現代のビジネスシーンでは、「AI（人工知能）」という言葉が頻繁に使われています。AIは、マーケティング、製造、顧客サービス、経営分析など、さまざまな分野での活用が進んでおり、その可能性は無限大のように見えます。しかし、「AIを導入する」というフレーズが、具体的な理解や戦略なしに使われてしまうことが多いのも事実です。この記事では、中小企業におけるAIの正しい理解とそのビジネスへの適用について考察し、AIの万能感に惑わされずに、効果的な導入を目指す方法を探ります。
目次
一般的にコンピュータが人間の知能的な作業を模倣する技術の総称を指します。AIの中には、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識といった多岐にわたる技術が含まれます。それぞれの技術が持つ特性や強み、適用範囲は異なり、ビジネス課題に応じて適切な技術を選択する必要があります。しかし、多くの経営者やビジネスマンは、AIを単なるバズワードとして捉え、具体的な戦略や適用分野を考慮せずに導入しようとしているケースが散見されます。
「AIを導入する」というフレーズが、具体的な理解や戦略なしに使われてしまうことが多いのも事実ですが、この記事では、AIの正しい理解とそのビジネスへの適用について考察し、AIの万能感に惑わされずに、効果的な導入を計画するための基礎知識を学習します。
様々な技術と手法を含む、総称的な概念。
例：チャットボット、自動化ツール
AIの一部で、データからパターンを学び、予測や意思決定を行うアルゴリズムやモデルを指す。
例：顧客行動予測、需要予測モデル
機械学習（ML）の一部で、深層ニューラルネットワークを使用して高度なパターン認識を行う。
例：画像＆ビデオ解析、自然言語処理（NLP）を用いた文書分類や感情分析
ディープラーニング（DL）の一部で、生成的なコンテンツの作成や分析を行う技術。
例：マーケティングキャンペーン向けのコンテンツ生成、カスタムビデオ制作
AIとは別の分野で、データの準備、変換、ビッグデータ解析などのプロセスを含む。
例：データクリーニング、ETL（抽出・変換・ロード）プロセス、ダッシュボード作成
これらの関係性を図で表したものが下図になります。
データサイエンス（DS）はAIとは異なる分野であり、データの管理や解析に重点を置いていますが、AIモデルの学習に必要なデータ準備と変換のプロセスで多く活用されます。
この図から読み取れるようにAIと一言に言っても、その定義が非常に広いわけです。
その中の機械学習（ML）一つをとっても、その下にはさらに膨大な技術的手法が存在しています。
この記事のターゲットはビジネス層ですから、技術的な話はここまでにして、さっそくビジネスの話をしましょう。
はい、待ってました！ビジネスシーンで本当によく聞くフレーズです。
「AIを使って売上を上げたい」といった漠然とした目標を掲げることは実際に、大企業でも中小企業でもよくあることですが、そのためにはどのようなAI技術を使うのか、具体的にどの業務プロセスを改善するのかを明確にしなければなりません。AIは万能ではなく、特定の問題を解決するためのツールに過ぎません。したがって、AIを使っても使わなくても、問題を解決するためには、当たり前の話ですが、まず解決すべき「問題」を明確に理解することが不可欠です。
そのうえで、問題に最も適したAI技術やアプローチを選択することが重要です。
たとえば、顧客の問い合わせ対応を効率化したい場合は、自然言語処理（NLP）を活用したチャットボットの導入が適しているかもしれません。
しかし、それで売上が本当に向上するかどうかは別の問題かもしれないのです。
ビジネスシーンにおけるAI活用のための最初の一歩は、AIエンジニアになることでもなければ、データサイエンティストになることでもなく、
自社または自部門のビジネス上の問題を深く理解することから始まります。
問題を明確に理解すれば、その解決にどのようなアプローチが適切かを探っていきます。
AI技術、特にディープラーニング（DL）技術の発達によりこれまで不可能であったアプローチが可能になってきています。
