AI（人工知能）のメリット・デメリットは？種類や活用事例をわかりやすく解説

AI（人工知能）とは、簡単にいうと、人間の知能を持ったシステムのことです。ビジネスに導入すると、生産性の向上や労働力不足の解消を期待できます。

しかし、言葉自体に聞き馴染みはあるものの、具体的にどのような業務に活かせるのか、導入するリスクはあるのかまで詳しく理解できている方は多くありません。

本記事では、AIを導入するメリット・デメリットや種類、ビジネスに活用した事例についてわかりやすく解説します。

AI（人工知能）とは簡単にいうと人間の知能を持ったシステム

AI（人工知能）とは、「Artificial Intelligence」の略称で、人間の知能を模倣し再現するコンピューターシステムのことです。

AI（人工知能）は人間の脳が行う、以下のような複雑な作業を自律的に遂行することを目指しています。

• 学習
• 推論
• 問題解決

自然言語処理や画像認識、意思決定支援など、多岐にわたる分野で活用され、人間の知的活動を拡張する技術として急速に発展しています。

機械学習はAI（人工知能）の仕組みのひとつ

AI（人工知能）の仕組みには、あらかじめ定義されたルールに基づいて判断を行うルールベースシステムや、最適な解を体系的に探索するアルゴリズムに加えて「機械学習」があります。

機械学習とは、、自ら学習して予測や分類を自動的に行う技術のことです。近年注目を集める技術であるため、AI（人工知能）と混同されやすい側面があります。

機械学習の方法は、以下の4種類に分けられます。

画像に写っている人物の顔を判別する認証機能や株価の将来予測など、幅広い分さで活用されています。

AI（人工知能）ができることの具体例

AI（人工知能）ができることの具体例は、以下のとおりです。

また、近年では「ChatGPT」のような生成AIを活用したサービスが急速に普及しています。生成AIとは、データ学習によって文章や画像などのコンテンツを生成するAIのことです。

今後もさまざまな分野で、AI（人工知能）の導入が加速していくと考えられます。

AI（人工知能）の種類

AI（人工知能）は大きく分けると、以下の4種類に分けられます。

AI（人工知能）について理解を深められるように、順番に詳しく見ていきましょう。

強いAI

強いAIとは、人間のような自意識と自律的思考能力をもつ人工知能のことです。

事前のプログラミングや与えられたデータに頼らず、状況に応じて独自の判断を下せます。現時点では理論上の概念に留まり、現実世界での実現には至っていません。

機械がどのような条件を満たしたときに「自意識がある」と判断できるかの基準も含めて、さまざまな説が提唱されています。

弱いAI

弱いAIとは、人間のような自意識と自律的思考能力をもたない人工知能のことです。事前にプログラムされた範囲内で高度な処理を行える一方で、その枠を超えた柔軟な対応が難しい特徴があります。

たとえば、画像認識や自然言語処理など、限定された領域で人間以上の性能を発揮しますが、自己意識による判断でタスクを行うことは不可能です。

現在、実用化されているAIのほとんどが弱いAIに該当し、幅広い分野で活用されています。

汎用型AI

汎用型AIとは、人間のように多様な課題へ柔軟に対応できる人工知能のことです。

想定外の事態が発生しても、過去の経験にもとづいて自律的に判断し、人間と同様に問題を解決できます。

しかし、現時点では実現するための方法は明らかになっていません。さまざまな技術的課題と向き合いながら、研究開発が進められています。

特化型AI

特化型AIとは、特定の領域や作業に特化した人工知能のことです。現在実用化されているAI（人工知能）の多くが、特化型AIに該当します。

実用化されている代表的な特化型AIは、以下のとおりです。

• 自動運転技術
• 画像認識
• 自然言語処理

専門外の問題に対応ができない一方で、定められたタスクにおいて人間以上のパフォーマンスを発揮します。

そのため、さまざまな企業で研究が進められ、あらゆる分野の効率化や生産性向上などに寄与しています。

AI（人工知能）を活用するメリット

AI（人工知能）を活用する主なメリットは、以下の7つです。

• 業務効率化によって生産性が上がる
• 労働力不足を解消できる
• コストの削減につながる
• ヒューマンエラーを減らせる
• リスクを低減できる
• データ分析が容易になる
• 顧客満足度の向上につながる

