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なぜデジタルトランスフォーメーションにAIが必要なのか?理由を解説

2021.03.24

なぜデジタルトランスフォーメーションにAIが必要なのか?理由を解説

さまざま分野で導入が進んでいるAIですが、デジタルトランスフォーメーションにおいてもAIが活用されるケースが増えています。

DXの導入を検討している方の中には、AIの活用も視野に入れいている方も多いでしょう。

一方で、 デジタルトランスフォーメーションを推進できる人材は不足しており、「DXにAIは本当に必要なのか?」「AIをどのように活用すればよいのか分からない」という企業も多いです。

そこで本記事では、デジタルトランスフォーメーションにAIが必要な理由や具体的な活用事例を紹介します。

AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを検討している方は、ぜひご覧ください。

デジタルトランスフォーメーションとは?

デジタルトランスフォーメーションとは?

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは、デジタル技術を使いビジネスの変革して、市場での競争力を高めることです。

もともとは、スイス人のエリック・ストルターマン教授によって提唱された概念で、日本では、経済産業省の「DXレポート~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開~」をきっかけに注目されるようになりました。

デジタルトランスフォーメーションは、単に業務のデジタル化を指すわけではありません。

業務のデジタル化は、デジタイゼーションと呼ばれ、DXはビジネスモデルの変革も含む広範な概念です。

DXレポートでは、デジタルトランスフォーメーションが進まなかった場合、2025年に最大12兆円の経済損失が生じる可能性を指摘しています。

将来的な競争力を獲得するためには、DXが不可欠と考えられています。

AIとは?

AIとは?

