IT×業務効率化

人工知能(AI)で業務効率化するときに必須の、7つの導入事例と考え方

AIイメージ

「そもそもAIで業務効率化なんてできるの?」、「AIを使えば業務効率化ができると聞くけど、どんな事例があるの?」と思っている方も多いと思います。

AIでの業務効率化はもちろん、上手に導入すると下記の全てを叶えることも可能です。
・業務効率化
・人為的なミスの減少
・顧客満足度アップ
・コストダウン

ただ、AIを導入すればなんでもうまくいくわけではもちろんなく、事前に考えるべき点もあります。そこで、この記事では「人工知能(AI)の導入事例」と「AIの導入前に必ず考えておくべきポイント」についてご紹介します。

AIは一見ハードルが高く感じますが、事例や効果はわかりやすいですし、気を付けるべきポイントはあまり多くありません。

まずはこの記事で人工知能(AI)を導入するメリット、主な事例と気を付けるべきポイントをしっかりと把握しましょう。

人工知能(AI)で問い合わせ対応を改善するメリット

現在よく使われているのは「問い合わせ業務対応」を改善するAIです。
人工知能(AI)で問い合わせ対応を改善するメリットは以下の通りです。

●問題解決が早くなる
●属人化を防げる
●捻出した時間で人間がより生産的な仕事に従事できる
●人為的なミスが減る
●自動化した場合、24時間365日安定して稼働できる
●応答率の向上

次に、それぞれのメリットが発生するような具体的な事例をご紹介します。

人工知能(AI)による、ヘルプデスク/問い合わせ対応の業務効率化事例

ここでいくつかの人口知能(AI)をご紹介します。

KIZUNA(キズナ)

KIZUNA(キズナ)はチャットボットを利用した人工知能(AI)です。

チャットボットとは、LINEのようなチャットツールで人工知能(AI)に質問をすると、AIが自動で返事をしてくれるというもの。

LINEでは少し前に「りんな」が話題になっていましたね。

自動応対のため、社内問い合わせだけでなく、顧客へのカスタマーサポートにも24時間365日対応できるようになっています。

AIヘルプデスク

AIヘルプデスクとは、アサヒが導入したAIを活用したOA関連の相談へのヘルプデスクシステムです。(※1)

こちらもチャットボットを利用しており、社員の問い合わせに対し、24時間365日対応が可能。
また、2003年ごろから蓄積しているヘルプデスクでの質問対応のデータをAIに学習させておくことで、運用開始当初から精度の高い回答が可能となっています。

IBM、Watsonによるテクノマーククラウド+(プラス)

テクノマーククラウド+(プラス)」とは「ワトソン」を活用して開発した、メール問い合わせの効率化のためのAIです。

コンピューターでありながら、人と同じように言葉を「解釈」し、さらに情報や経験から「学習」するAI、「IBM Watson(ワトソン)」
(引用元:企業のAI活用における「ハードル」とは?IBMWatsonが「問い合わせ対応」を救う! | SELECK

このワトソンを利用したカスタマーサポートツールが「テクノマーククラウド+(プラス)」です。

顧客からの問い合わせメールの内容に応じて、自動でオペレーターに回答を提案。導入前よりも30-60%の対応コストダウンが可能となったものです。

とはいえ、上述の通り、現在の問い合わせ対応の潮流は「チャットボット」。しかしあえて「メール」での問い合わせ対応にした理由は一つ。「現在のAIの技術レベルに合わせた」ということです。

まだまだAIの回答文のレベルは完璧とは言いがたく、お客様からの問い合わせに対してちぐはぐな回答を提案することも多いです。もしこれをチャットボットで延々と続けてしまうと、最も重要なはずのお客様満足度が悪化する大きな原因になりかねません。

そこで、人間による都度の手動修正が可能なメールにすることにより、お客様により精度の高い返答をすることが可能となっています。

チャットではリアルタイムでの返答が求められますが、メールであれば即時返信は求められません。少なくとも少し提案文を修正するくらいの時間はあります。

そのため、現状の技術レベルに適したシステムであるといえるでしょう。

業務効率化につながるAIサービスの事例

それではここからは他の業務効率化につながるサービスをいくつかご紹介します。

経営分析エンジン:SHARES

SHARES」は人工知能を使った経営分析エンジンで、エンジンに投入された会社の財務データをもとに、同業種との比較、助成金などの提案などのサービスが行われています。

普段は会計士に任せていたようなサービスが、ビッグデータをもとに提供されるのがポイントです。会計士への依頼コストややり取りコストの削減にもできますし、普段の会計士の提案が本当に最適化かどうかをセカンドオピニオンとして、社内で判断する材料の一つとしても利用が可能です。

手書き資料よみとりAI:AI inside

AI inside」は人工知能によって、手書き資料を読み取ったうえでクラウド上に保存することができるサービスです。

個人ごとに癖の出てくる手書きの文字は読み取りが難しいものの、AIによってその課題を解決しています。手書きの書類が溜まっている企業においては、非常に有用なサービスです。

営業分析・支援ツール:Senses

Senses」は人工知能(AI)が、個人個人でブラックボックス化しやすい営業のノウハウやパターンを学習。その時々によって、「次はどう営業すれば勝率が高いか」を教えてくれるというものです。

事前学習する情報が重要なため、正しい情報を確実に入力させるという手間は発生します。とはいえ、会社全体の根幹である営業力を底上げすることができる非常に強力なツールと言えます。

アクセス解析の自動化:AIアナリスト

AIアナリスト」とは、Google Analyticsと連携することで、自動で様々なWebサイトの改善提案をしてくれるサービスです。

無料版ではそこまで多くの情報は得られませんが、普段、Googleアナリティクスに触り慣れていない人には十分有益な情報提供をしてくれます。

Webサイトの改善業務を行う人にとっては膨大な時間がかかっているアクセス解析と改善施策の立案業務。ぜひお試しされてはいかがでしょうか?

人口知能(AI)を業務効率化のために導入する場合の注意点

ここまでいくつかの具体的な事例を紹介してきましたが、AI導入前にどうしても抑えていただきたいポイントがあります。

それは「目的達成のために、本当にAI導入がベストか」という点です。メディアで「AI」の文字を見ない日はないほど、ブームになっているAIだからこそ、AIの導入そのものが目的化してしまう危険性があります。

あくまでAIは課題を解決するための手段です。

改めて
・何の業務改善が目的なのか
・その業務改善の優先度はどの程度か
・その業務のどの部分を効率化したいのか
・それはAIで解決するべきか、できるのか
(他により良い手段はないのか)
などをきちんと事前に考えたうえで、それでも「AIがベスト」と言える状態になってから導入するようにしましょう。

(※1)ニュースリリース | アサヒグループホールディングス

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