そして、なによりまだまだAI技術のビジネスシーンへの応用は黎明期であり、今後の発展とともに新たな可能性が広がっていくと考えられます。AI技術の進化は急速であり、特にディープラーニング（DL）や生成AI（GAI）の分野では、これまでのビジネスプロセスでは考えられなかったような新しいアプローチやソリューションが登場しています。これにより、従来の手法では解決が難しかった問題や課題に対しても、より効率的で効果的な方法で対応することができるようになってきています。
例えば、売上向上のため、パーソナライズされたレコメンデーション、パーソナライズされたマーケティングの自動化、サプライチェーン最適化、大規模なデータからの予測モデリング、音声認識やテキストマイニングの大規模活用、などの高度なアプローチが売り上げに貢献する事例が増えてきています。
しかしながら、これらの技術を活用するためには、その特性を理解した上での慎重なアプローチが必要ですし、適切なデータの準備、モデルの選定、実装後の運用・改善のプロセスが欠かせません。
企業ごとに異なるこれらのアプローチをとるための費用を正当化するだけのビジネス規模が中小企業にはない場合も多いです。特に中小企業では、大手企業のように大量のデータを収集・管理し、それを活用して複雑なAIモデルを運用するためのリソースが限られていることが一般的です。そのため、AI技術の導入にかかる初期コストや運用コストを正当化するのは難しいと感じることがあります。
中小企業で良くAI導入として採用されるのは、
これらの一つ一つの比較的小規模で効果的なAIプロジェクトを自社の具体的なビジネス課題に焦点を当てて検討することが一般的です。
これにより、リスクとコストを抑えながら、自社のニーズに最も適したAI技術を見極め、段階的に導入していくアプローチが可能になります。
とはいうものの、上述のAIリストと、自社の実際のビジネス現場を照らし合した時、なんだか現実味を感じにくいという中小企業は実に多いのです。
確かに、AI導入に関するリストは多くの場合、理想的なケースを前提にしており、中小企業にとっては現実味を感じにくいかもしれません。特に、中小企業が直面する課題やリソースの制約を考慮すると、AI技術の導入は「おまけ」や「付加的なもの」として捉えられることが多いでしょう。
中小企業の多くは、限られた人材や資金、時間の中で日々の業務を回しており、新しい技術を導入する余裕がないことが一般的です。さらに、AI技術の導入には専門的な知識やスキルが必要であり、それを内製化するための教育やトレーニングも容易ではありません。そのため、AI導入に伴うコストやリスクが先に立ち、具体的なメリットを感じにくいのが現状です。
このような理由から、AIの導入を「今すぐに必要なもの」として結論付ける企業は少なく、「AI」というバズワードに振り回されたPoC疲れが多く散見されると感じるのは私だけでしょうか。
「AI」という言葉がバズワードとして注目を集める中、多くの企業がPoC（Proof of Concept、概念実証）プロジェクトに取り組んできましたが、実際には「PoC疲れ」とも呼ばれる現象が見られます。この状況は特に中小企業において顕著であり、AI導入を試みたものの、その結果として持続可能な実装や明確なビジネス効果を得られず、疲弊してしまうケースが増えています。
中小企業がAI導入への長い道のりを成功させるためには、単に新しい技術を取り入れるだけではなく、現場の業務にしっかりと根付かせることが重要です。そのために、いくつかの重要なポイントがあります。
また、AI導入というゴールだけを目指す必要はありません、AI導入自体は中小企業にとって「おまけ」でもよいのです。
AI導入への道のりそのものが、貴社にとって価値があり、利益に貢献するものであることが、最も肝心だと考えています。
例えば
など、これらはAI導入へのプロセスの一部ですが、それぞれのプロセスだけでも、生産性を飛躍的に高め、企業価値を向上、売り上げの向上へつながる可能性を秘めています。
