AIで生産性の向上は可能！活用できる業務や使いこなすポイントを解説
AIで生産性向上を見込める理由を知りたい
AIで生産性を向上できる業務には何がある？
AIで生産性向上を成功させるにはどうすればいい？
AIはビジネスにおいて強力なツールで、生産性向上に大きく貢献します。特に、ルーティンワークやデータ分析の分野では、AIは大きな効果を発揮するでしょう。ただ、AIが具体的にどの業務で活用できるかを把握できていない方もいるかもしれません。また、AIは適切に活用しないと十分な効果を得られないため、そのポイントも整理しておきたいところです。
この記事では、AIによる生産性向上が可能な理由やAIを活用できる業務などを紹介します。
AIによる生産性向上が必要とされている
ここでは、AIによる生産性向上に関する基礎知識を2つ紹介します。
- グラフデータからもAIによる生産性向上が期待されているとわかる
- ビジネスで生産性向上が必要とされる背景
それでは1つずつ紹介します。
グラフデータからもAIによる生産性向上が期待されているとわかる
AIによる生産性向上に関する基礎知識の1つ目は、グラフデータからもAIによる生産性向上が期待されているとわかることです。
総務省の情報通信白書によると、従業員規模を問わず、以下のとおりAIに業務効率・生産性向上を期待する割合が最も多い結果になりました。
▼AIに期待すること（上位2つ）
| AIに期待すること | 従業員300以下での割合 | 従業員301以上での割合 | ||
| 1 | 業務効率・生産性の向上 | 43.1% | 64.1% | |
| 2 | 省力化・無人化の実現 | 28.5% | 53.2% | |
また、AI活用に積極的な会社は、生産性がそうでない会社の5倍にもなるとの試算もあります（PwC）。
出典：AI導入が進む業界は生産性が急上昇、PwCリポート｜JBpress
ビジネスで生産性向上が必要とされる背景
AIによる生産性向上に関する基礎知識の2つ目は、ビジネスで生産性向上が必要とされる背景です。ここでは2つ紹介します。
- 労働力不足
- 働き方改革
それでは1つずつ紹介します。
労働力不足
ビジネスで生産性向上が必要とされる背景の1つ目は、労働力不足です。
少子高齢化や人口減少などの社会問題により、日本の労働力は不足しています。三菱UFJリサーチ&コンサルティングは、「2022年時点で企業の未充足求人は約130万人に上る」と報告しました。しかし、AIが得意とする単純作業やルーティンワークをAIに代替してもらうことで、労働力不足解消が期待できます。
出典：人手不足の現状と今後の展望｜三菱UFJリサーチ&コンサルティング
働き方改革
ビジネスで生産性向上が必要とされる背景の2つ目は、働き方改革です。
近年働き方改革が推進され、労働時間削減や労働環境改善が求められています。AIを活用することで、ルーティンワークの自動化を実現して従業員がより創造性の高い仕事に集中できるでしょう。これにより、従業員の負担を軽減できるため、働き方改革を促進できます。
AIで生産性向上を見込める理由
ここでは、AIで生産性向上を見込める理由を3つ紹介します。
- ワークフローの自動化
- ヒューマンエラーの防止
- 従業員の負担軽減
それでは1つずつ紹介します。
関連記事：業務効率化とは？メリット・デメリットや具体的な手順・方法まで徹底解説！
ワークフローの自動化
AIで生産性向上を見込める理由の1つ目は、ワークフローの自動化です。
AIを用いることで、生産管理や需要予測などのワークフローを自動化できます。これにより、計算速度の向上や計算ミス防止が期待できるでしょう。また、AIは学習機能を持つため、計算を繰り返すほど継続的に精度が高まります。
ヒューマンエラーの防止
AIで生産性向上を見込める理由の2つ目は、ヒューマンエラーの防止です。
AIを活用することで、入力ミスや計算ミスなどのヒューマンエラーを防止できます。人の手で計算を行うと、どれだけ気をつけてもヒューマンエラーを完全に防ぎ切ることはできません。しかし、AIであれば複雑な計算でもヒューマンエラーのリスクを大きく減らせます。
従業員の負担軽減
AIで生産性向上を見込める理由の3つ目は、従業員の負担軽減です。
AIに業務の一部を任せることで、従業員の負担を軽減できます。また、情報共有を促進して業務の属人化を防止できれば、業務の平準化が可能です。特定の従業員に対するしわ寄せも少なくなるため、その点でも従業員の負担を軽減できると言えるでしょう。
AIで生産性を向上させられる業務の事例
ここでは、AIで生産性を向上させられる業務の事例を8つ紹介します。
- 問合せ対応
- 営業
- 人事
- データ入力
- 記録業務
- 物流業務
- 保守業務
- データの集計・加工
それでは1つずつ紹介します。
問合せ対応
AIで生産性を向上させられる業務の事例の1つ目は、問合せ対応です。
AIを活用すれば、簡単な問合せ対応を自動化できます。チャットボットなどで施設案内やFAQへの回答を迅速に行うことで、顧客満足度の向上やオペレーターの負担軽減も期待できるでしょう。
営業
AIで生産性を向上させられる業務の事例の2つ目は、営業です。
