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実際に触ってみて分かる新しいAIの活用法

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最近何にでもAIという言葉が使われるようになってきました。

最初はちょっとそれはどうなんだろうと思うものもAIと呼ばれて違和感があったのですが、そんなワードで仕事が効率化されるならそれも良いかなと思い直しています。

結局人の代わりに勝手に仕事をしてくれれば名前はAIでも何でも良いんですから。

Excelマクロでも、データマイニングでも、回帰分析でも、そのままだと何かとっつきにくいですが、AIと呼ばれるとなんか仕事をやってもらえる感があります。

せっかくなので乗っかってみるのも良いかなと。

大企業は巨額の費用をかけてワトソンだRPA(Robotic Process Automation)だと盛り上がっていますが、正直まだ費用対効果が見えていないところがほとんどのようです。

その理由のほとんどが、AIは未熟な作業者の代わりに作業してくれる。作業者を減らせる。と見込んでいたからです。

もちろんAIは役立っています。

しかし、いわゆる熟練者にとってさらに仕事のスピードを上げ、精度を上げることには役立っていますが、未熟な作業者の代わりにはなっていません。

何故かというと、AIの出した結果が正しいかどうかを最終的に判断する必要があるからです。

AIは過去の実績や人間がリサーチしきれない膨大なデータから最適解と思われる選択をします。これは99%正しい方向性だとしても、1%正しくない可能性があります。

これは、AIが取り入れていないデータがあるからです。

例を挙げると、昨今の宅配ドライバーの待遇に対する宅配業者の対応やそれに対する世論はAIへのインプットがとても難しい情報です。

その状況下で遅配のクレームに対して熟練のオペレータはそれらのメディアの情報や世論の状況を見て話すべきこと、話してはいけないことを使い分けます。

しかし、それができない未熟なオペレータはAIの言葉を真に受けて対応し、クレームをさらに強いものにする危険があります。

熟練のオペレータは知らなかった情報をAIが提供してくれることでさらに自分の対応の精度を上げますが、未熟なオペレータは上達するどころか何を信じてよいのか分からなくなります。

つまりは、AIは未熟な作業者を減らす手助けにはなっていないのです。

では、AIが使えないのかというとそうではありません。

初めに戻りますが、何も自律的に話すロボットだけをAIと呼ぶ必要は無いのです。

人では時間がかかりすぎる単調な仕事や、定型的な部分からまずは代わってもらえば良いのです。

そう考えると、AIは工場がやっていることとさほど変わりないことに気づきます。

中小企業がまず取り組むべきAIは、単調な仕事、定型的な作業を代わってもらうことです。

私の会社では以下の部分をAIにやってもらいます。

  • ホームページからの問い合わせチャットの自動応答

いわゆるチャットボットです。

チャットボットと聞くと、ディープラーニングで少しずつ会話で学習して頭が良くなるとか、誰かが洗脳すると何しゃべるか分からない等いろいろなイメージがあると思いますが、まずは難しいことをせずにFAQをチャットボット化するだけでAIのようにしゃべります。

そして、ほとんどの定型の質問をチャット画面からメニューで選べるようにすると、ほぼホームページ内で問い合わせが完結します。

ただのFAQでも問い合わせを受けて対応するという単調な仕事をAIに任せて、定型以外の質問があれば人が答えます。

先ほどのコールセンターの例とは逆の発想です。AIが単調な仕事をして、対処しきれなければ人。

これは、IVR(自動音声応答)に近い考え方です。

 

  • 銀行口座から会計ソフトへのデータ自動取り込み

これがAI?と思うと思いますが、自動的に仕事が終わっていれば何でもAIです。今の私は(笑)

経理の仕事は定型ではありますが、会社ごとに特色があります。同じ経費でも勘定科目は会社ごとに異なるからです。

毎月大量のデータを自動的に取り込んで、前回仕訳したものは自動的に同じやり方で仕訳する。

同じやり方のものはAIが単調に処理してイレギュラーな経費が出てきたら人。

 

  • 英語のパワーポイント資料の日本語訳

私の会社では海外ベンダのソフトウェアを良く使うため、英語の資料を数多く読む必要があります。

よく読めば理解できるのですが、資料の大意をさっと把握したい時など、英語のままで読んだり、それをコピペしてGoogle翻訳しながら読んだのでは時間がかかりすぎます。

そのようなときに、PowerPointのラボで最近公開された自動翻訳アドインを使うと、マイクロソフトのAIサーバに接続して翻訳後のPowerPointを自動生成してくれます。

もちろん誤訳もあるので、確認して違和感がある部分は人が確認。

 

3つの例で共通するのは、まずAIがざっくり仕事する。人はそれをチェックする。というのが基本ということです。

2045年のシンギュラリティでAIが意思を持つと言われていますが、意思を持ってもこの流れは変わらないと個人的には思っています。

当然意思決定の精度は格段に上がっているでしょう。ただ、その意思決定の結果どう思うかは、人間が判断するわけです。

その感性をAIが学習するにはそれこそディープラーニングのように脳と同じ構造によって人からの音声情報やいわゆる第六感的なものまで感じ取る必要がありますが、本当にAIが意思を持ったらそんなこと望まないでしょうね。

未来のAIはさておき、現代の中小企業でAIを気張ってとらえずに、工場と同じような扱いで気楽に考えれば良いと思います。

AIは人がチェックする前段階の仕事をさばいてくれる存在。

それで良いと思います。

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プロフィール

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面来 周一


技術士(情報工学)

CCアーキテクト(株)

代表取締役専務


Shuichi Menrai

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