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今回の記事では、AIを導入する前に知っておきたい基礎知識についてご紹介します。自社の課題解決のためにAI導入を検討されている方はぜひご覧ください！

AIとは

AIとはArtificial Intelligenceの略であり、日本語では人工知能と訳されます。簡単に言えば、人間が行う認識・予測・判断・提案といったことをコンピュータで再現するプログラムと言えるでしょう。技術の進歩によりコンピュータの性能が高まったことで、機械であるコンピュータが人間のように学ぶことが可能になりつつあります。

AIができること

現状のAIができることは、AIごとに決まった特定のタスクのみを行うことであり、1つのAIで幅広いタスクをこなせるわけではありません。しかし、文章や音声、画像といった幅広いデータを学習することで、AIは様々な用途に用いられています。そんなAIのできることには以下のようなものがあります。

• 過去のデータから将来をシミュレーションする予測
• 書かれた文章の内容を理解する文章理解
• 音声をテキストデータに変換する音声認識
• 画像に写っている特定のものを識別する画像認識
• 通常時のデータを学習することで異常やその予兆を検知する異常検知

AI導入のメリット

様々な用途に用いられるAIは導入するメリットも幅広く存在します。AIを導入するメリットの一例をご紹介します。

• 労働力不足の解消
• 業務効率化
• コスト削減

労働力不足の解消

日本の少子高齢化は今も進み続け、労働力不足が懸念されています。2025年には超高齢化社会となり、さまざまな分野に影響を与えることが予想されています(2025年問題)。今まで人間が行っていた業務をAIに任せられるようになれば、業務の省人化を実現できるため、少子高齢化による労働力不足の対策として期待されています。

業務効率化

人間とは違い、長時間の作業による疲労が無いAIはヒューマンエラーを起こさず、一定の質で作業することが可能です。また、担当者以外その業務が進められない属人化の問題もAIを導入することで解消が期待できます。これにより、限られた人的リソースを有効活用することができます。

コスト削減

それまで人間が行っていた業務をAIが自動で行うことで、人件費を削減することができます。また、業務効率化が進むことで残業代などのコストの削減にもつながります。

AI市場規模と国内のAI導入状況

拡大するAI市場規模

総務省の令和5年版情報通信白書では、世界・日本共に今後AI市場規模が成長していくと見込まれることが公表されています。日本国内の市場規模の予測は年々緩やかにはなるものの、着実に増加することが予測されており、2027年には1兆1,034億7,700万円まで拡大すると予測されています。今後AIシステムを導入しないと、競争力の面で大きく後れを取るようになる可能性があります。

世界のAI市場規模（売上高）は、2022年には前年比78.4％増の18兆7,148億円まで成長すると見込まれており、その後も2030年まで緩やかな加速度的成長が予測されている（図表4-9-1-1）。

日本のAIシステム1市場規模（支出額）は、2022年に3,883億6,700万円（前年比35.5％増）となっており、今後も成長を続け、2027年には1兆1,034億7,700万円まで拡大すると予測されている（図表4-9-1-2）。

出典：総務省｜令和5年版 情報通信白書

日本国内のAI導入状況

総務省の令和3年版通信利用動向調査によれば、デジタルデータの収集・解析等のため、IoTやAI等のシステム・サービスを導入している企業の割合は12.4％となっており、導入予定の企業を含めても22.2%となっています。令和3年時点では、AIを導入しておらず導入予定もない企業の方が多数派を占めますが、先の市場規模の予測を踏まえると、今後AIの導入に積極的な企業が増えると思われます。

出典：総務省｜令和3年版 情報通信白書

また、システムやサービスの導入効果について、「非常に効果があった」又は「ある程度効果があった」と回答した企業の割合が81.1％となっています。多くの企業でシステムやサービスの導入効果を実感できる結果となり、こちらのデータは今後AI導入に前向きな企業が増える要因になり得るでしょう。

出典：総務省｜令和3年版 情報通信白書

AI活用にはAIへの理解が不可欠

AIを導入する前に知っておきたい基礎知識についてご紹介しました。データから人間のように学び、業務を代替するAIシステムには、労働力不足の解消・業務効率化・コスト削減といった様々なメリットがあります。今後導入する企業が増えると想定されるAIシステムは、競合他社との競争力の差を生む一因となるでしょう。AIシステムを上手に活用するには、システムそのものだけでなく、AIについての理解も必要不可欠となります。

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