こんにちは、ITプロマガジンです。
AI（人工知能）の進化が加速するなか、業務の効率化やコスト削減を目的に、AIを導入する企業が増えています。また、日々の仕事をするうえでAIツールなどを導入している人も多くいるでしょう。
しかし、「AIを導入すると何ができるのか？」「具体的なメリットは何か？」「問題点はないか？」など、さまざまな疑問や不安を抱えている方も多いのではないでしょうか。AIは、活用方法次第で大きな効果を発揮する一方、導入や運用において注意すべきポイントも存在します。
そこで本記事では、AIを導入するメリット・デメリットを具体的に解説するとともに、活用方法や将来的な影響についても詳しく取り上げます。仕事にAIを活用することを検討している方も、ぜひご覧ください。
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AI（人工知能）とは
AI（人工知能）とは、「Artificial Intelligence」の略で、人間の知的活動を人工的にコンピュータ上に再現したシステム、あるいはその技術を指します。
もっとも、総務省「情報通信白書」（2016年版）によると、その定義は識者のなかでも意見が分かれており、統一的な見解があるわけではありません。しかし、日常的な場面で「AI」と言う時は、上記のようなシステムや、そういった技術が組み込まれたツール・サービスを指すことが多いようです。
AIの基本的な仕組みは、既存の大量のデータをもとに機械がパターンを学習し、新しいデータに対しても適切な予測や分類といった処理ができるようになるというものです。時系列データのほか、自然言語処理、画像認識、音声認識など、特定の分野に特化したAIモデルもあります。
「GPT-3.5」で一躍話題を集めた生成AIもAIの一種で、高度かつ汎用性を持っています。その他にも、特定のタスクに特化したAIは数多く開発されており、仕事のあらゆる場面で活用できることが期待されている状況です。
AI導入・活用する8つのメリット
AIは業務効率化やコスト削減、人手不足の解消といった課題を解決するうえで役立つ手段です。ここでは仕事にAIを活用する主なメリットを紹介します。
業務の効率化・自動化
AIを活用すれば、業務の効率化や自動化に役立ち、より創造的な仕事に集中できる環境を作り出せます。
AIは、特に単調な作業や特定の専門性が要求される作業が得意です。例えば、事務においては書類のチェックやデータ入力といった作業は、主にデータの読み取り・入力であり、AIであれば高速に実施できます。また、生産ラインでの品質検査を目視で行っているような場合、AIであれば画像データを学習すれば、高精度かつ高速に異常検知することが可能です。
このようにAIは、高い精度で特定の業務を行うことに足けているため、既存の業務の効率化・自動化につながります。
業務・成果物の品質向上
AIは業務・成果物の品質向上にも役立ちます。
AIは、特に人間では漏れが発生しがちな細かい作業や膨大なデータ分析を正確かつ迅速に行うことが得意です。例えば、医療分野では、画像診断AIが病気の疑いがある画像を判別し、専門医のサポートを行います。コンテンツ制作においても、AIがテキストの誤字脱字の発見や改善案を提示することが可能です。
このようにAIを活用することで、エラーの発生率が低下し、品質の向上、ひいては顧客満足度やブランドの信頼性にもつながります。
コスト削減
人が担っていた作業をAIが代わりに行うことで、人件費や外注費といったコストを最適化できるのも大きなメリットです。
例えば、サービス業では、AIチャットボットを導入することで、顧客対応のスタッフを最小限に抑えつつ、24時間対応のサービスを実現できます。飲食業では、AIが需要予測を行うことで、余剰在庫や廃棄を防ぎ、材料費の節約も可能です。
人手不足の解消
AIを導入すれば、人間がやらなければならないタスクをAIに代行させることが可能です。その結果、従来よりもスタッフの数を抑えられ、人手不足の解消につながります。
先述の通り、AIは単調な作業や専門性が要求されるものの、特定のニッチな作業が得意です。こういった作業のなかには、事務作業や検査作業といった地道な繰り返しが要求されるものも多く、従来は多くの人手を必要としていました。
このような作業を得意とするAIがあれば、何人ものスタッフに匹敵する分のタスクをこなしてくれるため、従来のようにスタッフを多く確保する必要がなくなります。
コミュニケーションの最適化
AIを活用すると、業務のコミュニケーションの効率化が期待できます。
例えば、メールや資料のドラフト作成にAIを用いれば、あとは人が仕上げるだけで済むため、時間の短縮になるでしょう。また、顧客からの問い合わせ対応でも、「AIチャットボットが定型的な質問に回答して、難しい質問のみ人間が対応する」という方法もあります。
特にチャットやメールといったテキストベースでのやりとりが多く発生している場合に有効です。
専門知識の活用促進
