AIで実現する業務効率化の実践ガイド - 導入事例と成功のポイント
DXや働き方改革が急速に進む今日、多くの企業が「業務効率化」を重要課題として掲げています。特にAI（人工知能）技術の活用は、単なる自動化を超えた画期的な効率性向上や新たな価値創造を可能にするため、大きな注目を集めています。
しかし、「AIを活用して業務効率化を図りたい」と考えていても、具体的に何から始めればよいのか、どのような効果が期待できるのか、必要な投資はどの程度かなど、多くの疑問や課題に直面することでしょう。
本記事では、AI業務効率化の基本から応用まで、具体的な事例と実践的なステップを交えて解説します。
目次
業務効率化が必要な理由
長年、あたりまえのように行っている業務には、「ムリなもの」「ムダなこと・もの」「ムラのあるもの」が含まれています。業務内容やプロセスを見直し取り除くことで、労働環境を改善できます。こうした取り組みを実施するのが業務を効率化するということです。
では、なぜ業務を効率化することがこれほどまでに求められているのでしょうか。大きくは以下の理由が考えられます。
人材不足への対応をする
日本の生産労働人口は減少を続けています。多くの企業や自治体では、必要な人材が確保できない状況も起こりかねません。そこで必要となるのが、業務を効率化して、少ない人材を有効に活用する体制です。
業務の見直しを図り、 「ムダなこと・もの」を省くことで、同じ労働力をより多くの作業に割り振ることができます。 また 「ムリなもの」を省くことで労働負荷が軽減され、働きやすい環境へと改善されます。 そうした就労環境が整えば、従業員のモチベーションも高くなり、生産性の高い仕事に集中できる可能性が高まります。さらに、労働環境が整った企業や自治体であれば、就職希望者の増加も期待できます。
DXや働き方改革を進めるためのプロセスを構築する
働き方改革関連法（働き方改革を推進するための関係法律の整備に関する法律）が公布され順次施行されています。労働者がそれぞれの事業に応じた多様な働き方を選択できる社会を実現するため、と政府はこの法案の意義を提示しています。またDXを推進して、ビジネスモデルや商品・サービスそのものを改革し、競争力を高めることも求められています。これらを実現するためには、現状の業務フローを見直し、「ムリなもの」「ムダなこと・もの」を省き、従業員の業務負担を軽減するとともに、労働時間の適性化を図ることが必要です。 業務効率化はDXや働き方改革実現のためには、達成しなければならない命題 だともいえます。
業務の属人化を防止し、生産性向上へつなげる
業務においては、長年同じ従業員が担当していたり、従業員によって業務効率や精度に違いが生じたりすることが少なくありません。これは属人化が発生し、情報共有されていないことが主な原因だと考えられます。
既存の業務を見直し、標準化を図ることで「ムラ」を解消できます。たとえば営業成績の良い、経験豊富な営業マンの業務フローを情報として共有できれば、経験が浅い営業マンであっても効率的で効果的な営業が可能になります。また、製品やサービスのムラがなくなれば、顧客満足度も高めることができ、生産性向上にもつながります。こうした 環境を整備するためには、既存業務の見直しと効率化が重要 です。
業務効率化の必要性と進め方については以下の記事も参考にしてください。
またDXについては以下の記事も参考にしてください。
「DX推進・成功事例から実施のヒントを探る〜国内・海外成功事例22選〜」
「DX徹底解説。定義と目的、導入時の手順と課題のほか、成功事例を紹介」
AI業務効率化で実現する新たな価値創造
デジタル化が急速に進展する現代において、業務効率化とAIは切っても切れない関係になりつつあります。従来の業務効率化が主に「ムリ・ムダ・ムラ」の削減に焦点を当てていたのに対し、AI活用による業務効率化は単なる省力化を超えた価値創造を可能にします。
業務効率化の変遷とAIの位置づけ
業務効率化は時代とともに進化してきました。紙からデジタルへの移行（ペーパーレス化）、定型業務の自動化（RPA導入）という段階を経て、「AIによる高度な自動化と知的判断」という新たなフェーズに入っています。AIは従来の効率化ツールと異なり、データから学習し、改善し続ける能力を持つため、業務効率化の質的転換をもたらしています。
AIが変える業務効率化の本質
従来の業務効率化が「同じことをより少ないリソースで行う」というアプローチだったのに対し、AIを活用した業務効率化は「 人間にしかできない価値創造に集中するための環境整備 」という本質的な変化をもたらします。AIによる業務効率化の本質的な価値は以下の点にあります。
- 非定型業務の自動化： 判断が必要な業務や例外処理も含めたワークフローの自動化