AIはArtificial Intelligenceの略で、人工知能を指す言葉です。

AIはコンピューターに、推論や問題解決、言語処理などの知的行為を実行させる技術で、特化型AIと汎用型AIに分類されます。

特化型AIとは、特定の作業や処理に特化したAIで、実用化されている人工知能はすべて特化型です。

一方の汎用型AIは、人間のようにさまざま作業をこなせるAIを指します。

研究が進められている汎用型AIですが、現在のところ実用化には至っていません。

AIは50年代から研究されており、これまでに3度のAIブームが起こっています。

第1次AIブーム 1950~1960年代

コンピューターによる推論と検索を実現。

ゲームなどの明確なルールが存在する条件下で、答えを導き出せるようになりました。

しかし、複数の要因が絡み合う現実の問題には対応できなかったため、ブームは終息。

第2次AIブーム 1980~1990年代

エキスパートシステムの誕生。

if文のように「AならばBを実行し、A以外ならばCを実行」といった条件分岐処理の組み合わせによって、知識表現ができるようになりました。

第2次AIブームで開発されたAIは、条件を追加するほど処理の精度が向上するものの、人の手で条件を設定しなければなりません。

AI自身が学習するわけではないため、精度を向上させるには限界がありました。

第3次AIブーム 2000年代~現在

第3次AIブームでは、AIが自律的に大量のデータから学習し、効率的な仕組みやアルゴリズムを構築する機械学習が発展しています。

機械学習によって学習が自動化されたため、これまでにない速度で知識の習得が可能になりました。

さらに、ディープラーニング(深層学習)の登場により、予測・推論の精度も向上。

ディープラーニングでは、人間の脳細胞ネットワークを模倣したニューラルネットワークモデルが用いられています。

現在、第3次AIブームが続いています。

機械学習自体は50年代から研究されていましたが、コンピューターの性能が不足していたため、当時は実用化できませんでした。

2000年以降、コンピューターの性能が向上したことで、言語や画像処理など高度な動きが可能になりました。

デジタルトランスフォーメーションにAIが必要とされる理由

デジタルトランスフォーメーションにAIが必要とされる理由

デジタルトランスフォーメーションを実現するには、部分的に最適化されたシステムではなく、全体に最適化されていることが必須と言われています。

全体に最適化されたシステムでは、大量のデータを処理しなければなりません。

膨大なデータを人の手でチェックするには限界があるため、処理の自動化にAIが欠かせないと考えられています。

また、全体の最適化は複数の部署から収集したデータを統合して、高度な判断を下さなければなりません。

AIであれば大量のデータを短時間で処理して、最適解を導き出せます。

上記のような理由から、デジタルトランスフォーメーションには、AIが不可欠と考えられています。

AIにできること

AIにできること

AIは、ルーチンワークや大量のデータの処理、比較などが得意です。

ここからは、具体的にAIにできることを紹介しましょう。

言語処理

言語処理とは、人の言葉を認識する処理です。

人が話していることや文章に書かれている内容を理解する技術で、外国語の翻訳や文章の要約への活用が期待されています。

また、言語処理を応用したAIによる文章の自動作成の研究も進められています。

単純作業

単純作業もAIが得意とする処理のひとつです。

単純な計算はもちろんのこと、複数のデータを比較して共通点を見つける作業も、人よりも正確で高速に実行できます。

そのため、AIの普及によって単純作業が不要になれば、一部の人間の仕事が奪われるとも言われています。

画像処理

画像処理は、画像や映像に表示されている物や人、言葉を認識する処理です。

スマートフォンの顔認証などに、活用されています。

そのほか、自動車の自動運転にも、AIによる画像処理が活用されています。

自動運転では、車載カメラに映った映像をもとに、対向車や歩行者、車線を識別。

周りの状況を判断して自動車を制御しています。

音声処理

AIによる音声処理とは、人が発した音声を認識する技術です。

音声処理では、入力された音声データをAIで扱いやすい形式に変換した後、過去に学習したパターンと照合して単語を認識。

さらに、過去のデータをもとに単語同士の繋がりを予測して、文章を認識しています。

すでに多くの製品に導入されており、スマートフォンやスマートスピーカーなどに活用されています。

iOSのSiriやAmazonのAlexaなどが有名です。

推論

推論は過去の学習にもとづいて、新しい答えを推測する処理です。

Googleが開発した解像度の低い画像を高画質化する技術では、AIによる推論が用いられています。

学習した内容をもとに、AIが不足しているピクセルを補って高画質化を実現。

画像分析への活用が期待されています。

そのほか、自然環境の変化や需要予測など、将来の予測に活用されているケースも増えています。

機械制御

プログラムによる機械制御は、すでに多くの分野で取り入れられています。

しかし、従来の機械制御では、あらかじめプログラムされたこと以上の制御はできません。

これまでと異なるのは、収集したデータをもとに、AIが制御を最適化する点です。

AIによる機械制御が進めば、産業向け機械や設備、自動車など、さまざま機械を安全で効率的に運用できるようになるでしょう。

AIにできないこと

AIにできないこと

デジタルトランスフォーメーションへの活用が期待されているAIですが、苦手な作業も存在します。

ここからは、AIにできないことを紹介します。

人の感情を理解する

AIは、人の感情を理解できません。

今、実用化されているAIは、機械学習をベースにしています。

そのため、データが存在しない処理は苦手です。

AIはカウンセリングなどの人の感情を汲み取る必要がある業務には向いていません。

創造的な作業

創造的な作業もAIは苦手です。

機械学習ベースのAIは過去のデータにもとづいて、統計的に最適と考えられる答えを導き出しています。

そのため、学習に用いたデータに存在しないものを作り出すことはできません。

現在のAIでは、前例のない創造的な作業は難しいです。

デジタルトランスフォーメーションにおけるAIの活用事例

デジタルトランスフォーメーションにおけるAIの活用事例

ここからは、AIがデジタルトランスフォーメーションにどのように活用されているのかを紹介しましょう。

メルカリ

メルカリ

フリマアプリで知られるメルカリでは、AIによる画像処理が活用されています。

出品する商品の写真に写っているものを認識して、商品名やメーカーの候補を自動的に表示してくれます。

上記の機能によってユーザーが、商品名を入力する手間を省略。

サービスの利便性を向上させています。

【参考】AINOW「【AI事例24選】産業別にAIの活用事例をまとめました

USAA

USAA

USAAは、米軍関係者に金融サービスを提供するアメリカの企業です。

同社では、Clinc社製のAIを活用した音声チャットボットを導入しています。

音声チャットボット自体は珍しくありませんが、USAAでは顧客情報と連携させて、ユーザーの置かれている状況を考慮。

それぞれに適したサービスの提案を実現しています。

【参考】ITmedia NEWS「AIがデジタルトランスフォーメーションの起爆剤に? “ミニDX”から始める企業変革:よくわかる人工知能の基礎知識

株式会社オーシャンアイズ

株式会社オーシャンアイズ

オーシャンアイズでは、自治体や水産試験場、漁業関係機関向けにAIを活用した海洋環境予測システム「SEAoME」を提供。

SEAoMEは、特定の海域の海面高度や水温、塩分濃度など、漁業に影響を与える環境の変化を予測するシステムです。

最大14日先の海洋環境の予測が可能で、赤潮などによる被害防止に活用されています。

【参考】AINOW「【AI事例24選】産業別にAIの活用事例をまとめました

スシロー

スシロー

回転寿司チェーンのスシローでは、店舗の需要予測にAIを活用しています。

もともとスシローでは、データの分析にExcelを用いていましたが、データの量が膨大になったためAIを導入。

高い精度で店舗の混み具合を予測できるようになり、食材の廃棄量を削減しています。

【参考】AINOW「【AI事例24選】産業別にAIの活用事例をまとめました

まとめ:AIがデジタルトランスフォーメーションを加速させる

まとめ:AIがデジタルトランスフォーメーションを加速させる

今回はなぜ、デジタルトランスフォーメーションにAIが必要なのかについて解説しました。

DXでは膨大なデータを扱うため、AIによる処理の自動化が必須です。

しかし、IT技術に精通した人材が在籍していない場合、自社のどの業務にAIを活用できるのかを判断することはできません。

また、DXを推進できる人材は不足しているため、デジタルトランスフォーメーションの導入に二の足を踏んでいる企業も多いです。

弊社テクロ株式会社では、DX支援を得意としています。

デジタルトランスフォーメーションの導入を検討中の方は、お気軽にご相談ください。