ビジネスにおけるAIの日常的な影響

人工知能（AI）は、タスクの効率化とデータ分析を通じて、マーケティングから人事まで幅広い業界で意思決定を迅速化できます。IBMの2021年グローバルAI導入指数によると、世界の企業の74%がAIを導入しているか、導入を検討しています。

これまで、AIビジネスの立ち上げに関するさまざまなアイデアを取り上げてきました。今回はその話をさらに進め、AIがさまざまな業界ですでに確立されたビジネスをどのように変革しているかを見ていきます。

オフィスでAIが必要とされる理由は何でしょうか？#

オフィスでの業務には、メールの確認、データ入力、レポート作成など、反復的で手作業のタスクが多くあります。こうしたタスクに時間を取られると、より重要な業務に集中できません。調査によると、67%の人が同じタスクを絶えず繰り返していると感じており、自動化できるタスクに週平均4.5時間を費やしています。AIは、こうしたタスクの大部分を引き受けることができます。

図1. 延々と繰り返されるタスクは、AIを使って自動化できます。画像提供元：Envato Elements。

AIが一部のタスクを引き受けることで、人はより戦略的な業務に集中できるようになります。また、戦略的な業務もAIで支援できます。AI予測分析ツールは、新たな機会を見つけ、問題を検知し、過去の顧客データに基づいて提供内容をパーソナライズできます。

AIは、人間よりも速く大量のデータを処理・分析できます。データから情報を抽出することで、人間がより多くの情報に基づいて意思決定できるよう支援します。

たとえば、AIはサプライチェーン管理に関する意思決定を支援できます。過去の売上や市場動向のデータを分析すれば、製品需要の予測に役立つ知見が得られます。正確に予測することで、適切な量の製品を常に在庫として確保できます。同様に、AIシステムは交通状況や天候などを考慮して最適な配送ルートを見つけ、コスト削減と効率向上にも貢献します。

AIで危機管理を円滑にする方法#

AIはオフィス業務を迅速化するだけではありません。企業の危機対応や円滑な事業運営の維持方法も変革しています。95%のビジネスリーダーは、自社の危機管理能力には改善の余地があると感じています。その解決策となる可能性があるのがAIです。AIシステムはデータ分析と予測を活用し、問題が発生する前に潜在的な問題を発見することで、企業がより適切に準備し、必要に応じて迅速に対応できるよう支援します。これにより、業務中断の影響を軽減できます。

図2. 社内の危機管理はストレスの原因になることがあります。画像提供元：Envato Elements。

AIは危機発生時のコミュニケーションも自動化できるため、関係者全員に正確な最新情報を迅速に届けられます。危機の後には、何が起きたのかを分析し、今後の対応を改善するためにAIを活用できます。過去の失敗から学ぶことで、企業はより強くなり、次に起こり得る事態への備えを強化できます。

AIを活用した人材採用#

あらゆる企業の人事部門は、AIを活用して膨大な情報を精査し、人間では見落としかねないパターンを見つけられます。これは、数千件の履歴書から職務に最適な候補者を探す必要がある場合に役立ちます。

Unileverのような企業は、すでにこうしたAIシステムのメリットを実感しています。HireVueなどのAIツールを使って履歴書を確認し、特定の職務に最適な人材を迅速かつ偏りなく見つけることで、年間100万ポンド以上を節約しています。

図3. AIで人材採用プロセスを効率化する方法

人間が採用面接を行う必要のない世界へと向かっています。AIが生成した面接パネルのメンバーが面接を担当し、人事チームにフィードバックを提供できます。2020年の調査では、採用プロセスの自動化への投資を拡大していた企業は55%に上りました。

これは、AIが人事部門の人間に取って代わることを意味するのでしょうか。AIによる雇用喪失への懸念は理解できますが、今後は人間とAIの協働が中心になる可能性が高いでしょう。AIはデータの処理やパターンの発見に優れていますが、柔軟な発想や創造性を発揮し、他者を理解する人間の能力に勝るものはありません。

AIでサステナビリティを推進する#

ESG（環境・社会・ガバナンス）基準は、投資家が企業の倫理面やサステナビリティへの取り組みを評価する際に用いる基準です。財務実績だけでなく、企業が環境への影響をどのように管理し、従業員をどのように扱い、どのようなガバナンス体制を敷いているかを評価します。社会全体で環境への配慮が重視されるにつれ、ESGの指標は世界中の企業にとってますます重要になっています。

機械学習や自然言語処理（NLP）などのAI技術を使えば、企業がESG基準を満たしているか、サステナビリティの取り組みをどのように改善できるかを把握できます。機械学習アルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、環境への影響、従業員の扱い、コーポレートガバナンスに関するパターンを特定できます。この分析で得られる知見は、環境負荷の削減に役立ちます。同様に、NLP技術を使ってソーシャルメディアやアンケートなどのテキストデータを詳しく調べれば、サステナビリティの取り組みに対する人々の反応を把握できます。

