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【 事例付き 】AI(人工知能)サービス導入時のメリット・デメリットを徹底解説!成果を出すために必要なこととは?

 
 
 
目次:


 
 
 
 

AIは「仕事を奪われる存在」から「魔法の機械」に

 

今、AI(人工知能)系のビジネスショーやセミナーが大人気です。2018年4月4日から3日間、東京ビッグサイトで開催された「第2回 AI・人工知能 EXPO」もすごい賑わいでした。こんな状況です。
 
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写真:リード エグジビション ジャパン|第2回AI・人工知能 EXPO
 
併設のイベントと合わせた総来場者数(延べでなく実数)は8万人強! 東京都狛江市とか京都府長岡京市の人口と同じぐらいです。それが3日間に押し寄せるんですから。
 
ついこの間までは、「AIに人類が征服されるのでは」とか、「仕事が奪われそうで怖い」とかネガティブな意見が多かったです。しかし今や特にビジネスでは「なんでもできる魔法の機械」のようにイメージチェンジしてますね。
 
MRCでは、インターネット調査「Fastask(ファストアクス)」でAIについての定点調査を毎月行っています。その中から、今、巷でAIがどういうイメージを持たれているのか、紹介しましょう。
 

■Fastask(ファストアスク)とは?

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ジャストシステムが提供するセルフ型ネットリサーチサービス。調査する企業が自分で質問を作成するスタイルで、ローコスト&スピーディな調査が可能です。従来調査の半額~10分の1の費用で、即日~数日で調査が完了します。

 
 

AIの信頼度は6割超

 
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MRC独自調査「人工知能(AI)&ロボット月次定点調査」(2017年12月度)
 
AIに関して、「かなり&ある程度信頼できると思う」と答えた人は63%。「地球を征服する」というSFチックな話が消え、コンピュータやインターネットの仲間、というイメージに落ち着いたことが大きそうです。
 
 

「AI」と付いた商品は正確で便利そう

 
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MRC独自調査「人工知能(AI)&ロボット月次定点調査」(2017年12月度)
 
「AI」「人工知能」が付いた商品やサービスについて、どういう反応なのかも聞いています。AIや人工知能というフレーズが付くと「購入したくなる」という人は、積極的な「あてはまる」と「ややあてはまる」を合わせて24.5%、4人に1人ぐらい。「興味がわく」という人は3人に1人ほどです。
 
実際に購入する人数はぐっと減るでしょうから、マーケティングでよく話題になる「イノベーター理論」で言うと、イノベーター(2.5%)、アーリーアダプター(13.5%)を超え、アーリーマジョリティ(34%)に到達しようとしてるといったところでしょうか。
 
さらに、「AI」が付くと商品に加わるイメージは、「正確性」「利便性」が高くなっています。やはりAIはコンピュータソフトの一種という印象が強くなっているようです。
 
 

AIに求めるのは実務

 
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MRC独自調査「人工知能(AI)&ロボット月次定点調査」(2017年10月度)
 
「将来AIにサポートしてもらいたい日常業務」は上のアンケートにあったイメージ同様、「正確性」を必要とする事柄が多いですね。
 
1位 交通状況に応じた移動ルート選び 53.9%
2位 目覚まし時計・アラーム設定 45.5%
3位 薬の時間や飲み忘れの管理 42.1%
 
以下も、食材の賞味期限管理など、正確性が必要で人間が忘れやすいことが高い数値ですね。
 
逆に求められていないのは、気分や状況に応じたTV番組選び、気分や体調に応じたディナー選びなど。気分や気持ちが主な作業は数値が低くなっています。
 
 

AI活用は製造業とITから

 
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MRC独自調査「人工知能(AI)&ロボット月次定点調査」(2017年11月度)
 
