AIを導入してみたものの、「思ったような結果が得られなかった」という企業も多くあります。失敗事例を知り、AI導入に消極的になっている企業もあるのではないでしょうか。
しかし、「AIはすごいもの」という時代はすでに過ぎ去り、AIを活用したサービスを導入する企業は確実に増えてきています。
日常生活でAI診断やチャットボットに出会う機会が増える中、自社でもAI導入を検討すべきかどうか悩んでいる企業や、検討を始めた企業も多いのではないでしょうか？
今回は、なぜAI導入が失敗してしまったのか、ダメなAI導入事例の具体的な事例を紹介します。失敗の原因を知り、自社で取り組む際の参考にしてください。
AI導入はどうして成功しなかったのか
AIを導入する際に絶対に忘れてはならないことがあります。
それは、「AIとは何か」ということです。この問いを解決しないまま、AI導入を急ぐ企業があまりにも多いのです。
また、AIを十分に理解していないために、AIでできることに過度な期待を抱きがちです。
AIを導入する前に、「自社のビジネスはAIにぴったりなのか」と自問しましょう。
AIが現在の問題をすべて解決してくれるわけでも、サービスや品質を劇的に向上させるわけでもありません。
それを知らずにAIを導入し、結果的に失敗してしまった企業も少なくありません。
では、何がいけなかったのでしょうか？具体的な失敗例を見ていきましょう。
AI導入がゴールではない
“AIを導入すれば手持ちのデータを活用できる “と聞いて、導入しようとする企業があります。
特にトップダウンで仕事が進む企業では、トップが “AIがいい “と言えば、企業もそれに追随し、具体的な活用方法を急いで考えずに、AIだけがビジネスを牽引するようになってしまうのです。
AIを導入する目的は、AIを使ってより良い仕事をすることであり、AIは手段であることを理解しなければなりません。
導入コストやデータの精度が思ったほど上がらないのは、AIのせいではなく、AIを理解していないせいです。
AI導入の目的をはっきりさせない
AI導入成功のためには導入目的をはっきり決めることが大切です。
では、どのようにAI導入の目的やテーマを設定すればよいのでしょうか。
まずは、経営課題を明確にすることが必要です。
製造業であれば「不良品検出による業務効率化」による人件費削減、流通業であれば「発注効率化」による在庫コスト削減など、企業によってテーマは様々です。
ここではコストに触れましたが、AIは接客にも活用することができます。自社の目的とAIの意義をよく考え、失敗のないAI導入をお勧めします。
AIは万能ではない
AIの利用範囲を広げすぎることも、AI導入の失敗を招く大きなリスクです。営業や接客などの接点として、チャットボットを導入している企業は多いです。
また、他社のチャットボットを見て、「自分も同じことができる」と判断している企業が多いのも事実です。
しかし、最初からチャットボットが何でもできるかというと、そうではありません。チャットボットが外部と円滑にコミュニケーションを取るためには、回答する仕組みがとても重要です。
そして、そのためには、監視下データと呼ばれるものが必要です。チャットボットは、学習経験やデータベースというバックボーンがあって初めて生きるAIツールであり、使う人が育てていく必要があるのです。
チャットボットに過度な期待をし、企画の中で様々な役割を与えるがゆえに、使いこなせず、「人間で十分」「人間の方が良い回答ができる」という無駄な結論に至るケースもあるのです。
短期間で結果を求める
AIは短期的な視点ではなく長期的な視点で育てていく必要があります。
チャットボットの事例にもあるように、AI導入が成功したかどうかを判断するには、一定の時間が必要です。
短期的な結果だけでKPIを判断し、「失敗だった」とすぐにAIから遠ざかってしまう企業もあります。
すぐにKPIを達成することは難しくても、それ以外の効果が現れることは珍しくありません。
AIを取り巻くデータを精査し、現場での初体験だけで失敗と判断しないことが重要です。AI導入の効果を実感するには一定の時間が必要ですが、長期的な視点を持って取り組むことが大切です。
インフラが整備されていない
システムにデータが入力されても、そのデータを継続的に送信・蓄積するインフラが整備されていない場合があります。データの蓄積は、採算が取れるようになるまでコストでしかないため、これが問題となりAI導入から撤退する企業も多くいます。
人材不足
AIを適切に扱うには、AIアルゴリズムを理解し、管理できるAIエンジニアが必要です。
残念ながら、現在、IT企業でもAIの専門家が不足しています。この不足は、AIの適切な取り扱いを教えることができるメンターにも及んでいます。
日本におけるAI人材の圧倒的な不足を考えると、今後AIを広く導入するのであれば、人材の確保から綿密に計画を立て、実行する必要があります。
以上のように、AI導入が一部の業務に限定されていることや、AIを扱える人材が不足していることから、多くの企業がAI導入を先延ばしにしているのが現状です。
AI導入に必要な3つのポイント
上述した通りAI導入を成功させるには様々な課題があります。
