大学生✖️AI(ビジネス)

こんにちは、私はしがない大学生です。

私は情報系専攻の理系大学生で、AIビジネスに興味があります。

記事の流れ

AIの概要

AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人工知能と訳されます。コンピューターシステムの性能向上により、コンピューター自身がデータから「学ぶ」ことができる機械学習がAIの中心技術です。

従来のコンピューターシステムではかなわなかった高度な演算を行うことが可能になり、ビジネスの世界でも、情報通信はもちろん金融業や製造業などでもAIを取り入れています。DX推進の流れもあり、ビジネスへのAI導入率は右肩上がりで増加しています。[2]

AIには大きく分けて2種類があります。

• 特化型人工知能：特定の領域に特化したAI。音声認識や画像認識、ゲームなどに使われています。
• AGI(汎用人工知能)：人間と同等以上の知能を持つAI。まだ実現していません。

現在主流なのは特化型人工知能で、スマートスピーカーや自動運転技術などに利用されています。[4]

AIビジネスとは

AIビジネスとは、AIを企業活動に取り入れ、ビジネスの効率化や新しいビジネスモデルの創出を目指すことです。近年、AIのビジネス活用が急速に普及しています。[3]

AIは多くの分野で活用されており、導入するメリット(利点)は多く語られています。

• 業務の自動化による生産性向上
• データ分析による意思決定の質の向上
• 新しいサービスやビジネスモデルの創出

例えば自然言語処理を応用した感情分析AIを活用して、SNSの投稿やレビューなどからネガティブ要素を抽出し改善に充てるサービスなどが新たに生まれています。[2]

また、大量のデータを学習させて精度の高くなったAIを活用することは一朝一夕では成しえないため、AIを活用したビジネスを確立することは競合の参入障壁にもなります。[2]

業界別AIビジネス事例

さまざまな業界でAIビジネスが活用されています。ここでは代表的な事例をいくつか紹介します。

製造業

トヨタ自動車は、AIを活用した自動運転技術の開発に注力しています。AIが車両前方の映像から障害物や道路標識を認識し、安全な運転を実現します。[17]

また、キヤノンは製品の外観検査にAIを活用しています。AIが製品の画像を解析し、傷や汚れを検出することで、検査の自動化と高精度化を実現しました。[17]

金融業

AIを活用したサービスが金融業界でも広がっています。大手銀行では、AIを使ったチャットボットによる顧客対応や、AIを活用した与信審査の自動化などに取り組んでいます。[15]

また、AIを使った株価予測や投資助言サービスも登場しています。AIがビッグデータを解析し、投資に役立つ情報を提供するのです。[10]

小売業

アマゾンでは、AIによる商品レコメンドサービスが有名です。AIが顧客の購買履歴や行動データを分析し、おすすめの商品を提案します。[2]

また、ユニクロでは在庫管理にAIを活用しています。AIが売上予測を行い、適切な在庫量を算出することで、過剰在庫や品切れを防いでいます。[17]

医療・ヘルスケア

AIは医療分野でも活躍しています。がん検診の画像診断や、新薬の開発プロセスにAIが活用されています。[15]

また、AIを搭載したチャットボットが、患者からの問い合わせに24時間対応するサービスも登場しました。[2]

AIビジネスの未来

AIビジネスは今後もさらに発展していくと予想されています。経済産業省は2018年に発表した「DXレポート」内で、企業の競争力強化のためにはDXの推進が欠かせないとしています。また、DXを推進できずにいれば競争力の低下が避けられず、AIは、DX推進に有効な手段の一つとして期待されています。[5]

一方で、AIの発展に伴い、新たな課題も生じています。AIによる雇用の減少や、AIの判断に関する倫理的な問題などが指摘されています。[4]

AIビジネスを成功させるためには、AIの技術的な発展に加え、AIを活用するための人材育成や、AIの倫理的側面への配慮が重要となります。[4]

また、AIビジネスのさらなる発展のためには、AIの基礎研究の推進と、実用化に向けた産学官連携が不可欠です。[10]

まとめ

AIビジネスは、ビジネスの効率化や新しいビジネスモデルの創出に大きな可能性を秘めています。すでに多くの企業がAIを活用し、その恩恵を受けています。

一方で、AIの発展に伴う課題も存在します。AIによる雇用の変化や、AIの判断に関する倫理的な問題への対応が求められます。

AIビジネスを成功させるためには、AIの技術的な発展と並行して、人材育成や倫理的側面への配慮が重要です。また、産学官が連携し、基礎研究と実用化の両面から取り組むことが不可欠でしょう。

AIビジネスは今後ますます発展していくと予想されます。私たち一人ひとりが、AIの可能性と課題を理解し、賢明に活用していくことが求められています。

引用:
[1] https://pplx-res.cloudinary.com/image/upload/v1712465497/user_uploads/fofgckehs/%E5%90%8D%E7%A7%B0%E6%9C%AA%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3-2.jpg
[2] https://exawizards.com/column/article/ai-merit/
[3] https://gijiroku.ai/blog/artificial-intelligence/2613
[4] https://www.reitaku-u.ac.jp/journal/1776341/
[5] https://hipro-job.jp/and_hipro/article/A000000531/
[6] https://www.sms-datatech.co.jp/column/consulting_generativeai-casestudy/
[7] https://weel.co.jp/media/gen-ai-reskilling
[8] https://hataraction.persol-career.co.jp/ai-era-workstyle/
[9] https://www3.nhk.or.jp/news/special/news_seminar/senpai/senpai101/
[10] https://reinforz.co.jp/bizmedia/11749/
[11] https://speakerdeck.com/kazaneya/20240216
[12] https://www.adeccogroup.jp/power-of-work/156
[13] https://aismiley.co.jp/ai_news/dx-success-cases/
[14] https://www.matrixflow.net/case-study/47/
[15] https://biz-solution-dx.com/blog/ai-market-forecast
[16] https://www.nri.com/jp/knowledge/report/lst/2023/cc/0613_1
[17] https://monstar-lab.com/dx/solution/ai-for-business-uses/
[18] https://www.a-t-company.jp/know-how/detail87/
[19] https://kbc.kawahara.ac.jp/19383/
[20] https://fabeee.co.jp/column/dx/ai_case/