ビジネスとしては、どんな業界で活用が進みそうかという予想も聞いています。製造業、情報通信、医療・福祉、金融・保険、建設といった業界の数字が高くなっています。やはり正確性が求められる業界が多い印象です。データを見ていると、今はネガティブな意見の多いクルマなどの自動運転に関しても、うまく受け入れられそうな気がします。


 
 
 
 

日本のAI導入率は2%程度

 

期待は高いものの、実際のAI導入はまだそんなに進んでいません。
 
2017年4月にMM総研が発表した調査によると、日本のAI導入率は1.8%。ドイツで4.9%、アメリカで13.3%です。
 
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MM総研|人工知能技術のビジネス活用概況 ―― 日米独の法人比較
 
業界別に見ると、AI導入率が高いのは、圧倒的に金融と情報通信。これは、純粋にAIのシステムだけで良い業務が多いことと、業務を自動化することでコストダウン効果が大きいことが理由です。要はパソコンの中だけで完結できて、給与の高い業界ということですね。
 
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MM総研|人工知能技術のビジネス活用概況 ―― 日米独の法人比較
 
上のアンケートで「導入が進みそう」という答えが多かった医療や建設などは、実際に治療や工事を行う部分が大きく、ロボティクスはまだAIほどは実用化が進んでいないため、導入率は低くなっています。


 
 
 
 

そもそもAIとは

 

AIとは、英語の「Artificial Intelligence」の略。日本語では「人工知能」ですね。人間の知能を人工的に再現したもの、ぐらいの意味になります。実は1950年代と60年以上前からずっと研究が続いていて、今のような大ブームも3度めです。今までの2回は期待ほどすごくなかったので、ブームは急速にしぼみました。今回はコンピュータとインターネットの発達、ビッグデータの普及という環境の下地があり、その上で「ディープラーニング(深層学習)」という技術が発明されたことでブレイクしました。
 
今のところビジネスにおけるAIとは、ビッグデータを超速コンピュータで「分類」していく分類マシンに近いものです。今までの技術では、その分類のための判断基準を人間が提示していました。しかしディープラーニングは、AIがビッグデータを読み込むことで自分で判断基準(モデル)を決めることができます。例として、GoogleのAIが猫の特徴を教えられずに、YouTubeの動画から猫を高い確率で分類することができたという“大事件”が有名です。
 
猫を見分けられて何が凄いんだと疑問に思いますが、自分で「猫とは何か」という基準を機械がつくって、膨大なデータを瞬時に分類できることで、実用化が一気に進みました。


 
 
 
 

今、AIができること

 

現在のところ、AIにできることは、大きく分けて5つぐらいあります。
 
 

1)画像認識

今、もっとも研究と実用化が進んでいる分野です。ネット上に膨大な画像データがあるのでAIが学習しやすいことと、言語や文化に関係なく同じ答えになることが理由です。写真に写っている人や物を識別したり、その年齢や感情を類推したり、かなり様々なことを読み取れます。
 

応用例

・ドローンで上空から撮影した連続写真をもとに土地や建物の正確な長さを測量する
・建物や道路の写真から、補修すべき亀裂やひび割れ、塗装剥げなどを識別する
・街角スナップから自社の服やバッグを認識し、何とコーディネートしているか識別する
 
 

2)音声認識

音声をテキスト化する音声認識も進んでいる分野です。既に多くの言語で人間より認識精度が高いと言われています。残念ながら日本語はまだそれほど精度が高くないのですが、今後に期待です。音声認識は次の自然言語処理とセットで使われることが多いです。
 

応用例

・会議や打ち合わせ中に自動で声をテキストデータ化し、議事録を作成する
・誰が話しているかを識別して議事録を作成する
・電話で聴力の弱い人のために受信内容をテキスト化して表示する
・語学学習用に発音を評価する
 
 

3)自然言語処理

「NLP(Natural Language Processing)」という単語もよく使われます。日常会話を解釈して、次の処理に繋げます。自然言語とは、プログラムや数式といった形式言語に対比する言葉です。
 