AI（人工知能）を活用するメリットを把握して、自社の業務における効率化や生産性向上に活かせるかどうかを検討してみましょう。

業務効率化によって生産性が上がる

AI（人工知能）は人間とは異なり、単純作業を正確かつ迅速に、24時間365日休むことなく遂行できます。また、人的ミスによるエラーを減らし、作業の質を一定に保つことが可能です。

とくに、以下のような反復的かつ正確さを求められる業務において効率化をもたらします。

• データ入力
• 請求書の処理
• 品質管理
• カスタマーサポート

また、AI（人工知能）が定型業務を担うことにより、人間はより創造的で付加価値の高い業務に注力できるようになります。

個人の能力開発や企業の競争力強化にもつながり、結果として組織全体の生産性向上に大きく貢献するでしょう。

労働力不足を解消できる

AI（人工知能）は、単純作業や定型業務を迅速に高い精度で処理できるため、人間の負担を大幅に軽減できます。

たとえば、コールセンター業務にAI音声応答システムを導入すると、24時間365日の顧客対応が可能です。単純な問い合わせや定型的な応対をAIが処理することによって、人間のオペレーターは、複雑な案件に集中できます。

また、AI（人工知能）による業務の効率化は、残業時間の削減やワークライフバランスの向上につながり、労働環境の改善と人材確保に貢献します。

コストの削減につながる

AIを活用することで、さまざまな業務の効率化が可能となり、結果としてコスト削減につながります。

たとえば、単純作業やデータ処理をAIが自動化することで、業務にかかる時間を大幅に短縮できます。これにより残業代の削減や、少人数体制でも業務を回せるようになり、人件費の圧縮が可能です。

また、在庫管理や需要予測といった分野では、AIによる分析によって過剰な仕入れや不良在庫の発生を抑制でき、無駄な出費を防ぐ効果もあります。

導入には初期費用がかかる場合もありますが、長期的にはコストパフォーマンスの高い施策といえるでしょう。

ヒューマンエラーを減らせる

人間は、疲労や集中力の低下、感情の波によってミスをすることがありますが、AIは常に一定の精度で処理を行うため、こうした影響を受けません。

特に、同じ作業を繰り返す業務や高精度が求められる分野では、AIの安定したパフォーマンスが大きな強みとなります。

また、AIによる自動チェック機能を活用することで、入力ミスや処理漏れの防止にもつながり、業務全体の信頼性向上が期待できます。

業種を問わず、安全性や品質を重視する現場では、AIの活用が有効な手段となるでしょう。

リスクを低減できる

AIを活用することで、業務におけるさまざまなリスクを低減できます。たとえば、危険な作業現場では、AI搭載のドローンやロボットが人間に代わって点検や作業を行うことで、事故やケガのリスクを大きく抑えられます。

また、製造ラインにAIを導入すれば、不良品の早期発見や機器の異常検知が可能となり、トラブルの未然防止につながるでしょう。

災害対応の分野でも、AIが搭載された機器が被災地の探索や復旧支援を担うことで、作業者の安全を確保しながら迅速な対応が可能になります。

データ分析が容易になる

AI（人工知能）は、膨大な量のデータを高速かつ正確に処理し、複雑なパターンや相関関係を見出すことが得意です。

企業は、AI（人工知能）の活用によって、市場動向や顧客ニーズをより深く理解し、的確な意思決定を行えます。

たとえば、小売業では購買履歴や顧客属性などのデータをAIで分析することによって、個々の顧客に最適な商品を提案したり、需要予測の精度を向上させたりすることが可能です。

