分野別で見るAI活用事例10選を紹介！基本情報から最新トレンドまで

 

そもそもAIとは？

AIとは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の頭文字をとった言葉で、日本語では「人工知能」を意味します。

明確な定義はありませんが、人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決、理解、認識などのタスクを実行するコンピュータシステムを指します。AIは機械学習やディープラーニングなどの技術を使用し、大量のデータからパターンを見つけ出し、それに基づいて意思決定を行います。

AIを導入する背景

AIの導入が進む背景には、いくつかの重要な要因があります。まず、少子高齢化による労働力不足が深刻な問題となっている現代において、AIは業務の効率化を図り、人手不足の解消に役立ちます。

労働力不足が解消されると、生産性が向上し、企業の競争力が強化されます。

また、企業が厳しい競争にさらされる中で、AIの精度の高い処理能力がミスや事故を減らし、安全性を向上させます。

これにより、企業は新たな業務に取り組む余裕が生まれ、革新的なサービスや製品の開発に注力できます。これらの要因が、AI導入の推進力となっています。

機関学習人件費などコストの削減・深層学習（ディープラーニング）との違いは？

機械学習と深層学習（ディープラーニング）はAIの重要な分野であり、それぞれ異なる特徴と利点があります。

機械学習は、データから規則性を学び、予測や分類を行う技術であり、比較的シンプルなアルゴリズムを使用します。

機械学習では少ない工数で作業ができるため、人件費を削減し、また低コストで結果を出すことができます。

一方、深層学習は機械学習の一部であり、人工ニューラルネットワークを用いてデータを多層的に処理し、より複雑なパターンを学習します。

ただし、画像認識や音声認識などの高度なタスクで高い精度を実現できますが、大量のデータと計算資源を必要とするため、コストが高くなることがあります。

【分野別】AIの活用事例10選

 

AIは現在では産業や工業、医療や家庭内で使用する身近なものまで、さまざまな分野で活用され、大きな効果をもたらしています。AIがどのように活用がされているのか分野別に紹介します。

AI活用事例1：農業

AIを活用した農業では、作物の成長や健康状態を管理したり、収穫量や品質の向上にも利用されています。AIにより農家は労働力を抑えることにもつながります。

AI技術の導入により、生産性向上、資源の効率的利用、環境負荷の軽減も可能です。

＜活用例＞

• ドローンによる高解像度画像撮影し、AIが作物の健康状態や異常を検知
• 土壌センサーによる土壌の質や水分量をモニタリングし、AIが最適な灌漑計画を提案
• 果物の熟成度をAIによる画像解析で判断し、最適な収穫タイミングを予測
• AIによる天候予測や市場価格の分析による収益の予測

 

AI活用事例2：製造業

AIの活用により、製造業では人手不足の解消や作業効率化が進んでいます。これにより、安全性の向上と品質の均一化が達成され、従業員の疲労によるパフォーマンス低下を防ぎ、人的事故の減少にもつながっています。また、AIによる技術解析を通じて、熟練技術者の技術伝承をサポートすることも可能になりました。

＜活用例＞

• AIを搭載のロボットアームで溶接や組み立て作業を行い、作業の精度とスピードを向上させ、人手不足も解消
• AIによる外観検査自働化により製品をリアルタイムで高い精度解析し、欠陥品を自動的に検出
• AIによる生産計画の最適化による需要予測、在庫管理の徹底によるコスト削減
• AIを使って熟練技術者の作業データを解析し、その技術を若手技術者に伝承

 

AI活用事例3：医療

AIは医療現場では、効率化や診断精度の向上、個別化医療の実現を進めています。AI技術の導入により、診断の精度と速度が向上し、患者の早期治療が可能になります。また、予知保全の分野では健康管理の質が向上します。

＜活用例＞

• AIが画像診断においてMRIやCTスキャンの画像を解析し、がんや心臓病などの疾患を早期に発見
• AIが電子カルテのデータを解析して、患者ごとの治療計画を最適化、個別化医療を提案
• 自然言語処理技術を用いて、医師のメモや文献を解析し、新しい治療法や薬剤の情報を提供
• AIが患者のバイタルサインや生活習慣データをモニタリングし、病気の発症リスクを予測、予防措置を講じる