応用例

・ワープロソフトや辞書ソフトの入力支援機能
・コールセンターでの通話をデータ化し、内容を分析、対応方法を表示する
・長い文章の内容を自動的に要約する
 
 

4)ゲーム

チェスや囲碁、将棋、コンピュータゲームのように、特定の競技を進めていくことです。これはもともとIBMやGoogleがAIを広めるために、競技の世界チャンピオンに挑戦するという戦略を取っていたこともあり、研究が進んでいます。
 

応用例

・ボードゲームをデジタル化し、AIと対戦可能にする
・ゲーム攻略法をAIに編み出させる
 
 

5)生成

画像や音声、文章から特徴を掴んで、新たな画像や音声、文章を生成する技術も登場してきました。たとえば新聞社の文体を解析して新しい記事を作成したり、画家のタッチを解析して新しい絵を創作(?)したりといった処理です。
 

応用例

・企業の決算書から、決算報告の記事を作成する
・小説、音楽、絵画など芸術作品を生成する
・膨大な万年筆の写真から、人が書きやすい万年筆のデザインを生成する
 
AIだけでシステムが完結することはほとんどないので、通常のシステムにAIを組み込んで使うことになります。


 
 
 
 

AIを導入する方法

 

AI導入率がまだまだ低い理由は「AIはコストが高い」というのも大きいですね。
 
AI開発は、
1)AIを含むシステムで何をするか決め
2)端末やサーバーを含むハードやネットワークを設計し
3)データを収集、検証、前処理し、
4)AIの開発と検証を繰り返し、
5)AIが完成したら周辺システムを開発する
といったステップが必要になります。
 
自社でAIを開発できる会社は少ないので、外部に依頼することを考えると思いますが、今、AIを開発できる会社も技術者も少ないので、料金が高騰しています。何か少し開発すると数百万円から数千万円かかるでしょう。
 
ただ、今は完全にオリジナルAIを開発しなくてもAIを導入できるようになってきています。現時点では、大きく分けて次のような選択肢があります。
 

AIサービスを導入する

パッケージ化されたAIサービスを利用する方法です。通常のクラウドサービスやパッケージソフトと同じような感覚で使えます。チャットボットやネットショップでのレコメンド機能、アクセス解析など、技術的に確立されているものに多いです。そのサービスに自社のデータを読み込んで使います。月々数千円といったサービスもありますね。とりあえずAIを体感してみたいという会社にお勧めです。
 

既存プラットフォームを活用

Amazon、Google、IBM、Microsoftなどが、とても安価に使えるAIプラットフォームをクラウドで公開しています。画像認識、音声認識などの機能が用意されているので、必要なものをAPIで繋いで使います。基本的な学習が施され、高精度な認識ができるAIです。用途がハッキリしていて、社内にシステムに詳しいスタッフがいる会社にお勧めです。安く使える場合、プラットフォーマーはビッグデータが得られることを目的としている場合も多いので、クラウド使用なら利用料は安く、オンプレミス(自社サーバーで使用)なら利用料や設置費が高くなります。
 

プラットフォームをカスタマイズ

これが今一番多い形です。AIプラットフォームは高性能なものの、各社それぞれ機能が違ったり、得意不得意があったりします。たとえば、ある会社のプラットフォームは、画像内の文字は高精度で認識するものの、色はうまく認識できない。逆に別の会社のプラットフォームは色に強いが文字には弱い、ということが普通にあります。実際に何か処理しようとすると、複数のプラットフォームを組み合わせる作業が必要になる場合が多いです。社内にAI開発できるスタッフがいるか、外部に依頼できる予算がある会社にお勧めです。
 

オリジナルAI開発

自社独自のAIを一から開発していく形です。AI開発は通常のシステム開発と違って、先が読めない部分が多いので、資金力と長期的な開発余力のある会社にお勧めです。この形で導入するのは、自社でAIサービスを立ち上げる場合が多いですね。


 
 
 
 

チャットインタビューでAIを導入した人に聞いてみた

 

技術的な話が続いたので、実際にAIを導入した側の方にチャットインタビューサービス「Sprint」で話を聞いてみましょう。
 

■Sprint(スプリント)とは?

