業種別AI活用事例3選！経済効果は11兆円と推計されるAI導入インパクト、自社では何から始める？

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経済産業省によれば、中小企業におけるAI導入インパクトとしての経済効果は
2022年に2兆円、2025年には11兆円にのぼると推計しています。
出典：経済産業省（2021）「令和2年度戦略的基盤技術高度化・連携支援事業
（中小企業のAI活用促進に関する調査事業） 最終報告書」
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2020FY/000245.pdf

AI市場は世界で飛躍的に成長を見せている中、人口減少・少子高齢化が進み
労働力不足が深刻化している日本ではAI導入が喫緊の課題となっております。

しかし、「AIの仕組みが分からない」「AIでどんなことができるのかが分からない」と
いったAIに対する不確実性がAI導入が進まない理由ではないかと考えられています。
そこで、今回はビジネスにAIを活用する場合、どのようなことができるか導入事例を
ご紹介していきます。

（１）小売業でのAI活用例
小売業では商品の発注において、在庫を抱えすぎないように多すぎず、また売り時
を逃さないように少なすぎない絶妙な管理を必要としています。
しかし、商品にどの程度の需要があるかは様々な要因によって常に変動します。
例えば、天気や周辺地域のイベント開催状況などで来店数が大きく変わると
考えられます。

これまではデータをもとに人間のアナログな判断で発注数を決めていましたが、
複数の要因を考慮しながら決定するのは困難です。AIではデータをもとに様々な
要因を考慮して科学的に需要を予測することが可能です。




（２）製造業でのAI活用例
製造業では不良品の検品でAIが活用されています。
AIの画像処理技術を活用することで、24時間大量の商品を見分けることが可能です。
良品、不良品をAIに学習させることで、商品を画像で認識した時に、区別を行う
という仕組みです。

人間の目視による検品では複雑な商品の異常は見落とされるケースがあります。
しかし、AIならば小さな異常を自動検出し、品質向上につながります。
必要に応じて人間による検品も組み合わせれば、さらに精度が高くなります。




（３）運輸業でのAI活用例
運輸業では、例えば大量の荷物を配送するケースがあります。
何軒も荷物の届け先に訪問する場合、訪問順によって移動距離や移動時間が
大きく変わるため、効率的な方法を考える必要があります。
情報工学における組み合わせ最適化問題の一種で巡回セールスマン問題（TSP）
と呼ばれる問題です。
この問題を最短ルートで解くことは人間だけではなくAIにも難しいので、
アルゴリズムを用いて近似解（最短ルートに近いおおよその正解）を効率よく求めます。

日常生活で例えれば、遊園地で遊ぶ時にアトラクションを回る効率が良い順番を
考えるのがまさしく巡回セールスマン問題です。
これによって、限られた時間内でアトラクションをより多く楽しめるようにし、
友達や恋人、家族と一緒に過ごす時間を充実させることができるのです。




ビジネスをより良くする最新AI活用事例3選、いかがでしたでしょうか。
今回は様々な業種での例をあげて予測や異常検出、最適化を行うケースを
見ていきました。
AIを理解するために大事なことは仕組みを知ることです。
本内容がAIの仕組みを知るきっかけとなれば幸いです。

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※本記事は2022年02月16日現在の情報です。