また、製造業では生産ラインのセンサーデータをAIで分析し、故障の予兆を早期に発見し、故障リスクを最小限に抑えられます。

データ分析を行うメリットや注意点について気になる方は、以下の記事をあわせて参考にしてください。

関連記事：データ分析とは？9つの手法や分析するメリット、注意点について解説

顧客満足度の向上につながる

AIは膨大なデータを瞬時に分析し、ユーザーの行動傾向や嗜好を把握することが可能です。

個別のニーズに合わせた商品やサービスの提案ができ、顧客にとって満足のいく体験を提供できます。

たとえば、ECサイトのレコメンド機能やチャットボットによる24時間対応などは、利便性と満足度を高める代表例です。

さらに、需要予測やトレンド分析によって、より適切なタイミングで商品を提供でき、顧客の期待に応える対応も実現できます。

AI（人工知能）を活用するデメリットや問題点

AI（人工知能）を活用するデメリットや問題点は、以下の6つです。

• 雇用が減少する懸念がある
• 責任の所在が曖昧になる
• 情報漏洩リスクがある
• バイアスと公平性
• 透明性と説明可能性
• 一時的にコストが増える

AI（人工知能）の問題点を理解し、人間の判断が必要な領域とAIに任せられる領域を適切に区分しましょう。

雇用が減少する懸念がある

定型業務や単純作業が多い職種では、AI（人工知能）による代替が進むと予測されます。

たとえば、AI（人工知能）による代替が進むと予測される職種は、以下のとおりです。

• 一般事務員
• 会計監査係員
• 新聞配達員
• レジ係

出典：株式会社野村総合研究所

ただし、業務全般をAI（人工知能）が担うようになるとは考えにくいでしょう。創造性や複雑な判断力を求められる業務では、人間の役割が依然として重要視されています。

社会全体として、AIとの共存を図りつつ、新たな職種の創出や人材の再教育に取り組むことが必要です。

責任の所在が曖昧になる

責任の所在が曖昧になることも、AI（人工知能）を活用する問題点のひとつです。

たとえば、AI搭載の医療診断システムが誤診を引き起こした場合、以下のように責任の所在が曖昧になります。

• 診断を行った医師に責任があるのか
• AIシステムを開発した企業に責任があるのか
• 病院の運営者に責任があるのか

AI（人工知能）の判断プロセスが不透明なことや、予期せぬ動作をする可能性があることが、責任の特定を難しくしている原因です。

責任の所在が曖昧なままでは、事故や損害が発生した際の法的責任や補償の問題が複雑化し、関係者間での紛争や訴訟のリスクが高まるおそれがあります。

AI（人工知能）の活用にあたって、リスクを十分に認識し、責任の所在を明確にするための法整備や運用ガイドラインの策定が必要です。

情報漏洩リスクがある

AIを活用する際には、機密情報や個人データをネットワーク上で扱う場面が多く、情報漏洩のリスクは常につきまといます。

特に、クラウドベースのAIサービスでは、外部からの不正アクセスやサイバー攻撃の標的となりやすく、重大なセキュリティ事故に発展する可能性もあります。

また、内部関係者による情報漏洩もゼロではありません。こうしたリスクに備えるためには、データの暗号化やアクセス権限の管理を徹底することが重要です。

さらに、AIセキュリティに精通した人材の配置や、社員への情報管理に関する教育も大切です。

バイアスと公平性

AI（人工知能）におけるバイアスと公平性の問題は、社会的公正の観点から重大な課題です。

たとえば、過去のデータをもとにAIが判断を行う場合、過去に存在していた性別や年齢による不当な差別が、新たな形で生成されてしまう危険性があります。

また、金融サービスや医療診断など、人々の生活に直接影響を与えるような分野で学習データの収集が不十分であると、不利な判断が下される可能性も懸念されます。

公平性を保つためには、多様性に配慮したデータ収集と、アルゴリズムの公平性を定期的に評価・修正するプロセスの確立が不可欠です。

AI開発者には、技術的な精度だけでなく、社会的な影響も考慮した責任ある開発が求められます。

透明性と説明可能性

現代のAI（人工知能）は高度に複雑化しているため、入力から出力までの過程が「ブラックボックス化」し、なぜその結論に達したのかを人間が理解することは困難です。

たとえば、AI（人工知能）を用いた融資の審査で申請を否決した場合、判断根拠を明確に説明できなければ、申請者への適切な説明責任を果たすことができません。

説明できない判断は、社会的公正さを損ない、利用者からの信頼を失う原因となります。

信頼性を構築してさまざまな分野でAI（人工知能）の活用を拡大するためには、説明可能性や透明性をシステムに組み込むことが重要です。

一時的にコストが増える

AIの導入は長期的には効率化やコスト削減につながりますが、初期段階では一時的にコストが増加する傾向があります。

AIシステムの開発・導入には、ソフトウェアの購入やシステム設計、専門人材の確保が必要です。さらに、AIの精度を高めるには質の高いデータを収集・整備する必要があり、その工程にも時間とコストが発生します。

加えて、導入直後は運用ノウハウが不足しているため、学習期間を要し、すぐに効果が出にくいのも現実です。AI導入は中長期的な視点で費用対効果を見極め、無理のない予算設計が求められます。

