AIを活用すると、業務効率が劇的にアップし、人的リソースの削減や生産性の向上が期待できます。本記事では、AIの活用方法や具体的な導入メリットを詳しく解説します。部門別の導入事例やAI導入時の注意点も説明したうえで、おすすめのAIとして、Asana「AI チームメイト」もご紹介します。
AIでの業務効率化が「最適解」だといえる理由
AIによる業務効率化が最適解といえる理由は、人手不足の解消や有給取得の推進も期待でき、全体として業務効率を大幅に改善できる点にあります。
AIは学習することで性能が向上し、大量のデータを活用してカスタマイズが可能です。さらに、24時間365日稼働でき、人間と違って疲れ知らずで高精度な作業を続けられます。また、ディープラーニングによる高度な判断力を備え、専門性の高い作業にも対応するため、特定の人材に依存することなく業務を遂行できます。
たとえば、AIを使ったカスタマーサポートの自動化は、24時間対応を実現して顧客満足度の向上をもたらすと同時に、人的リソースの削減にもつながります。
AIが業務効率化に最適な手段といえるのは、こうした理由からです。
AIの種類と活用例
AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能と呼ばれているコンピュータシステムの総称です。AIは既存のデータを学習し、パターンに基づいてタスクを実行する能力を持ちます。現在、AIはさまざまな分野で活用されており、業務の効率化も促しています。ここでは具体的な活用例として、画像認識、音声認識、生成AIの3つを紹介します。
画像認識
画像認識とは、画像に写っている物体や人物を特定し、それらを解析する技術を指します。ディープラーニング技術の進展により、AIは大量の画像データを学習し、特徴を捉える能力が飛躍的に向上しました。現在では、物体の種類だけでなく、個数、状態、さらに人物の性別や年齢といった細かい情報までも正確に判断できるようになっています。
活用例として、以下のものが挙げられます。
活用例：
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音声認識
音声認識とは、人が発した音声を解析し、言葉を理解・認識する技術を指します。解析した内容をテキスト化することも含めて、音声認識技術として扱われます。ディープラーニング技術の進化により、以前は難しかった聞き取りにくい発音や曖昧な表現の処理も、AIが学習を通じて高精度で行えるようになっています。
活用例として、以下のものが挙げられます。
活用例：
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生成AI
生成AIは、与えられた指示に従い、新しいコンテンツを生成するAI技術です。従来のAIは特定のタスクの自動化に注力していました。それに対し、生成AIは大量のデータを学習し、条件に応じたコンテンツを生み出すことが可能です。具体的には、プロンプトと呼ばれる指示に従い、文章、画像、音声、動画などを創り出せます。
すでにさまざまな生成AIが発表され、実際に利用されています。代表例のひとつが、米・OpenAI社が2022年11月に公開したChatGPTです。こうした生成AIを使用することで、手作業や経験則などで遂行していた属人的な業務を代行させることが可能です。
活用例として、以下のものが挙げられます。
活用例：
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AI導入による業務効率化のメリット
職場へのAI導入による業務効率化の実現は、複数のメリットをもたらします。具体的には、次のような事柄です。
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1.労働力不足の解消
AIを導入して作業を自動化すれば、労働力不足の問題を解消できます。AIは大量の作業を短時間で処理でき、人間が行うと数時間〜数日かかる作業も数分で完了します。また、AIは人間の労働者と異なり、肉体・精神の疲労や労働時間の上限規制に影響されないため、24時間365日の稼働が可能です。
2.生産性の向上
AIの導入により、生産性を大幅に向上させられます。疲労とは無縁のAIは、常に一定のクオリティで作業を進められ、ミスや遅延も起こしません。そのため業務の効率化につながります。また、AIが一部の作業を代替することで、従業員一人ひとりの業務負荷を軽減可能です。
AIが大量のデータを迅速かつ正確に分析することで、マーケティングの効果を最大化し、最適な人材配置を導き出せます。これにより、従業員がコア業務に集中でき、全体のパフォーマンスが向上します。
3.安全性の向上
