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AIの導入方法!そのメリットや、導入プロセス、補助金について徹底解説

この記事のポイント

  • I導入に関する包括的なガイドです。
  • 効果的なAI活用には適切な導入プロセスと継続的な運用・管理が必要です。
  • AIの導入には国からの補助金利用が可能で、企業の経済的負担軽減に寄与します。
  • 実例として、製造業およびNECのAI活用事例を紹介しています。
  • AI導入の成功には、継続的な効果を出し続けるための仕組みや体制づくりが重要です。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AIの導入は、ビジネスの効率化や競争力強化に欠かせない取り組みとなっています。
しかし、「具体的にどのようにAIを活用すればよいのか」、「どんな事例があるのか」など、AIの導入方法に悩む企業も少なくありません。

本記事では、ChatGPTを中心とした最新のAI技術を、ビジネスにどう活かせるのかを詳しく解説します。
AIの導入を検討する際のポイントから、導入のための具体的な手順、実際の活用事例、さらには導入にあたって利用できる補助金の情報まで、AIの実践的な活用方法を幅広くカバーしています。

AIの導入は、単に技術を取り入れるだけでは不十分です。継続的な効果を得るためには、適切な運用や管理も欠かせません。
AIの導入を検討中の企業の担当者にとって有益な内容となっていますので、ぜひ最後までお読みください。

また、AI総合研究所では、ChatGPTなどの生成AI導入、開発の無料相談を承っております。ぜひお気軽にご相談ください。
➡️AI導入の無料相談ページ

AIの導入方法とは

昨今、AIに対する注目が多くなっている中で、AIを最適な方法で導入したい企業も増えています。
本記事ではAI導入について、導入前のチェックポイント、導入フロー、導入事例、手法などを詳細に解説します。

まず、AIについてご説明します。人工知能と呼ばれるものであり、人を模したような知能を持つコンピュタープログラム のことを指します。
このAIには機械学習、深層学習、生成AIなどが含まれます。

具体的なAIの手法には以下のようなものがあります。

技術分野 適用方法 主な用途
機械学習 データセットを用いた予測モデリング 販売予測、顧客行動予測、製品品質の向上
生成AI 自然言語生成、画像生成 コンテンツ生成、デザイン提案
需要予測 時系列データ分析 在庫管理、製造計画、販売戦略
画像認識 コンピュータビジョンを利用した画像分析 品質検査、セキュリティ監視、顔認識
自然言語処理(NLP) テキスト分析と生成 カスタマーサービスの自動化、センチメント分析
強化学習 エージェントベースの学習 ゲーム開発、ロボット制御、最適化戦略
音声認識 音声からテキストへの変換 音声操作システム、会話型AI、音声翻訳
レコメンドシステム ユーザー行動に基づくアイテム推薦 オンラインショッピング、コンテンツ配信
異常検出 データパターンからの外れ値識別 不正検出、システムモニタリング、保守予測
ビッグデータ解析 大規模データセットからのインサイト抽出 ビジネスインテリジェンス、市場分析
セマンティックWeb 意味情報を理解するためのWebデータ活用 情報検索、データインテグレーション
ロボティクス AI技術を応用した自動化ロボット 製造ラインの自動化、探索・救助ミッション


これらの技術は、特定のアプリケーションに合わせてカスタマイズされることが多く、その適用によって企業や機関が直面する問題の解決や効率の向上が期待されます。

AIの導入にはそれぞれの特性を理解し、業務プロセスに最適なAIを最適な場所に導入することが重要になります。


AI導入の補助金

AIを導入したいものの、費用がネックになることも多いのではないでしょうか。
AIの導入・開発は国からの支援もあり、補助金を活用することが可能です。

主な支援策には以下の4つがあります。

AI活用融資

  • 日本政策金融公庫による融資プログラム
  • 最大7.2億円の融資と0.65%の利率優遇
  • AI導入を目的とした設備資金の支援
  • 「スマートSMEサポーター」による指導・助言が受給条件

AI活用融資の概要
AI活用融資 (参考:中小企業庁)

IT導入補助金

  • 中小企業や小規模事業者のデジタル化を支援
  • AIを含むITツールの導入に利用可能
  • 2024年度の補助額は最大450万円

IT導入補助金概要
IT導入補助金 (参考:IT導入補助金2024)

ものづくり補助金

  • 中小企業による生産性向上を目的としたサービスや試作品開発に関する支援
  • AIツールの開発も補助対象となることがあり
  • 最大8000万円までの補助金が提供される
  • 全国中小企業団体中央会が管理・運用

ものづくり補助金概要
ものづくり補助金概要(参考:ものづくり・商業・サービス生産性向上促進事業 公募要領(18次締切分)1.1版)

小規模事業者持続化補助金

  • 小規模事業者の販路開拓や業務効率化に対する支援
  • AIによる業務効率化取り組みも補助対象
  • 最大で250万円の補助金
  • 全国商工会連合会が運営

小規模事業者持続化補助金概要
小規模事業者持続化補助金 (参考:小規模事業者持続化補助金ガイドブック())


