最近は今までに増してAIや機械学習を検討する企業が増えています。導入検討にあたり、AIでなにをやるのか/なにを解決するのかという、導入目的を決めあぐねているケースも多いと耳にします。AI活用例と解決できる課題(導入効果)をお伝えします。『こんな使い方が自社に役立つな』や『AIでこんなことをやりたい』をみなさんのお土産にできるように書き進めています。検討段階のシフト2018年にIBMがおこなった調査によると、企業の82%はAIの導入を検討しています。AIの運用と最適化を開始している企業は、2016年と比較すると、33%増加しています。導入に向けて成果を上げている企業は概念検証のテストや実験の域を超えて進んでいます。『AIを導入すべきか』から『どのようにしてAIを導入するか』へと移行しているようです。導入率はテジタル化が進んでいる業界で高く、そのスピードも今後上がっていくと見込まれます。システムを運用または最適化し、次いで製造業が追いかけています。自動車やヘルスケア業界にもこの傾向は見られており、AIは今後も大きな期待をされていることがわかります。(IS)が、最も優先すべき業務として挙げられています。プロセス自動化、脅威検知アルゴリズムの活用があります。その他に、イノベーション、顧客サービス、リスクの領域があります。イノベーション領域には戦略的な機会が不可欠ですし、顧客サービスの領域は多くの企業が仮想アシスタント機能を試験的に導入しています。リスクの領域では不正の防止と検知が重要です。幅広い領域でAIは活用できますが、効果的な導入にするためにはどの領域で/何を達成するのかという設定が必須です。年間で一層重視されるようになりました。調査によると、経営層は顧客満足度と顧客維持率をAI投資の主な目標に掲げており、これはコストに対する考慮を大きく上回りました。プロジェクトの中を見てみると、目的のひとつにはやはりコスト削減の要素が含まれているので、『コスト削減は当然で、次の視点として顧客満足度を重視している』とも言えます。番目に重要なものとされています。財務部門かもしれません。顧客体験を重視しています。何を売るかよりも、その製品やサービスを通じてどんな体験ができるか、ということです。体験は購入後だけではなく、購入前の検討時もその対象です。AIを的確に利用した仮想アシスタントを使用すれば、既存の専門知識を拡大して、顧客の質問により速く、正確に、しかも経済的に答えられるようになります。活用例ここまで、AIが活用されている業種と目的をお伝えしました。次に業種ごとにお客様満足に繋がるAIの活用例をご紹介します。ラインで不良品は手作業で弾いている。製造ラインにカメラを設置し、良品/不良品を自動で仕分けする。作業者は別の業務にあたることができ、より利益追求や改善が進んだ。生産性の向上も実現し、労働時間を短縮できた。課題いつ、どれくらい売れるかを肌で感じ、仕入れをしている。店長のスキルで売上、利益が大きく異なる。仕入れを絞ると機会損失が生じ、仕入れを増やすと廃棄が多くなる。過去の売上から未来の売上を予測する。課題ECサイトでの売上が伸び悩んでいる。試着ができないため、ユーザーは意思決定できない。電話での個別問い合わせはハードルが高く、利用されない。導入後ユーザーが質問に答えると似合う商品が分かるチャットボットを利用。リアルな評価が不透明で新商品開発で悩んでいる。どのようなシーンで、誰が商品が使われているか知りたい。口コミサイトや直接の評価は極端なものが多い。導入後SNSから自社商品が写っている写真を分析する。利用されている季節や雰囲気が分かり、より顧客に寄り添った商品開発が出来る。おわりにAI、機械学習は幅広い活用方法があり、お客様ごとの活用方法の提案が必要です。運用までこのような流れで進めることが多いです。アクセルユニバースではみなさまの課題やお困り事を一緒に解決していきます。下記にご興味がありましたら、問い合わせ口からご連絡ください。私達はビジョンに『社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。現在人がおこなっている作業をシステムが代わることで、人はより生産性の高い業務に携わることができます。