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ジャストシステムが2017年8月にリリースした、「わずか5分でターゲットとなる消費者に出会えるチャットインタビューサービス」で、インターネット上で定性調査のインタビューができます。従来のリアル・インタビューよりもはるかにスピーディーで低コスト、リアルタイム性があるのが大きな特徴です。

 
 
今回は、「AIを実際に導入した企業か自治体などの担当者の方」という、かなりレアな募集だったのですが、なんと5人の該当者の方から返答がありました。
 
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※Sprintではまず最初にインタビュー対象を決めるための質問をし、その返答によって誰にするかを決めることができます。
 
迷ったのですが、導入側の検討チームの一員ということで、「問い合わせ対応用チャットボット」を導入したAさんに決めました。
 
 
 

■チャットインタビュー■
「人間より優しく介護してくれます」

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地方自治体にお勤めのAさん。内部向けのシステムについての問い合わせ対応にAIチャットボットを導入されたそうです。
 
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毎年、特に人事異動の時期には、新しく担当になった部署のシステムについて、問い合わせが増えるものの、問い合わせ内容は同じようなものが多かったため、AIチャットボットで省力化することを決められました。
 
話に出てくる「横浜市のチャットボット」というのは、横浜市のごみ分別案内のチャットボットのことです。たとえば、「捨てたいものは?」に「旦那」と答えると哲学的な回答をしてくれるなど、わかりやすくて面白いと評判になりました。実は4月から利用するAIの基本プラットフォームを変更したようで、面白い回答はぐっと減ってしまいましたが。
 
横浜市資源循環局(右下に「ごみ分別案内押してみてね」の部分)
 
気になるコストについても聞いてみました。
 
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独自開発ではなく、既存サービスのカスタマイズ。AIベンダーに仕様をオリエンして、相見積もり形式で300万円。これはカスタマイズにお金をかける形式で、最初が安く毎月一定額を支払うサブスクリプション型のサービスもあります。
 
導入前準備はどうだったのでしょうか?
 
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準備には6人が兼務で6カ月かかったそうです。質問とその回答を決めるためには、候補を出し、原稿を書き、チェックをし、となかなか大変そうです。
 
ただ、それだけのことはあったようです。
 
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導入の結果、問い合わせが6割減り、利用者側も時間を気にせず何度でも聞けるので良い、という反応だとか。これにより、他の部署でも導入検討が始まったそうです。
 
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想像以上の効果で、内部向けだけでなく、外部向けにもAIチャットボットを導入するつもりだそうです。AIは「信頼できると感じた」という言葉が印象的でした。


 
 
 
 

AI導入事例

 

最後に、AIを導入して効果を上げた事例を紹介します。AIを導入する目的として代表的なものを挙げました。画像認識や自然言語処理などを採り入れる方法を参考にしてみてください。
 

■業務効率化

 

年間170万件の手書き書類をAIで処理

東京海上日動火災保険

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AIの画像認識機能を使って、年間約170万件という膨大な手書き書類を識別しているのは、東京海上日動火災保険。それまでは担当者が手入力していたそうですが、AIで氏名や電話番号などを識別し、9割以上の精度だとか。読みにくい文字は前後の文字や文章から自然言語処理で連想しています。このシステムにより処理時間が半分になるといいます。業務の効率化だけでなく、保険支払いの迅速化という目的もあるようです。AI開発会社に依頼し、オリジナルでAIを開発しています。
 
参考記事:産経ニュース
 
 

