定期的にパフォーマンスをモニタリングします。運用開始直後は、思いもよらないトラブルが発生する可能性もあります。試験運用期間中に発生したトラブルは、本格的に導入する前にしっかりと解決しておきましょう。

AI導入による十分な効果を目指すのであれば、すべての社員が継続的にAIを活用する必要があります。そのためには、負担を感じることなく操作できるシステムかどうか、この時点で確認しましょう。

5.導入

試験運用が終了したら、本格的なAIの導入です。AI導入をスムーズかつ効果的に進めるには、以下の2点を実施します。

• 社員研修の実施
• 定期的なデータの再学習

AIを業務に活用するには、社員研修の実施がポイントです。マニュアルを作成し、OJTなど実務に沿った研修を実施することで、多くの社員が前向きにAIを活用できるようになります。

また、AIの導入効果を高めるには、導入後に定期的にデータを再学習させる必要があります。定期的に新たなデータを組み込むことで、より実情に合った分析や解決策の提案ができるでしょう。

参考：経済産業省「AI導入ガイドブック」

AIを導入するメリット

AIを導入するメリットには、以下があります。

• 労働力不足の解消
• コスト削減
• 顧客満足度の向上
• 安全性の向上
• データの分析・活用の高速化

それぞれを詳しく解説します。AIの導入を迷っている方は、ぜひ参考にしてください。

労働力不足の解消

AIを導入するメリットの1つが、労働力不足の解消です。少子高齢化が進む日本では、慢性的な労働力不足が発生しています。今後さらに少子高齢化が進むことを考えると、人手不足はこれからも続くと考えられるでしょう。

AIを活用すれば、これまで社員が行っていた業務の一部をAIに任せられるようになります。これにより、少ない労働力で今までと同様の成果を上げられるでしょう。AIを効果的に導入することで、労働力不足の解消が期待できます。

コスト削減

業務に必要なコストの削減が図れる点も、AIを導入するメリットです。AIの導入により削減が見込まれる主なコストには、以下があります。

• 人件費
• 備品費

先述のとおり、AIを導入すると少ない労働力で業務を遂行できるようになります。これにより、人件費を削減できるでしょう。

さらに、これまで紙を用いて行っていた業務をAIで実施するようになれば、紙代やコピー代といった備品費を削減できます。また、書類を保管していたキャビネットなども、不要になります。

顧客満足度の向上

顧客満足度の向上も、AI導入で期待できるメリットです。

AIの導入により業務効率化を実現できれば、社員の業務負担が減少します。社員の業務負担が減れば、顧客対応に充てる時間を増やせます。顧客一人ひとりに丁寧な対応ができるようになるため、顧客満足度の向上が見込めるでしょう。

また、AIで業務を実施すれば人的ミスを削減できます。ミスが減ることで、商品やサービスの品質が向上するため、顧客満足度向上につながります。

安全性の向上

AIを導入するもう1つのメリットは、安全性の向上です。

業種や職種によっては、業務にあたり大きな危険を伴うことがあるでしょう。たとえば、工場や倉庫での業務で、機械を使用する場合が挙げられます。このような、機械の制御にAIを導入すれば、作業する社員の安全性向上が期待できるでしょう。

また、そもそもAIの導入により業務を自動化すれば、社員が危険な作業をしなくてすみます。危険が伴う業務を削減することで、労働環境の改善にもつながるでしょう。労働環境の改善は、優秀な人材の確保にもつながるかもしれません。

データの分析・活用の高速化

AIを導入するメリットには、データの分析や活用の高速化もあります。

人の手で大量のデータを収集し分析するには、多くの手間や時間がかかります。また、せっかく分析をしても、人的ミスの発生により正しい結果が出ないことも少なくありません。

AIであれば、自動で大量のデータを学習したうえで分析まで実施してくれます。データ分析がスムーズに行われることで、結果を迅速に活用できるでしょう。

そのほか、学習したデータを基にAIが出す予測を活用すれば、より戦略的な経営計画や事業計画をたてられます。

AIを導入するデメリット

AIを導入するデメリットには、以下があります。

• 導入にはコストがかかる
• 雇用が減少するおそれがある
• セキュリティリスクが上がる
• 責任の所在が曖昧になる

AIを導入するとさまざまなメリットがある一方で、いくつかのデメリットもあります。気を付けるポイントを事前に確認し、トラブルのないスムーズなAIの導入を目指しましょう。