AIで顧客データを分析することで、高い成約率が期待できる見込み客に絞って営業活動を行うことが可能です。これにより営業効率を大幅に向上させ、少ない労力で売上拡大が見込めます。
関連記事：営業分析とは？営業成績向上のために必要な分析手法・フレームワークまで徹底解説！
人事
AIで生産性を向上させられる業務の事例の3つ目は、人事です。
人事業務においては、AIで従業員のモチベーション管理や人員配置アドバイスなどを行うことが可能です。これにより、採用活動の効率化や離職率の低下などにつなげられます。
関連記事：人事がデータ分析を行う目的と注意すべき３つのポイントを徹底解説
データ入力
AIで生産性を向上させられる業務の事例の4つ目は、データ入力です。
AIでデータ入力を行えば、データ入力などの単純作業を自動化できます。これにより、人的ミスを軽減でき、作業時間や労力を削減できるでしょう。
記録業務
AIで生産性を向上させられる業務の事例の5つ目は、記録業務です。
AIの音声認識機能や画像認識技術を用いることで、会議記録や医療記録などの業務を効率化できます。AIの学習機能を応用すれば、音声認識や画像認識を繰り返すほど精度が向上するため、さらに正確な記録が可能です。
物流業務
AIで生産性を向上させられる業務の事例の6つ目は、物流業務です。
物流業界では、AIを用いることで商品ピッキングや搬送などの業務を自動化できます。これにより、スピーディーな配送を実現し、物流の効率化や顧客満足度向上に寄与するでしょう。
関連記事：物流のデータ分析が企業の競争力の分かれ目？重要性と活用のポイント・成功事例を解説
保守業務
AIで生産性を向上させられる業務の事例の7つ目は、保守業務です。
AIは、機械や設備の異常検知にも活用できます。これにより、いち早く設備メンテナンスを行い、生産設備の稼働率を向上させられるでしょう。
データの集計・加工
AIで生産性を向上させられる業務の事例の8つ目は、データの集計・加工です。
AIでデータ集計・加工を行うことで、人間が行うよりも複雑な計算やパターン認識にも対応できます。これにより、今までより正確かつ迅速なデータ分析が可能になるでしょう。また、AIは大量のデータを短時間で集計・可視化することに強みがあります。このデータ分析結果を活用すれば、マーケティング戦略の立案など、様々なビジネスシーンで活用できるはずです。
AIによる生産性向上を成功させるポイント
ここでは、AIによる生産性向上を成功させるポイントを4つ紹介します。
- AI活用目的の明確化
- AIに頼りすぎない
- 導入・運用時の十分な学習
- セキュリティ対策
それでは1つずつ紹介します。
関連記事：効果的な生産性向上の取り組みとは？重要な理由とポイントを徹底解説
AI活用目的の明確化
AIによる生産性向上を成功させるポイントの1つ目は、AI活用目的の明確化です。
AIで実現できることは多いものの、その分目的が明確になっていないと導入すべきツールや整備すべき体制が変わってきます。また、単にツールの導入や組織改変を行っただけでは、AIの効果は十分に得られません。以上より、AIの活用目的を明確化し、特に重点的にAI活用を推進したい分野を選択しましょう。併せて、費用対効果やKPIなど各種目標も設定しておくと、よりAI活用の成功につながります。
AIに頼りすぎない
AIによる生産性向上を成功させるポイントの2つ目は、AIに頼りすぎないことです。
AIは強力なツールですが、クリエイティビティやマネジメントなど、現状ではまだまだ人間の方が優れているスキルも多数存在します。また、AIに与えるデータが不適切だと、アウトプットも不適切なものになる可能性が高まります。よって、最終的にはAIに頼りすぎず人間の力も適切に活用しましょう。
導入・運用時の十分な学習
AIによる生産性向上を成功させるポイントの3つ目は、導入・運用時の十分な学習です。
AIは、導入・運用時に良質かつ大量のデータで学習を行うと、計算精度が向上します。そのため、導入・運用時には学習を十分行うことが欠かせません。できれば定期的に新しいデータを供給して、さらなる分析・予測精度のアップを図るとよいでしょう。
セキュリティ対策
AIによる生産性向上を成功させるポイントの4つ目は、セキュリティ対策です。
AIを活用する過程で、情報を取り扱う場面が増えます。その分セキュリティインシデントの増大も考えられるため、セキュリティ対策を十分に講じましょう。セキュリティ対策が不十分だと、最悪の場合企業の信頼低下で経営にまで影響が及びかねません。
関連記事：データセキュリティとは何か？データ保護におけるアナリティクスの役割
まとめ
この記事では、AIによる生産性向上が可能な理由やAIを活用できる業務などを紹介しました。
AIでワークフローの自動化やヒューマンエラーの防止を実現することで、生産性向上を期待できます。業務をAIに置き換えることで、従業員の負担軽減も可能です。AIはルーティンワークや分析などに強みがあり、営業や人事など幅広い分野で活用できます。ただ、AIの活用目的が明確になっていない状態でツールだけを導入しても、成功は期待できません。
また、マネジメントやクリエイティビティなど、現状人間の方がAIよりも優れているスキルは多数存在します。大切なことは、AIに頼りすぎずAIが人間よりも得意な領域のみAIに任せて、人間の方が得意な領域では人間の力を活用することです。
