AI(人工知能)によって効率化される相性の良い業種

現在、様々な業務にAIを活用するシーンが増えてきています。「AI活用」、「業務効率化」などよく耳にするキーワードですが、どんな業種がAI活用に適しているのか、今回はAIによって業務効率化に相性の良い業種をご紹介します。

AI×製造業

ビジネス課題

AIを活用するにあたり製造業ではどのようなビジネス課題があるのか、まずは課題をご紹介します。

■人材不足や品質検査の精度

製造業で特に深刻化している人材不足問題。労働人口の減少により、限られた人材を奪い合うことになりかねません。また熟練の作業員が不足し、若い作業員の育成に時間やコストがかかります。品質検査の精度も作業員のスキルにバラつきがあるのでミスが比較的多く、効率が良いとは言えません。

■生産ライン、稼働時間の最適化

熟練の作業員が複数名で経験則をもとに数日かけて、生産計画を策定するというケースがあります。時間と人をかけても、計画通りに進むことは難しいです。その際にはまた時間と人を使い修正をしていきます。これでは最適とは言えません。しかし、現在の製造業の現場ではこのようなことが当たり前にあります。

製造業でのAI活用例

製造業では上記のようなビジネス課題がありました。ではそのような課題に対し、実際にどのようなAI活用がされているのかをご紹介します。

□不良品の自動検知による人員削減・品質精度維持

良品、不良品の画像データをAIに学習させることで、不良品を自動で検知することが可能となります。従来では人間の作業員が目視で行っていた作業を廃止することができると共に、人によってばらつきのある目視作業もAIによって平準化となるため、一定の品質を保つことができます。

□生産ラインの稼働最適化

先のビジネス課題にある熟練の作業員が複数で数日をかけて生産計画を策定するところ、AIにデータを与えるだけですぐに最適な計画を提案してくれます。
例えば、生産ラインは必要なときに必要な分だけ稼働すれば問題ないものの、実際には人の予想などに従って稼働しているパターンも少なくありません。しかし、AIを活用した場合は具体的なデータやリアルタイムでの売上などの情報を共有しながら最適な稼働をすることができます。

AI×流通・小売業

ビジネス課題

AIを活用するにあたり流通・小売業ではどのようなビジネス課題があるのかをご紹介します。

■過剰在庫・欠品による機会損失

欠品による機会損失を防ぐためには在庫をリアルタイムで把握し、必要な商品を発注することが重要です。煩雑な在庫管理では過剰在庫によるコスト増、欠品による機会損失が発生してしまいます。売上、顧客データを分析することで、店舗特性、季節変動による需要変化を予測し、それらを防ぎ、コストの低減、売上拡大を図っていく必要があります。

■最適な広告・宣伝効果

リアル店舗・Web問わず、広告・宣伝は重要な集客手段となります。
期間や料金、メディアへの露出度はどれだけ必要なのか、これらは予測をすることが難しく、この広告に対しては費用対効果が悪かったというケースがあります。どれだけの広告を出向したら1番効果が高いのかを予測し、無駄な広告宣伝費を削減していく必要があります。

流通・小売業でのAI活用例

流通・小売業では上記のようなビジネス課題がありました。ではそのような課題に対し、実際にどのようなAI活用がされているのかをご紹介します。

□需要予測による仕入れ・在庫の最適化

在庫の最適化には過去のトレンド、販売期間、商品のプロモーション、割引率、店舗での配置、気象(天気)などのデータを使います。
それらのデータを利用した機械学習モデルでは、これまでのルールベースや統計的なモデルでは実現できなかった、複数の要素を考慮した正確な販売数の予測が行え、その販売数予測とモデルの精度に基づいて計算された安全在庫を使って適切な量の発注を行い在庫が最適化されます。

□広告の出稿量予測

リアル店舗ではチラシ配布やテレビCMなどのマスマーケティング、ECではWeb広告(リスティング広告、動画広告、ソーシャルメディア広告など)が主流ですが、リアル店舗、ECどちらにせよ、どれだけの広告を出稿したら1番効果が高いのか予測しづらいという問題がありました。
AIによってマスマーケティングでは媒体ごとの出稿量などを変数として売上を予測する機械学習モデルを生成します。それを使ってさまざまな出稿量のケースで売上をシミュレーションするのです。シミュレーションに基づいてRoIが最大化される出稿量を特定し、最適化します。
また、ECの場合、CRMの購買履歴、Web訪問履歴などのデータから購入可能性の高い人を特定し、メールやオンライン広告配信を購入確率の高い人だけに配信することで、パフォーマンスの高いマーケティングが行われています。

まとめ

様々な業種で活躍するAIですが、特に製造業や流通・小売業では業務効率化を目的として導入が進められています。
しかし、AIを導入するために「プログラミングできるエンジニアがいない」、「どんなデータをどう使えばいいかわからない」など別の課題が生まれているのも事実です。

当社の「ピタゴラスAIクラウド」ではそのような導入に対する問題を解決し、誰でもAIを活用できるプラットフォームを提供しています。
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