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TORAT | 2022.1.5

人口知能でAI導入を検討してみる

  • システム開発

AIという技術がどんなことに活用できるか知っていますか?

AIって何?活用ってどんなことができるの?

AIについてざっくりとしたイメージをお持ちの方は多いんじゃないでしょうか。
もしかしたら、AIについて少し誤解されている方もいるかも知れません。

TORATはそんなみなさんのAIへの誤解を解いてより良い提案やシステム開発のお手伝いをさせて頂きます。

AI=ロボットではない!?

悲しむロボット

AI(人工知能)=ロボット。というふうに認識している人は多いのではないでしょうか。

私たちがよく知るロボットの象徴といえば「ドラえもん」や「あられちゃん」「鉄腕アトム」など自分で考えを持ち、自分の意志で行動するというキャラクターが多いように思います。
そのイメージから、AI(人工知能)とロボットはセットで考えられがちですが、結論から言いますと、AI(人工知能)=ロボットではありません。ドラえもんで説明するととても分かりやすいと思います。ドラえもんの体は「猫型ロボット」。つまり機械でできています。

ただし、ドラえもんのまるで人間のような活動や振る舞い(物を認識したり、物事を判断したり、会話したり)の部分についてはAI(人工知能)だということです。

つまり簡単に結論付けると、AIは物理的な「体」を持たない「脳」の部分であり、ロボットは「体」と「脳」の両方を持つ機械・装置ということになります。

余談ですが、コンピュータやインターネットの分野において「bot(ボット)」と呼ばれる、機械・装置の「体」を待たず、人に代わって作業を行うコンピュータプログラムの存在があります。
「bot」は登場からさまざまな進化を遂げ、近年ではAI(人工知能)の技術と組み合わせられ、

  • 相手の言葉を理解して、自然な対話をする
  • 曖昧な指示から、相手のやりたいことを推測する

などのことができるようになりました。
”AIチャットボット”と言われるものがそれにあたります。
このようにAI(人工知能)の技術はさまざまな場面でその分野の幅を広げているのです。

人工知能の種類

AI(人工知能)の種類といっても何を基準にするかで変わります。
ここでは2つの分類で紹介します。

①特化型人工知能

個別の領域に特化して能力を発揮する人工知能のこと。つまり一つの能力に特化した人工知能のことです。既存のAIはほとんどがこれに属します。

このAIでは人間が行っている作業や業務を自動化することができます。例えば画像認識や音声認識、囲碁AIなどがあります。

②汎用人工知能

異なる領域で多様で複雑な問題を解決する人工知能のことです。

人間のようにふるまい、行動し、考えることができるAIです。いわゆる鉄腕アトムやドラえもんなど、人間に命令されずとも自分で考え、自らの判断で行動することができるAIです。

ただ、現状としては汎用型AIの実現にはまだまったく手が届いていません。

2.できることを4段階に分類

現在世の中に出回っているAIは4つのレベルに分けることができます。

【LV.1】単純な制御プログラム

知能レベル言われたことだけをやる、単純な働きをするAIで、プログラムされた事を忠実に行います。マーケティング的に人工知能を名乗って言えるものであり、ごく単純な制御プログラムを搭載しているだけの家電製品もこれに該当します。
具体例エアコンや冷蔵庫などに使用される温度の変化に応じて機能する人工知能など

【LV.2】古典的な人工知能

知能レベルいわゆる古典的人工知能であり、入力と出力を関係づける方法が洗練されており、入力と出力の組み合わせの数が極端に多いものです。ルールを理解して判断できるが、自ら学習することはできない
具体例エアコンや冷蔵庫などに使用される温度の変化に応じて機能する人工知能など

【LV.3】機械学習を取り入れたAI

知能レベル大量のデータから自動的に短時間で正確な結果を得ることができる人工知能のことです。莫大なデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことができます。そこからマーケティングやビジネス戦略にいかして収益を増加させたり、将来おこりそうなリスクをあらかじめ回避することが可能です。
具体例Google検索エンジン、Amazonのレコメンド機能や、自動翻訳など

【LV.4】ディープラーニングを取り入れたAI

知能レベルレベル3に加えて、物事に対応するための判断軸を自らの力で構築することができるものです。人工知能が自ら判断軸を発見し、自分でルールを設定し、判断を下します。また、レベル3とレベル4の構築には、機械学習/深層学習(ディープラーニング)という2つの技術が必要となります。
具体例自動運転など

日本のAI市場

  • 人手が足りないので自動化したい
  • 変わったキャンペーンを実施したい
  • 売上をもっと伸ばしたい

などの理由で導入を考えている方も多いのではないでしょうか。
では現在、日本における人工知能の職場への導入状況はどのようになっているのでしょうか。

以下の画像は総務省の調査による、平成28年度の日米の職場での人工知能(導入)の有無および計画情報です。

日本のAI市場
(出典) 総務省 「人工知能(AI)の職場への導入状況」

日米共にほとんどの職場で、未だにAIが導入されていないのが現状です。各業界で注目を集めるAIですが、日本のAI市場は今後大規模なものとなる予想されています。IDC Japanの国内AI(人工知能)システム市場の調査では、AI市場は2018年から2023年にかけて年平均成長率(CAGR) 46.4%で成長し、2023年の規模は3578億円に達するようです。

AIの導入状況
IDC 国内AIシステム市場 テクノロジーセグメント別 支出額予測

電子マネーやIoT(あらゆるものがインターネットに接続できる)などの普及で世界中のデジタル化が年々進んでいますが、デジタルデータの処理が得意なAIとは非常に相性が良く、あらゆるビジネスに活かすことが可能です。また少子高齢化や待遇の不満などで人手不足に悩む業界にとっても、人レベルの高等な処理が行えるAIロボットは画期的な打開策の一つとなっています。