- 予測と最適化： 過去データから将来を予測し、最適な意思決定を支援
- 知識の活用と共有： 組織内の暗黙知を形式化し、全体で活用可能にする
- 継続的な学習と改善： 新しいデータから常に学習し、精度を高め続ける
AI業務効率化とDX（デジタルトランスフォーメーション）との関係
DXの本質は「デジタル技術によるビジネスモデルの変革」ですが、AI業務効率化はその基盤となる重要な要素です。DXを成功させるためには、まず既存の業務プロセスを可視化し、AIを含めたデジタル技術で効率化・最適化することが不可欠です。AIによる業務効率化は単なるコスト削減策ではなく、DXを実現するための戦略的投資として位置づけるべきです。
データドリブン経営を支えるAI業務効率化
デジタル化時代の経営においては、 データに基づく意思決定（データドリブン経営）が競争優位の源泉 となります。AI業務効率化は単に作業を自動化するだけでなく、業務プロセス全体から価値あるデータを収集・分析し、経営判断に生かす仕組みを構築します。AIによって効率化された業務プロセスは、質の高いデータを継続的に生成し、それがさらに精度の高い予測や判断を可能にするという好循環を生み出します。
データドリブン経営については、次の記事も参考にしてください。
人間とAIの協働による新しい働き方
デジタル化時代の業務効率化の最終目標は、AIと人間がそれぞれの強みを生かして協働する環境の構築です。AIは大量のデータ処理や定型的な判断を担い、人間は創造性や共感性を生かした価値創造に集中することで、組織全体のパフォーマンスを最大化できます。AIは人間の仕事を奪うものではなく、人間がより高い価値を生み出すためのパートナーとして位置づけることが、これからの業務効率化の鍵となります。
デジタル化時代における業務効率化とAIの関係性は、単なる技術導入を超えた戦略的な意義を持ちます。AIを効果的に活用することで、コスト削減だけでなく、新たな価値創造や競争優位の確立、そして働き方の質的向上という多面的な効果を実現することができるのです。
AIの活用で効率化できる業務と効果
AI技術の急速な進化により、今日ではさまざまな業務領域で革新的な効率化が実現可能になっています。単純作業の自動化にとどまらず、判断を要する複雑な業務や専門性の高い分析作業まで、AIの適用範囲は急速に拡大しています。ここでは、AI実装による効果が特に顕著な業務領域と、その具体的な成果について解説します。
顧客対応、チャットボットなど
住民や顧客からの問い合わせ対応にAIを活用している自治体や企業は増加傾向にあります。たとえば、住民票や住民税の問い合わせ、補助金についての質問などにチャットボットを導入する自治体が増えています。そうすることで、24時間いつでも問い合わせに対応することができるので、住民の満足度も高まります。また、職員の業務負担も軽減されると同時に、職員によって対応の仕方が異なるといったサービスの不均一も解消できます。
生産・品質の管理
AIを活用することで製造品質の向上を図ることができます。たとえば、製造工程を自動化することで、人為的ミスの発生を最小化できます。また、異常の検知や予測をし、保全を図ることも可能です。不良品の発生原因を分析し、製造工程を改善したり、検品精度を高めたりして、生産性や品質向上へとつなげられます。
生産管理でのAIの活用については、次の記事も参考にしてください。
生産管理にAI活用が注目されているのはなぜ？業務領域ごとの効果も解説！
データ分析と意思決定支援
AIは膨大なデータから有意義なパターンや傾向を抽出し、人間では発見困難な洞察を提供します。従来、専門知識を持つアナリストが数週間かけて行っていたデータ分析作業も、AIを活用することで数時間から数分に短縮できます。市場予測、顧客行動分析、リスク評価など複雑な分析タスクを自動化することで、経営判断の精度向上とスピードアップが可能になります。さらに、AIが提示する予測モデルは継続的に学習・改善されるため、時間の経過とともに精度が向上し、より的確な意思決定をサポートします。
データ分析へのAIの活用については、次の記事も参考にしてください。
AIによるデータ分析を使いこなすには？メリットや重要性、活用手法を徹底解説
ＮＴＴデータ関西では、 データの収集から分析、活用までをトータルに支援する「データ分析・活用ソリューション」を提供 しています。AIを活用した高度な分析基盤の構築から経営判断に直結するダッシュボード開発まで、企業のデータドリブン経営を実現します。
▼データ分析・活用ソリューションの詳細について
保守・保全
