【AI分析活用事例をご紹介】業務効率化だけではない！AI分析がビジネスにもたらす可能性

急速な技術進歩やグローバル化が進む現代は、社会の変化が激しく不確実性が高い「VUCA※1」の時代と言われます。また、近年は「ビッグデータ」と呼ばれる大量のデータが日々生まれています。

※1　：VUCAとは「Volatility」（変動性）、「Uncertainty」（不確実性）、「Complexity」（複雑性）、「Ambiguity」（曖昧性）の頭文字から取られた造語

将来予測の難しい現代において企業が生き残るためには、ビッグデータを適切に収集・処理し、現状判断や将来予測を行ったうえで、具体的なアクションを起こしていく能力が求められます。そのために、具体的なアクションを策定する際の将来予測の段階でAI・データ分析が必要不可欠になっています。

1つ目は、金融業界における中小・零細企業向けの与信・融資審査にAI分析を導入した事例です。

具体的には審査エンジンを構築し、代表者や企業の情報、オープンデータなどを組み合わせ、企業を格付けできるようにしました。これにより、今まで判断が難しかった潜在的な「優良層」と「リスク層」を判別し、今後の成長が期待できる企業を見出せるようになりました。

２つ目は、医療における画像解析にフォーカスし、映像高速処理AIエンジンを導入した事例です。

医師が患者の呼吸維持に使われる気管チューブの位置を適切に把握できるようにするため、高解像度のX線動態データをAIエンジンに転送・解析する支援システムを構築しました。これにより、目視では確認が難しかった各器具の位置が適切かどうかの判断が簡単になりました。さらに、異常がある場合には注意喚起できることを実証しました。

３つ目は、人事分野においてハイパフォーマー人材の特性を抽出した事例です。

過去のサーベイ結果と現在の人事評価結果を機械学習アルゴリズムに投入し、ハイパフォーマー人材の特性を学習させたほか、学習済みモデルを用いて将来のハイパフォーマー候補の推論もできるようにしました。これにより、今までは予想が難しかった採用前にその人材がハイパフォーマーとなり得るか、もしくは数年で退職する可能性が高いのかスコアリングできるようになりました。

４つ目は、建設業界において工事安全判定モデルを導入した事例です。

建設現場では、工事を行う前に梯子とカラーコーンの位置関係など現場の写真を本社に送り、本社が安全性をチェックしなければなりません。その数は1日数千件にのぼり、万が一チェック漏れがあり事故が発生すると、多額の賠償が発生するリスクがあります。
このチェック業務をAI画像認識によって行うことで、瞬時に物体形状を検出し、安全であるか自動判定できるようになり、業務効率性の向上と事故抑制に寄与しました。

AI分析では、分析にとって意味のあるデータを大量に収集する必要がありますが、この収集が困難である点が1つ目の課題です。関係の薄いデータをどれだけ多く集めても確度の高い分析は行えないため、既存のデータで分析に適したものがない場合、まずデータ収集から始めなければならず、手間がかかってしまいます。

AI分析のための専門スキル・知識を持つ人材をデータサイエンティストと呼びますが、現在データサイエンティストの人材不足が深刻化しており、AI分析の需要に供給が間に合っていない状況にあります。特に、ITを専門としない一般の企業でデータサイエンティストを確保するのは非常に難しい状況です。

AI分析を行うためには専門人材を確保するだけでなく、大量のデータを蓄積できる大容量のストレージや、大規模なデータ分析が可能な高性能のコンピュータなど、環境の整備も重要です。
分析するデータに個人情報が含まれる場合には、セキュリティ対策も万全にしなければならず、こうした環境構築のために多くの手間やコストがかかります。

このような課題を解決することができ、AI分析やデータ活用に役立つソリューションを以降でご紹介します。