AIを活用することで、職場の安全性を向上させられます。危険な作業や立ち入り困難な場所でAIを使用すれば、労働者のリスクを軽減し、事故を予防することが可能であるためです。
製造現場での衝突事故や落下事故などのリスクは、自動運転システムを導入することで回避できます。また、AIによる画像認識や音声解析で、機械設備の異常を早期に検知すれば、機械の故障による事故を減らせます。さらに、AIによる環境モニタリングで、従業員が置かれている過酷な環境の改善につなげることも可能です。
4.コスト削減
AIに業務を代替させることで人件費を削減できるため、一定のコスト削減が可能です。
顧客対応や業務に関する質問への対応は時間がかかり、残業や休日出勤の原因となりがちです。しかし、チャットボットを導入することでこれらの対応が少なくなり、時間外労働やそれに伴う割増賃金の発生を減らせます。
また、AIを活用して設備点検業務を自動化すれば、故障の早期発見により、修理費用やメンテナンスコストを抑えることが可能です。加えて、AIによる職場環境の安全管理が強化されることで、事故の防止と労災支出の削減も期待できます。
5.データに基づく判断の実現
AIを活用すれば、大量のデータをもとにした客観的で迅速な経営判断が可能です。AIは、企業の会計データや顧客行動データなどを効率的に解析し、経営戦略に役立つ情報を提供します。
たとえば、過去の販売実績や市場調査データをAIに分析させることで、より効果的な経営戦略やコストパフォーマンスの高い販売戦略を立案できます。また、人間の判断には主観が入りがちですが、AIはデータに基づいた顧客ニーズの的確な把握を通じて、客観的な意思決定をサポートしてくれます。
6.顧客満足度の上昇
AIの導入は、顧客満足度の上昇にもつながります。AIを活用した業務効率化により、製品やサービスの価格を抑えつつ、サービスの質を向上させられるためです。
さらに、過去の問い合わせデータをAIに学習させれば、製品やサービスの改良や新しいマニュアル作成に役立ちます。たとえば、顧客から寄せられた不満点をAIで可視化して製品やサービスの改善に活かし、利便性を高めることで新規顧客の獲得につなげるといった形です。
顧客満足度は企業イメージを左右する大きな要因です。AIを活用して顧客満足度を高め、企業価値の向上につなげてさらなる成長を目指しましょう。
【部門別】AIによる業務効率化の事例
AIの導入により、幅広い部門で業務効率化を図れます。部門別の事例として、
- 問い合わせ対応部門：AIチャットボットでの自動対応
- 営業部門：顧客分析・営業手法の考察
- 製造部門：需要予想・生産計画の立案
- 人事部門：人材管理の効率化
- 物流部門：入出庫、配送ルートの最適化
の5つを紹介します。
問い合わせ対応部門：AIチャットボットでの自動対応
問い合わせ対応部門では、メールや電話による対応が主流です。しかし、電話対応は個別対応が求められるため、効率が悪くなることがあります。そこで、AIチャットボットを導入すれば、一般的な問い合わせにはAIが対応し、特殊なケースにのみ担当者が対応するという形が取れます。これにより、電話がつながらないことによる顧客の不満を減らし、顧客満足度の向上を実現可能です。
さらに、AIの回答精度はディープラーニングを通じて徐々に向上するため、対応回数が増えるごとに対応可能な範囲も拡大します。チャットボットは顧客対応だけでなく、社内問い合わせ対応にも活用でき、業務効率化を促進します。加えて、音声認識や自然言語処理技術を活用することで、音声データのテキスト変換や分析も可能となり、さらなる対応の効率化が期待できます。
営業部門：顧客分析・営業手法の考察
営業部門では、顧客ニーズを正確に把握し、それに応じた製品やサービスを提案することが成功の鍵となります。AIを導入すれば、顧客の購入履歴や行動データをもとに、顧客のニーズや行動パターンを分析し、より効果的な営業戦略を立てることが可能です。
さらに、営業事務ではAIを活用して、見込み客の抽出、営業スケジュールの管理、売上予測の可視化、そしてメール作成支援などを効率化できます。これにより、営業チームはより戦略的な業務に集中でき、AIが提供する新たな視点やアイデアが営業手法の改善にも寄与します。
製造部門：需要予想・生産計画の立案
将来の需要予測は人間にとって非常に難しいものです。しかし、AIは膨大な過去データを分析し、精度の高い予測を行えるため、過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫管理の最適化に寄与します。
また、AIは生産能力や稼働状況をリアルタイムで把握し、最適な人員配置や生産ラインの稼働スケジュールを組むことが可能です。これにより、生産現場での無駄を最小限に抑え、全体の業務効率を大幅に向上させられます。
