【診断チャートで紹介】AIでできること・できないこと｜自社に最適な活用領域や失敗しない活用方法

AIでできることが増えている一方で、「自社のどの業務に使えるのか」「生成AIやRPAとは何が違うのか」「導入して本当に成果が出るのか」と迷う企業担当者は少なくありません。

特に、AIは文章作成や画像生成だけでなく、画像認識、音声認識、需要予測、異常検知、問い合わせ対応の自動化など、幅広い業務に活用されています。一方で、すべての業務をAIに任せられるわけではなく、苦手な領域や導入時のリスクもあります。

AI導入を検討している企業担当者の方は、まず「AIで何ができるのか」と「自社のどの課題に向いているのか」を整理することから始めてみてください。

AIとは？生成AIやRPAとの違い

AIとは、人間が行う思考、認識、学習、予測、判断といった働きをコンピューターで再現しようとする技術です。大量のデータから特徴やパターンを学習し、その結果をもとに分類、予測、判定、生成などを行います。

AIと聞くと、ChatGPTのような生成AIを思い浮かべる人も多くいます。しかし、生成AIはAIの一種であり、AI全体には画像認識、音声認識、需要予測、異常検知など、さまざまな技術が含まれます。

また、業務自動化の文脈ではRPAと混同されることもあります。AIとRPAはどちらも業務効率化に役立ちますが、得意な作業や判断の仕組みが異なります。

AIと生成AI（Generative AI）の違い

AIと生成AIの違いは、主な役割にあります。

従来型のAIは、データをもとに「分類する」「予測する」「異常を検知する」といった処理を得意とします。たとえば、過去の売上データから需要を予測したり、製造ラインの画像から不良品を検出したり、クレジットカードの利用履歴から不正利用の兆候を検知したりする用途です。

一方、生成AIは、文章、画像、音声、動画、プログラムコードなど、新しいコンテンツを作ることを得意とします。たとえば、メール文面の作成、議事録の要約、FAQ回答文の生成、画像案の作成、プログラムコードの補助などに活用されます。

つまり、従来型AIは「判断・予測・分類」が中心であり、生成AIは「作成・要約・変換」が中心です。自社でAIを導入する際は、まず解決したい課題が「予測や判定」なのか、「文章やコンテンツの作成」なのかを整理する必要があります。

	従来のAI	生成AI
定義	データを分析し、分類・予測・判定を行うAI	文章、画像、音声、コードなどを生成するAI
主な用途	需要予測、異常検知、画像認識、不正検知	文章作成、要約、翻訳、画像生成、コード生成
出力形式	スコア、分類結果、予測値、判定結果	テキスト、画像、音声、動画、プログラムコード
得意なこと	過去データから傾向を見つけること	指示に応じて新しいコンテンツを作ること
ビジネス活用例	売上予測、不良品検知、顧客分類、不正利用検知	問い合わせ回答、議事録作成、提案書作成、FAQ生成

AIとRPAとの違い

AIとRPAの違いは、「決められた手順を実行するのか」「データから判断するのか」にあります。

RPAは、人間が設定したルールに沿って、定型業務を自動で実行する仕組みです。たとえば、Excelのデータを基幹システムに転記する、決まった形式の請求書を処理する、毎日同じレポートを作成する、といった作業に向いています。

一方、AIはデータから特徴や傾向を学習し、状況に応じて判断や予測を行います。たとえば、問い合わせ文の内容を理解して分類する、画像から不良品の可能性を判定する、過去データから需要を予測するなど、ルールだけでは処理しにくい業務に向いています。

ただし、AIとRPAは対立するものではありません。実務では、AIが判断した結果をもとにRPAがシステム入力を行うなど、組み合わせて活用するケースもあります。

	従来システム・RPA	AI
判断基準	人間が設定したルール	データから学習した特徴や傾向
得意領域	定型作業、転記、決まった手順の処理	非定型作業、予測、分類、異常検知
柔軟性	ルール外の処理は苦手	学習データに基づき一定の柔軟な判断が可能
活用例	データ入力、請求処理、定型レポート作成	問い合わせ分類、需要予測、画像検品
注意点	ルール変更時に設定変更が必要	データ品質や誤判定への対策が必要