SalesforceのAI 「Einstein」ならAI（人工知能）をビジネスに応用できる

SalesforceのAI「Einstein」は、予測AIと生成AIを駆使して、メール作成や顧客インサイトの発掘など、さまざまな営業プロセスを自動化し、繰り返し行う単純作業や日々の定型業務の負担を軽減します。

「Einstein」によってAI（人工知能）をビジネスに活用する具体例は、以下のとおりです。

• AIによるスコアリングによって優先順位の高い商談先を特定できる
• 蓄積した顧客データをもとにワンクリックでメールを自動作成できる
• 過去のデータを分析して精度の高い売上予測を立てられる

また、大規模言語モデルに反映されないように、機密性の高い顧客情報や企業データを保護しているため、情報漏洩リスクを抑えて運用できます。

Salesforceの「Einstein」については、以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。

関連記事：【Salesforce Einstein】Salesforceが開発するAI、Einstein（アインシュタイン）ってなんだ？

AI（人工知能）をビジネスに活用した事例

実際にSalesforceを導入した企業で、AI（人工知能）をビジネスに活用した事例を紹介します。

• 人工知能によるリードスコアによってコンバージョン率80％を実現
• 電子メールの振り分け自動化によってコンタクトセンターのコストを削減
• 少数精鋭企業の業務効率化を実現し競争力を強化

事例をもとに、自社の業務にAI（人工知能）を導入して業務改善ができるかどうかの参考にしてみてください。

人工知能によるリードスコアによってコンバージョン率80％を実現

株式会社ヒューマンテクノロジーズ では、案件化の予測を営業担当者の感覚に頼っており、リード件数が増大する一方で、コンバージョン率が低下するという課題を抱えていました。

Salesforceの「Sales Cloud」を導入後は、AI（人工知能）の「Einstein」によって自動化したスコアリングをもとに、スコアの高い顧客から優先的に連絡や訪問を行うことによって、営業活動の効率化を達成しています。

結果として、活用開始から約3ヶ月で、スコア81～100点の顧客のコンバージョン率を80％台まで引き上げることに成功しています。

電子メールの振り分け自動化によってコンタクトセンターのコストを削減

株式会社ビックカメラでは、DXを推進するにあたって、コンタクトセンターの非効率性と予算超過に課題を抱えていました。

Salesforceの「Service Cloud」を導入後は、電子メールの担当者振り分けをAI（人工知能）の「Einstein」によって自動化しています。

当初は、人間が振り分けるのと比べて20％程度のアサインミスがありましたが、オペレーターによる差し戻しと「Einstein」の学習により、1日1～2件程度まで改善されました。

また、電話対応では、音声データの自動テキスト化とケースへの紐づけにより、アフターコールワークを約半分に短縮しています。

結果として、コンタクトセンターのコストを20％以上削減することに成功しました。

少数精鋭企業の業務効率化を実現し競争力を強化

株式会社サンレディースでは、人材派遣・業務請負業界での競争力強化と業務効率化を目指し、SalesforceのAI搭載型CRMである「Einstein 1 Platform」を導入しています。

「Einsteinサービス返信」機能によって、スタッフからの質問への返答時間を8分から1分以内に短縮し、スーパーバイザーの負担軽減と現場スタッフの生産性向上を実現しています。

また、予測AIを活用した営業活動では、契約可能性の予測精度が向上し、契約案件数も156％増加しました。

結果として、AIを「人間のパートナー」と位置づけ、現場の意見を積極的に取り入れながら活用を進めることで、少数精鋭企業としての競争力強化に成功しています。

Salesforceの「Einstein」でAI（人工知能）をビジネスに応用しよう

AI（人工知能）は、 人間の脳が行う複雑な作業を自律的に遂行できる技術です。ビジネスに導入すると、生産性の向上や労働不足の解消を期待できます。

しかし、仕組みや活用方法を理解してツールを導入しないと、期待した成果が得られなかったり情報漏洩リスクが生じたりするおそれがあります。

AI（人工知能）を業務に活用する際は、単純作業の自動化や労働力不足の補填など、自社で改善したい課題を明確にして適切なツールを導入しましょう。

Salesforceでは、AI（人工知能）を活用した製品を多数取り揃えており、お客様の課題やニーズにあわせたカスタマイズに対応しています。また、無料トライアルを実施しているため、導入後の運用をイメージしながら検討可能です。

AI（人工知能）を活用した業務改善や生産性の向上に興味がある方は、お気軽にご相談ください。