AIプロジェクトを推進して成功している企業が増えてきています。
どのような取り組みによって課題解決に成功したのかを知りたい方も多いでしょう。
この記事では、AIプロジェクトを起ち上げて成功した企業事例を紹介します。
AIプロジェクトとは？
AIプロジェクトとは、人工知能（Artificial Intelligence）の活用によって企業が抱える課題の解決や新しい技術の開発、サービスの創出などを目指す取り組みです。
デジタルトランスフォーメーションに取り組んで事業改革を起こし、将来に向けて成長できる企業になることが重要視されるようになりました。
デジタルトランスフォーメーションに用いる技術のなかでもAIは特に注目を浴びています。
AIプロジェクトは、AIのメリットを最大限に引き出し、個々の企業の特性に応じたプロジェクトです。
特に技術に特化したプロジェクトではなく、ビジネスにおけるメリットやベネフィットに着目して企画・推進されている場合にAIプロジェクトと呼ばれることが多くなっています。
AIプロジェクトでは業務プロセスを自動化したり、機械学習やディープラーニングを利用してデータ分析を実施したり、従業員や顧客のコミュニケーションを支援したりするなど、さまざまな目的でおこなわれています。
単純な作業をオートメーション化する取り組みや、機械学習を活用して人では難しいようなビッグデータを分析して業務に取り入れるなど、多様なアプローチのAIプロジェクトが進められているのが現状です。
AIプロジェクトの事例3選
AIプロジェクトには成功事例も失敗事例もあります。
失敗に学ぶのも重要ですが、成功事例を参考にすると具体的な目的を定めてプロジェクトを策定しやすいでしょう。
ここでは近年のAIプロジェクトの中から企業で成功した事例をピックアップして紹介します。
機械学習によるマッチングシステムの事例
パーソルテクノロジースタッフ株式会社では、求職者と仕事のマッチングシステムにAIを活用するプロジェクトで成功しています。
パーソルテクノロジースタッフ株式会社は、さまざまな人材事業をおこなっている大手ですが、その中でも派遣スタッフの仕事とのマッチングに苦労している状況がありました。
キャリアコーディネーターが派遣スタッフと派遣先の候補企業にヒアリングをしてマッチングする方法を取っていましたが、なかなかぴったりのマッチングができずに苦労していました。
特にキャリアコーディネーターがマッチングのために情報照合をするのに2時間以上もかかっていて、なかなか一人で大勢の派遣スタッフをサポートできないのが課題でした。
解決策として立ち上げたAIプロジェクトでは、あまりにも多数の情報をキャリアコーディネーターが照合しなければならないのが課題と捉えて、ニューラルネットワークと機械学習を用いて効率化を測りました。
過去のマッチング事例を教師データとして用いてニューラルネットワークで学習させていき、マッチングする可能性があるリストを作り出すシステムを作り上げています。
この結果としてキャリアコーディネーターはデータの照合の業務負担がなくなり、システムによって導き出されたリストの中から派遣スタッフに候補を提案すれば良いという形になりました。
業務効率を向上させると同時に、AIによってより正確な照合をして派遣スタッフにとって魅力のある派遣先を提案できるようになっています。
画像認識による検出技術開発の事例
AIプロジェクトでは画像認識を活用する事例が増えてきています。近年の成功事例では、ジオテクノロジーズ株式会社でのデジタル地図データの開発があります。
スマートフォンやパソコン、カーナビなどの位置情報サービスを提供する基盤になっているのがデジタル地図データです。
詳細な情報が盛り込まれているデジタル地図データは、位置情報サービスを活用している企業にとっては重要なものです。
より詳細なデータを手に入れるためには人の目で現地の写真をチェックすることが必要とされていました。
ジオテクノロジーズ株式会社が課題として挙げたのは道路交通情報についてのデータ化の効率を上げることです。
ジオテクノロジーズ株式会社では現地で撮影された情報を人の目でピックアップしてデータベースに入力する作業をしていました。
横断歩道や停止線などの情報をデジタル地図データに入れることで、カーナビやスマホアプリなどで危険を知らせることができます。
道路標識の情報があればスピードオーバーをしている、駐停車禁止の道を走っているといったことをドライバーが簡単に把握することが可能です。
このようなサービスを提供し続けるために莫大なリソースが必要とされていました。
道路標識の内容や横断歩道の場所などは頻繁に変わっているため、常に最新の情報を人の目で確認して入力する必要があったからです。
画像認識を活用するAIプロジェクトによってこの課題は解決されました。
ディープラーニングを活用する画像認識アルゴリズムを用いて航空写真から停止線や横断歩道を認識し、位置を正確に示せる検出技術を開発して導入を実現しています。
航空写真だけで網羅的に検出できるようになったことで、人の目での確認作業がなくなっただけでなく、見落としが起こることもなくなって正確なデジタル地図データを作り上げるのに成功しています。
自然言語処理による文書振り分け技術開発の事例
自然言語処理技術によるAIプロジェクトで成功している企業事例も増加してきています。
通信系の企業でおこなわれたAIプロジェクトでは、文書の振り分け業務の自動化を実現することで、最終的にはネットワークサービスの注文の受け付けからネットワーク開通までのプロセスを自動化する目標を立てています。
もともとこの企業では業務プロセスのオートメーションに取り組んでいましたが、注文を受け付けたときに顧客の要求などに応じて誰が担当するかを人が注文書を読んで判断していました。
この作業を自動化するのにAIを活用することを考えて立ち上げられたAIプロジェクトです。
全プロセスの自動化に向けて文書の振り分け業務のオートメーションが遅れていたのには理由がありました。
担当者に注文を振り分けるときに情報の伝達漏れがあると、顧客が何度も説明しなければならず、不満が起こる原因になります。
そのため、担当者が対応するのに不要な情報まで伝達されていました。
担当者が業務を始める前に一通り目を通さなければならず、全体の効率が低下していたのが大きな問題です。
ただ、どの内容を伝達しなくて良いのかを判断するのが難しいというのも事実でした。
このAIプロジェクトでは伝達が必要な模範文と伝達が不要な模範文を教師データとする自然言語処理を取り入れることにより学習させ、文書のテキストをスコアリングするシステムを開発することで成功しています。
注文内容をうまく分割して自然言語処理をしやすい形にするシステムも開発して取り入れることで、必要な情報を選んで自動的に振り分けと伝達をするプロセスが確立され、業務効率化を実現しています。
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AIプロジェクトの事例についてまとめ
AIプロジェクトでは画像認識や自然言語処理などの確立された技術にプラスアルファの要素を加えることで業務効率の向上を達成している事例が多くなっています。
成功している事例がだんだんと増えてきているので積極的に活用していきましょう。