導入にはコストがかかる

AIを導入するデメリットの1つが、導入にコストがかかる点です。AIの導入で考えられる主なコストには、以下があります。

• 初期費用
• ランニングコスト
• メンテナンス費用

実際にどのくらいの費用がかかるかは、導入するAIによって異なります。導入にあたってはいくつかのAIを比較検討し、予算に合ったものを選ぶことが肝心です。

また、AIを導入するにあたっては、AIやITの専門的な知識を持つ人材が必要になるケースもあります。社内にそのような人材がいない場合は、新たな雇用が必要になるかもしれません。その場合は、採用費や人件費がかかることも覚えておきましょう。

雇用が減少するおそれがある

雇用が減少するおそれがある点も、AI導入のデメリットです。AIを導入すると、業務効率化による労働力不足の解消が期待できる点は、先述のとおりです。

一方で、事務員や受付、レジ係など定型作業に従事する方は、AIの導入により雇用がなくなる可能性があります。将来的な労働力不足が懸念されているとはいえ、雇用の減少により失業者が増えるおそれがあることは押さえておくべきポイントです。

セキュリティリスクが上がる

AIを導入するデメリットには、セキュリティリスクの上昇もあります。

AIを活用するには、多くのデータをインターネット上でやり取りする必要があります。また、導入するAIによっては、商品やサービスの情報、顧客情報、自社の経営戦略に関する情報などの機密情報を入力しなければなりません。

AIを活用していく中で、人的ミスやハッキングが発生すると、AIが管理している情報が漏洩する可能性があります。AIを導入する際には、セキュリティ対策が十分にとられたシステムを選ぶことが重要です。

併せて、セキュリティに関する社内研修の実施やAIの取り扱いルールを徹底することで、より安全なAIの活用を目指してください。

責任の所在が曖昧になる

業務に関する責任の所在が曖昧になる点も、AIを導入するデメリットです。

社員に替わりAIが業務を実施するようになると、万が一トラブルが発生したときに責任者が不明になるおそれがあります。責任者がわからない状態では、トラブルへの迅速な対応が難しくなります。

AIを導入する際は事前に責任者を選定し、責任の所在を明確にしておくことが肝心です。

【業種別】AIの活用事例を紹介

ここからは、AIの活用事例を業種別に紹介します。

AIを検討している方の中には、具体的な活用方法がわからず導入に踏み切れない方もいるでしょう。ここで紹介する内容を参考に、自社におけるAIの活用をイメージしてみてください。

小売・サービス業

小売・サービス業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 売上予測
• 在庫管理
• 無人レジ
• チャットボット

AIのデータ分析を活用すれば、売上予測を立てやすくなります。売上予測を活用することで適切な仕入れを実現し、在庫のダブつきなどを防止できます。

また、店舗管理にAIを活用することで、少ない人員での店舗運営が可能です。たとえば、AIを搭載した防犯カメラを設置すれば、カメラ映像を活用した在庫管理ができます。また、無人レジによる会計も実現できるでしょう。

そのほか、チャットボットを活用することで、顧客とのやり取りを自動化できます。社員の負担軽減はもちろん、営業時間外でもやり取りが可能になることから、顧客満足度の向上にもつながります。

製造・物流業

製造・物流業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 定型的な作業の自動化
• 不良品の検知
• ノウハウのデジタル化
• 在庫管理
• 配車台数や人員、配送ルートの最適化

製造業にAIを導入すれば、単調で定型的な作業の自動化ができます。また、不良品検知の自動化も可能です。

製造業は単調な作業が多い一方で、ノウハウやスキルが必要な作業もあります。そのような作業は担当できる社員が限られているため、ノウハウが属人化しがちです。AIの導入によりノウハウをデジタル化すれば、担当者不在時や異動・退職時にもスムーズに対応できるでしょう。

