AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットや問題点

最終更新日:2024/01/22

AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリット

AI･人工知能技術の進歩に伴い、幅広い業界・分野でAIの活用が進んでいます。

そこで本記事では、AI･人工知能を導入するメリットと、業界別の活用事例を紹介します。また、AI導入のデメリットとその解決法についても分かりやすく解説します。AI導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

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AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

AI（人工知能）とは

■AI（人工知能）の導入によって得られるメリット｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

まず「AI（人工知能）とは何か？」ということについて簡単におさらいしましょう。AIとは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル　インテリジェンス）の略称で、人間が行う「知的活動」をコンピュータが実現することを指します。知的活動というのは、例えば「車を運転する」「ゲームをする」など、人間の脳で思考、実行するような活動を相称したものです。
また、AIは与えられた指示を実行するだけでなく、自ら学習することも可能です。

AI導入による７つのメリット

それでは、人工知能を導入することによって得られるメリットを詳しく解説します。

業務効率化で労働力不足を解消

ビジネスの現場に人工知能を導入すれば、これまで人間が行っていた業務を人工知能に任せることができるようになります。もちろん、すべての業務を人工知能に任せることはできませんが、人工知能に任せられる業務の数は多くなっているため、働き手不足という問題を抱えている企業にとっては大きなメリットです。

また、過酷な労働環境である「きつい」「汚い」「危険」を指す「3K」の仕事においても、人工知能に任せることが可能になります。そのため、人間へのリスクを軽減させられるというメリットもあるわけです。

生産性の向上

人間の場合、業務の質を一定に保つことは決して簡単ではありません。一人ひとりの経験やスキルによって業務の質に差が生まれることもありますし、体調やモチベーションなどが業務の質に影響を与える場合もあります。

その点、人工知能であれば体調やモチベーションなどに左右されることはありません。また、ほぼ100％といえる正確性で業務を遂行していけるため、ミスによるタイムロスを大幅に減らせます。

そして、人工知能の活用によって生産性が向上されれば人間の負担が大幅に軽減されるため、新たな事業に着手する余裕も生まれるかもしれません。

ミスや事故の減少と安全性の向上

危険の伴う業務や、人間が立ち入ることのできない場所での作業をAIに任せることで、より安全な作業が可能になります。またAIは機械の異常を自動的に検知できるため、故障による事故を未然に防げます。
現在、AIによる自動運転の実用化が進んでいます。自動運転技術がさらに進歩し、一般的に普及すれば、アクセルとブレーキの踏み間違いなどの人為的ミスによる自動車事故を大幅に減少させられるでしょう。

人件費などコストの削減

AIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入し、これまで人間が行っていた作業を自動化して代行させることで、人件費を削減できます。例えばAIチャットボットでは、ユーザーや社内からの質問に自動で対応できます。このような技術を導入して業務を効率化することで、労働時間を短縮でき、残業代や休日手当などの人件費を抑えられます。

市場ニーズを把握し、顧客満足度を向上

人工知能が最も得意としているのは、大量のデータを分析し、予測する業務です。そのため、市場や顧客のニーズを的確に把握したい場合などに有効活用できます。また、市場のニーズを正確に把握した上で事業を展開していけば顧客満足度を高めやすくできるため、企業のブランド力向上にもつなげられます。

高精度なデータ分析・予測

先にもご紹介したように、人工知能は大量のデータを分析し、予測する業務を得意とします。そのため、人間がデータの分析・予測を行う以上に効率良く分析業務を進められるようになります。

また、分析したデータを企業の経営戦略やマーケティングに反映させていけば、さらなる業績アップも期待できます。実際、日本コカコーラや、三重県でお土産の製造・販売を行っている「株式会社ゑびや」などでは、AIのデータ分析によって売上を伸ばすことに成功しています。

遠隔コミュニケーションが可能

AIを含むIoT技術が発達した現在では、お客様と店員の距離や社員同士の距離は大きく変貌しました。人工知能を活用したリモート接客やリモート会議はコミュニケーションにおける物理的な距離をなくしました。