さらに、画像認識や音声認識技術を活用し、熟練工の技術をAIに学習させ、技術の継承やマニュアル化を進める取り組みが広がっています。これを通じて、熟練技術者に依存しない、安定した品質での生産体制を構築することが可能です。
人事部門：人材管理の効率化
従来の人材管理では、人の感覚に頼らざるを得ず、どうしても主観が入りがちでした。しかし、従業員のスキルや経験をデータ化し、客観的な評価や適切な人材配置を行うことで、効率的な人材活用が可能です。また、採用活動においても、AIを用いて候補者を選別すれば、より適切な人材を短期間で見つけ出せます。そうすれば、人事担当者は面接などの業務に集中できるようになります。
さらに、入退室管理にAIを活用すれば、従業員の出退勤データを正確に把握でき、勤怠管理の効率化やセキュリティの強化が可能です。これにより、業務の無駄を削減し、対面での業務時間に割ける時間を増やせます。
物流部門：入出庫、配送ルートの最適化
物流部門では、人手不足や残業時間の制限といった問題が目立っていますが、AIを導入することで物流の効率化を図り、これらの問題を解決できます。
たとえば、AIの画像認識技術を活用すると、入出庫作業を自動化し、作業のスピードと正確性を向上させられます。複雑な荷物の仕分けもAIに学習させることで自動化でき、業務負担を軽減します。
さらに、渋滞予測機能を備えたAIを利用すれば、最適な配送ルートを瞬時に算出し、ドライバーの負担を軽減しながら効率的な配送をすることも容易です。
AIで業務効率化を行う際の注意点
AI導入には多くのメリットがありますが、導入にあたっては以下のような注意事項もあります。
- AIは万能ではないことを意識する
- 導入意図を明確にする
- 自社に合ったツールを用いる
AIは万能ではないことを意識する
AIの情報処理能力は進化していますが、万能ではありません。導入を考える際には、AIの能力をよく理解しておくことが重要です。
たとえば、AIは大量のデータ処理やパターン認識に優れていますが、人間の感情や状況に応じた臨機応変な対応はまだ不得意です。また、必要なデータがそろわない場合、特殊な要求に応えられないこともあります。
AIを導入する際は、AIに任せられる部分と人間の判断が必要な部分をしっかりと区別し、最適なバランスで運用することが重要です。
導入意図を明確にする
AIの導入を検討する前に、自社の課題や目標を明確にしましょう。特に、どの業務を効率化したいのか、どの部分でコスト削減を図りたいのかを整理し、優先順位を決めることが必要です。
まず、AIの導入は手段であって、目的ではないことを意識します。そして、AIを導入することで何を達成したいのかをはっきりさせ、その効果を測定するための基準を設定します。加えて、導入にかかるコストと、それによって期待できるリターンを十分に分析することも重要です。さらに、AIの導入が従業員の働き方や満足度にどのような影響を与えるかを考慮し、全体的なメリットとリスクを見極めることが求められます。
自社に合ったツールを用いる
AIにはさまざまな種類があり、それぞれ得意分野が異なります。どの業務にAIを導入するか、事前にしっかりと検討し、自社のニーズに合ったツールを選定することが重要です。
まず、導入を検討している業務内容を整理し、その業務に適したAIが存在するかどうかを見極めてください。また、導入コストや維持管理にかかる費用も考慮し、長期的に活用できる体制を整えることが必要です。さらに、社内にAIに精通した人材がいない場合は、信頼できる外部の専門企業と連携し、導入から運用までのサポートを受けることが推奨されます。
AIによる業務効率化の現状
AIの活用事例や注意点を確認したところで、日本の現状について見てみましょう。
日本企業が業務効率化の手段としてAIに注目するケースは少なくありません。特に海外では、AIを導入して効率化を成功させた事例が多く報告されており、それを受けて日本でもAIの活用を検討する企業が増えています。
しかし、現状では日本でのAI導入はまだ十分に進んでいるとはいえません。以下では、AIによる業務効率化が注目される背景と、日本企業のAI導入率について詳しく解説します。
そもそもAIが注目を集めた背景
労働力人口の減少は、少子高齢化の進行に伴う深刻な問題のひとつです。その一方で、働き方改革では長時間労働の上限規制と有給休暇の取得義務化が推進されています。そのため、長時間働くことで利益を上げる従来の方法はもはや通用しません。企業は労働力不足にどう対応しつつ、生産性を向上させるかという課題に直面しています。こうした背景から、AIを活用した業務効率化が注目を集めています。