ビジネスにおけるAIができること・得意分野

AIができることは、大きく分けると「認識する」「理解する」「予測する」「処理する」「生成する」に整理できます。

ここでは、企業で活用される代表的なAIの得意分野を紹介します。

画像認識・分析による検品や顔認証

AIは画像に含まれる特徴を読み取り、対象物の判定や分類を行うことができます。ビジネスでは、製造業の検品、店舗や施設での顔認証、医療分野での画像診断支援などに活用されています。

たとえば製造業では、カメラで撮影した製品画像をAIが分析し、傷、欠け、汚れ、形状の異常などを検出します。人間の目視検査では、疲労や集中力の低下によって判断にばらつきが出ることがあります。一方、AIは一定の基準で大量の画像を処理できるため、検査品質の均一化に役立ちます。

また、顔認証では、カメラ画像から顔の特徴を読み取り、本人確認や入退室管理に活用されます。勤怠管理、セキュリティ、店舗での顧客分析など、幅広い用途があります。

画像認識AIは、特に次のような業務に向いています。

• 目視検品の負荷が大きい業務
• 不良品や異常の見落としを減らしたい業務
• 写真や映像から状態を判定したい業務
• 同じ基準で大量の画像を確認したい業務

音声認識・処理による議事録作成・多言語翻訳

AIは音声データを文字に変換したり、話者の発言内容を整理したりすることができます。代表的な活用例は、会議の議事録作成、コールセンターの通話記録、ボイスボット、音声翻訳などです。

会議では、AIが発言内容を自動でテキスト化し、要点を整理することで、議事録作成の工数を削減できます。コールセンターでは、顧客との会話内容を記録し、問い合わせ内容の分類や応対品質の確認に活用できます。

また、製造業や設備保全の領域では、機械の異音をAIが検知し、故障の兆候を把握する取り組みもあります。人間が気づきにくい小さな音の変化を捉えることで、設備トラブルの予防につながる可能性があります。

音声認識AIは、次のような業務に向いています。

• 会議や商談の記録作成
• コールセンターの応対履歴の分析
• 音声による操作や問い合わせ対応
• 機械音の異常検知
• 多言語コミュニケーションの補助

自然言語処理（NLP）による問い合わせ対応の自動化

自然言語処理とは、人間が使う言葉をAIが理解し、処理する技術です。NLPとも呼ばれますが、専門用語として使う場合は「文章や会話の意味をAIが扱う技術」と理解するとわかりやすいです。

ビジネスでは、問い合わせ対応の自動化、チャットボット、FAQ検索、契約書チェック、口コミ分析、アンケート分析、文章要約、翻訳などに活用されています。

たとえば、顧客からの問い合わせ内容をAIが読み取り、内容に応じて適切な回答候補を提示できます。よくある質問であればチャットボットが自動回答し、複雑な問い合わせは有人対応へ引き継ぐことも可能です。

また、契約書や社内文書の確認にも活用できます。契約書の条項を読み取り、抜け漏れや注意点を抽出することで、法務担当者の確認作業を補助します。ただし、最終判断は人間が行う必要があります。

自然言語処理AIは、次のような業務に向いています。

• 問い合わせ対応の一次対応
• FAQやマニュアル検索
• 契約書や規程の確認補助
• アンケートや口コミの分析
• 文章の要約、翻訳、分類

推論・予測による需要予測やリスク管理

AIは過去データから傾向を学習し、将来の需要やリスクを予測することができます。これは、販売計画、在庫管理、金融リスク管理、設備保全などで特に有効です。

小売業では、過去の売上、天候、曜日、キャンペーン、季節要因などをもとに、商品の需要を予測します。需要予測の精度が高まれば、欠品や過剰在庫を減らしやすくなります。

金融や決済の領域では、過去の取引データから不正利用のパターンを学習し、異常な取引を検知する仕組みがあります。人間では見分けにくい取引の特徴をAIがスコア化することで、不正利用の早期発見に役立ちます。

製造業では、設備の稼働データやセンサーデータを分析し、故障の兆候を検知する予知保全に活用されます。突発的な設備停止を減らすことで、生産計画への影響を抑えられる可能性があります。

膨大なデータの処理と単純作業の自動化

AIは、人間が短時間で処理しきれない量のデータを扱うことができます。ビッグデータ分析、帳票処理、配送ルートの最適化、在庫データの整理、社内文書の分類など、幅広い業務に活用されています。

たとえば、請求書や申込書などの帳票をAIが読み取り、必要な項目を抽出すれば、手入力の負担を軽減できます。さらにRPAと組み合わせることで、抽出したデータを社内システムへ自動入力することも可能です。