コロナ禍で需要が高まったビジネスチャット「Microsoft Teams」は、オンライン通話を搭載。AIによる画像処理で背景にぼかしを入れることが可能で自宅やカフェなど背景を気にせずどこからでもオンラインでのコミュニケーションが可能です。東急ハンズでは産休中やリモート勤務の社員のアバターが店舗のお客様を接客する実証実験が行われました。アバターとの会話の方が気軽で良いと思う人もいるのではないでしょうか。

AI導入による6つのデメリットと今後の展開

■人工知能を導入するデメリットとは？｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

人工知能を導入することで数多くのメリットが得られる一方、デメリットも存在します。以下に挙げるデメリットを導入前に必ず把握しておきましょう。

雇用の減少

「労働力不足を解消できる」という点をメリットとして紹介しましたが、これは捉え方によっては「人間の仕事がなくなる」ということでもあります。現段階では人間が行っている業務も、将来的には人工知能が担う可能性があるわけです。特に、ドライバー業や工事関連業などの技術職に関しては、人工知能がメインになっていく可能性が高いでしょう。

ただ、すべての業務を人工知能が担うようになるわけではありません。なぜなら、創造力が求められるクリエイティブな業務に関しては、人工知能より人間の方が得意だからです。そのため、クリエイティブな仕事に関しては雇用ニーズが高まっていくことが予想されています。

情報漏洩のリスク

人工知能を活用する場合、ネットワークを利用して顧客情報などの機密情報を取り扱うことになります。それは非常に便利なことではありますが、外部からハッキングされたり、情報漏洩したりするリスクがあるため注意が必要です。
AIの学習機能を悪用し、圧倒的なスピードでシステムへ侵入するサイバー攻撃の事例も多く発生しています。そのようなAI技術を使った攻撃に対抗できるのはAIだけである可能性が高いでしょう。AIを搭載したセキュリティシステムの活用や、多層防御によるセキュリティ対策が必要です。
場合によっては、内部の人間によって情報漏洩が起こる可能性もあります。そのため、人工知能を活用する際は、社内でセキュリティ関連のルールを確立するほか、社員へのセキュリティ教育も必要です。自社のセキュリティを強化する取り組みとして、AIやセキュリティに関する専門知識を持った担当者を常駐させることも有効です。

リスクマネジメントが困難

AIを活用する企業が増加するに従って、リスク管理の必要性も高まっています。導入しているAIシステムに問題が生じた場合、関連業務がすべて停止してしまう恐れがあります。そうすると、会社は大きな損害を被る危険性があります。そのためAIを導入する前に、想定されるリスクや問題が起こる原因、トラブルの影響範囲、対処法を把握しておくことが大切です。AIに関する専門知識を持った人材が社内にいない場合、トラブルへの対応は困難です。まずは部分的にAIを導入することが望ましいでしょう。AIのリスク管理を行うサービスを利用する方法もあります。

責任の所在が不明確

AIを搭載した自動車やロボット、ドローンなどが事故を起こすなどして他者に損害を与えてしまった場合、所有者か製造者が責任を負うことになりますが、責任の所在が曖昧になってしまう場合があります。
AIの所有者は「不法行為責任」を負う可能性があります。ただし、「侵害行為に故意または過失があること」「損害が発生していること」「侵害行為と損害との間に因果関係があること」の3点をすべて満たしていることが条件です。
一方、AIの製造会社は「製造物責任」を負う可能性があります。ただし、「製造物に欠陥があること」「他人に損害が発生したこと」「製造物の欠陥と損害の間に因果関係があること」の3点がすべて認められる場合に適用されます。
AIによる万一の事故に備えて、どのような責任が生じうるのかを十分に把握し、リスクヘッジしておくことが大切です。