AIを導入すれば、高度な専門知識が必要な場合でも、あたかも専門家が隣にいるかのようなサポートを得られます。
仕事においては契約や人事労務、行政での手続き、ITなど専門知識が必要な場面が多くあります。こういった場合、自身に知識がなければ専門家の助けを借りたりリサーチしたりする必要があり、仕事がスムーズに進まないということも珍しくありません。
生成AIを用いれば、さまざまな専門知識を活用でき、また自身の状況に応じて適切なアドバイスを受けられます。
アイデアの創出
特に生成AIは、ブレーンストーミングやアイデアのブラッシュアップにおいても有用です。適切なパラメーターを設定すれば、通常では人間が思いつかないような奇抜なアイデアをいくつも生成します。
新規プロジェクトの立案や、商品・サービスの企画、コンテンツ制作といった新しい発想が求められるタスクにおいて、生成AIを活用すると新しいアイデアの発見に役立つことが期待できます。
リサーチ・分析の推進
AIはデータをもとにしたリサーチや分析にも役立ちます。
学習済みのAIを用いれば、あるデータセットを与えた場合に、専門家でなければ発見することが難しいような示唆を読み取ることが可能です。また、こういったAIモデルは追加学習によって自身の業務に役立つ形で改善できるという強みもあります。
また生成AIを用いれば、Excelのデータベースといった構造化されたデータセットを分析するためのプログラミングコードも生成でき、基礎的なプログラミングの知識がある人であればデータ分析において大きな助けになります。
AIを導入・活用するデメリット
AIは業務効率化やコスト削減といったメリットも多い一方で、導入・活用にはデメリットもあります。ここでは主なデメリットを紹介します。
品質コントロールの困難
AIは出力までのプロセスがブラックボックスであるため、ユーザーが意図した通りの成果物を得るのが難しい場合があります。また、不適切な出力があった際に、その原因を特定することが困難で、結果として品質管理が複雑化するリスクがあります。
そのため、全てをAIに任せることは現実的ではなく「最終的な品質確認や修正作業は人が行う必要がある」という点が課題です。
活用最適化の工数
AIを効果的に活用するには、「どのタスクを、どの程度AIに任せるか」を検討し、業務プロセスを設計する必要があります。しかし、AIはブラックボックスという特性があり、試行錯誤が必要となるため、短期間で最適な運用方法を確立するのは難しいのが普通です。
さらに、AIが出力した成果物のチェックや修正を行う体制を構築する必要もあり、そのための工数も必要となります。
IT関連支出の増大
IT関連支出が増えてしまうという点もデメリットです。
生成AIをAPI経由で利用する場合、従量課金制となることが多く、使用量が膨大なら大きなコストが発生します。また、生成AIを社内アプリケーションと連携するにあたっては、アプリケーション側での実装も必要となり、システム開発費がかかります。
外部のAIではなく、社内で独自にAIを開発する場合は、学習データの用意・前処理や計算リソースの確保、エンジニアの人件費などで、数千万円単位のコストが必要です。
人的資産の喪失
AIにタスクを任せると、業務の効率化や人件費削減が期待できる一方、人的資産の喪失というリスクもあります。
例えば、AI導入によるリストラや人員整理によって、これまで人が培ってきた知識や経験、クライアントとの関係性といった目に見えにくい資産が失われる可能性があります。AIの活用によって一時的にはコスト削減につながるものの、長期的に見ると組織の強みやモチベーションが薄れてしまう恐れがあるのです。
AI依存のリスク
あらゆるタスクや意思決定をAIに任せすぎると、AIがない状態で業務の遂行や重要な意思決定が困難になるリスクがあります。さらに、業務で不可欠なAIのサービス仕様が突然変更したり、停止したりした場合、業務が滞ってしまう恐れもあるでしょう。
AIに依存しすぎず、人的な代替手段やバックアップ体制を整える必要もあるのです。
知的財産権侵害のリスク
特に生成AIを活用する際、学習元データを完全に把握することは難しく、意図せず著作物を模倣した成果物が生成される可能性があります。この場合、知的財産権の侵害になりかねず、また現場は「生成AIの開発会社、サービス提供者、利用者の誰に責任があるのか」が明確でなく、法的トラブルに発展するリスクがあります。
特に公開コンテンツの作成にAIを用いる際は、このリスクを十分に考慮し、生成物の利用範囲や内容を慎重に確認することが重要です。
AIを仕事に活用する方法と具体例
AIは仕事のさまざまな場面で活用できます。ここではAIを活用できる主な方法を紹介します。
リサーチ・データ分析
1つ目はリサーチやデータ分析です。AIは大量のデータをもとに学習することで、予測・分類を行うことが得意であり、データを扱うタスクに向いています。
例えば、顧客データをもとによく見られる行動パターンを抽出したり、同じような顧客をクラスタリングしたりといった場面に便利です。
