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     ⑤AI(人工知能)のビジネス活用

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2016/08/03配信分

ITリテラシー

シリーズ 「ビジネスパーソンのための『 AI 』」
 ⑤AI(人工知能)のビジネス活用

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今回はAIの実用事例をみていくぞ! どこの企業で実際にAIが使われてるか、見てみよう!

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大企業は使ってそうなイメージがしますね! でもベンチャー企業もAIを導入していたりするんでしょうか?

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■本当に使える分析力■■■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 5.AI(人工知能)のビジネス活用
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¶ AI(人工知能)のビジネス活用における鍵とは?
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AIはディープラーニングという技術革新をトリガーに、一気にその実用化に軸足が移ろうとしています。
 
前回はその基礎研究から関わったIT企業の取り組みを中心に触れましたが、実は日本もAI研究の裾野は深く、1例を挙げると、ディープラーニングの元になる多層化技法も元々日本人研究者によって提唱されていました。
 
今回は、日本におけるAIの取り組みと、そしてビジネスにおけるAI活用の鍵について取り上げてみたいと思います。
 
 
¶ トヨタがAI企業に?
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2016年1月、TRI(Toyota Research Institute)が正式に設立され、CEOにギル・ブラット氏が就任しました。ギル氏はAI・ロボット業界では権威的存在であり、親会社トヨタは今後TRIに約10億ドルを投下して、彼にAI研究開発を担わせると発表しました。
 
トヨタは他にも、ディープラーニングを強みとした東大発AIベンチャーPFI(プリファード・インフラストラクチャー)にも出資し、未来の自動運転車の実現へ意欲的に取り組んでいます。
 
日産もそれより前から自動運転車の研究でNASAと提携したり、ホンダもAI開発に乗り出していますが、投資額でみるとトヨタが群を抜いています。
 
自動運転車は、知能を備えた移動式ロボットとも言い換えられます。実は、産業向けロボット分野においては、数十年前より日本が世界でダントツのシェアを占めており、中でもファナックと安川電機がそれを牽引しています。昔の言葉を借りると「FA(ファクトリーオートメーション)」とも呼ばれる分野です。
 
ファナックは、より複雑で高度な処理を機械に判断させるべく、同じく上記のAIベンチャーと共同開発を進めています。
 
ここでロボットの役割を整理すると、「動力」と「サービス」の提供に大別されます。たとえばネコ型ロボットドラえもんは明らかに後者ですね。
 
そのサービス目的では、Pepperを販売しているソフトバンクが際立っています。その特徴となる感情認識は、ディープラーニングにホルモン分泌の仕組みを応用して開発されており、文字認識など一部機能においてIBMのワトソンと提携を深めています。
 
丁度ソニーも、2016年6月末にロボット事業再参入を発表し、過去撤退したAIBOのようなサービスロボットに再挑戦するのかどうか、まさに注目が集まっています。
 
 
¶ ビジネスにAIを活用する鍵
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ここで一旦、企業においてAIで何が出来るのかについて整理しておきます。
 
紙面も限られるので、やや強引に丸めますが、AIが出来ることはとどのつまり「パターン認識能力」に尽きます。
 
従来はソフトウェアとハードウェアの性能限界によって出来なかったことが、技術の加速度的進化によって実現可能になってきています。
 
まだ人間の知能ほど汎用かつ柔軟なパターン認識能力を備えているとはいえませんが、ある程度用途(音声・文字認識等)を絞れば、人間に近いかそれ以上のことは可能です。
 
今回は業界・業種を特定しないため、やや抽象化して企業におけるAIの活用方法について述べたいと思います。
 
まず、大きなところでは、AIによって既存事業を改善したいのか、革新的な事業・プロセス設計を行いたいのかを決めます。今回は前者を取り上げたいと思います。
 
まず、既存事業のビジネスプロセスを洗い出し、下記に相当する個所をAIで置き換えられないかを検討してみましょう。
 
 □ 定型的なプロセス
 □ コストを要しているプロセス
 □ 精神的負荷を要しているプロセス
 □ ヒューマンエラーのリスクを要しているリスク
 
もし上記に沿うプロセスが特定出来ても、安易にAIへの置き換えを検討するのは早計です。これは技術全般に言えますが、AIで置き換えて人件費を削減するのか、またはより付加価値の出る業務に充填できるのかも必ずセットで検討しましょう。
 
次に、どうAIを実装するかですが、そこまで高度な判断を要さないのであれば、自社開発か他社開発委託でもいいですし、それが困難であれば他社が提供しているAIエンジンをサービスとして活用する選択肢もあります。Google・IBM・Microsoftといった大手IT企業ではすでにそのようなサービスを提供しています。
 
AIによる業務効率化は分かりやすい効果ですが、従来収集・解析出来なかったデータ活用を可能にすることで、新しいビジネスデザインにチャレンジすることも可能です。
 
但し、従来組織・業務フローに大きな影響を与えることから、ボトムアップ型だけでは無理があるため、経営層が率先してAIに取り組む覚悟を見せる必要があるでしょう。
 
次回は、企業活動をもう少し広げて、産業・社会におけるAIの影響について触れてみたいと思います。
 
 
【執筆:福岡 浩二/BBT大学院2014年9月 修了】
 
 



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いろんな企業で盛んにAIが使われているんですね!次回のAIの影響も楽しみです!

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大前研一
経営コンサルタントとしても各国で活躍しながら、日本の疲弊した政治システムの改革と真の生活者主権国家実現のために、新しい提案・コンセプトを提供し続けている。 経営や経済に関する多くの著書が世界各地で読まれている。

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