思考プロセスがブラックボックス化

人間の手でさまざまな業務を進めたり、アイディアを出したりする場合には、思考のプロセスまでしっかりと確認できます。しかしAIの場合は、膨大な情報を高速で処理しているため、どのような思考プロセスでその結果に至ったかを人間が把握することはできません。
例えば、2016年にAIがプロの囲碁棋士に勝利しましたが、この試合における「AIの思考プロセス」は明らかになっていないため、AIがプロに勝利できた理由も分からないままです。
これは「AIのブラックボックス問題」と呼ばれています。AIの思考プロセスが不明確であるため、AIが導き出した結論が本当に最適なものなのかが分からず、最終的な意思決定の材料にしにくいことがあります。また、AIにトラブルが発生した際に原因を究明することが難しくなります。こういった問題に対応するため、AIの思考プロセスを可視化するソリューションを開発している企業もあります。

支出の増加

AIの導入によってさまざまなコスト削減が見込める半面、AIの導入と維持にはコストがかかるのも事実です。AIの運用を開始するにあたっては、システムの開発や入れ替えのほか、AIを管理・運用するための人材を採用することが必要な場合もあるため、一時的にコストが増大してしまいます。
また、精度の高い人工知能を開発するためには大量のビッグデータを収集する必要もあります。しかし、ただビッグデータを大量に収集すれば良いというわけではありません。人工知能の精度は、ビッグデータの「質」によって大きく左右するからです。

いくら大量のデータを集めることができても、そのデータの質が低ければ人工知能の予測・分析精度は高まりません。つまり、量と質の両方を追求していく必要があるということです。

そのため、高精度な人工知能を導入するためには、質の良い膨大なビッグデータを収集するための時間とコストを費やしていかなければなりません。導入にかかる費用やランニングコストを計算し、AI導入による効果に見合うかを考慮しましょう。

AI導入メリットの具体例

ここまでAIの利点や欠点を紹介しました。欠点を理解した上でAI導入を進めることで人工知能のメリットを最大限に活かせるのではないでしょうか。ここでは、AIの導入事例をもとに一歩踏み込んでAIのメリットを紹介します。

【医療】自動分析で医師不足を解消

■診断・検査の精度向上も実現｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

順天堂大学とシスメックス株式会社の共同研究グループは、血液疾患鑑別が可能な「統合型AI分析システム」を構築しました。血液疾患の診断においては、血球数算定検査や顕微鏡による血液細胞形態検査、細胞表面抗原検査、さらに遺伝子検査など、複数の検査情報に基づいた総合的な判断が必要ですが、これらの検査に携わる熟練した検査技師や医師が不足していることから、AI深層学習技術を用いた血液疾患の診断支援のニーズが高まってきました。今後、骨髄増殖性腫瘍の鑑別にあたりAI自動分析技術による末梢血を用いた迅速で簡便なスクリーニング検査・診断支援への応用につながると期待されます。

順天堂大学、AIで血液がんの高精度鑑別に成功

【宿泊業・ホテル】ロボットが人手不足を解決するも、AIの課題も

ロボットが受付業務、おもてなしまで！旅行業エイチ・アイ・エスが仕掛ける、変わり続ける「変なホテル」観光・旅行業

（参照：ハウステンボス「変なホテル」が初の一般家庭向けロボットを採用　最先端のロボットが従業員として働いていることで話題の変なホテルが「ルンバ980」を公式ロボット掃除機として導入 (2016年1月19日): プレスリリース | ハウステンボス株式会社）

旅行大手エイチ・アイ・エスが運営する「変なホテル」は受付や客室内の至る所にロボットが採用されました。しかし、客室のロボットにAIは備わっておらず、音声認識で動くタイプだったため、宿泊者の声が認識されないとの問い合わせが増加し、やむなく撤去に至りました。

ユーザーの質問が多岐にわたり、常時新しいイベントを対応させなくてはならないため、AIに学習させるのが困難という理由からコンシェルジュロボットも撤去されました。

変わり続ける「変なホテル」のこれまでと課題

【製造業】検品の負担軽減と属人化の解消

株式会社グリッドが提供するReNomは、「現場課題を現場主導で解決すること」をコンセプトに開発されたAIモデル作成プラットフォームです。取締役を務める渡辺氏に製造業への導入事例を教えていただきました。

