AI導入に潜む落とし穴：失敗から学ぶ教訓と解決策

人工知能（AI）は、近年多くの企業にとって一般的なツールとして認識され、その導入は急速に進んでいるようにも感じます。
しかし、AIは万能ではなく、適切な計画なしに進めると期待した成果を得られないだけでなく、新たな問題を生み出す可能性も孕んでいます。

今回は、AI導入でありがちな失敗事例を基に、よくある失敗パターンと、その解決策を探っていきます。

失敗事例1：学習データの不備

あるECサイトでは、顧客の購買データを基に関連する商品を「おススメ」するAIを導入しましたが、期待していたほどの売上向上には繋がりませんでした。
原因を調査したところ、過去の購買データに偏りが多く、AIの学習データとして不適切だったことが判明しました。

教訓:

AIの精度は、学習データの質に大きく左右されます。そのため、AI導入前にデータの正確性や網羅性を精査し、必要があればデータのクレンジングや補完を行うことが重要です。

解決策として、データの可視化ツール等を活用してデータの現状を把握することで、学習に不向きなデータを取り除くことがあげられます。
データクレンジング専門の企業と連携するなどの方法も、質の高い学習データの準備に有用です。
また、商品の流行等がある場合には定期的な学習が必要になるケースも考えられます。

失敗事例2：目的が曖昧なままAIを導入

ある製造業の企業が、業務効率化を期待して生成AIを導入しました。
しかし、具体的にどの業務に生成AIを活用するのか、目標とする効率化レベルを明確化していなかったため、ごく一部の業務でAIが利用されることに留まり、宝の持ち腐れ状態となってしまいました。

教訓:

AI導入は目的ではなく手段です。
導入前に、どの業務の課題を、どの程度解決したいのかを明確化し、適切なAIシステムを選定する必要があります。

解決策として、関係部署を巻き込み、現状の課題やAIに期待する効率化について共通の意見をまとめることが大切です。
KPIを設定し、AI導入による具体的な目標値を設定するとともに、日常の業務フローの中で従業員が利用しやすいシステムであるかどうかも重要なポイントです。

失敗を避けるために

AIは適切に活用すれば、企業の競争力を大幅に向上させる可能性を秘めています。
業務の効率化や人手不足を補うためのツールとして導入し、一定以上の効果を上げている企業もあれば、そうでない企業もあるようです。
助成金を利用して導入を勧めてくる会社もあるようですが、導入は安易な気持ちで取り組むべきではありません。

上記で紹介した失敗事例を教訓とし、データの質、明確な目的設定、運用体制の構築といった点に十分注意を払うことで、AI導入を成功に導くことができるでしょう。