AIを活用することで、設備保全や保守業務を高度化できます。製造工程にAIを導入することで、製造ラインで異常が起こる予兆を検知することが可能になります。また、過去のデータを分析することで、保全計画全体をより安全性の高いものへと改善できます。さらに、機械に不具合が発生した場合には、その原因を分析し、改善につなげることで保守・保全の精度を向上させることができます。
物流、倉庫の管理
ECサイトの市場拡大にともない、物流業務の負担が増加傾向にあります。いち早く商品を正確に届けるために、運送ドライバーの長時間労働化が懸念されています。さらに、運送ドライバーの不足も大きな問題となっています。こうした課題を解決するためには、配送ルートの最適化や積み荷の効率化などを図る必要があります。倉庫の保管においては、過剰在庫や在庫不足を防ぐために在庫数をリアルタイムで把握し、最適な仕入れのタイミングを判断することが求められます。
AIを活用すれば、物流の予測精度を向上させて輸送効率を高めたり、積載率を改善したり、到着予定時刻の予測通知によって再配達を減らすことが可能です。さらに、倉庫管理における臨機応変な判断が必要な作業にもAIを活用することで対応できます。
人事業務の効率化
AIを活用して、採用プロセスや離職予測、労務管理などを効率化できます。採用プロセスにおいては、応募者の書類選考を自動化したり、応募者データの分析をしたりすることで、自社において能力を発揮しやすい人材かどうかの判断材料の精度を高め、採用成功へとつなげられます。
営業スキルの標準化と戦略の充実
AIを活用することで、顧客データの分析や顧客対応の自動化を図るとともに、顧客の消費行動や属性データなどから、必要な情報を必要な顧客に的確に届けることが可能となり、顧客満足度の向上につなげられます。また、経験豊富な営業マンのノウハウをデータ化して共有することで、営業スキルを標準化できます。
AI業務効率化の課題と対策
AI業務効率化を進める過程では、さまざまな障壁や課題に直面することがあります。しかし、これらの課題を事前に認識し、適切な対策を講じることで、AI導入の失敗リスクを大幅に軽減できます。本章では、企業がAIによる業務効率化を進める際に直面する主な課題と、その効果的な対処法について解説します。
データの品質と量の確保
AI技術の性能は使用するデータの質と量に大きく依存します。多くの企業では、必要なデータが十分に蓄積されていない、データの形式が統一されていない、あるいはデータに誤りや欠損が多いといった問題に直面します。特に業務データは、長年にわたり異なるシステムで管理されてきたため、統合や整理が困難なケースが少なくありません。
対策
- データ品質管理体制の確立： データの収集から保存、活用までの一貫したガバナンス体制を整備する
- データクレンジングの実施： 既存データの誤りや重複を修正し、分析可能な状態に整える
- 段階的なデータ収集： 重要度の高い業務から優先的にデータ収集を始め、徐々に範囲を拡大する
- 外部データの活用： 自社データが不足している場合は、業界データや公開データを補完的に活用する
社内の理解と協力の獲得
AI導入は技術的な課題だけでなく、組織的な課題も伴います。特に、AIに対する誤解や不安、既存業務の変更への抵抗感が障壁となることが多いです。現場担当者が「AIによって仕事を奪われる」という懸念を抱いたり、管理職が「投資対効果が不明確」と判断したりすることで、プロジェクトが頓挫するケースも起こりえます。
対策
- 経営層の明確なコミットメント： トップダウンでAI活用の意義と方向性を示す
- 成功体験の共有： 小規模な実証実験から始め、具体的な成果を社内に広く共有する
- 透明性のある推進： AIがどのような判断をするのか、どのように業務を変えるのかを明確に説明する
- 教育・研修の実施： AIリテラシーを高めるための継続的な教育プログラムを提供する
- インセンティブの設計： AI活用による業務改善に貢献した従業員を評価・表彰する仕組みを作る
専門人材の確保と育成
AI技術を効果的に活用するには、データサイエンスやAI技術に精通した専門人材が必要です。しかし、こうした人材は市場での需要が高く、採用が困難であることに加え、採用できたとしても定着率の低さが課題となります。また、AIの専門家と業務に精通した現場担当者の間でコミュニケーションギャップが生じることも少なくありません。
対策
- 段階的な人材育成： 既存社員からAI人材を育成する長期的な計画を立てる
- 外部パートナーの活用： 初期段階ではコンサルタントやベンダーのサポートを活用する
- AIリテラシー教育の強化： 非技術系社員に対してもAIの基本概念を理解できる教育を提供する
- クロスファンクショナルチームの編成： 技術系と業務系の人材が協働できる体制を整える
- 人材の定着策： キャリアパスの明確化やチャレンジングな業務機会の提供など、魅力的な職場環境を整える
セキュリティとプライバシーの確保