水処理プラントの製造・販売を手掛けておられる水処理施設では、上下水道を流れる水をきれいにする工程の中で、気泡の形や微生物の有無を目視で判別し、水質を調査するという人の作業をAIが代替しました。また自動車メーカーでは、従来車種ごとに1分で約20種類の確認事項を目視検査で行うという、検品員の方の負担が大きかった作業をAI導入で効率化しました。

このように、製造業における検査工程にAI検査装置を導入することで、熟練スタッフへの依存を解消し、作業負担の軽減や作業効率の向上につながります。

工場・プラントの現場の方必見！次世代のAI導入のスタンダード

【農業】AIで変わるスマート農業

■収穫や仕分けを自動化する画像認識技術｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア
農業は、自然という不確実な条件の下で行うものであることから、長年の経験や技術が重視されてきた分野です。近年、そんな農業にもAIを活用する動きが活発化しています。

AI、IoT（Internet of Things）、センサー、位置情報システム、ロボット、ビッグデータなどの技術を活用した農業を「スマート農業」と呼びます。スマート農業の導入により、農作業の省力化と作業者の負担軽減が実現でき、農場の拡大や収量アップにつながります。また農業の技術やノウハウをデータ化できるため、新規就農者への技術継承が容易になり、人手不足を解消できます。

収穫や仕分けを自動化するAIの仕組みとは？

【インフラ】ドローンとAI活用で点検作業を効率化

東京電力ホールディングス(HD)株式会社、ブルーイノベーション株式会社、株式会社テプコシステムズの3社は「送電線点検用ドローン自動飛行システム」を開発し、東京電力パワーグリッド(PG)株式会社は、同社が保有する送電線の点検業務に、2021年6月から導入しました。

ブルーイノベーションが独自に開発しているプラットフォーム「Blue Earth Platform (BEP)」は、複数のドローンやロボットと、それらに搭載したセンサーやカメラを同時に制御・管理することで、複数のドローンやロボットに任意の業務を自動遂行させることができます。

「送電線点検用ドローン自動飛行システム」は、Blue Earth Platformをベースに、テプコシステムズ、東京電力HDの3社が共同開発したものです。一般的なドローンにも搭載可能な対象物検知センサーで送電線を検知し、カメラを搭載したドローンが自動飛行しながら、最適な画角で送電線の異常（例：腐食、劣化など）などを撮影することで、点検作業の大幅な効率化とコスト低減が可能になるのです。

東京電力、目視で行っていた送電線点検をAIとドローンで効率化

【医薬】創薬プロセスの迅速化

AIでドッキング計算

三井情報は2021年、創薬において「薬物が作用する対象となるタンパク質」が結合する位置を予測するソフトウェア「DeepSeeker」と、新薬候補化合物と標的タンパク質との結合親和性を予測するソフトウェア「KASSAY」を開発し、提供を開始したことを発表しました。

両ソフトウェアはタンパク質の構造データや過去の実験データを深層学習させたAIを活用し、有望な新薬候補化合物の絞り込み精度と速度を高度化して創薬プロセスの迅速化を支援するものです。どちらもコンテナ仮想化環境またはMKI-DryLab for Microsoft Azure上で実行可能で、それぞれ1ライセンス90万円/年（税抜）で提供します。

三井情報は2017年より「創薬AI」の開発を進めている産学連携プロジェクト「ライフインテリジェンスコンソーシアム」内の「WG4.分子シミュレーション」に参画しています。

WG4で創薬におけるタンパク質の原子座標の深層学習に対するニーズから「AIによるドッキング計算高度化」に取り組み、リガンド結合サイト予測の論文を実装した「DeepSeeker」とリガンド活性値予測の論文を実装した「KASSAY」を開発しました。

低分子化合物をモダリティとする創薬プロセスでは標的タンパク質に効く新薬候補化合物の探索があり、数千万種類以上ある新薬候補化合物から医薬品への展開が見込めそうな化合物を絞り込む作業があります。
そこでリード化合物が標的タンパク質のどこに結合し、そのリード化合物と標的タンパク質の結合親和性と活性化能力を評価します。

