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AIの企業における使われ方は？業種別の活用事例5選を紹介！

AIの企業における使われ方は？業種別の活用事例5選を紹介！

2023.10.11更新

この記事を書いた人

長谷川

FREE AID編集部機電系専門ライター Div.
アナログ回路設計・営業を経験した後ライター＆ディレクターとして独立。
電気電子・ITジャンルを得意とし、正確で分かりやすい情報の発信を行っています。

事業において、AIの活躍の幅は日々広がっています。しかし、名前こそ知っているものの、どのように活用すればいいかイメージできない方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、企業におけるAIの活用事例を5つ紹介します。製造業・小売業・農業に分けて紹介しているので、気になる分野からチェックください。

この記事の目次

企業でAIが利用される理由

まずは前提として、企業でなぜAIが活用されているのか、その理由を解説しましょう。近年はデジタル技術の発展により、業務の機械化・自動化による企業の生産性向上やコスト低減、人材不足などへの対応が行えるようになってきました。中でもAIは、人間のように自分で学ぶ能力を持っていることから、自動化の準備にかかる時間を削減できるというメリットがあります。

また、学習を経て人にはできない高度な判断も行えるようになるため、従来は自動化が難しかった高度な業務を代替できるとして、期待が高まっているのです。適切に活用するにはノウハウが必要であり、導入は簡単ではありませんが、多くの企業において取り組みが行われています。

製造業のAI活用事例

それでは、業種別でのAI活用事例を紹介していきましょう。まずは製造業の事例を2つ紹介します。

外観検査の自動化

AIの画像認識技術を活かし、製品の外観検査を自動化した事例です。製造業では、製品の破損や異常を検知する外観検査が欠かせませんが、検査コストの高さや人手不足の深刻化などから、検査の自動化は急務となっています。AIを使わない画像認識機能による自動検査も行われていますが、人が判定基準のモデルを作る必要があるため、単純な判定しかできません。画像認識では検査領域における色の濃淡差で違いを判定することもあり、複雑な製品の検査が難しいという問題を解決できませんでした。

画像認識機能にAIを搭載すれば、良品・不良品の画像データを学習させモデル化することで、AIが自動で判定基準を設定してくれます。適切な学習を行わせれば、熟練工でしか見分けられない違いでもモデル化してくれるため、人の能力を超える検査能力を身に着けることも可能です。

AIの画像認識は、学習用のデータを適切に選ばないと良否判定の精度が下がってしまうことや、精度を上げるには時間がかかるなどの課題もあります。しかし、これまでの外観自動検査の弱点を解決し、省人化と精度向上を両立できる技術として期待されています。

データ分析による在庫量の最適化

工場内の在庫量調整に対しても、AIが多く活用されています。製造業における在庫の最適化は課題の1つ。在庫の不足はもちろん避けなければなりませんが、余計なコストをかけないためにも、可能な限り在庫を減らす必要があります。

従来は、過去の在庫情報を分析して人が判断するのが一般的でしたが、在庫が増減する要因は多岐に渡るため、的確な予測が難しいことが問題でした。また、人の勘や直感が判断基準となることも多く、判断基準がブラックボックス化してしまうため、問題点の抽出・改善を困難にしていました。

AIを導入すれば、大量のデータを瞬時に分析できるため、人よりも高精度に予測が行えます。IoTなどのビッグデータと組み合わせれば、天候などのあらゆる外部要因を含めた分析が行えるため、予測精度が格段に向上するでしょう。

もちろん、過去のデータだけでは予測できない事象もあるため、AIが万能というわけではありません。しかし、適切にAIを活用すれば、予測の精度向上と人件費の削減を両立することは可能です。さらに、製造ペースや各工程にかけている人員などをデータとして学習・分析していけば、工場の稼働状況なども含めたコストの最適化もできるようになります。

小売業のAI活用事例

続いては、小売業におけるAI活用事例を紹介します。

無人レジ機能による人員削減

スーパーやコンビニにおいては、AIによる商品管理システムを使った無人レジが実現し始めています。従来のセルフレジシステムでは、店員や買い物客が商品バーコードを読み込む必要があります。そのため、サポートする店員の配置が必要になるなど、従来のレジと大きな差がつけられず、省人化に限界があるのが問題でした。

一方、AIによる無人レジシステムであれば、レジの完全な無人化が可能です。例えば、レジに設置したAIカメラを使えば、カートに入った商品を自動認識して会計してくれるため、バーコードの読み込みが不要となります。

また、店内の各所に取り付けたカメラと商品棚のセンサーを併用すれば、商品をカートに入れた時点で検知できるため、レジに並ぶ必要を無くすことも可能です。実際に、クレジットカードを事前に登録することで、店内に入って商品を手に取り、そのまま出ていけるコンビニも登場しています。

農業のAI活用事例

最後に紹介するのは、農業におけるAI活用事例です。

モニタリングシステムによる生産性向上

スマート農業の一つとして注目されているのが、AIを用いた農場モニタリングシステムです。これまで農業は、高い技術を持った農業従事者が、勘や経験を頼りに作物を育ててきました。しかし、最近は農業従事者の高齢化が進み、既存の形で農業が続けられなくなってきています。また、経験や勘による判断は習得するまでに長い時間を要することから、後継者を育てるのが難しいといった問題もありました。

そこで、AIやIoTなどを併用し、農場の温度や湿度、日照状況などをモニタリングすることで、農場の状態を可視化し、作物の育て方を数値化する取り組みが行われています。中でもAIは、ビッグデータを自動で分析し、価値のある情報を抽出してくれます。また、画像データを分析して作物の生育状況を把握し、収穫時期を予測したり、病害虫を早期発見して対処法を提示したりと、さまざまなノウハウをシステム化することも可能です。

さらにAIと収穫ロボットの融合についても研究が進んでおり、非常に手目のかかる収穫作業を無人化できる可能性も見えてきています。近い将来、農業のAI活用による効果はより大きくなっていくでしょう。

AIカメラとドローンによる農薬散布の自動化

農薬は農作物を害虫から守るために必要ですが、農地の全面に散布するには労力やコストがかかります。また、農薬を必要最低限に抑える工夫も欠かせませんが、見極めが難しく実現には高いハードルがあるのも課題の一つです。これらの解決策として、農薬を搭載したドローンを飛ばし、自動で農薬散布を行うことで、農業従事者の労力を大きく軽減するといった取り組みが行われています。この技術の重要なポイントは、農薬を必要なところにだけ自動散布する所です。

AIカメラを搭載したドローンを飛行させ、作物の虫食い跡から害虫がいるエリアを判定します。判定したエリアにのみ農薬を散布することで、農作物の品質を保ちつつ農薬の使用量を最低限に抑えることが可能となるのです。農薬と同様に、堆肥の必要なエリアを自動で判定できるなど、AIとドローンを組み合わせた技術には応用の幅が広いことから、農業の大幅な効率化・自動化が期待されています。

まとめ

今回はAIの活用事例を業種別に紹介しました。AIは自動で学習するという特徴を活かし、今まで人手に頼っていた業務を自動化できる技術として期待が高まっています。今回紹介した業種以外にも、交通・医療・物流・金融など幅広い分野で用いられています。ぜひご自身の携わっている分野における事例を詳しく調査し、ご自身のビジネスにご活用ください。

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