また、配送業務では、注文データ、配送先、交通状況、車両の稼働状況などをもとに、効率的な配送計画を立てることができます。人間だけで調整するには複雑な条件も、AIを活用することで最適化しやすくなります。

AIによるデータ処理は、次のような業務に向いています。

• 大量の書類やデータを確認する業務
• 入力、分類、抽出の作業が多い業務
• 複数条件をもとに最適な判断を行う業務
• 人手では処理速度に限界がある業務

AIのできないこと・苦手なこと

AIは多くの業務を支援できますが、万能ではありません。特に、前例のない判断、人の感情を深く汲み取る対応、倫理や責任を伴う意思決定は苦手です。

ここでは、AIが苦手な代表的な領域を整理します。

ゼロから新しいものを生み出すクリエイティブな作業

AIは、既存データをもとに文章、画像、アイデア案などを生成できます。しかし、完全にゼロから新しい価値観やビジネスモデルを生み出すことは得意ではありません。

生成AIは、学習したデータや入力された指示をもとに、もっとも自然と考えられる出力を作ります。そのため、既存の情報を組み合わせたアイデア出し、たたき台作成、複数案の比較には向いています。

一方で、事業の方向性を決める、顧客のまだ言語化されていないニーズを発見する、企業としての価値判断を行うといった領域では、人間の洞察や経験が必要です。

AIは「創造性を代替するもの」ではなく、「創造的な作業を支援するもの」として活用することが重要です。

人の気持ちを汲み取った臨機応変なコミュニケーション

AIは文章や会話の内容を分析し、適切な回答を生成できます。しかし、人の表情、声の温度感、沈黙の意味、その場の空気などを総合的に読み取るコミュニケーションは苦手です。

たとえば、感情的なクレーム対応では、正しい回答を返すだけでは不十分です。相手が何に不満を感じているのか、どのような言葉を避けるべきか、どのタイミングで謝罪や説明を行うべきかを判断する必要があります。

AIチャットボットは一次対応や定型的な問い合わせには有効ですが、複雑な相談、感情的なやり取り、個別事情を踏まえた対応は人間に引き継ぐ設計が必要です。

倫理的な判断や責任を伴う意思決定

AIはデータに基づく判断材料を提示できますが、倫理的な判断や責任を伴う最終意思決定はできません。

たとえば、採用可否、融資判断、人事評価、医療判断、重大な契約判断などは、AIの出力だけで決定すると不公平やトラブルにつながる可能性があります。AIの判断には、学習データの偏りや、判断理由が説明しにくい問題が含まれる場合があります。

企業がAIを活用する際は、AIを「判断材料を出す仕組み」と位置づけ、最終判断は人間が行う体制を整えることが重要です。特に、法務、個人情報、コンプライアンス、社会的影響が大きい領域では、責任の所在を明確にする必要があります。

【診断チャート】自社の課題に最適なAI活用の選び方

AI導入では、「AIを使うこと」自体を目的にしないことが重要です。先に整理すべきなのは、自社が解決したい業務課題です。

以下の診断チャートを使うと、自社の課題に合うAI活用領域を整理しやすくなります。

課題A：目視での不良品チェックや監視、現地確認を自動化したい

目視確認や画像チェックの負担が大きい場合は、画像認識AIや異常検知AIが向いています。

たとえば、製造ラインの不良品検知、建物や設備の異常確認、監視カメラ映像の分析、店舗での混雑状況の把握などです。画像や映像をもとに判断する業務では、AIが一定の基準で大量のデータを処理できます。

向いている業務の例は次のとおりです。

• 製品の傷や欠けの検出
• 設備や建物の異常確認
• 監視カメラ映像の分析
• 来店人数や混雑状況の把握
• 写真を使った本人確認

課題B：在庫の過不足、売上予測、設備の故障予測を高精度化したい

過去データをもとに将来を予測したい場合は、推論・予測AIが向いています。

小売業では、売上実績、曜日、天候、キャンペーン情報などをもとに需要を予測できます。製造業では、設備の稼働データをもとに故障リスクを予測することで、計画的なメンテナンスにつなげられます。