これはほんの一例です。ESGにおけるAIの活用例はほかにも数多くあります。

• ESGレポート作成の自動化：データ収集と分析を効率化し、正確なレポート作成を実現します。
• エネルギー効率の向上：建物や製造現場のエネルギー使用を最適化し、排出量を削減します。
• 多様性とインクルージョンの推進：企業の多様性向上の取り組みを支援し、公正な採用慣行を促進します。
• 循環型経済の実践を促進：資源利用を最適化し、製品の再利用とリサイクルを促進し、製品ライフサイクル全体で廃棄物を最小限に抑えることで、企業の循環型経済モデルへの移行を支援します。

企業の法務分野にAIを導入する#

AIは、企業が損金処理による収益損失を回避し、収益漏れを減らすのにも役立ちます。AIを使ってワークフローやプロセスを改善することで、法律事務所は効率と収益性を高められます。

LawGeexのような企業は、AIを使って法的文書を迅速に分析しています。AIシステムは潜在的な問題を検知し、重要な箇所を示し、書類が規則に従っていることを確認します。これにより、法務プロセス全体の効率が大幅に向上します。

世界最大級の航空旅客権利保護企業であるAirHelpは、補償請求の代理担当としてAIボットを活用しています。これらのボットは顧客からの請求を処理し、航空会社から補償を受ける資格があるかを審査します。現在、請求の30%を正確度95%で審査しています。

図4. AirHelpのチャットボットHermanをご紹介します。

AIでサイバー攻撃から企業を守る#

AIは脅威インテリジェンスにおいて、さまざまな有用な用途があります。その1つが脅威の自動検出です。AIは、潜在的な脅威を示す異常やパターンを発見できます。こうしたAIシステムは、疑わしい動作をリアルタイムで特定できます。その結果、脅威に迅速に対応し、排除できます。

もう一つの活用方法は、人間のサイバーセキュリティアナリストを支援することです。アナリストは脅威の調査にAIを活用し、能力を大幅に高めることができます。AIアルゴリズムは膨大なデータセットを処理して、隠れた脅威を明らかにできます。

Darktraceなどの企業は、ネットワークの利用状況を監視するAIシステムを提供しています。システムは異常なアクティビティを検知し、サイバー攻撃の発生を捉えられます。サイバー犯罪者がオンライン犯罪の新たな手口を見つけるなか、AIはこうした脅威を検出し、排除するための重要なツールになっています。

AI営業担当者が製品やサービスを提案#

昨年、販売分野におけるAIの影響は大きなものとなりました。現在、営業担当者の約14%が生成AIツールを利用しています。生成AIを使うと、個々の顧客の好み、関心、さらには購入履歴にも響くメッセージを作成できます。これにより、営業チームは成約率を高められます。

また、AI営業ツールはフォローアップメールの送信や見込み客の選別など、反復的なタスクを自動化できます。その結果、営業担当者は営業プロセスのより複雑な側面に集中できます。一方、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客からの問い合わせに即座に応答できます。応答の遅れを防ぐことで、企業は販売ファネル全体を通じて顧客の関心とエンゲージメントを維持できます。

図5. マーケティング戦略にAIを組み込むことで、成約率を高められます。画像提供元：Envato Elements。

営業チームは通常、マーケティングチームと緊密に連携しており、AIの取り組みも両部門で活用できます。両分野にAIを適用することで、企業は最初の接点から販売後まで、一貫性のある効率的な顧客体験を構築できます。データによると、マーケターの72%がパーソナライズにAIを使用しており、マーケティングメッセージと営業活動の連携を強化しています。AI、マーケティング、営業の相乗効果は、最終的に顧客満足度と売上の向上につながります。

AI導入時に企業が直面する可能性のある課題#

AIは企業が活用できる強力なツールですが、慎重に使用することが重要です。ビジネスのワークフローにAIを導入する際に予想される課題をいくつか見てみましょう。

• データバイアス - AIシステムのトレーニングに使うデータに不公平な偏りがあったり、不完全だったりすると、AIシステムは不公平な判断を下します。データバイアスは差別につながり、システムの信頼性を損なうおそれがあるため、細心の注意を払って対処する必要があります。
• 「ブラックボックス」問題 - 一部のAIシステムは非常に複雑で、専門家でさえ結論に至る仕組みを完全には理解できません。医療や金融のように、安全性や法令遵守のためにAIモデルの判断根拠を理解することが重要な業界では、この不透明さが欠点になる場合があります。
• 社会への影響 - 企業は、AIソリューションが社会全体に及ぼす影響も考慮する必要があります。AIの利用は、プライバシー、公平性、さらには環境に関して予期しない結果をもたらす可能性があります。企業はAIを倫理的に利用するための強固なルールや規制を定め、問題が起きる前に対処する必要があります。

結論#

企業はAIをツール群に取り入れながら進化しています。単調な作業の処理から、意思決定やカスタマーサービスの改善、コスト削減まで、ビジネス界におけるAIの影響は大きく、着実に拡大しています。新しいAI技術が発展するにつれ、企業はコンテンツの作成、データの活用方法の改善、問題に対する新たな解決策の発見に、さらに多くの方法を見いだすでしょう。

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