ChatGPTなどの各種LLMがリリースされ、生成AIによる業務効率化は企業にとって必須になりつつあります。定型的な業務をはじめ、一部の非定型的な仕事に関しても生成AIによって、効率化することが可能です。
しかし「具体的にどんな業務を自動化、効率化すればいいかわからない」「どうツールを導入し、オペレーションを組めばいいか分からない」などの悩みを持っている方も多いことでしょう。
そこで今回は「AIを用いた業務効率化」について解説します。RPAとの違い、具体的に効率化できる業務、具体的な事例を紹介しますので、参考にしてみてください。
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AIが業務効率化にどう貢献するか
AIとは人間の知的能力をコンピュータや機械に持たせる技術のことです。
特に近年では「生成AI」といわれる、文章や画像などを生み出せるAIが主流となっています。「既に学習されたデータをもとにして課題を解決するよう思考して解答すること」が基本的な性能です。
AIは膨大なデータを分析し、パターンを見つけることに長けていますが、創造的なアイディアの創出は不得意です。また、ハルシネーションといわれる「回答のミス」もよく起きます。
そのため、前提としてAIはあくまで「人間のアシスタントに留まる」という点は認識しておきましょう。AIのアイディアを鵜呑みにするのではなく、人間がレビューして判断することが大切です。
業務効率化におけるAIとRPAの違い
既存業務を自動化する手段として「RPA(Robotic Process Automation)」というシステムがあります。直訳すると「ロボットによる業務自動化」です。
AIもRPAも「定型的な業務を自動化できる」という点では似ています。ただしAIが過去の学習データを元に思考できるのに対して、RPAは人間が設定した業務を淡々と進めることしかできません。これがAIとRPAとの違いになります。
RPAについては以下の記事も参考にしてみてください。
AIによる業務効率化のメリット
AIによって業務効率化するメリットを以下の4点に分けて紹介します。
- コスト削減
- 業務プロセスの最適化
- 精度の向上
- データ駆動型の意思決定
コスト削減
AIを活用して既存業務を効率化することで、無駄な人件費を削減できます。また空いたリソースをより高度な仕事に回すことによって、売上向上につなげることも可能です。
例えば、マーケティング部署で定型化されたExcelシートの更新作業などが発生しているとします。この作業のリソースをAIに任せることで、人間は「新規マーケティングチャネル立案」など、より高度な作業に集中できます。
業務プロセスの最適化
AIはスポットの業務だけでなく、一連の業務プロセス全体を確認したうえで導入すべきです。例えば営業部の基本的な業務フローは以下です。
- マーケティングで獲得したリードを確認する
- ステータスを確認してアプローチの優先度を付ける
- 実際に架電・商談化をする
- 商談を行う
- 失注、受注などのステータスを更新する
こうした一連の業務プロセスのうち、どこでAIを活用すべきかを考えましょう。これにより、全体の業務プロセスを最適化でき、インパクトの大きいコスト削減を実現できます。
精度の向上
人間が手作業で仕事をすると、ヒューマンエラーが起きる可能性があります。これに対して、AIは既存のデータベースをもとに解答するため、定型的な業務に関してはエラーをほとんど起こしません。
そのため、業務の精度が向上します。精度が向上すると、ユーザー満足度が高まります。またミスを改修する無駄な作業をカットできます。その結果、売上向上、人件費削減の両方に貢献することが可能です。
データ駆動型の意思決定
AIを用いて業務を行うことで、データ駆動型の組織をつくることも可能です。DifyやVanna AIといったベクターストアと、自社データを保管しているDWH、CDPなどを連携することで、自社に適した生成AI環境を構築できます。
このうえで、チャット型UIなどを開発すると、自社データをもとに生成AIを使いながら業務を進められます。
AIで効率化できる業務内容例
具体的に、AIを用いて効率化できる業務を紹介します。以下の5つについて解説しますので、参考にしてみてください。
- 顧客対応とカスタマーサービス
- マーケティングと営業
- データ入力と管理
- 人事管理と採用
- 財務管理
顧客対応とカスタマーサービス
顧客対応、カスタマイズサービスは、手動で行うと多くの工数がかかる仕事の一つです。そのなかで「AI型チャットボット」は活躍の場を広げています。
チャットボットは「シナリオ型」や「辞書型」など、AIを用いない種類もあります。この場合、あらかじめインプットした内容で対応できない問いに対して、チャットボットは正しく回答ができず、逆に顧客満足度を下げてしまうことにもなりかねません。
一方でAI型チャットボットは対話のログをもとに、質問に対して柔軟に回答を最適化してくれます。ただし、ログが蓄積されないと最適化できないデメリットもありますので、長期的な運用が前提となります。