新卒採用時、エントリーシートの評価をAIが担当

ソフトバンク

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ソフトバンクでは、2017年から新卒採用の第一次選考、エントリーシート(ES)の評価にAIを導入しました。IBMのプラットフォーム「Watson(ワトソン)」の自然言語処理機能を使い、合否判定をしているとか。約2カ月間、過去数年分の合格・不合格のESを読み込ませて学習し、テストと調整を繰り返したそうです。不合格の書類も人間の目で確認しているものの、作業時間を従来の4分の1にまで削減できたとか。現在同社では40ものAI導入プロジェクトが動いているそうです。
 
参考記事:ソフトバンク
 
 

■マーケティング支援

 

カメラの画像認識で来店者の属性や店内での行動がわかる

ICI石井スポーツ

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各地で登山用品販売店を経営するICI石井スポーツでは、ベテランの経験に頼った店作りから脱却するため、AIによる来店者分析サービス「ABEJA INSIGHT(アベジャ・インサイト)」を導入しました。店内に設置したカメラの映像を画像解析し、来店者の性別や年齢などの属性と、店内での行動を見える化できます。通行者の来店率、来店者が初めてかリピートか、店内の周遊状況、買上率などがわかります。そのデータを品揃えやコーナー展開に活かしているそうです。サービスは既にパッケージ化されているので、早く導入でき、コストもカメラ1台で月16,000円からです。
 
参考記事:ABEJA INSIGHT
 
 

■顧客満足度向上

 

チャット形式でAIがユーザーに最適なハワイの情報をオススメ

日本航空(JAL)

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JAL|マカナちゃん
 
JALでは、不動の人気を誇るハワイ旅行の拡販のため、AIを使った専用チャットボットサイトを開設しています。IBMのプラットフォーム「Watson」の自然言語処理機能で質問に自然に答え、性格分析機能でSNSの投稿内容から性格を診断し、お気に入り写真を画像認識してオススメのスポットを紹介するなど盛り沢山な内容です。WatsonはIBMや協力会社にAIだけでなく周辺システム開発まで依頼できるので、システムに詳しくなくても導入しやすいプラットフォームです。
 
参考記事:IBM
 
 

■サービス開発

 

自社で利益10倍を実現したAI経営予測システムを外販

ゑびや

 
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伊勢神宮の近くで食堂と食品雑貨の店を経営するゑびや。パートを含めても40人程度の中小企業です。経営数字の見える化を進め、最初はエクセルの表から徐々にステップアップ。AIはまず、外部の画像認識システムで来店客の属性や感情的反応を解析するサービス「アルバビューコーロ」を導入しました。さらには、来店客データやPOSデータ、天気、過去の経営数字など125種類のデータを基に、翌日の来店客数や売上を予測するAIシステムを外部の会社と共同で開発してしまいました。このシステムによって、料理の提供時間短縮や、仕入れ精度の向上による廃棄コスト低減が実現し、従業員数は変わらず、売上は4倍、利益は10倍になったとか。これは様々な業界に使えると、自社用の「来店予測AI」自体を新規サービスとして外部に販売することに決まったそうです(2018年4月現在は準備中)。
 
参考:BRANU MAG


 
 
 
 

まとめ

 

AIは話題が先行していますが、現在はまだ黎明期。実際にビジネスに採り入れている会社は少ないです。ただ、インターネットやスマートフォン、クラウドといった近年大ブレイクした新技術以上の潜在価値を秘めています。普及が進んでから取りかかっていては遅いので、どんなものかを知る意味でもいいので、今から取りかかってみてはいかがでしょうか。
 
ブランディングやイメージ戦略にも使え、採用面でもいい影響を与えることが考えられます。今ならまだ、世界初、日本初、業界初なども夢ではありませんよ。
 
 

最後までお読みいただき、ありがとうございました。今回紹介した「人工知能(AI)&ロボット月次定点調査」は、無料でダウンロードできます。記事に共感いただけましたらシェアやFacebookページのいいね!もぜひお願いします。

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