など

 

AI活用事例4：金融業

AI技術の導入により、金融業界は効率化、リスク管理の強化、顧客サービスの向上を実現しています。

詐欺防止が迅速かつ効果的になり、評価の公平性や迅速化も図られます。

さらに、資産運用でもAIが活用され、投資戦略の精度向上とリスク管理が強化されています。

＜活用例＞

• AIが取引データのリアルタイムに解析し、異常バターンを検出し、不正行為や詐欺被害の防止
• AIによる正確かつ包括的な信用リスク調査で、貸し付けや融資の判断が迅速化
• 資産運用分野では、投資ポートフォリオの最適化や市場予測のためのデータ分析を行い、投資戦略の精度が向上し、リスク管理が強化

 

AI活用事例5：自動車

自動車業界ではAIを活用することで、運転中の安全性や快適性、効率性が向上しています。AIはセンサーデータを解析し、事故の予防、目的地案内、ドライバーの状態検知を行い、自動運転も支援します。

＜活用例＞

• センサーとカメラで収集したデータをAIが解析し、車を自動で運転
• 自動ブレーキ、車線逸脱警報、車間距離調整、ヘッドライトの調整などドライバーの運転をサポート
• AIがリアルタイムの交通情報を解析し渋滞を避け最適なルートを提案
• AIが車両のセンサーから得られるデータを解析し、部品の劣化や故障の兆候を早期に検出
• AIが車内の温度、湿度、シートポジションなどを学習し、ドライバーや乗客の快適性を最適化

 

AI活用事例6：教育

教育現場では、AIが個別の学習データの解析や自動採点により、学生は自分のペースで効果的に学習できるようになります。

学習データの解析により、教師の教育戦略のフォローにも役立ちます。

＜教育現場の活用例＞

• 学生別に学習データを解析し、個々の理解度や進捗に応じたカスタマイズされた学習プランの提案
• AIの自動採点よる試験や課題の迅速な採点とフィードバック
• 学習データの解析による個別の苦手分野の解析、類似問題の出題
• 自然言語処理技術による学生の発音や文法の間違いをリアルタイムに指摘
• 学習データの解析による、教師の教育計画の作成フォロー

 

AI活用事例7：家電

家電の中にも掃除機、洗濯機、エアコン、オーブン、炊飯器などAIを搭載されている家電が増えています。

AI搭載家電は、ユーザーの生活スタイルに合わせて自動的にカスタマイズされるなど、学習能力を備えたものもあります。

＜AIを活用した冷蔵庫の活用例＞

• AIが使用状況を判断し節電モードに切り替え、電力消費量を節約する機能
• スマホと連動し外出先で冷蔵庫の中身が確認できる機能
• AIが冷蔵庫の中身を判断し献立を提案してくれる機能
• AIが食品の管理をし、賞味期限を知らせる機能
• AIが食材を管理し、必要な食材を自動で注文する機能

 

AI活用事例8：スポーツ

AI技術の導入により、スポーツではパフォーマンスや結果データを分析することで、選手のパフォーマンス向上や戦略や戦術の向上をすることが可能になりました。

また、観客側の満足度を高めるためにもAIは活用されています。

＜活用例＞

• AIによるビデオ解析によるフォームの改善点やパフォーマンス向上のための具体的なアドバイスを提供
• AIが選手の演技を認識し、技や点数を算出し、審判の採点をサポートをする自動採点
• 過去の試合データをAIが解析し、対戦相手の戦術や弱点を見つけるデータ解析
• 選手の動きや負荷をモニタリングし、AIが怪我のリスクを予測
• AIが試合中の重要なシーンを自動的に抽出し、ハイライト映像を自動生成

 

AI活用事例9：文化

AIは芸術やクリエイティブな文化面でも活用が進んでいます。AIが創造するものの中にはすでに高い価値がつけられているものもあります。また、芸術や文化遺産の保存などで重要な役割を果たしています。