向いている業務の例は次のとおりです。

• 商品の需要予測
• 在庫量の最適化
• 設備の故障予測
• 不正取引の検知
• 売上や来客数の予測

課題C：顧客対応や議事録・ドキュメント作成の工数を削減したい

文章や会話を扱う業務を効率化したい場合は、自然言語処理AIや生成AIが向いています。

問い合わせ対応では、AIチャットボットがよくある質問に回答し、複雑な問い合わせだけを担当者へ引き継ぐ仕組みを作れます。会議では、音声認識と生成AIを組み合わせることで、文字起こし、要約、議事録作成を効率化できます。

向いている業務の例は次のとおりです。

• 問い合わせ対応の一次対応
• 社内FAQの検索
• 議事録の作成
• 契約書や規程の確認補助
• メール文面や提案書のたたき台作成

課題D：膨大なデータ入力やシステム間の単純な転記作業を自動化したい

決まった手順で繰り返す作業が多い場合は、AIとRPAの連携が向いています。

たとえば、AI-OCRで請求書や申込書の内容を読み取り、RPAが基幹システムへ入力する流れです。AIが「読み取る・分類する」役割を担い、RPAが「決められた手順で処理する」役割を担います。

向いている業務の例は次のとおりです。

• 請求書や申込書の読み取り
• システム間のデータ転記
• 定型レポート作成
• メールの分類と振り分け
• 受発注データの登録

企業にAI（人工知能）を導入する5つのメリット

AIを導入するメリットは、単なる業務効率化にとどまりません。人材不足への対応、業務品質の向上、コスト削減、顧客満足度の向上など、企業活動全体に影響します。

ここでは、企業がAIを導入する代表的なメリットを5つ紹介します。

生産性が向上し、競争優位性があがる

AIを活用すると、これまで人間が時間をかけて行っていた作業を短時間で処理できます。データ集計、問い合わせ対応、文書作成、検品、予測分析などをAIに任せることで、担当者はより重要な業務に集中できます。

たとえば、営業担当者が提案資料のたたき台作成をAIに任せれば、顧客理解や提案内容の検討に時間を使いやすくなります。製造業で検品作業をAIが支援すれば、品質管理の負担を減らしながら生産性を高められます。

AIの活用は、単なる作業時間の短縮ではなく、限られた人材をより付加価値の高い業務に振り向けるための手段です。

人材不足が解消する

AIは24時間稼働できるため、人材不足に悩む企業の業務補完に役立ちます。

特に、問い合わせ対応、監視業務、データ処理、定型レポート作成などは、人手だけで対応し続けると負担が大きくなります。AIを活用すれば、担当者が不在の時間帯でも一定の対応が可能になり、業務の停滞を防ぎやすくなります。

ただし、AI導入によって人材が不要になるわけではありません。AIが処理した結果を確認する人、AIの運用ルールを整える人、改善点を判断する人は必要です。

手動対応でのミスが減少する

人間による手作業では、入力ミス、確認漏れ、判断のばらつきが発生することがあります。特に、単調な作業や大量データの確認では、疲労や集中力の低下によってミスが起こりやすくなります。

AIを活用すれば、一定の基準でデータを処理できるため、業務品質の安定化につながります。たとえば、帳票データの読み取り、不良品の画像チェック、問い合わせ内容の分類などでは、AIが作業を補助することで確認漏れを減らせる可能性があります。

ただし、AIにも誤判定はあります。そのため、重要な業務ではAIの出力を人間が確認する運用を組み込むことが大切です。

コストが削減される

AI導入には、システム構築、データ整備、ツール利用料、運用体制づくりなどの初期コストがかかります。一方で、長期的には人件費、残業代、過剰在庫、返品対応、手戻り作業などのコスト削減につながる可能性があります。

たとえば、需要予測AIによって在庫量を最適化できれば、保管費や廃棄ロスを減らしやすくなります。問い合わせ対応をAIチャットボットで一次対応できれば、担当者の対応時間を削減できます。

重要なのは、AI導入前に「どのコストを削減したいのか」を明確にすることです。

顧客満足度の向上につながる

AIは、顧客対応のスピードや提案の精度を高めることで、顧客満足度の向上にも貢献します。

たとえば、チャットボットを導入すれば、営業時間外でも顧客の質問に回答できます。ECサイトでは、購買履歴や閲覧履歴をもとに、顧客ごとに適した商品を提案できます。コールセンターでは、過去の応対履歴をもとに、担当者が適切な対応を行いやすくなります。