これらを解決して導入を成功させるポイントは以下の5つです。
1.AIを正しく理解する
2.AIに適した環境整備
3.AIを理解した人材の確保
4.導入目的を明確に持つ
5.費用対効果を計算する
一つずつ解説していきます。
1.AIを正しく理解する
AI導入に対する社内の支持を集めるには、PoC（Proof of Concept）を実施することから始めます。
これは、特定の部署内で試験的にAIを適用し、小さな成果を上げるものです。より大きなベンチマークが明確になれば、AI導入に対する社内の賛同も得られるでしょう。
2.AIに適した環境整備
AI導入にはデータ収集が不可欠です。AIを使って自社に最適なアルゴリズムを形作るには、データが必要です。最初は範囲が狭いかもしれませんが、社内規定の緩和やAI活用のためのツール整備に取り組むことができます。
3.AIの専門家を確保
人工知能は急速に成長している分野であり、多くの企業は最新の進歩に追いつくための専門知識を社内に持ち合わせていません。
そのため、企業はアドバイスをくれる専門家と提携し、競争に打ち勝つことが必要です。
すべてを自社で制作したいと考える企業は多いですが、スピードが増す現代社会では、社外の専門家にサポートしてもらうことで迅速に対応ができます。
4.導入目的を明確に持つ
AIを導入することで何を解決したいのか、何を改善したいのか、明確な目的意識を持つことが必要です。そうすることで、目的を達成するための手段として、適切な形でAIを導入することが容易になります。
十分に具体的な目的がないままAI導入に向けて動き出すと、AI導入そのものが目的なのか、そうでないのかを考えざるを得ない状況に陥ってしまうのです。
そのような状況では、AI導入のメリットを十分に享受することはできないでしょう。
できるだけ詳細に目的を明確に定義し、それを達成するために最適な形でAIを導入しましょう。
5.費用対効果を計算する
AIの開発・導入には、費用がかかります。
まず自社がAIを導入することで何をどのレベルで実現したいのかを明確にしなければ、発生するのはコストだけというのも珍しくありません。
AIは運用することで様々なコストを削減ができますが、導入時にまとまった費用や労力を必要になるので注意が必要です。
具体的には以下の通りです。
-AIの開発・購入費用
-AIに精通した担当者の人件費
-データの前処理を行うための人件費
AIは安定的に運用するまでに、ある程度のコストが必要です。
“費用対効果が高いらしい！”という意識でAIを導入するのは簡単ではありません。
安易にAIを導入するのではなく、導入時と運用開始後のコストや手間を把握し、自社にとって費用対効果の高いAIかどうかを確認した上で、導入を検討しましょう。
AI導入の内製化を成功させる「MatrixFlow」
株式会社MatrixFlowでは、AI導入にあたって不可欠なプログラミングが不要なAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を活用したAIの受託開発および内製化支援のコンサルティングサービスを行っています。
これまではAIベンダーにAI開発を外注するのが一般的でしたが、MatrixFlowというプラットフォームを通して外注から内製へのシームレスな移行を実現します。加えて、MatrixFlowの活用による開発期間の短縮、AI開発後のメンテナンスも容易にします。
まずはMatrixFlowを使い当社がAI開発を受託することで、ビジネス上の課題をAIを用いて解決します。
・MatrixFlowの使い方に関するレクチャーを実施
・AI開発に関するノウハウの移管
・MatrixFlowの特徴であるアルゴリズムの見える化と自動機械学習の技術
これらを行っていただくことで、専門家不在でもAIを構築できる体制を効率的につくることが可能。MatrixFlowを使いながらAIの社内開発・運用をしていただくことで、AI開発の内製化が実現できる画期的なツールです。
さらには、従来３ヶ月かかっていたものが、MatrixFlowの活用することで1.5ヶ月に短縮することもできます。急ぎの場合にもベンダーとのやりとりなしでシームレスに行えるからこそのメリットといえるでしょう。また、開発を続けることで開発ノウハウや組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていきます。これを通じ、さらなる開発の早期化が期待されています。
また、AI導入後もメンテナンスが楽に行えます。MatrixFlowでは誰でもマウス操作のみでモデルの更新を実行できる環境が整えられています。ランニングコストに苦労することもなく、大きな作業が発生することもなく、容易にAI環境を維持することができるのです。
株式会社MatrixFlowは、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促し続けます。。国内で唯一の本当のAIの内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。AI導入に失敗しないために、ぜひMatrixFlowをご検討ください。