＜活用例＞

• AIが楽曲の作曲を自動アレンジし、さまざまなスタイルやジャンルの音楽を自動生成
• AIを使って新しい絵画アート作品の生成
• AIによる詩や小説の創作、映画やドラマの脚本の執筆
• AIが映像の分析を行い、自動的で映像の編集や特殊効果を追加
• 歴史的文書やアート作品をデジタル化し、AIがそれらのデータを整理・解析
• AIが劣化した絵画や彫刻のオリジナルの状態を推測し、修復支援

 

AI活用事例10：カスタマーサポート

24時間対応できるAIはカスタマーサポートの現場でも活用されています。顧客にとって必要なタイミングで迅速なサポートが受けられるため顧客満足度の向上や解約率の低下につながります。

• オンラインショッピングサイトにて、顧客からの問い合わせに対して、自動で商品情報の提供や在庫確認、注文状況の追跡行う
• 顧客からの問い合わせメールをAIにて自動言語処理を行い分類・解析し、適切な部門に振り分ける
• 動画視聴の顧客に対しの視聴履歴や行動データを分析し、カスタマイズされた映画・ドラマの推薦を行う
• 顧客とのチャットやメールの内容から感情をAIを用いて解析し、顧客の満足度や不満を検出し、感情解析に基づき適切なサポートを提案

 

AIを活用するメリットは？

AIを活用するメリットは主に下記の通りです。

• 迅速な対応ができる
• 業務の効率化ができる
• 正確で素早く作業がこなせる
• 人的なミスがなくなる
• 人件費が削減される
• 顧客満足度が向上する

 

AIはデータに対してリアルタイムに素早く対応ができます。

また、大量のデータや複雑分析も、正確に処理が可能です。AIが正確に作業を行うため、チェック体制が簡略化でき、人為的なミスもなくなります。

24時間休まずに働けるAIに作業を置き換えることで、人員削減が実現し、コストを削減できます。

AIを活用するデメリットはある？

AIを活用することにはデメリットもあります。

• 導入と維持に高いコストがかかる
• AIシステムの設計や運用に専門知識が必要
• 質の高いデータが必要
• 責任問題に発展する恐れがある

 

AIの活用は長期的にはコスト削減につながるものの、導入段階では一時的にコストがかかります。

また、AIシステムの設計や運用に専門知識が必要になるため、人件費もかかります。

また、AIは大量のデータをもとに処理を行うため、質の高いデータが必要になります。

AIの処理にミスが生じ他に影響をあたえてしまった場合、その責任の所在が問われる場合もあります。

AI技術の最新トレンド！

生成AIは、現在のAI技術の最前線に立つ革新技術の一つです。

自然言語処理、画像生成、音声合成など多岐にわたる分野で急速に進化しています。

例えば、OpenAIのGPTシリーズは、人間に近い文章を生成する能力を持ち、ビジネス文書の作成やカスタマーサポート、コンテンツの自動生成などで活用されています。

Microsoftの「Bing」や、Googleが提供する「Bard」などが有名です。

また、DALL-EやMidJourneyといった画像生成AIは、テキストからリアルな画像を作成でき、広告やデザインの分野で新しいクリエイティブ表現を可能にしています。

音声合成技術では、AIが自然で人間らしい音声を生成し、音声アシスタントや自動ナレーションに応用されています。

AIを活用する際の注意点

AIを活用する際には、プライバシーとセキュリティの問題に十分な注意が必要です。

個人情報の取り扱いやデータ保護が疎かになると、情報漏洩やハッキングなどのリスクが高まります。

ノートンのセキュリティサービスは、世界中のセキュリティデータと数十年にわたる経験を基に強化されています。

これにより、安心してAI技術を活用し、業務効率を向上させることができます。

まとめ

AIを活用を活用することにより、迅速な対応、業務効率化、正確な作業、人為的ミスの排除、人件費削減などさまざまな効果があります。

また、新しいクリエイティブの世界でもAIは活用されていくことが期待されています。

しかし、AIの活用にはまだ課題となる部分もあるため、さまざまな角度から検証しながら活用を進めていかなければなりません。