AI導入だけでなく、「AI活用」するための3つのステップ

2018.11.01

ビジネス
特集

ここ一年で、人工知能に関する技術発達や需要拡大が急激に進んでいます。

最近は特に、土日に開催されているAI講座を受講されている企業役員や人事部長、大学学長など組織のトップクラスの方々も増えているようで、「AI」に関する話題を見ない日はないといっても過言ではありません。

そこで本日は、「事務処理を機械に任せて効率化したい」「数値予測の精度を上げたい」などAIにご興味をお持ちの皆さまへ、導入だけでなく現場でうまく”活用”するための3ステップをお伝えします。

「AI”活用”」のための3つのステップ　～計画・導入・運用

最近では電話でお店を予約する”会話AI”や、企業経営を行う”社長AI”といったものまでニュースに出るほど、ビジネス・プライベートを問わず進化している人工知能の技術。しかし、実際に自社で使おうとすると、「まず誰が何をすればいいのか」という始めの一歩で壁にぶつかるケースも少なくないようです。単にシステム部門がAIの知識を得て、開発したり既存ツールを買うだけでは、AIを上手に活用することはできません。以下の3つのステップが重要です。

ステップ1：計画
⇒経営者/活用推進者が、AIについての基礎知識を身につけ、自社での活用目的や方針、おおまかなスケジュール、予算などを明確にする

ステップ2：導入
⇒システム部門もしくはベンダーとの窓口担当者が、計画に合わせたシステムの開発方法やツールの操作方法を学び、実際に開発もしくは既製システムの選定を行う（合わせて、各現場でユーザーが理解し使えるものにするための準備も行う）

ステップ3：運用
⇒関連する全社員が、導入したAIシステムを理解しつつ、活用するために必要な知識をつける。また、実際に使いながらブラッシュアップする

つまり、特定人材だけが知識を得るだけでなく、関連する全部門が役割を認識し、各人に必要な知識やスキルを身につけることが、AIをうまく活用する大きなカギとなります。

ステップ1：計画　～経営者/導入推進者向け

兎にも角にも、AI活用において最も重要なのは、「AIに何ができるのか」を知り、「なにをさせるべきか」を考える計画です。組織のトップやAI導入の推進者が、そもそもAIとは何かという根幹を理解しつつ、活用方法を考える必要があります。

基礎的な用語や理論を学ぶことはもちろん必要ですが、それと合わせて現実的な活用方法を考える力を養うことが大切です。
「日常で使われているAIにはどんなものがあるか？」
「よく使っている会社の自販機にAIをプラスしたら？」
など色々と考え、また他の人と議論や意見交換をすることで、実用性が高いAI活用力が身につきます。

ある程度AIに関する知識と知恵が備わったら、現状の洗い出しや扱うべきデータの検討、導入にかかる費用や期待効果などを加味して、計画を策定していきます。本格的なシステム開発やマニアックな専門用語を熟知するまでいかずとも、よりスムーズに導入するためにアルゴリズムや統計学などの基礎知識を身につけておくこともおすすめします。

世間的な需要拡大に伴い、最近では冒頭書いたような「土日開催」の講座や研修なども増えてきています。まったくの初心者や気軽に始められるツールなども多数ありますので、まずは情報収集から始めてみてはいかがでしょうか。

▼【公開講座】ビジネス活用のためのAI・人工知能研修

ステップ2：導入　～システム部門・ベンダー窓口担当者向け

計画の策定ができたら、いよいよ実際にAIを導入します。計画内容や目的に応じて必要な知識・ツールは様々ですが、入門編としては廉価なAIツールを実際に使いながら、業務にもすぐに活用できるモデル構築などをやってみることが有効です。

例を挙げると、マイクロソフト社のMicrosoft Azure Machine Learningであれば、マウス操作が中心の初心者でも直感的でわかりやすいので、前知識のない方の入門としても比較的簡単に習得できます。また合わせて、「機械学習」とは何か、という基礎知識の部分も学んでおく必要があります。

ほかにも、システム知識のない方でも扱えるRPAツール「WinActorR」を触ってみたり、逆により高度な知識や技術を身につけたい方はPython言語を学んでみたりと、活用目的や習熟度に合わせて手法は様々です。ぜひ計画内容に応じて、ご検討ください。

▼【公開講座】AI開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを理解する編（３日間）

ステップ3：運用　～全社員向け

せっかく導入したAIシステムも、実際に現場でAIシステムを扱う実務担当者に目的や適切な知識が浸透していなければ、”活用”には至りません。

現場社員が「どの業務をAI化するのか」「どのデータがどう処理されるのか」などを知り、現場の経験や勘に基づいて判断・運用することで、AIの効果は最大化されます。また、現場目線を持った人材がAIやデータ処理の知識をつけることで、経営視点では出にくいような、より実務にフィットした現場レベルでの活用アイデアも出やすくなります。

目的に応じて様々ですが、おすすめなのは「データ分析」のスキルを身につけて、業務効率の改善や売り上げの増加につなげることです。例えば若手～中堅社員の方には大変おすすめなのは、相関関数や回帰分析などのデータ分析・統計の基本知識を学び、Excelでの計算・データ整理などを出来るようにしておくことです。AI活用のみならず、データを取り扱う知識の入門としてビジネス全般に有効です。

▼【公開講座】ビジネスデータの分析研修～職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