当てはまる事項がある場合には、上手に申請して利用することで節約しながらも導入を進めることが可能です。



実際のAI導入プロセス

実際にAIを導入する場合には各フェーズに合わせて、適切に介入していくことが重要です。

弊社でのAI導入プロセスの一例をお示します。AIには色々な種類や組み合わせがありますが、基本的な流れは以下の形に沿うことが大半です。

AI導入例
AI導入例


上記のような形で大きな枠組みとしては進んでいきますが、より詳細に3つのフェーズに分けて導入プロセスをご説明します。

【パート1】ニーズ特定からソリューションの選定まで

パート1: ニーズ特定からソリューションの選定まで

パート1では、導入先のニーズの特定を行い、必要なデータ要件を割り出します。
この場合にデータ容量、質、セキュリティの観点からデータが十分かどうかを判定します。

このデータ要件を踏まえた上でソリューションを検討します。
例えば、「ChatGPTを使いこなすだけで十分な場合」もありますし、「カスタム開発が必要な場合」もあります。

要件に合わせて必要な解決策を定義していきます。

【パート2】プロトタイピングとシステム統合

パート2: プロトタイピングとシステム統合

パート2でソリューションが決定したら、プロトタイプで小さい検証を行います。
最初から大きくスケールするのではなく、PDCAを回しやすい形で行うことが重要です。この小さい検証時に丁寧なパフォーマンス評価を行い、「現場との乖離・実用性」を十分に検証し、サイクルを回します。

検証後は、システムに統合し、実際に運用してみるというフェーズに移行します。

【パート3】展開、監視、スケーリングと最適化

パート3: 展開、監視、スケーリングと最適化

パート3では、実運用フェーズでの運用した上で問題がないかチェックしていきます。
進めていく中で、「小さいテスト時には生じなかった問題が、本番環境で生じること」も多くありますので、最適化と調整を繰り返します。

最適化と調整が済んだら規模を徐々に拡大しながら、展開してきます。

これらのサイクルは一度こなしたら終了というわけではなく、小さく何度も繰り返すことで質が向上していきます。
上気のフェーズを段階を追って進めることで適切なAI導入が可能になります。

生成AIの導入に興味のある方はこちらもご覧ください⬇️

生成AI活用基盤構築 | AI総合研究所

生成AIによるAzureインフラの構築で、継続的なイノベーションと運用効率の向上を実現。カスタマイズされた顧客体験でビジネスの価値を高めます。

https://www.ai-souken.com/business/generative-ai-platform

AI活用事例のご紹介

AIにおいてデータは車で例えると燃料です。
データをどのように管理して、AIに沿う形で管理するかは非常に重要です。

データの統合基盤
データの統合基盤

マイクロソフトは、製造業の課題を解決するための産業AIイノベーションを発表しています。製造業では毎分、毎秒新たなデータが生み出され、その管理をすることは容易ではないでしょう。

エクセル、スプレッドシート、書類、他のクラウドなど全てのデータを集約して活用することが可能です。
また、このアーキテクチャでは、データサイエンティスト、現場、ビジネスサイドなどあらゆる人は同じプラットフォーム、同じデータで管理が可能です。

このようにAIのためのデータ管理するアーキテクチャの活用も非常に有効だと考えます。

AIのためのデータ管理するアーキテクチャ
AIのためのデータ管理するアーキテクチャ

動画から説明文書の生成
動画から説明文書の生成

NECの技術をドライブレコーダーの動画分析に用いることで、事故発生時の状況や発生に至った経緯などを説明する文章と短縮動画を自動で生成可能になりました。
従来は人手で行っていた事故および事故原因となったシーンの探索や、報告書案の作成を自動化し、報告書作成にかかる時間を半減できることが確認されています。

【関連記事】
生成AIの導入方法の解説記事もご覧ください。


また、上記で紹介した事例以外にも、ビジネスはもちろん、医療、金融、クリエイティブ産業など、様々な分野でChatGPTの活用が広がっています。
詳しくは以下の記事で50の活用事例を紹介していますので、ぜひチェックしてみてください。

➡️ChatGPTの活用事例50選!企業や自治体、教育現場での例を徹底解説!


AI導入のための実践的アドバイス

実際にAIを導入するとなった場合でもその方法は様々です。
SaaS、開発、社内のリスキリングなど最適な手法を選択しましょう。

重要なことは、AIは導入して終わりではなく、使用して効果を出し続けることです。
「その仕組み、体制づくりまでを丁寧に構築すること」がAI導入の成功につながると考えています。

弊社のAIサポートイメージ
弊社のAIサポートイメージ

弊社はEnd-to-Endで相談、サポート、開発までAI導入をご支援することが可能です。ぜひご気軽にご相談ください。


まとめ

本記事では、AIの導入方法について、導入前のチェックポイントから、導入フロー、補助金の活用、実際の事例まで、包括的に解説しました。AIの導入には、機械学習や深層学習、生成AIなど様々な技術があり、業務プロセスに最適なAIを選択し、適切な場所に導入することが重要です。

また、AIの導入には国からの補助金も活用でき、企業の経済的負担を軽減できます。導入プロセスは、ニーズ特定からソリューション選定、プロトタイピング、システム統合、展開、監視、最適化まで、段階的に進めることが効果的です。

AIの導入は、単に技術を取り入れるだけでは不十分で、継続的な効果を出し続けるための仕組みや体制づくりが成功の鍵となります。本記事が、AIの導入を検討する企業の担当者にとって、実践的なガイドとなれば幸いです。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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