2025.05.07
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AIとは?ビジネスに導入するメリットと注意点、活用例を紹介
AI(人工知能)とは人間のようにデータを学習したり、物事を判断したりできる技術のことで、ビジネス分野での活用が進んでいます。
AIの導入で業務効率を高めるには、AIの意味やデータの学習方法、種類を知っておくことが大切です。
本記事では、AIの概要やビジネスで活用するメリットと注意点を紹介します。
AIの活用事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
AI(人工知能)とは
AI(人工知能)を簡単に説明すると、人間のように物事を学習して判断ができる技術のことをいい、「Artificial Intelligence」の略称です。
コンピュータの性能が向上したことで、学んだ知識を基に人間と同じような計算や思考ができるのが特徴です。
昨今では、AIを活用したビジネスが増えてきています。
AIと生成AIとの違い
AIと生成AIの大きな違いは「新しいコンテンツを作り出せるかどうか」です。
AIの機能に新しいコンテンツを作り出す技術が搭載されたものが生成AIです。
生成AIの一つであるテキストAIでは、ユーザーの指示を受けて過去の文章データを利用した自然な文章を作成できます。
生成AIについてはこちらの記事を参考にしてみてください。
AIの学習方法
AIの主な学習方法には、機械学習と深層学習があります。
それぞれどのような仕組みなのか詳しく見ていきましょう。
機械学習
機械学習とは、AIが大量のデータからパターンを見つけ、自動的にルールを学ぶ技術です。
明確な指示がなくても、集めたデータを基に適切な判断ができるようになります。
機械学習が用いられているスパムメールのフィルタリングでは、過去のスパムメールと通常のメールの違いを学習し、新しいメールがスパムかどうかを判断します。
機械学習には以下の3種類があり、それぞれの違いは以下の通りです。
概要 | 活用例 | |
教師あり学習 | 正解データを与えた状態で学習する | スパムメール判定、売上予測 |
教師なし学習 | 正解データを与えていない状態で学習する | 画像生成、異常検知 |
強化学習 | 正解データを与えず、目的として設定された報酬を最大化するための行動を学習する | ゲーム、ロボット制御 |
深層学習
深層学習(ディープラーニング)は、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を利用してデータの分析・学習をする技術です。
特に、画像認識や音声認識において優れた成果を上げており、自動運転技術や顔認証システム等に応用されています。
スマートフォンの顔認証機能では、顔の画像から目や鼻といった特徴を抽出し、その特徴と照らし合わせて本人かどうかを瞬時に判別できるようになっています。
AIの歴史
AIは1950年代から研究が始まった技術です。
米国で1956年に開催されたダートマス会議で、初めて「人工知能」という言葉が使われたとされており、AI研究が本格的にスタートしました。
人間のように思考をする機械をめざして研究を進めていましたが、技術的な限界から一度注目が薄れ、1970年代に「AIの冬」と呼ばれる停滞期を迎えます。
1980年代に入るとエキスパートシステムと呼ばれる専門知識を活用したシステムが注目され、再びAI研究が活発化します。
1990年代以降は、コンピュータの性能向上やインターネットの普及により、大量のデータを活用した機械学習が進展します。
2000年代後半にはディープラーニング(深層学習)が登場し、AIは画像認識や音声認識等の分野での成果を出しました。
現在はスマートフォンの音声アシスタントや自動運転等、身近な分野で活用されています。
AIの種類
AIの主な種類には、特化型人工知能(弱いAI)と汎用型人工知能(強いAI)があります。
それぞれの特徴を詳しく紹介します。
特化型人工知能
特化型人工知能は、特定の目的や分野に特化したAIで、弱いAIと呼ばれることがあります。
2025年時点で実用化されているAIのほとんどが特化型人工知能です。
具体的には、AIによる自動翻訳やチャットボット、医療診断支援システム等が挙げられます。
これらのAIは、人間のように広範囲な知識があるわけではなく、特定のデータを学習し、その分野で適切な判断を下すことができます。
汎用型人工知能
汎用型人工知能は、人間のようにさまざまな分野で知的な判断ができるAIのことをいい、強いAIとも呼ばれます。
現在の技術ではまだ実現されていませんが、開発が進めばAIが人間と同じように柔軟に考え、創造的な仕事をこなすことが可能になるといわれています。
実用化されれば、ロボットが自律的に学習し、あらゆる分野で人間のように働く未来が訪れるかもしれません。
AIが得意なこと
AIは以下のようなことを得意としています。
AIの得意分野 | 具体的な内容 |
文章理解 | 文章を理解し処理をして翻訳や要約ができる |
音声理解 | 音声をテキストデータへ変換できる |
画像認識 | 写真から特定のものを自動検出できる |
データ分析 | 過去のデータを分析して適切な手段を予測できる |
データ活用 | 過去のデータに基づいて新しいデータを作成できる |
AIは文章や音声、画像、データといった多様な情報を正確かつスピーディーに処理することを得意としています。
AIが不得意なこと
AIが不得意なことには、以下のようなものがあります。
AIの不得意分野 | 具体的な内容 |
創造的な発想や感情の理解 | AIはデータに基づいて学習するため、人間のように感情をもったり、独自の発想を生み出したりすることが難しい |
倫理的な判断 | AIは道徳的な判断ができないため、倫理的な問題に対して適切な対応をすることが難しい |
臨機応変な対応 | 予期しない状況に直面したときに適切な対応をするのが難しい |