また、AIによって需要予測を行うことで、生産計画や在庫管理を最適化するといった活用方法もあります。
接客・顧客対応
AIは接客や顧客対応の効率化にも役立ちます。
例えば、AIを搭載した接客ロボットを店舗に導入すれば、顧客の案内業務を自動化することが可能です。
またコールセンターでは、AIのチャットボットが基本的な顧客対応を行い、複雑な問い合わせを人間のオペレーターに引き継ぐ仕組みを構築できます。AIチャットボットを活用すれば24時間対応の自動応答も可能になり、顧客満足度アップにもつながるでしょう。
品質検査・点検
AIは品質検査や点検業務にも利用できます。
例えば工場の生産ラインでは、画像認識技術を活用して製品の品質を検査できます。建物やインフラの老朽化を点検する際にもAIが収集したデータを分析して、劣化箇所や危険性の高い部分を特定することが可能です。
従来の目視や手作業で行っていた検査を自動化し、同時に精度アップやコストカットにも役立ちます。
新アイデアの創出・検証
AIはアイデアの創出や検証においても有効です。
例えば創薬研究では、膨大な化合物とタンパク質の組み合わせを分析し、新薬の候補となるパターンを予測できます。こういった組み合わせは無数にあり、人間が思いつく数には限界がありますがAIを使えばあらゆるパターンを試し、さらにその有効性の検討まで行わせることが可能です。
また、コンテンツ制作では、企画やコンセプトのブレーンストーミングからドラフトの作成、またチェックまであらゆる場面でAIを活用できるでしょう。
セキュリティ・異常検知
AIはセキュリティ強化や異常検知にも応用できます。
例えば、ITシステムをモニタリングして異常な動きを検出し、セキュリティ上の脆弱性を特定することが可能です。異常値を検知するだけなら従来のプログラムでも容易でしたがAIを使えばさらに複雑なパターンにも対応でき、検知の幅が広がります。
また、人混みや道路のモニタリングにより、犯罪や事故の兆候を早期に予測する技術も開発されています。これは画像認識技術をはじめ複数のAIを掛け合わせた高度なものであり、こういった活用方法も普及している状況です。
AIが将来的に仕事に与える影響
AIが進化しているなか、将来的には現在の仕事がさまざまな影響を受ける可能性があります。ここでは主な影響について解説していきます。
一部の仕事・タスクの代替
AIの進化によって、一部の仕事やタスクがAIに完全に代替される可能性があります。
有名なオズボーン教授らの研究では、AI・ロボットによる代替可能性の高い職業として、ルーチンワークが中心の事務、接客、手作業が挙げられていました。このような仕事は、AIにより効率化・自動化が図られる一方で、これまでの働き手の仕事を奪う可能性もあります。
特に単純作業や規則性のある業務は、AIの強みである処理速度や精密さが活かされやすい分野であり、こうしたタスクは多くの人的スタッフを必要としなくなる可能性が高いです。
一方で、創造性や柔軟性が求められる仕事は依然として人間が中心となるでしょう。このように、AIが一部の仕事を代替することで労働市場の構造が再編される可能性があります。
業務遂行体制の変更
AIの導入により、業務の遂行体制はこれまでにない形に変化する可能性があります。
例えば、従来のシステム開発では、要件定義から設計、実装、テストまで多くの開発要員が必要でした。しかし、生成AIが高度化すれば、少数の人員が要件定義や設計を行い、AIがその指示にもとづいて開発やテストを行うという、コンパクトな体制で済む可能性があります。
さらに、専門知識を要する分野では、これまで専門家の助けが必要だった業務を、専門知識を持たない人でも生成AIを利用して遂行できるようになる可能性があります。こうした変化により、AIのユーザーとしてのスキル・知識が求められる場面も増えるでしょう。
AI開発・活用人材の争奪戦
AIの普及に伴い、それを活用・開発する人材の需要が今後も伸びることが予想されます。
AIエンジニアやデータサイエンティストといった専門職はもちろん、AIを業務に効果的に取り入れるスキルを持つユーザー人材も、重要な存在となるでしょう。
特に、AI活用が進む業界では、これらの人材を巡る争奪戦が激化する可能性があります。このようななか、「専門スキルを持つ人材の採用コスト・人件費の増大」「AI人材を育成するための教育制度の整備」「AIの専門知識を持つ外部人材の活用」といった動きが進む可能性もあるでしょう。
まとめ
本記事では、AIを仕事に活用するメリットとデメリット、具体的な活用方法、そして将来的な影響について解説しました。
仕事へのAIの活用は、業務効率化やコスト削減、品質向上など、さまざまなメリットがあります。一方で、品質コントロールの難しさや運用コストなどのデメリットも理解し、バランスを見極めることが重要です。
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