ビッグデータとAIで業務を効率化できる理由と活用方法とは?

2022.09.05

著者プロフィール

范 蘭芳(はん らんほう)

株式会社InfoDeliver 取締役
COMITX事業ユニット CEO

常に「最⼩コスト」の精神と「Day1(初⼼)」の⼼構えで、将来を⾒据えたお客様のための価値創造と⾃らの進化に挑んでいきます。

 

 

業務効率化のため、活用が期待されるビッグデータ

AIとの組み合わせで、さらにその活用の幅が広がることをご存知ですか?

ビッグデータにAIを組み合わせることで、どういった変化が生まれるのでしょうか。

気になるポイントを、わかりやすくまとめます。

 

目 次

  • ビッグデータとAIの活用が業務効率化を加速させる
  • AIの活用で業務効率化が加速する理由
  • ビッグデータとAIの活用方法
  • まとめ

 

ビッグデータとAIの活用が業務効率化を加速させる

 

業務効率化を進める方法はさまざまですが、近年注目されているのが、「ビッグデータ」と「AI」です。

両者は、それぞれ単独で活用することも可能ですが、両方を組み合わせて活用する方法が注目を集めています。

多種多様で膨大な量となるビッグデータと、自動で物事を判断できるAIとの相性は良く、すでにさまざまな企業で導入されています。

 

ビッグデータには、さまざまな可能性が秘められています。

しかし、目的に沿った収集と的確な分析が行われなければ、あくまでもただの膨大なデータです。

それでは業務効率化や生産性向上に役立てることはできないでしょう。

総務省が発表した「令和2年版 情報通信白書」によると、データの収集や集計を行う企業が70%以上であるのに対して、そのデータの統計的な分析までを行う企業の割合は47.1%にとどまります。

また、データを分析する人材については、中小企業の50.6%で「各事業部門のデータ分析を専門としてはいない人 」が担当している実態が明らかになりました。(※1)

より専門的な分析を可能とする環境の整備が、大きな課題と言えるでしょう。

 

こうした状況の中で、注目されているのがAIです。

機械学習ディープラーニングの進化によって、AIによるビッグデータの管理や分析が可能になっています。

ヒトの手では管理・分析が不可能なレベルでも、AIなら可能です。

AIによって、企業の活動に必要な情報をより効率良く取り出せるでしょう。

AIのディープラーニングを進化させるために必要なのが、ビッグデータです。

数多くの情報を与えられることにより、AIは自ら学んで必要な情報を区別したり判断したりする精度を向上させていきます。

 

業務効率化を進めるためには、業務プロセスに潜む課題や無駄を明らかにして、それを解消していく必要があるでしょう。

ビッグデータにAIを組み合わせれば、課題や無駄の見える化に役立ちます。

ヒトの勘や経験値をもとに効率化を進めていくよりも、はるかに高い効果を期待できます。

 

AIの活用で業務効率化が加速する理由

 

 

ビッグデータによりディープラーニングの精度が向上すれば、AIを活用できる幅はさらに広がっていくでしょう。

たとえばデータエントリー業務一つをとっても、AI-OCR(オプティカル・キャラクター・レコグニション:光学的文字認識)を使えば、ヒトが行うよりも格段に効率良く業務を完了できます。

「手書き文字の癖」や「帳票のパターン」といったビッグデータを活用すれば、これまでは不可能であった文書や帳票の読み取りを自動で行えるようになるでしょう。

 

これまでは、業務効率化のためにコンピューターによる業務の自動化をしようとする場合、ヒトによる判断や指示が必要でした。

AIとビッグデータ、ディープラーニングの登場によって、ヒトなしでもコンピューターに自動で業務を担当させられる環境を実現できます。

 

完全に自動化させるのが難しいケースにおいても、AI×ビッグデータにサポートさせることで、ヒトの業務負担を軽減できるでしょう。

さまざまな業種やシーンで効率化につなげられると期待されています。

 

すでに大企業の18.0%で、ビッグデータの分析に「機械学習・ディープラーニングなど人工知能(AI)を活用した予測」を役立てています。

参考:総務省「令和2年版 情報通信白書」

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/n3200000.pdf

 

業務効率化を目的としてビッグデータを活用する企業は多く、今後もこうした流れは加速していくと予想されます。

 

ビッグデータとAIの活用方法

 

ビッグデータとAIを活用すれば、人間では不可能なレベルでの分析結果から、想定外の仮説を組み立てられる可能性があります。

これまでにない形で業務効率化を進められたり、トラブル予防に役立てられたりする可能性もあるでしょう。

 

実際の活用事例としては、IT系企業でのエントリーシート(ES)の自動振り分けが挙げられます。

全国から多くの入社希望者が殺到する大企業にとって、学生から届く大量のESの全てに目を通すのは、非常に大きな負担でした。

こうした状況を改善するため、ビッグデータ×AIで、ESの自動振り分けができる環境を整備しました。

AIに似た傾向のあるエントリーシートをまとめさせることで、より効率良くチェックできるようになります。

業務効率を改善しつつ、最終的にはヒトがチェックすることで、より優秀な人材を見つけやすくなりました。

 

まとめ

 

ビッグデータとAIの活用と聞くと、「なんとなく難しそう」と感じる方が多いのではないでしょうか。

しかし、両者の活用は決して難しくはありません。

この活用において、ビジネスアナリストのサポートが可能なCOMITXを導入するのは、おすすめの方法です。

業務効率化やビッグデータの活用、各種デジタルテクノロジーの有効活用は、これからの時代を生き残る上で欠かせない要素です。

COMITXのサポートに、ぜひごサポートをぜひご検討ください。