シナモンAI広報担当です。

今回のコロナ禍を経て、日本では働き方にも大きく変化が現れました。現在、さまざまな企業が急ピッチでリモートワーク移行や社内のシステム導入の施策を進めていらっしゃると思います。そのような中でAIの社内導入検討は従来のシステム開発と異なる点が多く導入につまずく企業が多いのが実情です。

本記事ではAI導入において、検討段階でつまづいてしまう３つのポイントをご紹介します。

1　導入の目的が明確になっていない

他社の導入ニュースをきっかけに導入検討を行う場合などに、導入を目的とした検討をしてしまうケースがあります。AI導入ありきな検討を始めてしまうと、「実は現場にそれほどニーズがなかったが導入が容易だった」業務への導入などが起き、結果として「結局は人が作業することになってしまいAIとの２度手間になってしまう」「導入してみたものの、現場に活用してもらえない！」ということが起こってしまいます。

そのため、どこの部署の・どのような業務が業務負荷が大きいのかというところから考える必要があります。ときにはAIを使わないシステム化でも効率化出来るケースもあるため、「AIありき」の検討にならないように留意する必要もあります。

2　AIにできないことが要件に入ってしまっている

AIへの過度な期待を抱いてしまった場合、AIでもできないことを実現しようとしてしまうケースがあります。多くの場合、AIは人間が行う場合の品質を超えるような業務をすることは難しいのが現実です。（時にニュースになるような例外はあります）

AIは多くの場合、人には及びませんが、人手が残る前提でAIを組み込み、業務プロセス全体を見直すことで、全体の生産性の向上につなげることは可能です。AIの特性を理解し（例：繰り返し発生する業務が得意・ルールにのっとって作業ができる　等）、完璧でない前提で全体の業務フローを見直し、再設計をする前提で検討をする必要があります。

3　現実的ではないスケジュールの設定

大規模にシステム導入をしようとした場合、PoCで開発が成功したか判断しきれなくなってしまうケースがあります。AI開発は従来のシステム開発と異なり、開発した結果精度が想定どおりでなかったということが起こりえます。また、開発期間も2-3ヶ月かかることも珍しくありません。検証の対象が大きすぎると大規模なAI開発をしたものの、そもそもうまく行かなかったというケースになりやすく、また、時には周辺システムの影響をうけ、AIそのものの結果が見えづらくなることもあります。

AI導入開発においてはAI部分は効果が明確に計測できるよう、小規模でわかりやすいものから試していくことが重要です。

まとめ

 ■導入の目的を明確化し業務が効率化出来るのかという観点で検討する

 ■AIの特性を理解しオペレーション全体の変更も視野に入れる

 ■AI部分の評価ができるような開発範囲・スケジュールですすめる

今回はAI プロジェクトを成功させるために必要な検討事項の基本をご紹介いたしました。

シナモンAIでお客様にご提案をする際にも、コンサルタントがお客様のもとへ伺い、一緒に対象業務の選定や開発ロードマップの策定を行い、本日ご紹介したポイントがクリアになっているか確認しながらPJを開始しています。

AIを導入をすすめるご担当となられた際には上記の点に留意しながらご検討していただければと思います。

（文責：森田）