日本企業のAI導入率＝18％程度
日本企業のAI導入率を知るために、現在AIとして最も広く認知され普及している生成AIに関するデータを確認します。
ICT市場調査コンサルティングを行っている株式会社MM総研が企業1,599社を対象に実施した調査によると、日本の生成AI導入率は19%でした。このうち、本格的に導入している企業はわずか6%です。そして、導入済みの企業も多くはAIを試している段階です。さらに、導入準備中または導入を検討している企業は24%です。そのため、今後は生成AIをビジネスに取り入れる企業が増えると期待されます。
参照元：株式会社MM総研「生成AI/LLMの国内利活用動向調査2024」
また、野村総合研究所グループの情報セキュリティ専門会社であるNRIセキュアテクノロジーズ株式会社が日本、アメリカ、オーストラリアにある企業2,783社を対象に行った調査の結果では、日本で生成AIを導入している企業は18.0%でした。アメリカでは73.5%、オーストラリアでは66.2%の企業が生成AIを導入しているという結果だったため、日本は生成AIの活用が遅れていると判断できます。
参照元：NRIセキュアテクノロジーズ株式会社「企業における情報セキュリティ実態調査2023」
業務効率化ツールならAsana「AI チームメイト」がおすすめ
現状では、まだ多くの日本企業でAIの導入が進んでいません。しかし、AIを活用して業務効率化を図るためには、まず自社のニーズに合ったツールを選ぶことが重要です。
そこで、初めてAIツールを導入する企業におすすめなのが、Asanaの「AIチームメイト」です。このツールでは、AIがチームのサポート役となり、従業員が集中すべき業務に専念できるよう支援し、チーム全体の業務効率化を促進します。
ツールの特徴
Asana「AIチームメイト」は、Asana独自のデータモデルである「Work Graph」を基盤としたAIツールです。AIチームメイトは、従業員が注力すべきポイントを的確にアドバイスし、リスクを解析しながら、効率的に業務を進めるためのサポートを提供します。これにより、従業員は重要な業務に集中でき、チーム全体の業務効率化が図られます。
また、AIチームメイトはワークフローの最適化を支援し、タスクの処理や優先順位の決定、作業の割り振りを自動化します。これにより、複雑なプロセスの調整や部門間の連携が円滑化され、無駄のない業務運営が可能となります。さらに、AIチームメイトは従業員の働き方に柔軟に対応し、変化するニーズや優先事項に適応します。
加えて、AIチームメイトには以下の機能が搭載されています。
- スマートフィールド:
自動生成されたカスタムフィールドを使用し、プロジェクトを整理し、部門間のコラボレーションをサポート。 - スマートゴール:
成功基準を明確化し、目標設定の標準化と管理の改善を支援。 - スマートエディター:
説得力のある明確な文章作成をサポート。 - スマートサマリー:
会議を行わなくてもタスクやプロジェクトの要点を簡単に把握できるサマリーを提供。 - スマートルール:
自然言語での指示を通じてAIがルールを自動作成。
AIチームメイトの活用で、AIが得意な分野はAIに任せ、従業員はより重要な業務に集中することが可能となり、チーム全体の生産性を向上させます。
ガートナーでもトップリーダーに位置づけられているAsana
ガートナー（Gartner）は世界最大級のIT市場調査会社で、同社による評価はITベンダーや企業にとって重要な参考資料となっています。ガートナーが2023年に発表した「共同作業管理のマジック・クアドラント」報告書では、Asanaがビジョンの完全性および実行能力が高い企業としてトップリーダーに位置付けられました。
Asanaはアメリカを本拠地とし、世界各国に拠点を構えて事業を展開しています。コラボレーションワークマネジメント（CWM）市場に強く、世界トップレベルの企業を顧客に持ち、ブランド認知度も非常に高い企業です。製品開発に顧客フィードバックを反映しており、非常に高い顧客満足度を獲得しています。このような実績やガートナーの高い評価から、Asanaを採用すれば日本企業のAI導入においても高い効果が得られると予想できます。
まとめ
日本ではまだビジネスシーンにおけるAI活用が進んでいるとはいえないものの、AIによって業務効率化が図れるのは事実です。すでに海外ではAIの活用が進み、従業員が本来力を入れるべき業務に集中できる環境が整えられています。
AIで業務効率化を推進することで、労働力不足が解消され、生産性や安全性の向上につなげられます。幅広い部門でAIによる業務効率化が可能なので、自社の課題や目標を明確にしたうえでツールを導入し、AIの活用を始めてみてください。