AIには人間のような感情に基づく判断力や柔軟性が備わっているとはいえません。
人間ならではの感性や価値観が求められる場面では、AIの力を発揮するのは難しいでしょう。
AIをビジネスに活用するメリット
AIをビジネスに活用するメリットには、以下のようなものがあります。
- 業務の効率化を図れる
- 人的ミスを減らせる
- 顧客満足度を向上できる
一つずつ詳しく紹介します。
1.業務の効率化を図れる
AIを活用して、データの分析や顧客対応等の作業を自動化すれば、時間や労力を削減できます。
その結果、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。
特にルーティンワークが多い場合では、AIの導入が大きな効果をもたらすでしょう。
くわえて、AIは人間のように休む必要なく稼働し続けられます。
AIの導入で、長時間労働や深夜対応に割いていた人件費を抑えられたり、監視業務等の24時間対応が可能になったりするメリットも得られるでしょう。
2. 人的ミスを減らせる
AIは人間と異なり、感情や疲労の影響を受けないため、ヒューマンエラーを減らすことができます。
データ入力や計算業務等にAIを活用すれば、人的ミスを最小限に抑えられるでしょう。
人的ミスが減ると、クレームが減ったり、顧客の信頼を得ることにつながります。
3. 顧客満足度を向上できる
AIを活用すると、顧客対応の質を向上しやすくなります。
AIを活用したチャットボットを取り入れると、カスタマーサポートを24時間対応にできるだけでなく、学習データを基に顧客へ適切な回答を提供できるようになります。
くわえて、AIによるデータ分析を活用すれば、顧客のニーズを満たしたサービス・商品を提供できるようになるでしょう。
その結果、顧客満足度の向上につながり、企業の売上やリピーターの増加が期待できます。
AIをビジネスに活用する際の注意点
AIをビジネスに活用する際は、以下の点に注意しましょう。
- 情報漏えいのリスクがある
- 責任の所在が不明確になる
- 思考プロセスが確認しにくい
それぞれ詳しく解説します。
情報漏えいのリスクがある
AIをビジネスに活用するときには、個人情報や機密情報が流出しないように細心の注意を払わなければなりません。
適切なセキュリティ対策ができていなければ、外部からのサイバー攻撃によって情報が漏えいする可能性があります。
そのような事態を避けるためにも、十分なセキュリティ対策を行ったうえでAIを活用しましょう。
責任の所在が不明確になる
2025年4月現在、日本でAIによるトラブルの責任の所在に関する法律は定められていません。
そのため、AI技術を使ったサービスや商品でトラブルがあったときに、責任の所在が不明確になることがあります。
例えば、AIを使った自動運転の自動車が事故を起こした場合に、その責任は運転手にあるのか、自動車を開発した会社にあるのか判断が難しいのが現状です。
AIを導入する際は、トラブル発生時の対応方法をルール化しておくことが大切です。
思考プロセスが確認しにくい
AIは学習した膨大なデータを基に判断を下しますが、その思考プロセスを人間が理解するのは難しいといわれています。
特に、深層学習(ディープラーニング)を活用したAIでは、どのような理由でその判断がされたのか明らかになりにくいのが現状です。
これを「ブラックボックス問題」といい、AIの導入が進むなかで大きな課題となっています。
ブラックボックス問題に対応するために、AIの思考プロセスを可視化するサービスを開発している企業もあります。
より信頼できるAIサービスを利用したい場合は、思考プロセスが可視化できるものを選ぶのがよいでしょう。
AIを使いこなすには正しい知識が必要
AIを効果的に使うには、正しい知識を身に付けておくことが大切です。
AIは万能ではなく、適切な活用をしなければ大きなミスにつながることがあります。
そのような事態を避けるためには、AIの得意・不得意な分野を知ったうえで適切な業務を振り分けることが大切です。
現在、日本ではAIに関する法律や規制が整備されていませんが、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されました。
今後、規制が増える可能性があるため、どのような法律が成立するのかも追うようにしましょう。
AIの活用事例
最後にAIの活用事例を以下の分野に分けて紹介します。
- 音声認識
- 画像・映像認識
- 自然言語処理
具体的な活用方法を詳しく見ていきましょう。
1. 音声認識
AIの音声認識技術は、日常生活やビジネスのさまざまな場面で活用されています。
例えば、スマートスピーカーや音声アシスタントは、ユーザーの音声を認識して適切な応答をする技術です。
コールセンターではAIを活用した音声認識技術により、顧客対応の効率化が図れます。
2. 画像・映像認識
AIの画像・映像認識技術は、製造業や小売業といった幅広い分野で実用化が進んでいます。
製造業では、画像認識AIを活用した不良品チェックの無人化が実現されました。
小売業においては、防犯カメラ映像をAIがリアルタイムに分析することで、顧客の不審行動の検出ができるようになっています。
3. 自然言語処理
AIの自然言語処理技術は、文章の理解や生成を可能にします。
AIが使われた翻訳アプリや自動要約ツールは、自然言語処理技術によって、高精度な翻訳や要約を提供できます。
AI搭載のチャットボットでは、AIが顧客の問い合わせ内容を解析し、最適な回答を自動生成できるのです。
この技術の進化によって情報の伝達がスムーズになり、業務の効率化につながっています。
まとめ
AIは、事前に設定された学習方法でデータを分析し、人間のような作業を行える技術です。
AIをうまく活用すれば、業務自動化や顧客満足度の向上が期待できます。
AIを適切に活用して成果を上げるためにも、AIの仕組みや活用時の注意点を理解しておきましょう。
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