両ソフトウェアはタンパク質の構造情報の公的データベース「Protein Data Bank」に蓄積されたタンパク質の構造データや過去の実験データを学習させ、画像認識技術を利用したAIを活用することにより、有望なリード化合物の絞り込みの精度と速度を向上させ、創薬プロセスの迅速化が期待できます。

三井情報、AIを用いた創薬プロセスの迅速化に繋がるソフトウェアを開発

【防犯】犯罪予測や不審者を検知

警察庁では、2019年度よりAIの導入を開始しており、街頭犯罪の予測にもとづいてパトロールの巡回場所を変更したり、人混みでのテロを防いだりといった使われ方が進められています。初めに行われた実証実験では、主に「車両の判別」「マネーロンダリング」「大規模なイベント時の不審点発見」という3つのテーマが設けられました。

「車両の判別」では、防犯カメラからナンバーや車種、年式といった情報を洗い出し、防犯につなげていくことが目的となっています。「マネーロンダリング」では、過去の事例を学習させることで、金融機関からの届け出の中に「犯罪の疑いがあるもの」が含まれていないかどうかを振り分けていくそうです。そして「大規模なイベント時の不審点発見」では、犯罪者らが起こすであろう行動などのデータをもとに、スポーツ大会やコンサートなどの会場で監視カメラが不審点を自動的に抽出していきます。

犯罪発生の時間を予測？警察はAI・人工知能をどう活用しているのか？

【教育】教育の効率化と教員の負担軽減

教育分野でもAIの活用が加速しています。子どもの成績データをAIが分析することで、一人ひとりの課題を正確に把握でき、学習レベルに応じた適切なアドバイスを行えます。

リアルタイムで子どもの学習をサポートできることもAIの大きなメリットです。AIは子どもが回答したテストに対して、即座に採点やフィードバックを行うことが可能です。分からないところをすぐに解決できるため、子どものやる気が継続することが期待できます。

採点業務や試験監督業務をAIに任せることで教師の負担軽減にもつながるほか、授業の理解度や教材への評価をデータ化して分析することもできます。

AIを教育現場に活用するメリット・デメリットとは？導入事例を紹介

【スポーツ】勝敗予想や選手のケガ防止にAIを活用

スポーツの采配におけるデータ分析の重要性は年々高まっています。AIはスポーツにおいてもさまざまな場面で活用が進んでいますが、サッカーの勝敗予想AIと選手の脳震とうを防ぐ「デジタルアスリート」を紹介します。

デジタルアスリートは「Amazon SageMaker」や画像認識AIサービスの「Amazon Rekognition」といった機能を活用して、選手同士が接触した際の位置関係、姿勢、速度といった情報を分析します。その分析されたデータを用いて、「ケガをしにくい動作」の指導が可能になることから、大きな注目を集めています。

データ分析が得意なAIはスポーツの勝敗を予想できるのか

【コールセンター】チャットボットやボイスボットでオペレーターの負担軽減

■コールセンター向けのAI音声認識とは？

近年は、コールセンターの人手不足解決やオペレーターの業務支援、お客様の声分析などでAIを活用したソリューションが数多く導入されています。AIチャットボットによる自動応答をはじめ、音声認識を活用した文字起こしを行い、オペレーターとお客様の会話を可視化するなど、さまざまな活用方法があります。

また、自然言語処理を使って、可視化された会話の文章を要約したり、オペレーターのナレッジを共有したりすることができ、従来のコールセンター業務でAIソリューションによる課題解決が期待されています。

コールセンターにAIが導入されるべき大きな要因は、コールセンター業界が直面している深刻な人手不足です。この問題は、正規社員が少ないため、スタッフの流動性が高く、新人研修に時間と予算がかかってしまうといったコールセンター業界の雇用の性質が関係していると言われています。

現在は少ない人員でも「効率良く」運営したいという考えのもと、AIソリューションの導入を進めているコールセンター運営企業が増えてきています。最近では電話応答を完全自動化するボイスボットがトレンドです。