マーケティングと営業
すでにGoogle広告などには自動的に効果が高まるようAIが搭載されている状況です。
このほか、CRM、MA、SFAなどの自社マーケティング、営業ツールにデータを蓄積することで、生成AIで回答を最適化できます。
例えばSFAツールの代表格・Salesforceには「Einstein(アインシュタイン)」というAIが搭載されています。これにより「顧客ごとに適したEmailを考える」「自動で商談議事録を作成する」といった効率化が可能になります。
データ入力と管理
データ入力などの定型的な業務にAIを活用することで自動化できます。例えば既存情報の転記、更新などはプロンプトを整備するだけで自動化できます。
また、スキャンしたデータをExcelに転記する作業などもAIで効率化が可能です。ChatGPTなどの対話型AIに画像データを送ることでテキストデータに変えてくれます。
ただし顧客情報の取り扱いには要注意です。「セキュアな環境を整備する」「プライバシーポリシーを整備する」といった対処法が必須となります。
人事管理と採用
採用業務に関しても、AIで効率化が可能です。従来の採用業務の場合、人材の履歴書・職務経歴書を確認しつつ必須条件を満たしているかを確認し、優先度を付けていました。
一方でAIを用いることで、事前に必須条件と優先度の条件を設定しておけば、後は履歴書、職務経歴書を学習させることで適切な候補者を絞り込めます。
ただし、こちらも個人情報が含まれるデータですので、セキュアな環境で取り組む必要があります。情報漏洩には注意しましょう。
財務管理
以下のような定型的な財務管理業務についてもAIを活用して効率化できます。
- 会計処理
- 仕訳作業
- 請求書の作成・管理
- 支払い処理
- 税務処理
定型的な業務内容は事前にAIのアクションを定めておくことで、効率化・自動化が可能です。例えば領収書を一括でスキャンした後にAIにテキスト入力を依頼できます。
またそのほか非定型的な業務に関して、改善の示唆を受け取ることが可能です。例えば過去の財務状況を踏まえたうえで、条件を設定することで今後の支出・収入の予測をしてもらえます。
AI業務効率化の具体的な事例
実際にAIを用いることで業務効率化を実現した事例を3つ紹介します。
株式会社山本金属製作所の予知保全AI導入
株式会社山本金属製作所は金属製品の切削などを行っている会社です。同社には
もともと、以下の課題がありました。
- 工作機械の摩耗や破損により、不良品が大量に発生していた。
- 他の工具が破損することで、工作機械の故障を誘発する可能性があった。
- 作業員が常に工作機械の状態を監視する必要があり、労力がかかっていた。
金属を切削するなかで、工作機械の摩耗や破損に気付けず不良品を生み出していたほか、監視のための人件費もかかっている状況でした。
そのため、株式会社山本金属製作所は、AIを用いて以下の解決策を実践しました。
- AIを活用して、切削点付近の温度やモーター負荷、水溶性切削液の濃度などをリアルタイムで測定する機材を導入した
- AIモデルにより、加工状況の異常を検知し、正常状態からのずれを判断する仕組みを開発した。
- 刃物の摩耗や破損をAIで検知し、適切な時期に交換することで、異常を未然に防止できるようになった。
こうしたAI開発を行った結果、以下の効果が出ました。
- 不良品の発生を最小化し、不良品発生による納期遅れを防止。
- 工作機械の監視が不要になり、作業員はより高付加価値な業務に注力できるようになった(生産付加価値額が15%増加)。
- コスト面でも、材料費、工具費、マシンチャージが全体で25%削減された。
AI導入の結果、顧客満足度、生産性向上、コストカットの3点を実現できた大きな成功事例です。同社ではAI開発のノウハウがありましたが、もし自社開発・導入が難しい場合は、専門的な企業と連携して活用を進めることになります。
株式会社ホリゾンの需要予測AI導入
株式会社ホリゾンは滋賀県高島市に本社を置く、製本 (ポストプレス) 機器のベンダーです。
販売にあたって、もともと以下の課題を抱えていました。
- 多品種の受注を抱える中で、需要予測が困難だった。
- 在庫量の削減と欠品の最小化を同時に達成することが難しかった。
- 在庫の最適化を行うための予測モデルを必要としていた。
商品の在庫数を適正化する方法が分からず、在庫量の増大もしくは欠品が発生していました。この課題を解決するために外部AI人材を招いたうえで、以下の解決方法を試みました。
- AIによる需要予測の導入を進め、過去の消耗品やアフターパーツの受注実績データを基に、AIモデルを構築。
- 受発注管理システムや在庫管理システムからデータを抽出し、AI技術検証を行い、キャッシュフロー改善を目的とした部品群を特定。
- 経営層や現場責任者全員で方針をすり合わせ、AIの活用に取り組んだ。
受発注管理システムや在庫管理システムのデータをもとにして、AIによる需要予測モデルを開発することで、在庫数を適正化しました。その結果、以下の効果が出ました。
