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AIを用いたサービスやツールを導入し、業務効率化やアプリケーションサービス提供に役立てる流れが日本国内でも生まれています。OpenAI社をはじめとするさまざまな生成AIモデルの質や利便性の高さを背景に、多くの組織で業務に活用しようとする動きが高まっています。

AIを導入する手段は複数あるため、自組織に最適な方法を選ぶ必要があります。今回は、AIの導入状況や導入形態の種類や導入例、ツールや手順をご紹介します。

• 目次
• 1．AIの導入状況
• 2．AIの導入形態
• 3．AI導入のメリット・デメリット
• 4．AI導入プロセス・手順
• 5．まとめ

1．AIの導入状況

AIは近年、企業にどのくらい導入されているのでしょうか。

総務省「令和4年通信利用動向調査報告書（企業編）」によると、デジタルデータの収集または解析のための、2022年における企業のIoTやAIなどのシステムやサービスの導入状況は、「導入している」が13.5％、「導入していないが導入予定がある」が10.5％で、合計24.0％でした。また「導入していない」は64.4％という状況です。

IoTやAIなどのシステムやサービスを導入している企業におけるデジタルデータの収集・解析の目的は、「効率化・業務改善」が86.4%で最も高い結果でした。次いで「顧客サービス向上」（37.4％）、「事業の全体最適化」（28.1％）となっています。

導入効果は「非常に効果があった」が 14.8％、「ある程度効果があった」が 70.1％となり、約84％の企業が効果があったと回答しています。

この調査はAIだけでなく、IoTも含むことから純粋にAIだけの結果ではありませんが、導入企業はまだまだ少ないことがわかります。また導入企業の多くは業務効率化などの効果を実感しているため、今後導入が進めば、有意義な効果につなげられる見込みがあります。

【調査出典】
総務省 情報流通行政局「令和4年通信利用動向調査報告書（企業編）」

2．AIの導入形態

AIを導入すると一口に言っても、さまざまな形態があり大きく次の3通りに分けられます。

1.AIモデルを組み込んだ既成サービスを導入する

GPTなどのように外部組織によって開発されたAIモデルを組み込んだアプリケーションをサービスとして利用する方法です。特定の業務の課題解決に向けたツール（サービス）として導入されることが多くあります。

【導入例】
AI翻訳サービスを社内に導入し、従業員が海外資料の翻訳業務に活用できるようにするなどの例が挙げられます。

2.既成AIモデルを自前のアプリケーションに組み込んだシステムを開発する

外部組織によって開発されたAIモデルを自前のアプリケーションに組み込む方法です。既存業務アプリケーションや顧客にサービス提供するアプリケーションの利便性や価値向上を目指して活用されています。

【導入例】
ChatGPTとして用いられるモデルを活用したAIアシスタントサービスを独自開発し、従業員が社内イントラネットからアクセスできるようにした事例があります。

3.独自のAIモデルを一から自社で開発する

AIモデル自体を自社で開発し利用する方法です。AIモデルの開発は一般的な企業が行うにはハードルが高く、開発後も継続的に改善していく必要があるため、他の1と2の方法と比べて取り組み規模やコストが大きくなります。実際に開発する場合は、AI開発企業に委託するケースが多いです。

【導入例】
一部の製造業では自社製品の需要予測を行うAIモデルを独自に開発し、高精度な需要予測に役立てています。

AIサービスやAIモデルの開発・運用環境に使われるクラウド型の3大プラットフォームとして、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)、Amazon Web Services（AWS）があります。

マイクロソフト社が提供するクラウドサービスであるMicrosoft Azureには、機械学習のプラットフォームはもちろん事前学習済みモデルを活用することができるサービスがさまざま提供されますが、その中でも「Azure OpenAI Service」というOpenAI社が開発したGPTシリーズやCodexなどの生成AIモデルをユーザー独自のアプリケーションに組み込むことを可能にするサービスがあります。このサービスを利用することで、開発者が機械学習に関する高度な知識を持っていなくとも、OpenAI社が開発したAIモデルを組み込んだアプリケーションを容易に開発することができます。

詳細については下記の記事をご覧ください。

関連リンク：
AIサービス開発検討中の方必見！3大AIプラットフォームの特徴とは？
Azure OpenAI Serviceとは？概要やChatGPTの利用についても解説

3．AI導入のメリット・デメリット

AIを社内に導入した場合のメリット・デメリットを見ていきましょう。

【メリット】

●大量のデータ処理による分析などによる自動化
AIは基本的に大量のデータを処理し、分析できるため、人間が行う業務の一部自動化が可能です。人手不足への対応や省人化、人件費削減、業務効率化など数多くのメリットにつながります。

●ヒューマンエラーの削減
AIが人間の作業を代替およびサポートすることにより、ヒューマンエラーを減らすことができます。その結果、業務やサービスの正確性や精度が向上することが期待できるでしょう。

●点検業務などの安全性の確保
危険な場所における点検業務など、人間が行うには危険を伴う作業をAIが代わりに行うことで、安全性を確保できます。

【デメリット】

●導入・運用に専門知識が必要
AIの導入方法には複数の選択肢がありますが、いずれも導入・運用時にはAIに関する専門知識が求められます。導入後も継続的な改善が求められることを、リソースとコスト面を含めて念頭に置いておく必要があります。

●AIは必ずしも万能ではない
AIは年々進化を遂げており、優れた生成AIはビジネスへの活用可能性が大幅に広がりました。しかし現状は機械学習を経てできた実際に機能するプログラムに過ぎません。入力値を与えるとそのプログラムが動作し出力値を返すだけのものです。それが必ずしも正しい値である保証はありませんし、期待する結果を返すとは限りません。常に限界点を正しく理解した上で導入することが大切です。

4．AI導入プロセス・手順

一般的なAI導入のプロセス・手順をご紹介します。

1.現状課題の洗い出し

まずは現状課題を洗い出し、AI活用事例を調査の上、AIがどのようなタスクを行うことで、どのような課題に対応できそうかを検討します。

2.解決する課題の選定・目的設定

優先順位の高い課題を選定し、目的を設定してAIによる課題解決を目指します。

3.AIによる成果・目標値を検討

AIによって課題を解決するには、具体的にどのような成果を得たいか算出し、目標値として設定します。
場合によってはAI開発・導入・運用に長けた専門家へ相談し、できるだけ正確な成果を見積もりましょう。

4.AIが担う業務範囲の決定

AIがどのような業務を担うのか、範囲を決定します。

5.AI導入・開発の計画

最適なAI導入の形を検討します。既存のAIサービスで事足りるのか、既存のAIモデルをもとにシステムを開発するのか、 AIモデル自体を開発する必要があるのかを検討します。

6.AI導入・開発

導入形態に応じて、導入や開発を進めます。

7.AI試験運用・本稼働

試験運用を進め、問題なければ本番環境にて本格的に運用を開始します。その後も、目標値に達しているか効果測定を行いながら改善を重ねていきます。

5．まとめ

AI導入の状況や概要をご紹介しました。AI導入をご検討されている場合には、AI導入を考えるきっかけにしていただければと思います。

また、本文でご紹介したAzure OpenAI Serviceは、OpenAI社の生成AIモデルを活用して独自のサービスを開発することができます。導入・開発には、一定の専門知識が求められるため、
お困りの方は、「Azure OpenAI Service導入支援メニュー」をご利用ください。