【マーケティング】不安点な情勢の中でも正確な需要予測

AIマーケティングの先駆的企業のひとつ株式会社アクティブコア代表取締役社長の山田氏にお話を伺いました。従来の分析・予測に関しては、作業自体が属人化してしまっていたり、部署ごとでそれぞれのシステムを持っていたりという状況が多くあるかと思います。アクティブコアの『ピタゴラスAIクラウド』では生産管理などのこれまでマーケティングに含まれてこなかった領域にも対応でき、それらを一つの画面で統合管理できる点で評価をされています。

【経理】AI-OCRとRPAが定型業務の品質とスピードを維持

【経理】定型業務はAI-OCRとRPAが代替"

OCRとは、手書きの文書や非定型の帳票などを読み取って、自動的に電子化する技術のことです。紙ベースで作成された手書きの申請書や申込書、取引先から送られてくる形式がばらばらの請求書などの帳票を電子化するのに役立ちます。

RPA は「デジタルレイバー」とも呼ばれるように、人間が行ってきた定型的な作業をコンピューターが代行するイメージです。人間であれば長時間労働や単調な作業の繰り返しによる疲労でエラーが発生したり、作業効率が低下したりする可能性がありますが、RPA ツールを活用すれば 24 時間 365 日いつでも一定のスピードと品質で作業が可能です。

OCRやRPAを活用することで業務負担も減ります。データ化・電子化が遅れている日本のオフィス環境では、RPA だけでは業務自動化プロセスが完結しない場合もあります。そのような場合は、OCRとRPA を連携させることで、その分、人間は他の業務に注力できます。

【知恵袋】レコメンドAIの導入で多くの悩みを解決

AIは、ヤフー株式会社が提供しているYahoo!知恵袋にも活用されています。Yahoo!知恵袋は参加している方がお互いに知恵や知識をQ&Aで共有できる2005年に開始したサービスです。

ヤフー株式会社では、知恵袋レコメンドAIを導入することによって、質問者と回答者が使いやすい環境を目指しています。実際にYahoo!知恵袋を使ったことのある方の中には、質問をしたけれど最後まで回答がつかなかったという経験をされた方もいるでしょう。

知恵袋は質問してから7日間経っても回答が0件だった場合、その質問を自動的に削除するシステムを導入しています。質問者目線では、せっかく質問を投稿しても、誰からの回答もつかずに回答募集が終了してしまうことは珍しくありません。日々多くの質問が知恵袋上に投稿されるため、質問は時間の経過とともに埋もれてしまいます。

そこで、Yahoo! JAPAN IDごとに知恵袋の閲覧履歴から、ディープニューラルネットワーク（DNN）を使用して、次に閲覧するアイテムを予測してレコメンドする仕組みを導入しました。特徴としては、レコメンド候補に出す質問を、ある程度事前に絞り込んだ上で、候補の質問のスコアを一気に予測する多クラス分類で処理しています。

まず、候補の質問をある程度の数まで絞り込みます。この時に使うのは、直近での閲覧数などの情報がメインで、文章内容やカテゴリを使って似た質問のみに絞り込むようなことは行われません。その後に、DNN で候補の質問をスコアリングしてレコメンドを行います。最初に候補の質問を絞りすぎないことで、多様な回答の可能性を残しつつ、多くの閲覧履歴を精度よく学習することができます。

Yahoo!知恵袋の担当者が語る、ヤフーが独自開発したレコメンドAIを導入した理由

まとめ：AIのメリット･デメリット両面を理解した上で活用を

AI（人工知能）は、人間の脳のように考えて実行、判断できるシステムです。また、膨大なデータを自ら学習し、精度を向上していくことも可能です。AIを導入することで業務効率化や生産性の向上などさまざまなメリットが得られる一方で、雇用の減少や情報漏洩のリスクなどのデメリットも存在することをお伝えしました。また、医療・製造・小売・金融・農水産・サービス・教育業界などでのAI活用事例をご紹介しました。
AIをうまく活用するには、メリットとデメリットを理解することが不可欠です。AI導入のヒントとして本記事をお役立てください。

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