機械学習による業務効率向上｜東京のWEB制作会社・ホームページ制作会社｜株式会社GIG

機械学習による業務効率向上

Webコンサルティング / UXデザインコンサルティング

機械学習により、人的リソースを割いていた業務の効率向上、人為的ミスの軽減を実現します

DX推進により、機械学習による業務効率向上が昨今注目を集めています。たとえばチャットボットを導入し、ヘルプデスクの自動化、カスタマーサポートのリソース削減を図っている企業や、ブラックボックス化しやすい個人の営業ノウハウをパターン化し、機械学習による営業支援に役立てている企業もあるでしょう。

他にも、機械学習によるビジネス活用は下記のように広がりを見せています。

「画像認識」一例
・顔認証や指紋認証によるセキュリティ管理
・医療現場における病変検出
・自動運転
・製造工場での異常品検出
「音声認識」一例
・音声スピーカー
・自動文字起こしによる議事録作成
・音声翻訳
・音声からの感情解析
「自然言語処理」一例
・チャットボットによるカスタマー対応
・自動翻訳
・SNS等の言語分析
・名寄せ処理

機械学習によって、従来であれば人的リソースが必要であった業務も自動化することで、業務効率改善が実現し、人為的ミスを減らすといったことが可能です。GIGでは1億以上ものビッグデータを扱った経験のあるメンバーが在籍、機械学習を用いた業務効率改善のためのプロジェクトを支援しております。また、機械学習を用いた新規サービス開発を行いたいなど、様々な要望にお応えすることも可能です。

AIツール導入だけでは何も解決されない。アノテーションが重要

昨今は「AIで業務効率向上」を謳ったツールが増えています。しかし、機械学習では、機械学習アルゴリズムをアノテーション、すなわち画像やテキストなどの様々なデータをタグ付けし、そうしたデータを取り込むことが不可欠です。AIツールを導入すれば機械学習による業務効率向上が図れるというのは、間違った認識で、それだけでは何も解決されないのです。

そして、実際に機械学習による業務効率向上が実現するまでには時間を要し、さらにデータをどう取り扱うか、どういったデータがそもそもあるのかを調査するところから着手するため、3〜5年という長期的なプロジェクトというのは珍しくありません。
そのため、機械学習によって解決したいビジネス課題を明確にし、解決策として必ずしも機械学習に固執する必要がなければ、別手段でアプローチするといった判断も重要です。

またビジネスサイドが機械学習によって何ができるか理解できておらず、プロジェクトの目的が曖昧になってしまったり、正確な見積もりを出せないがゆえに、プロジェクトが頓挫してしまうことも往々にして起こりえます。
そこで企画フェーズから開発エンジニアを巻き込んだり、適切な経営判断が行えるよう、機械学習によってできること、できないことを理解して取り組むことが求められます。

GIGではどのように機械学習による業務効率向上を支援するのか

機械学習プロジェクトは、大きく下記のような流れで進めていきます。

・企画：課題に対して、機械学習を用いてどのように解決するかを明確にする
・PoC（実証実験）：機械学習モデルを構築し、期待した成果が出るかを局地的に検証
・開発：実用化に向けた機械学習モデルの開発、既存システムとの連携
・運用：本番環境での運用、改善

機械学習モデルとは、インプットに対してどういったアウトプットを出すか評価、判定を行う機能で、アノテーションによって学習モデルの精度を高めていくことがプロジェクト成功の鍵になります。

そして企画フェーズではまずヒアリングを行い、あらためて機械学習をどう活用していきたいかをクライアントと一緒に設計していきます。
なおPoCの前段階では不確実性が高いため、正確な見積もりは企画フェーズで出すことは不可能です。そこでフェーズで区切ったプロジェクト進行が重要であり、そうしたプロジェクトマネジメントをGIG側で請け負うことも可能です。

またPoCフェーズでのタイミングでも不確実性の高い要素が多いため、過度な高い精度を求めるのではなく、精度の目標値を定め、試行錯誤を繰り返していく動きが求められます。
GIGでは企画から開発、運用に至るまでをクライアント企業と伴走し、プロジェクトが途中で頓挫することなく、最終的に実現したい機械学習による業務効率向上をサポートいたします。