AIシステムは大量のデータを扱うため、情報漏えいリスクや個人情報保護の問題が生じやすくなります。特に顧客データや機密性の高い業務データを活用する場合、厳格なセキュリティ対策が求められます。また、AI判断の公平性や透明性に関する倫理的な問題も考慮する必要があります。
対策
- セキュリティ基準の明確化： AI活用に特化したセキュリティポリシーを策定し、遵守する
- データの匿名化： 分析に不要な個人識別情報を削除または暗号化する
- アクセス権限の厳格管理： データやAIシステムへのアクセスを必要最小限に制限する
- 定期的なセキュリティ監査： 脆弱性診断や侵入テストを実施し、リスクを早期に発見する
- AIの判断プロセスの透明化： AIがどのような基準で判断しているかを説明可能にする仕組みを取り入れる
脆弱性診断については次の記事も参考にしてください。
脆弱性診断とは？企業にとって重要なセキュリティ対策について紹介
既存システムとの統合
多くの企業では長年にわたり構築してきた基幹システムやレガシーシステムが存在します。これらのシステムとAIソリューションを連携させる際に、互換性の問題や統合の複雑さに直面することがあります。また、システム間でのデータ連携の遅延やエラーが生じるリスクもあります。
対策
- APIベースの連携： 柔軟な接続を可能にするAPIを活用し、段階的に統合を進める
- マイクロサービス化： 大規模なシステム改修を避け、必要な機能ごとに小さく分割して連携する
- 中間データレイヤーの構築： 既存システムとAIシステムの間にデータ変換・統合層を設ける
- 段階的な移行計画： 重要度の低い業務から試験的に連携し、成功体験を積み重ねる
- デュアルランのフェーズ設計： 既存システムと並行運用する期間を設け、安全に移行する
AIの品質管理と精度向上
AIモデルは時間の経過とともに精度が低下する「モデルドリフト」と呼ばれる現象が起こりえます。これは、ビジネス環境や顧客行動の変化によって、学習時のデータパターンと現実のデータパターンにずれが生じるためです。また、初期段階では見えなかったAIの判断バイアスや誤判断パターンが運用段階で顕在化することもあります。
対策
- 定期的なモデル再学習： 新しいデータを用いて定期的にAIモデルを更新する
- モニタリング体制の構築： AIの判断精度を継続的に監視し、異常を検知する仕組みを整える
- 人間による監督体制： 重要な判断には人間の確認プロセスを組み込む
- A/Bテストの実施： 新しいモデルと既存モデルを並行稼働させ、比較検証する
- フォールバック機能の実装： AIが適切に機能しない場合の代替手段を用意しておく
AI業務効率化は、単なる技術導入ではなく、組織全体の変革を伴う取り組みです。上記の課題と対策を理解し、計画的に進めることで、AIの持つ可能性を最大限に生かした持続的な業務改革を実現できるでしょう。何よりも重要なのは、AIを目的化するのではなく、あくまで業務課題を解決するための手段として位置づけ、現場のニーズと密接に連携しながら進めていくことです。
AI業務効率化の6事例
AIを活用して業務の見直しと改善につなげた事例をみてみましょう。
AIを何の目的でどのように活用しているかを確認し、自社でのAIを活用した業務効率化を図るときのヒントにしてください。
異音検知システムを活用し、列車走行の安全性を高めると同時に作業の効率化を図る（西日本旅客鉄道株式会社）
西日本旅客鉄道株式会社ではＮＴＴデータ関西が提供している IoToneを導入し、列車の走行音から台車異常を検知する業務の精度向上と効率化を図りました。
IoToneはまず正常な走行音を収録し、機械学習させます。正常な走行音を学習したIoToneは、検知対象の列車の走行音を分析・解析して正常な状態であるのか、異常が発生しているのかを判断し、通常と異なる音を検知すると通知してくれます。 走行音をリアルタイムで解析することができるので、安全運転の支援 になります。また 異音の特徴を抽出し、不具合発生の条件を分析することもできるので、車輌整備の効率化につながります。
▼ IoToneの詳細
異音検知ソリューション IoTone®／アイオートーン | ＮＴＴデータ関西
社内の照会対応業務の効率化を目指してAIチャットボットを導入し、照会件数全体の13％をAIチャットボットで解決。（共栄火災海上保険株式会社）
共栄火災海上保険株式会社では営業店の業務効率化を目的にAIチャットボットを導入しました。社内に資料があるような内容についての問い合わせや定型的な照会を自動化し、従業員の負担軽減を図るためです。AIチャットボットの運用についても現場の要望を反映させながら進めることで、より使いやすいツールになるといえます。また、照会件数全体の13％をAIチャットボットで解決できたという効果を実感することで、現場での利用が浸透し、さらなる効果が期待できます。
