DXで人間の限界を超えるポイント「AI活用」

データが増えればＡＩを活用するしかなくなる

ＤＸを進めて行く上で考えるべき6つ目のポイントは「ＡＩ活用」です。「デジタル人材がいない中小企業なのにＡＩ活用なんてできるのか」と疑問に思う人もおられるでしょう。

逆に、「ＡＩ何とかというものが世間に増えて来て、何度か体験したこともあるが、まるで使い物にはならなかった」とＡＩを否定的に見ている人も少なくないと思います。

しかし、ＤＸを進めて行くと必然的に蓄積されたデータ量が増えて来ます。それ自体は良いことであり、蓄積されたデータに価値があるとも言えます。データ量が増えるということはデジタル活用がうまく進んでいる証拠でもあるわけですが、進めば進むほど人間が処理する限界を超えてしまい、ＡＩを活用せざるを得なくなるのです。

本コラムは、中小企業を対象とし、その定義を資本金1億円、従業員300名未満の企業としていますから、ある企業に営業担当者が100名いると仮定して考えてみましょう。100名の営業担当者が毎日5件の商談をしたとします。一ケ月20営業日とすると、月に1万件、年に12万件の商談情報が蓄積されることになります。「ビッグデータ」と呼ぶほどの量ではないのですが、生身の人間では読み返すこともできず、せっかく蓄積したデータから知見を得ることができません。

実際には、商談に付随して発生する案件の情報や見積書の情報などもありますし、顧客とのやり取りは1年分で終わるわけではなく、2年、3年と溜まって行くわけですから、その中から意味のあるデータを引っ張りだそうとするのは至難の業となります。

営業担当者の商談データであってもこのようなペースでデータが増えてくるわけですが、「コネクティッド」の仕組みを作って顧客とつながり、毎時間でもデータ収集するようなことをしたら、顧客数×24×365件のデータが一年で蓄積されることになります。ＤＸが進めば中小企業であっても大量のデータが蓄積されることがご理解いただけたでしょうか。これからは中小企業であっても、ＡＩを活用するしかないのです。

ＡＩとは何か

そもそも、ＡＩ（Artificial Intelligence）とは何かを考えてみましょう。ＡＩ（人工知能）とは、「ソフトウェアを用いて人間の知的ふるまいの一部を人工的に再現した仕組みのこと」です。だから「人工」知能なわけですが、経験やデータから学習し、そのふるまいがより適切なものになることで、人間が育っている（賢くなっている）ように感じているに過ぎません。この時、そこに人間の知能があるかのように「感じる」ことが重要なのであって、本当に知能があるわけではないのです。「ＡＩはすごいもので、ＡＩさえあれば人間は必要なくなる」といった過剰な期待を捨てて、全てはソフトウェアによって創られた人工物だと考えて、うまく利用すれば良いのです。

今やＡＩもクラウドサービスで利用できるようになっており、デジタル人材がいない中小企業でもディープラーニングのような最先端のＡＩ活用が可能です。但し最先端と言っても、万能ではないし、学習するためのデータがなければそもそも使えませんから、過剰な期待はせず、人間の限界を超えるためのツールだと割り切って活用すべきでしょう。

ルールベースＡＩを作り込んでみる

人間の限界を超えるために実務で有効なのは、最先端のＡＩではなく、一世代前のＡＩです。ディープラーニングに代表される新しいＡＩは、画像や音声などのように、人間ならその違いがすぐに分かるのに、コンピュータには判別が難しく、何が正解かという答えがないものを扱おうとしています。猫を画像だけで判別しようとするといろいろな種類の猫がいたり虎や豹のような似たような動物もいたりするので、うまく正解を教えられないわけです。そこで大量の猫の画像を学習させることで、正解を教えなくても判別できるようになるといったことがディープラーニングで可能になったのです。それは素晴らしいことなのですが、人間が見たら猫か犬か、虎や豹との違いなどパッと分かるわけで、ＡＩとしては進化したけれども使い道は限られてしまいます。

それに対して一世代前のＡＩは、ルールベースＡＩと呼ばれるもので、正解があってそれを人間が教える（事前登録する）ことで、大量のデータの中から正解をピックアップしたり、人間の判断を正解に導いたりするものです。エキスパートシステムと呼ばれたりもします。

中小企業であっても、1年2年とデータが蓄積されて行くと人間には処理できない量になります。そこにルールベースＡＩを活用します。何万件、何十万件といったデータを人間がチェックするのは大変ですが、ルールベースＡＩなら確実にその中から正解を選び出してくれたりするのです。ルールベースＡＩの良いところは、データが大量に溜まっていない段階でも機能してくれることです。先に正解が仕込まれているので、大量データを学習して正解を導く必要がないからです。もちろん、人間の既知の知恵やノウハウを超えた知見がＡＩによって導き出されるといったことはないわけですが、ＡＩが出した答えが本当に正しいのかどうか人間には分からないといったことにもなりません。

私の会社では、私が30年以上に渡ってコンサルティングして来た知見をＡＩに注入して、「すぐに対応すべき顧客」「上司が介入すべき案件」「追加提案すべき顧客」などを担当者本人やその上司にお知らせするような仕組みを作っています。いろいろな条件で検索したりすれば抽出できなくはないのですが、何千件、何万件もある商談や案件、顧客の中から探し出す手間を考えたらとても現実的ではありません。しかし、デジタル活用が進んで、社内にはデータが蓄積されているのですから、それを有効に活用したいのです。そのために必要なのがＡＩです。

「そんな程度の仕組みはＡＩじゃない」と言うなかれ。ＡＩとは、ソフトウェアを用いて人間の知的ふるまいの一部を人工的に再現した仕組みに過ぎません。人間の手間を省いて大量のデータの中から必要な情報を抽出することができれば、充分人間の知的ふるまいを再現したことになるのです。

ルールベースＡＩなら、No Codeで作り込むことも可能です。データが大量に溜まって、正解のない知見をＡＩに発見してもらいたいと思った時には、外部のクラウドサービスを活用しましょう。スポットで利用するだけなら大した費用もかかりません。

ＤＸを進めて、人間の限界を超えましょう。