そのほか、配車台数や人員、配送ルートの最適化も、AIのデータを活用することで簡単に実現できます。リソースの最適な配置は、コストの削減にもつながります。

飲食業

飲食業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 注文や決済のオンライン化
• 顧客管理
• 価格決定

飲食店における注文や決済をオンライン化することで、人件費削減や決済ミスの削減を図れるでしょう。

顧客管理にAIを導入することで、より効果的な施策を実施できます。たとえば、顧客それぞれに最適なキャンペーンやクーポンの案内をすることで、来店や利用率の向上を目指せます。

飲食業では、来店数に合わせた仕入れを実施することも重要です。AIによる予測を基に仕入れを行うことで、フードロスの削減も期待できます。

また、お店によってはランチやディナーなど、時間によって価格を変更する場合もあるでしょう。AIが予測した来店数や売上を活用すれば、最適な価格決定ができます。

広告・マーケティング業

広告・マーケティング業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• サブスクリプションにおける利用状況の分析
• 口コミの分析
• SNS分析

サブスクリプションのマーケティングでは、利用状況の分析が不可欠です。視聴時間や視聴デバイス、視聴頻度などの情報をAIが自動で収集し分析をすることで、より良いサービスを提供できます。

口コミの分析も、広告・マーケティングでは重要です。社員が口コミを集めるには、多くの手間や時間がかかります。AIが自動で口コミを収集し分析することで、顧客の反応を商品やサービスに素早く反映できます。

近年では、SNSをマーケティングに利用する会社も少なくありません。ハッシュタグや属性、コメントの内容などを分析することで、SNSを活用したより効果的なマーケティングを実現できます。

金融業

金融業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 申込書のデジタル化
• 不正利用の防止
• 融資審査
• 市場分析

金融業では、保険や投資商品の申込などで多くの書類が必要です。これらをデジタル化することで、業務の効率化と人的ミスを防げます。また、AIを活用することでクレジットカードやキャッシュカードの不正利用も防止できます。

金融機関で融資をする際は、返済能力を測る事前審査が必要です。審査にAIを導入することで、より客観的で公平な審査を短時間でできるようになります。

金融業では、市場を分析し金利や景気を予測する必要があります。市場分析にAIを活用することで、より精度が高い市場予測が期待できるでしょう。

医療業

医療業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 画像診断
• リスク予測

病気の診断では、CTやMRIの画像が用いられることが多くあります。画像診断において、医師による診断はもちろん、AIを活用することで病気の見落としを防止できるでしょう。

また、病気が悪化するリスクや発症するリスクの予測も、AIに期待されています。

農業・林業

農林業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• モニタリング
• 農薬散布
• 収穫や検品

AIを活用すれば、ドローンを使用した農地や森林のモニタリングが可能です。これにより、移動時間を削減し、効率の良い状況把握ができるでしょう。モニタリングによって、たとえば害虫被害が確認されたときは、ドローンによる農薬散布もできます。

また、農作物の収穫や検品も、AIの活用で自動化できます。農林業は、特に人手不足が深刻な業界の1つです。AIを導入することで業務効率化が実現すれば、人手が少ない中でも生産性を維持していけるでしょう。

教育・学習支援業

教育業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 問い合わせ対応
• 採点
• 成績管理と分析

学校や塾といった教育現場では、保護者からの問い合わせが来ることも多くあります。チャットボットによる問い合わせ対応を導入することで、教員や社員は教育に関する業務に注力できるようになります。

テストの採点も、AIを導入できる作業の1つです。採点をAIが実施することで、短時間でより正確な採点ができます。

成績の管理と分析も、AIが得意とする業務です。分析により課題を明確にし、集中的に学習に取り組めば、苦手な単元の克服と成績の向上が期待できます。

不動産業

不動産業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 地盤の診断
• 売買価格の決定
• おすすめ住宅情報の選定

建物を建てる際には、地盤調査を実施します。その際、AIによる画像診断を活用することで、スピーディーな調査が可能です。

不動産の価格は、市場の影響を受けて日々変動しています。売買価格を決定するにあたりAIを活用することで、膨大なデータに基づいた価格の設定ができるでしょう。

不動産業では、顧客の属性に基づいたおすすめ物件を選定し紹介できるかが、成約率を上げるポイントです。特に、Webサイトを利用した物件探しにおいて、利用者の閲覧履歴や検索履歴などをAIが分析することで、顧客一人ひとりに合った住宅の紹介ができます。