AI導入のメリット

ありがとう。AI。

AIを取り入れるメリット多岐にわたります。

業務の効率化

AIは事務作業や計算作業は得意分野です。さらに人間が起こすような簡単なミスは起こさないためヒューマンエラーの削減にも繋がります。

人件費・コストの削減

AI導入にはそれなりのコストが掛かりますが、長期的に見れば人を雇うよりもはるかにコストは安くなります。

人手不足の解消

AIは人が苦手な作業もミスなく行ってくれます。

データ分析

AIはビッグデータと呼ばれる莫大なデータを読み込み分析予測することが得意です。顧客がどのような商品を購入しているか、何を欲しがっているかといった情報を即座に計算することも可能で販売促進につなげることができます。

実際にAIを使ってみる

あなたもAI体験しませんか?

AIを活用することによって今までにない革新的なサービスを提供することができます。

AIの素晴らしさを知るためには、まずは実際にさまざまなサービスを利用してみることが一番の近道です。

WEBで手軽に利用できるAIを使ったサービスの一例をいくつか紹介します。

AIを使ったサービス例

WEBマーケティングにおけるAI活用方法

WEBマーケティング×AI活用

今やWebマーケティング領域においても人工知能(AI)を活用することが当たり前になりつつあることをご存知でしょうか?

AIという選択肢を考慮に入れないと成果が出せない時代になっているのです。

特にWebマーケティングでは、大量のデータを集計・分析したり細かい運用の調整などをするシーンが多いので、工数削減・効率化という観点でAI活用が非常に重要なのです。

AIを活用できるかできないかで、工数や成果に大きな差が生まれてしまうでしょう。

リスティング広告での利用

リスティング広告とは検索上位に表示される広告のことです。

広告のパフォーマンスをこまめに把握してそれに応じてこまめに行っていかなければいけないので、人がやるとなるとかなりの工数を割かれてしまう作業になります。また、見落としが発生してしまうリスクもあります。このような作業は、AIに任せた方が賢明です。ある程度ルールを設定したら、実際の運用はAIに任せてしまえば、遥かに少ない工数で正確に作業を遂行できます。

ディスプレイ広告での利用

ディスプレイ広告とは、Webサイトやアプリ上の広告枠に表示される画像、動画広告やテキスト広告のことです。

バナーで表示されることが多く、「バナー広告」と呼ばれることもあります。前述のリスティング広告同様、ディスプレイ広告も運用面においては煩雑な作業がたくさんあります。そうした細々とした業務はAIに任せてしまい、戦略策定や訴求・クリエイティブの検討などにより多くの工数を割く方が賢明です。

SEOでの利用

SEOツールは、自社サイトのどのようなデータを調べたいのかによって使うべきものが異なってきます。例えば、

・サイト内のページで対策キーワードがどのくらい使われているのか調べたい(内部対策用)
・自社サイトがどのサイトからリンクを受けているのか調べたい(外部対策用)

というように、SEOにおいて見たいデータは何種類もあります。どのようなデータをとりたいのかという目的に応じて、それぞれに適するツールを使うことが重要です。

アクセス解析での利用

アクセス解析においては、分析レポートの自動化などにAIが活用されているケースが多いです。

WebサイトのCV数アップにつながる課題を見つけるために、サイト運営者がサイト訪問者の特性や行動を分析します。

アクセス解析の目的は、CV数アップにつながる課題を発見することです。

ECサイトにおけるAI活用方法

ECサイトでのAI活用方法

ECサイトではAIを取り入れることで売上げアップ、新たなニーズの獲得などたくさんのメリットを獲得できます。ECサイトにおけるAIの活用事例は多岐にわたります。例えば、

  • ECサイトに来たお客様を自動で接客する。
  • それぞれのお客様が欲しがる商品を自動的に提案する。
  • 在庫の数の最適化ができる。
  • 離脱客防止・再訪問を促す。

などがあります。
さらに詳しく説明するとECサイトにおけるAIの活用方法には大きく分けて3つございます。

1.接客ツール系

接客ツール系とはネットショップ上で接客をしてくれるAIです。ユーザーの購買履歴や行動履歴にもとづいて、お客さまの行動をリアルタイムで解析し一人ひとりに最適なアプローチを実施するサービスや、はじめての訪問者にも分かりやすく誘導するサービスなどがあります。
さらに売上アップにも特化しており、ECサイト上で行った施策が売上にどのような影響を与えたのかを見える化することが可能です。

2.レコメンドエンジン系

レコメンドエンジン系は一番馴染みのあるツールではないでしょうか。よく見かけるおすすめ情報の表示がレコメンドエンジンにあたります。ツールが自動的にユーザーの好みを把握し、関連性のあるアイテムをサイト上に表示する仕組みです。同じ商品のページを何度も見る、商品レビューを長いあいだ読んでいる、商品のイメージをずっと切り替えているなど、購入に迷っている瞬間を逃さずキャッチ。クーポンやバナーの表示で購入を後押しします。

3.分析ツール系

アクセスや様々なマーケティング情報を自動で解析し、そこから改善に必要なポイントを教えてくれるツールです。
また、実店舗のPOSデータなどの情報を合わせて分析することもでき、今までよりも効果的なアプローチが可能です。

 

AI導入に関してまずはご相談ください
AIをどういった理由、分野で導入したいのかまずはご相談ください。お客様のメリットを最大にできるAIの活用をご提案します。

この記事を書いた人

TORAT 管理者

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