Bizコンパス

AIの導入がうまくいかない企業、うまくいく企業の違いとは?
2019.06.19

「AIのプロフェッショナル集団」が語る

AIの導入がうまくいかない企業、うまくいく企業の違いとは?

著者 Bizコンパス編集部

 2018年度に日本政府が計上したAI関連予算は、なんと約770億円。これは前年同期比と比べ、35%以上も多い数値となります。AIの導入は、国だけでなく、企業の競争力強化にとっても、避けて通れない検討課題の1つといえるでしょう。

 しかし、オーダーメイドによるAI開発・コンサルティング・導入支援を行う株式会社Laboro.AI社の代表取締役 椎橋徹夫氏と取締役CFO兼CSO 松藤洋介氏によると、日本ではAIを導入することによって大きな実績を残した事例はそこまで多くはなく、逆にうまくいかない例が少なくないといいます。

 なぜ、AIという注目のテクノロジーを導入したにもかかわらず、成果を出せない企業が出てしまうのでしょうか? そして、どうすればAIの導入をうまく進めることができるのしょうか? AIについて豊富な導入実績をもつ椎橋氏と松藤氏に、「うまくいかないAI導入、うまくいくAI導入」の違いについてインタビューしました。

【株式会社 Laboro.AIについて】

「効く、AIを。」をコンセプトに、オーダーメイド型AIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うスタートアップ企業。アカデミア(学術研究)領域の最先端AI技術と産業・ビジネスとをつなぐことをミッションに、企業の競争力の源泉となるコア業務へのAI導入を、コンサルティングから支援している。AIのプロフェッショナル集団として、多業界のリーディングカンパニーから支持を集めている。2016年4月創業。

 

2018年から“リアルな現場”でAIが続々導入

――今回は「うまくいかないAI導入、うまくいくAI導入」がテーマですが、その前に日本のAIが今どのような状況にあるのか、簡単に現状を教えていただけますか。

椎橋 これまでAIは、“あれもできる、これもできる”と、とかく拡大解釈をされてきました。そのため2017年頃は、AIの特徴を引き出せていない、“なんちゃってAI”ともいうべきプロダクトが散見されました。

 しかし2018年は、ようやく機械学習やディープラーニングをビジネスの中に利用し、新しいことを実施するものも出てきたと思います。

中でも、製造業や土木建設業のような、これまでITがあまり活用されていなかったリアルな現場でのAI導入が進んでいます。

――製造業や土木建設業ですか!正直なところ、あまりAIのようなテクノロジーが介入しない領域のようにも思えます

椎橋 AI導入に向かないと思われていた事業が、AI導入に向いていることは、実はよくあることです。今までITでは実現が難しかった「認識」や「予測」の領域が、AIでできるようになってきました。

 例えば、画像・音声認識、顧客行動の予測や機械の故障予測などです。このような領域にもAIの活用が進んできています。

 製造業での外観の検品は、画像認識技術ででてきていますし、あるゼネコンとの協業では、施工現場の管理にも活用されています。これまで職人の目で見て、勘と経験に頼って、品質の良し悪しや危険の度合いを判断していたものが、AIでできるようになってきています。

 リアルな現場では、今までのITでは対応できず、仕方なく人で対応していたことが多いと思います。ここ最近、その領域においてもAI活用が進んできたのは、とても象徴的なことだと思います。

 

AI導入がうまくいかない企業には○○がない?

――そうして導入に成果を出す企業もある中で、AIの導入で成果が出せていない企業もあると思います。AIの導入がうまくいかない企業の特徴として、どんなことが挙げられますか?

松藤 よくあるケースとして挙げられるのは、AIに学習させるために必須な… 続きを読む… 続きを読む

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