人工知能(AI)で業務効率化導入事例

AIを使えば業務効率化ができると聞くけど、どんな事例があるのかと思われている方は多いと思います。今回は事例の一部を具体的に紹介してみます。

KIZUNA（キズナ）はチャットボットを利用した人工知能（AI）です。

チャットボットとは、LINEのようなチャットツールで人工知能（AI）に質問をすると、AIが自動で返事をしてくれるというもの。

LINEでは少し前に「りんな」が話題になっていました。

自動応対のため、社内問い合わせだけでなく、顧客へのカスタマーサポートにも24時間365日対応できるようになっています。

AIヘルプデスク

AIヘルプデスクとは、アサヒが導入したAIを活用したOA関連の相談へのヘルプデスクシステムです。

こちらもチャットボットを利用しており、社員の問い合わせに対し、24時間365日対応が可能。
また、2003年ごろから蓄積しているヘルプデスクでの質問対応のデータをAIに学習させておくことで、運用開始当初から精度の高い回答が可能となっています。

IBM、Watsonによるテクノマーククラウド＋（プラス）

「テクノマーククラウド＋（プラス）」とは「ワトソン」を活用して開発した、メール問い合わせの効率化のためのAIです。

コンピューターでありながら、人と同じように言葉を「解釈」し、さらに情報や経験から「学習」するAI、「IBM Watson（ワトソン）」
（引用元：企業のAI活用における「ハードル」とは？IBMWatsonが「問い合わせ対応」を救う！ | SELECK）

このワトソンを利用したカスタマーサポートツールが「テクノマーククラウド＋（プラス）」です。

顧客からの問い合わせメールの内容に応じて、自動でオペレーターに回答を提案。導入前よりも30-60%の対応コストダウンが可能となったものです。

とはいえ、上述の通り、現在の問い合わせ対応の潮流は「チャットボット」。しかしあえて「メール」での問い合わせ対応にした理由は一つ。「現在のAIの技術レベルに合わせた」ということです。

まだまだAIの回答文のレベルは完璧とは言いがたく、お客様からの問い合わせに対してちぐはぐな回答を提案することも多いです。もしこれをチャットボットで延々と続けてしまうと、最も重要なはずのお客様満足度が悪化する大きな原因になりかねません。

そこで、人間による都度の手動修正が可能なメールにすることにより、お客様により精度の高い返答をすることが可能となっています。

チャットではリアルタイムでの返答が求められますが、メールであれば即時返信は求められません。少なくとも少し提案文を修正するくらいの時間はあります。

そのため、現状の技術レベルに適したシステムであるといえるでしょう。

「SHARES」は人工知能を使った経営分析エンジンで、エンジンに投入された会社の財務データをもとに、同業種との比較、助成金などの提案などのサービスが行われています。

普段は会計士に任せていたようなサービスが、ビッグデータをもとに提供されるのがポイントです。会計士への依頼コストややり取りコストの削減にもできますし、普段の会計士の提案が本当に最適化かどうかをセカンドオピニオンとして、社内で判断する材料の一つとしても利用が可能です。

「AI inside」は人工知能によって、手書き資料を読み取ったうえでクラウド上に保存することができるサービスです。

個人ごとに癖の出てくる手書きの文字は読み取りが難しいものの、AIによってその課題を解決しています。手書きの書類が溜まっている企業においては、非常に有用なサービスです。

「Senses」は人工知能（AI）が、個人個人でブラックボックス化しやすい営業のノウハウやパターンを学習。その時々によって、「次はどう営業すれば勝率が高いか」を教えてくれるというものです。

事前学習する情報が重要なため、正しい情報を確実に入力させるという手間は発生します。とはいえ、会社全体の根幹である営業力を底上げすることができる非常に強力なツールと言えます。

「AIアナリスト」とは、Google Analyticsと連携することで、自動で様々なWebサイトの改善提案をしてくれるサービスです。

無料版ではそこまで多くの情報は得られませんが、普段、Googleアナリティクスに触り慣れていない人には十分有益な情報提供をしてくれます。

Webサイトの改善業務を行う人にとっては膨大な時間がかかっているアクセス解析と改善施策の立案業務。ぜひお試しされてはいかがでしょうか？