顧客満足度を高めるためには、AIを単に自動化の手段として使うだけでなく、「顧客が困らず、早く、正確に必要な情報へたどり着ける仕組み」として設計することが重要です。

企業がAIを導入するリスク・デメリットと対策

AI導入には多くのメリットがありますが、リスクもあります。特に、出力内容の誤り、情報漏洩、著作権、バイアス、導入コスト、人材不足は事前に検討すべき論点です。

ここでは、企業がAIを導入する際に注意したいリスクと、基本的な対策を整理します。

リスク	内容	主な対策
ブラックボックス化	AIの判断理由が説明しにくい	重要判断では人間が確認し、判断根拠を記録する
ハルシネーション	生成AIが誤情報をもっともらしく出力する	ファクトチェックを必須化し、公開前確認を行う
情報漏洩	機密情報や個人情報をAIに入力してしまう	入力禁止情報を定義し、マスキングや閉域環境を活用する
著作権侵害	生成物が既存コンテンツに類似する	出典確認、類似チェック、人間による編集を行う
バイアス	学習データの偏りが出力に反映される	データの偏りを確認し、定期的に出力結果を監視する
コスト増加	導入・運用・データ整備に費用がかかる	小さくPoCを行い、効果が見込める領域から拡大する

AIの思考プロセスが読めない（ブラックボックス化）とハルシネーション

AIの判断は、なぜその結論に至ったのかを人間が完全に説明しにくい場合があります。これをブラックボックス化といいます。

特に生成AIでは、事実とは異なる内容をもっともらしく出力することがあります。これはハルシネーションと呼ばれます。たとえば、存在しない制度や根拠のない数値を自然な文章で出力するケースがあります。

対策としては、AIの出力をそのまま採用しないことが重要です。社外公開文書、契約書、法務・会計・医療・人事などの重要領域では、人間によるファクトチェックを必ず行う必要があります。

また、AIを重要な意思決定の最終判断者にせず、判断材料のひとつとして活用する運用ルールを整えることが大切です。

機密情報・個人情報が漏洩するリスクと著作権侵害

AI利用時には、入力した情報が外部に流出するリスクや、生成物が第三者の権利を侵害するリスクがあります。

たとえば、社員が外部の生成AIサービスに顧客情報、契約情報、未公開の事業計画、社内資料を入力すると、情報管理上の問題が生じる可能性があります。また、生成AIが作成した文章や画像が、既存コンテンツと類似する場合もあります。

対策としては、入力してよい情報と入力してはいけない情報を明確にした社内ガイドラインを策定することが重要です。個人情報や機密情報はマスキングし、必要に応じてクローズド環境や法人向けAIサービスの利用を検討します。

著作権については、生成物をそのまま利用せず、出典確認、類似チェック、人間による編集を行う体制が必要です。

データに偏見が含まれる可能性（バイアス）

AIは学習データをもとに判断します。そのため、学習データに偏りがある場合、AIの出力にも偏りが反映される可能性があります。

たとえば、過去の採用データに特定の属性へ偏った傾向が含まれている場合、そのデータを学習したAIも同様の傾向を示す可能性があります。これは、採用、人事評価、融資、保険、広告配信など、公平性が求められる領域で特に注意が必要です。

対策としては、学習データの内容を確認し、偏りがないかを定期的に検証することが必要です。また、AIの判断結果を人間が確認し、不公平な結果が出ていないかをモニタリングする体制を整えることも重要です。

イニシャルコストの増加と専門人材の不足

AI導入では、ツールを契約するだけでは十分ではありません。業務課題の整理、データ整備、システム連携、運用ルール策定、効果検証などが必要です。

特に、社内にAIやデータ活用に詳しい人材がいない場合、導入後に使いこなせない状態になることがあります。また、AIに学習させるデータの品質が低いと、期待した精度が出ない可能性があります。

対策としては、最初から大規模導入を目指すのではなく、小さな業務でPoCを行うことが有効です。PoCとは、実際の業務データや業務フローを使って、AIが有効に機能するかを検証する取り組みです。

社内に専門人材が不足している場合は、外部のAI人材やコンサルタントを活用し、目的定義、要件整理、データ整備、運用設計を支援してもらう方法もあります。

【業界別】AIを活用した企業の成功事例5選

AIでできることを理解するには、実際の企業事例を見ることが有効です。

業界別にAI活用事例を紹介します。

【アパレル】株式会社ユニメイト

株式会社ユニメイトでは、ユニフォームのサイズ違いによる返品・交換コストが課題となっていました。従来は人の手でサイズ測定や申告が行われていたため、ヒューマンエラーが発生しやすく、サイズ交換に備えた在庫も必要でした。

