AI活用で業務効率化を実現する方法と成功のポイント
DXや働き方改革が進む現代において、「業務効率化」は多くの企業で掲げられる重要課題です。
その中で、AI技術は単なる自動化を超えた効率性向上や、新たな価値創造を可能にする解決策として注目されています。
本記事では、AIによる業務効率化の背景や活用事例、導入を成功に導くためのポイントまでを解説します。
AI活用の価値や実践のポイントなどについては、下記の記事でも解説しています。
目次
AIの適用範囲は定型業務から非定型業務へと広がっており、部門横断で業務プロセスの効率化が可能です。
重要なのは「AIが担える領域」と「社内で対処すべき領域」を切り分け、効果検証しやすい単位で導入を進めることです。
定型業務・非定型業務の自動化
従来はRPAが中心だった定型業務の自動化に加え、生成AIや機械学習を組み合わせることで、問い合わせ内容の分類や文書作成支援など非定型業務にも対応できるようになっています。
業務の手戻りや確認作業の負荷を減らし、限られた人員でも生産性を上げやすくなる点がメリットです。
顧客対応・営業活動の効率化
対話型AIによる一次対応やFAQの自動化により、問い合わせ対応の負荷を分散し、対応品質の平準化も期待できます。
営業領域でも、提案資料の作成支援や顧客情報の要約などを通じて、担当者が本来注力すべき商談や戦略立案に時間を割きやすくなります。
データ分析と迅速な意思決定支援
AIは大量データから傾向や示唆を抽出し、市場予測や需要予測、顧客行動分析などを支援できます。
分析とレポーティングの速度が上がることで、意思決定の遅れを減らし、データドリブンな運用に繋げやすくなります。
CLINKSでは、要件整理からAI活用方針の策定までを実務レベルで支援し、企業ごとの課題に適したアプローチを設計するサービスを提供しています。
独自要件で汎用的なAIサービスでは活用が難しい場合でも、貴社の業務を前提としたAIシステムの開発も承っております。
すでにAIは実業務への投入や実証実験が行われており、生産性や品質向上において成果を上げています。
製造業における品質管理の最適化
六甲バターは、AIを活用した製品外観検査装置を導入し、従来約4分の1の検査員数での運用を実現しました。
高速で流れる製品をAI画像解析技術で自動判別し、検査精度を維持しながら大幅な省人化を達成しています。
参考：AIによる検品自動化の裏に試練あり。大手プロセスチーズメーカーの挑戦
物流業における配送網の最適化
ファミリーマートは独自開発のAIを用いて全国69箇所の全物流センターの配送網を最適化しています。
2022年10月から稼働したAI配送シミュレーターにより、配送コース数とトラック台数をそれぞれ約1割削減しました。
輸送コストの削減と社会問題化しているドライバー不足への対策に貢献しています。
参考：物流2024年問題に対する配送ドライバー確保への取り組み
金融業における審査業務の効率化
横浜銀行では、日本IBMと協力して生成AIを用いた融資稟議書の作成支援実証実験を行っています。
実証実験の結果、融資担当行員1名につき毎月約8時間相当の時短効果が確認されています。
参考：横浜銀行の「生成ＡＩを活用した融資審査業務における稟議書作成」の実証実験の実施について
これらの事例から、AIは各業界特有の課題に合わせて具体的な成果を生み出す実用的なツールとして機能しています。
製造、物流、金融といった異なる領域でも、共通して業務の質と効率の両面で改善効果が確認されています。
AIを活用した業務効率化は大きな効果が期待できる一方で、進め方を誤ると十分な成果が得られないケースも少なくありません。
導入前に陥りやすい失敗ポイントを把握しておくことが、AI活用成功への近道となります。
目的が曖昧なままAI導入を進めてしまう
「AIを導入すれば業務が効率化されるはず」といった漠然とした期待だけで進めると、現場に定着せず形骸化する恐れがあります。
どの業務を、どの程度改善したいのかを具体的に定義しないままでは、適切なAI選定や効果検証ができません。
業務プロセスを見直さずにAIを当てはめる
既存業務のフローをそのままAI化しても、根本的な改善には繋がらないケースは珍しくありません。
AI導入前に業務プロセスを整理し、「AIで代替すべき業務」と「人が担うべき業務」を切り分けることが重要です。
現場の理解不足・運用体制の不備
現場の理解や協力を得られないままAI導入を進めると、利用が進まず十分な効果を発揮できません。
また、導入後の運用・改善体制を事前に想定・準備することで、トラブル発生時の対応やAI活用の継続に繋がります。
AI活用は単にAIツールを導入するだけではなく、明確な目的設定、質の高いデータ管理、そして組織的な準備といった戦略的アプローチが欠かせません。
目的の明確化とスモールスタート
AI導入を成功させる第一歩は、「社内の問い合わせを削減したい」「生産ラインの効率を上げたい」など、解決したいビジネス課題を明確にすることです。
その上で、まず特定の部署やチームでAIを試験的に導入するスモールスタートするとよいでしょう。
段階的にアプローチすることで、リスクとコストを最小限に抑えながら効果を検証し、全社展開に向けた細かな課題も洗い出せます。
社内の理解促進と人材育成
「AIに仕事を奪われる」、「AIをそもそも信用できない」など、組織的な不安や課題はAI導入の障壁となります。
AI導入の目的を明確に従業員へ伝え、ITリテラシーのみではなくAIリテラシー教育の実施も効果的です。
AI人材の確保は外部からの採用だけでなく、社内人材の再教育によって実現することもできます。
AI導入の成功は、明確な戦略と高品質なデータ管理、人材教育など包括的な取り組みが重要です。
人材不足や業務の属人化といった現代企業が直面する課題は、AIを活用することで解決の糸口を見いだせる可能性があります。
そのためには、目的を明確にした上でのスモールスタートや、全社的な理解促進といった人を中心とした戦略的アプローチが欠かせません。
貴社の持続的成長を支援するAI活用を検討してみてはいかがでしょうか。
CLINKSは600件以上のシステム開発実績を持ち、AI開発に精通したエンジニアが多数在籍しています。
AIを活用した業務効率化や自社に最適なAIシステム開発を専門家に相談したい方はこちら