- 従来の予測方法と比べて、75%の部品で需要予測精度が向上し、在庫量の削減や欠品の抑制を実現した。
「在庫」「受発注」の数値データを取得できていたからこそ、同社は改善に成功しました。AIは過去データをもとにアウトプットを出します。そのため、まずは、社内データを適切に管理する環境を構築しましょう。
城南電機工業株式会社のAI需要予測導入
城南電機工業株式会社は静岡県静岡市に拠点を置く、自動車照明などの製造販売を手掛ける企業です。
もともと、販売にあたって以下の課題がありました。
- 発注内示数と最終的な納入数に差異があり、余剰在庫や欠品リスクが発生していた。
そこで以下の解決法を実践しました。
- AIを活用して納入数予測モデルを構築し、精緻な納入数の予測を実施。
- 過去10年間の受注データや製品ごとの発注内示情報を基に、AIが納入実績を学習して予測精度を向上させる取り組みを行った。
その結果、以下の効果を実現しました。
- 予測精度が大幅に向上し、誤差率が52%から24%まで改善した製品もあった。
- 予測精度の向上により、滞留在庫の削減と数百万円規模のコスト削減を実現。
- 生産ライン待機数の削減による人件費の減少。
このプロジェクトでは、設計・検証・実装の各段階で関係者全員と調整を行ったことで、現場を巻き込みつつ推進したことが大きな成功要因です。
AI導入のステップと必要な準備
具体的に、自社でAI導入をする際のステップを3つに分けて紹介します。
導入前の準備
はじめにAI導入の目的・目標を定義づけましょう。主に以下の項目について要件定義をする必要があります。
- 現状の課題(AsIs)
- AIによってどう解決するか(ToBe)
- 数値的目標の設定
これらを定めておくことで、企業として意思決定しやすくなります。
導入の具体的ステップ
続いて、実際にAIを導入するステップです。主に以下の項目について決定していきます。
- 導入するツール
- 必要なリソース・コスト
- 全社展開までのスケジュール
- テストの方法
- 協業すべきパートナー
ツール導入とともに、全社導入までの方法やスケジュールについても定義しておきましょう。すると、業務プロセスの変化を予測できるため、現場の混乱を防げます。
おすすめの生成AIツールについては、以下の記事で詳しく紹介しています。
導入後のフォローアップ
AIは導入した後が重要です。「想定通りに使えているか」「現場に問題は起きていないか」を確認する必要があります。
そのため事前のKPIにしたがって効果測定をするほか、必要に応じて社員のトレーニングなどの改善策を講じましょう。少なくともKPIを達成できるよう改善を繰り返す必要があります。
AI業務効率化の成功の秘訣
AIを導入したとしても必ず業務効率化できるわけではありません。それまでの業務プロセスが大きく変化するため、場合によってはトラブルにつながります。
最後にAIを導入して業務効率化を実現するためのポイントを紹介します。
トップダウンのサポート
AIの導入は全社的に取り組む必要があります。社内データ全体を取り扱ううえ、業務プロセスが大幅に変わるからです。
そのため現場からは反対意見が出る可能性もあります。そんななか経営陣が積極的に理解したうえで、トップダウンで全社にAI活用を浸透させる必要があります。
継続的な教育とトレーニング
AI技術は先進的ですので、慣れていない方にとっては活用しにくい場面もあります。そのため、導入する際には必ず有識者から現場に向けてレクチャーをしましょう。
理解が足りていない場合、誤って顧客情報をオープンな環境に流すなど、大きなミスをしてしまう可能性もあります。こうしたリスクを軽減するためにも継続的な教育が必要です。
適切なツール選び
AIツールは部署、ユースケースに応じて、多種多様です。業務の特性、課題を十分に理解せずに、不適切なAIツールを導入してしまう可能性もあります。この場合、AI勝つようによって余計に業務時間がかかったり、多くのメンバーが使いこなせなかったりします。
事前に要件を整理したうえで、安定して運用できるツールを導入するよう心がけましょう。具体的には以下の観点を意識したうえで選定することをおすすめします。
- 導入目的は達成できるか
- 現場のメンバーが使いこなせる難易度か
- 操作性とユーザビリティは高いか
- 導入コストはROI観点で許容できるか
- セキュリティとプライバシー保護は万全か
- 他システムとの互換性はあるか
- サポートとメンテナンス体制は充実しているか
まとめ
今回はAIを活用して業務効率化を実現する方法について紹介しました。業務にAIを組み込む場合は、正しいステップを辿ったうえで安定して稼働できるよう気を付けましょう。
弊社・ファンリピートでは業務効率化のための、システム開発を代行しています。ローコード・ノーコードやAIを活用して開発することで、従来の工数を大幅に削減したうえで提供できることが強みです。
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