そこで、AI画像認識を活用した自動採寸ツールが企画・開発されました。対象者の写真と基本情報をもとに、適したサイズを提示する仕組みです。

この事例は、画像認識AIがアパレル・ユニフォーム領域の業務効率化に活用できることを示しています。サイズ確認の精度向上により、返品・交換対応の負担軽減や、余剰在庫の適正化につながる可能性があります。

【製造業】四国化工機株式会社

四国化工機株式会社では、豆腐の検品業務にAI画像認識を活用しています。従来、人間の目視検品では集中力の維持に限界があり、作業負荷も大きいことが課題でした。

同社は、AI技術を用いたラインピッキングシステムを開発・導入し、画像撮影、AI判定、判定結果に応じた振り分けを行う仕組みを構築しました。IBMの事例紹介では、人間の約10倍の速度での検品や、1日20時間・10万パックの検品が紹介されています。

【金融・決済】SBペイメントサービス株式会社

SBペイメントサービス株式会社は、決済情報と機械学習を活用した「AI不正検知」を提供しています。

オンライン決済では、第三者による不正利用やクレジットカード不正が企業と消費者の双方に損害を与える可能性があります。同社のAI不正検知では、年間数億件を超える決済データをもとに不正パターンを機械学習し、取引ごとの不正リスクをリアルタイムにスコアとして算出します。

この事例は、AIが過去データからリスクを学習し、人間では見分けにくい不正パターンの検知に役立つことを示しています。

【家電】シャープ株式会社

シャープ株式会社のウォーターオーブン「ヘルシオ」では、AIとIoTを組み合わせた「COCORO KITCHEN」が活用されています。音声対話により、操作支援やメニュー提案を行う仕組みです。

シャープの公式情報では、話している言葉を理解し、自然な対話から状況に応じた操作画面を呼び出したり、家族の好みを分析・学習しておすすめメニューを提案したりする機能が紹介されています。

この事例は、AIが単なる自動化だけでなく、利用者ごとの状況や好みに応じた体験価値の向上にも活用できることを示しています。

【通信・ロボット】ソフトバンク株式会社

ソフトバンクの人型ロボット「Pepper」は、音声やタブレットを使ったコミュニケーションに対応し、顔認識などの技術も活用されています。

また、Pepperはクラウドを通じて機能が追加・改善される設計となっており、ロボットとAIを組み合わせたコミュニケーション領域の活用例といえます。

この事例は、AIが単なる業務処理だけでなく、接客、教育、介護、案内など、人との接点を支援する領域にも広がっていることを示しています。

AIの社内展開・導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

AI導入を進める際は、ツール選定だけでなく、導入目的、対象業務、データ整備、セキュリティ、運用体制、効果測定まで整理する必要があります。

特に、次のような悩みがある場合は、社内だけで進めると検討が止まりやすくなります。

• AIで何を効率化すべきか決められない
• 自社データがAI活用に使える状態かわからない
• 情報漏洩や著作権リスクが不安
• PoCの進め方がわからない
• AI導入を推進できる人材が社内にいない
• 経営層や関係部署への説明材料を整理できない

フリーコンサルタント.jpでは、AI・DX領域に知見を持つプロフェッショナル人材の活用を通じて、企業の課題整理、要件定義、PoC推進、データ活用、業務改革などを支援できます。社内リソースだけでは進めにくいAI導入も、外部の専門人材を活用することで、検討から実行までを進めやすくなります。

AI導入を検討しているものの、進め方に不安がある場合は、ぜひご相談ください。

フリーコンサルタント.jpによるAI関連の支援事例

フリーコンサルタント.jpによる、食品業界とエンタメ業界におけるAI関連の支援事例を2つ紹介します。

事例①

大手飲食業界企業では、店舗ごとの食品需要予測や発注業務を、現場の経験と勘に頼って進めていました。しかし、200店舗以上・400品目を対象に、店舗ごとの状況を踏まえて予測する必要があり、業務負荷が大きい状態でした。

また、POSデータを活用できる人材が不足しており、AIの本格運用に向けたデータ活用の進め方も明確になっていませんでした。さらに、キーパーソンの休暇や退職により業務が滞るリスクもあり、属人化の解消が求められていました。