自動生成された高精度な予測モデルで開発業務をスピードアップ（ダイハツ工業株式会社）
スモールカー市場を中心に多くの人気車種を開発しているダイハツ工業株式会社では、高度化・多様化が加速している自動車開発に対応する新しい仕組みとしてAIの活用を進めています。たとえば、エンジン開発部門においては、エンジンのノッキングの抑制を考える場合、ノッキング抑制の条件、またノッキング発生の因子をAIによって導き出し、優れたエンジン開発へとつなげています。
AIは機械学習のモデルにデータを読み込ませることで、予想やシミュレーションの分析結果を出してくれます。労力と時間がかかっていたのは機械学習のモデルを作ることでした。この作業は精度の高さが必要ですので、専門家によるチューニングが不可欠です。そこで、 ＮＴＴデータ関西が提供している DataRobot を導入すると、高精度のモデルをわずかな時間で作ることができました。 さらに、 AIの専門的な知識がなくても、AIが利用できる ようになりました。
▼ 本事例の詳細について
配送網設計でのAI活用で最適化。商品を必要な時間にムダなく配送（株式会社ファミリーマート）
コンビニエンスストア大手の株式会社ファミリーマートでは商品の物流を効率化し、決まった時間に正確に届けることができるような体制を構築するとともに、輸送コストや二酸化炭素排出量の削減への取り組みを進めています。取り組んだのはAIを活用した配送ルートの最適化を図ることです。独自開発したAI技術を使い、全国の物流センター69箇所すべての配送網を作成しました。そして、AIが導き出す的確な配送ルートを設定することで、ドライバー不足への対策にもつながると考えています。
AIの業務量予測で配車や従業員の勤務シフトの最適化を図る（ヤマト運輸株式会社）
創業100年を超えるヤマト運輸株式会社は全国に配送ネットワークを広げて、次の100年を見据えた物流DXに取り組んでいます。そうしたなか、配送現場の生産性向上を目的として、荷物量予測システムを導入しました。
配送業務、集荷処理など多様な業務があるほか、通信販売の利用数の増加やドライバーの不足といった要因が従業員の業務負担を増加させていました。そこで配送センターで扱う荷物量を予測するデータ分析システムを導入。このシステムの活用で、配送センターごとに1日に扱う荷物量を3〜4カ月前に予測し、配達員の人数やトラックの台数を各センターに適正に配分できるようになりました。また、こうした体制が構築されたことで、配送センターで働く従業員やトラックなどの経営資源の最適配置が可能になりました。
茶葉の品質管理にAI画像解析を利用。おいしさの見える化で熟練者技術を標準化（株式会社伊藤園）
茶畑で摘んで生葉を新鮮なうちに「蒸す・揉む・乾燥させる」の一次加工を施した状態にした荒茶を扱っている株式会社伊藤園では、茶葉の品質管理にAI画像解析を活用しています。
従来、茶葉の品質を評価するのには、官能検査が用いられていました。官能検査は見た目、香りといった要素を含めて判断することになるため、熟練した技術者の経験が判断の決め手となります。最近では専用の成分分析機械を使用して客観的な品質評価を行う方法が確立されてはいるのですが、分析機器が高額で、規模も大きくなることもあり、限られた生産農家でしか導入できないのが難点でした。
そこで、AI画像解析による荒茶の品質推定技術を開発し、試験的に運用を開始したのが2022年の春です。
スマートフォンで摘み取り前の茶葉を撮影し、その画像によってAI解析を行います。そして摘採時期の判断指標となるアミノ酸量や繊維量を推定し、茶葉の摘み取り時期（収穫）の適性を判断します。
このシステムが本格的に運用されるようになると、高品質な緑茶原料を安定して提供できるようになるほか、従業員の属人化した技術を標準化することや、労務負担軽減も実現できると期待しています。
まとめ： すでに実施している業務効率化対策にAIを連携させ、効果を高めよう
業務効率化はDXを推進し、データを活用することでビジネスモデルを改変し、より競争力の高い組織へと変革するためには必要なプロセスです。また、多様な事情をもった人々が能力を十分に発揮しながら、多様な働き方を選択できる社会を作るためにも、それぞれの企業において、業務を見直し、効率化を図ることは必須です。こうしたなか、すでに導入が進んでいるOCRやRPAと連動させて、より効果を高めるAIの活用が注目を集めています。今回紹介した成功事例を参考に、自社においてどのようにAIを活用すれば、効果が得られるのか検討してみましょう。
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