建設業

建設業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 資材保管管理
• 現場監視
• 自律作業

AIを搭載したカメラで資材保管場所を撮影することで、遠隔地にいながら資材の在庫や使用状況の管理ができます。

また、AIを搭載したドローンを活用することで、工事現場全体の監視ができます。人が入りにくい場所や目が届きにくい場所のチェックができるだけでなく、短時間で見回りができることから、業務の効率化も期待できるでしょう。

工事現場では、AIを搭載した自律型の重機や掘削機、ブルドーザーなどが使われています。人が実施していた作業をAIロボットが代替することで、業務効率化や品質向上、人件費削減が実現できます。

アパレル・ファッション業

アパレル・ファッション業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• 生産量管理
• トレンド分析
• コーディネート提案
• 3D採寸

AIによる需要や売れ行き予測は、生産管理に活かせます。過去データの分析に基づく生産管理を実施することで、大きな在庫を抱える心配がなくなるでしょう。また、AIによるSNS解析を実施すれば、トレンドの分析もできます。

オンラインストアでは、これまでの検索履歴や閲覧履歴、購入履歴などを基に、AIによるコーディネート提案もできます。顧客の好みに合ったコーディネートを提案することで、売上の増加が期待できるでしょう。

AIを活用すれば、3D採寸も実現できます。人にサイズを知られることなく、身体に合った商品を選べることから、顧客満足度の向上につながります。

情報・通信業

情報・通信業におけるAIの主な活用事例は、以下のとおりです。

• データ処理
• 顧客対応

情報・通信業では、膨大なデータ処理を短時間で実施しなければならいケースがあります。AIを活用することで、人的ミスのない迅速なデータ処理ができるでしょう。

情報・通信業界は、商品やサービス内容、利用方法、パスワードなど顧客からの問い合わせが多い業界の1つです。チャットボットなど、自動で顧客対応できるシステムを活用すれば、社員の業務負担を大きく削減できます。

AI導入が難しいときはアウトソーシングも選択肢

AIの導入にはさまざまなメリットがあるものの、コストやIT人材の有無によっては、導入が難しいケースもあります。AIの導入以外で、業務課題の改善や効率化を実現したいと考えているのであれば、アウトソーシングがおすすめです。

アウトソーシングとは、業務の一部を外部企業に委託することです。専門家に委託することで、業務の効率化が目指せることはもちろん、品質の向上や外部ノウハウの獲得といった効果も期待できます。

アウトソーシングを検討しているのであれば、月額8万円・月40時間から利用できる「ココナラアシスト」がおすすめです。ココナラアシストは、専門知識を持つアシスタントにフルリモートで業務を依頼できます。依頼できる業務内容は、データ入力やメール返信対応からSNSマーケティングまでさまざまです。

社内で抱える業務課題の改善を実現したいと考えている方は、ぜひお気軽にお問い合せください。

効果的なAI導入により生産性の向上を目指そう

AIの導入により、業務課題の改善を検討する企業が増えています。AIを導入すれば、業務の効率化やコスト削減、顧客満足度の向上が期待できます。これにより、生産性の向上が期待できるでしょう。

一方で、導入にはコストがかかる点やセキュリティリスクが増えるといった注意点もあります。AIを導入する際には、予算や社内のIT人材を事前に確認したうえで、自社に合ったものを選ぶことが重要です。

AIの導入が難しいと感じる方は、アウトソーシングによる業務課題の改善も選択肢です。アウトソーシングを活用すれば、専門家のサポートを受けた業務改善が期待できます。

アウトソーシングを希望するのであれば、「ココナラアシスト」がおすすめです。ココナラアシストを利用することで、信頼できる即戦力人材に業務を依頼できます。また、オンボーディングに注力しているため、スムーズに業務を開始することが可能です。

アウトソーシングによる業務改善を考えている方は、ぜひお気軽にお問い合せください。