当時の課題	・AIの本格運用に向けたデータ活用の進め方がわからない状態だった ・POSデータを活用できる人材が不足していた ・店舗情報やPOSデータなどをもとに、複数人が同じように予測して発注することが難しかった ・200店舗以上・400品目を対象に、現場の経験と勘で需要予測を行っていた ・業務が属人化しており、キーパーソンが休暇や退職をすると業務がスムーズに回らない状態だった
実施したこと	・データサイエンスやAI活用に知見を持つプロ人材をアサインした ・店舗ごとの特徴を踏まえた変数を定義し、需要予測に必要なデータを整理した ・PoCを経て、店舗ごとに高い確率で需要予測ができるモデルを構築・運用した ・発注業務の自動化に向け、AIによる発注レコメンドの仕組みを整備した ・食品業界のデータ分析やバイオ分析の経験を持つ人材が、業務改善提案を行いながら支援した

その結果、需要予測と発注レコメンドAIの活用により、発注業務の約9割を自動化できました。従来は毎度発注業務に3時間以上かかっていましたが、AIレコメンドの活用によって約50％の作業時間削減につながっています。

また、バックオフィス業務の負担が軽減されたことで、従業員がお客様と向き合う時間を増やし、サービス品質の向上にもつながっています。

事例②

大手娯楽サービス企業では、これまでベテラン社員の勘に頼って需要予測や分析を行っていました。しかし、パチンコ遊技台の導入をはじめ、新たにAIを用いた需要予測分析システムを構築し、自動化していくことでロスを減らしたいという課題がありました。

一方で、プロパー社員にはAIやビッグデータ分析に詳しい人材が少なく、自社だけでプロジェクトを進めることが難しい状態でした。また、AIシステムの導入だけでなく、データ分析基盤を構築し、データドリブンな環境を社内に根付かせる必要もありました。

当時の課題	・これまでベテラン社員の勘に頼っていた需要予測や分析業務を自動化したいと考えていた ・パチンコ遊技台の導入判断において、AIを活用した需要予測分析システムを構築したいという課題があった ・プロパー社員にAIやビッグデータ分析に詳しい人材が少なく、社内だけでプロジェクトを進めることが難しかった ・AIシステムの導入とデータ分析基盤の構築を通じて、データドリブンな環境を整える必要があった ・プロパー社員へAIやビッグデータの知見をスキルトランスファーすることも求められていた
実施したこと	・AIコンサルタントとして、IT業界やデータ活用領域に知見を持つプロ人材をアサインした ・AI需要予測システムの導入を支援し、運用フローの整備まで実施した ・データ分析基盤の構築を支援し、AIによるデータ活用に向けた土台を整備した ・AIによるアルゴリズム生成やデータ活用の知見をもとに、需要予測分析の仕組みづくりを支援した ・プロパー社員へのスキルトランスファーを行い、AIやビッグデータ活用を社内に定着させるための支援を行った

その結果、AI需要予測システムの導入と運用フローの整備が進み、パチンコ遊技台の導入判断を自動化することに成功しました。

また、AIやビッグデータ活用の知見を社内に蓄積できたことで、これまで感覚や経験に頼っていた判断が、データやファクトを用いた意思決定へと徐々に変わりました。プロパー社員へのスキルトランスファーも進み、AIやビッグデータ活用を一定内製化できる体制づくりにもつながっています。

まとめ

AIでできることは、画像認識、音声認識、自然言語処理、需要予測、異常検知、データ処理、自動化など多岐にわたります。ビジネスでは、検品、問い合わせ対応、議事録作成、需要予測、不正検知、帳票処理など、さまざまな業務に活用できます。

一方で、AIは万能ではありません。ゼロから新しい価値を生み出す判断、人の気持ちを深く汲み取る対応、倫理的な意思決定、責任を伴う最終判断は人間が担う必要があります。

AI導入で重要なのは、「AIで何ができるか」だけでなく、「自社のどの課題に使うべきか」を見極めることです。目的を明確にし、リスク対策や運用ルールを整えたうえで、小さな業務から検証を始めることが成功への近道です。

社内にAI導入の知見や推進リソースが不足している場合は、外部のプロ人材を活用する方法もあります。業務課題の整理、PoC設計、データ整備、要件定義、社内展開まで専門的な支援を受けることで、AI活用を現実的に進めやすくなります。