AIを導入してコスト削減する最善の方法とは？活用事例とデータをもとに解説！

AI技術の導入は、企業にとってコスト削減と効率化の大きなチャンスとなりますよね？しかし、そのポテンシャルを最大限に活かすには、戦略的なアプローチが必要です。

この記事では、実際の活用事例とデータを基に、AIを用いてコストを削減する最善の方法を解説していきます！

AI導入時の悩み・課題とその解決法

AI導入時に、多くの方に共通しやすい疑問と課題があるのです。

AI導入時の悩み・課題①：AI導入のために何から始めるべきか

AI導入時は、「何から手をつけるべきか」と疑問が生じやすいです。最も重要なのは、自社の課題を把握し、AI導入で何が解決するかを明確にすることです。まず、業務プロセスを細かく分析し、どのセクションが自動化可能か特定しましょう。

AIで自動化できる具体例は、以下の通りです。

次に、AI導入時の費用対効果を検討し、コストパフォーマンスに優れたAI製品やサービスの選択が重要になります。

AI導入時には専門知識が必要なため、専門家やコンサルタントへの相談も一つの選択肢です。プロのアドバイスで、AI導入のコストとAIで削減できる費用の比較ができ、AI導入のメリットが明確になるでしょう。

AI導入時の悩み・課題②：コスト削減を意識したAIの選び方

AI導入時は、初期投資や維持費用が心配ですが、適切なAIの選択でコストを削減できます。

ここからは、コスト削減を意識したAI選びのポイントを紹介します。

一つひとつ表にまとめて解説していきます。

費用対効果の検証	AI導入前に、AIで解決することを明確にし、投資のリターンを評価します。 類似導入事例の研究やデータ分析から、コスト削減の実例を確認しましょう。
全体コストの把握	AIの初期導入費用だけでなく、維持費や人件費も含めた全体コストを把握し、最小限に抑えられるサービスを選択します。
人件費削減の検討	人件費削減はAI導入の大きな目的ですが、デメリットも考慮する必要があります。 自動化が顧客サービスの質を低下させないか、注意が必要です。
費用相場の調査	複数のAIサービス提供者から見積もりを取り、市場の費用相場を把握します。
維持費の削減について	オープンソースソフトウェアの利用や、カスタマイズ性の高いサービスを選ぶと、ライセンス費用の削減や将来的な変更コストを抑えることが可能です。

上記のポイントを実践し、コストを抑えつつビジネスの成長と競争力を高めましょう。

コスト削減のためのAIの選び方

「株式会社TRYETING（トライエッティング）」は、UMWELT（ウムベルト）システムを開発し、AI導入時の課題「コストと開発期間」に関する解決法を企業へ提供しています。

具体的に、トライエッティングがどのようにAI選択をサポートしているか解説していきます。

自社の課題・ニーズから選ぶ

まずは、自社の課題やニーズからAIを選ぶことについて紹介します。

過剰在庫や生産計画の精度向上、物流コスト削減など、課題を解決するAIツールの選択が重要です。

トライエッティングのウムベルトシステムは、サプライチェーン業界での人員配置と在庫管理の最適化に特化しています。

トライエッティングのAI技術は、データの前処理から機械学習、システム統合までをノーコードで実現し、Excelが使える方なら簡単に利用開始できるため、AI導入の費用対効果を高める選択肢となり得ます。

以下の表は、ウムベルトシステムが企業の課題に対して、最適なAI技術の選定と導入プロセスを手厚くサポートしている様子の一部です。

業種	問題点	UMWELT使用後の成果	UMWELTを使用した理由
調味料メーカー	出荷予測のばらつきによる在庫過多や欠品	予測精度の向上	既存のシステムデータで高精度の予測が可能 柔軟な予測結果の取得が可能
製菓業	需要予測の属人化とハレーション解消	属人化のリスク回避 予測業務の引継ぎがスムーズに実施可能	AIによる高精度な予測 サポート体制の充実
化粧品	在庫保有単位（SKU）数の多さ、チャネルの多様性によるサプライチェーン管理（SCM）の複雑性	工数削減 高精度な需要予測	既存システムよりも精度が良い ノーコードでの利用が可能
ロッカー製造	営業の勘と過去の発注実績に基づく非効率的なオーダー作成	営業業務への集中 時間の削減	予測精度の向上 営業業務への集中
物流コンサルティング	物量予測の精度にばらつきがあり、物流センターの収益に影響	高精度な物量予測	過去3年以上の実績データから予測可能 Excelデータとの連携
飲食業	工数削減や食品ロスの削減	人間以上の売上予測結果	既存データのみで高精度予測 社内データの活用
レンタル業	在庫の稼働率向上 工数削減	必要在庫の正確な予測 在庫管理の自動化 高精度な予測結果 運用への容易な導入	他業種での導入事例の知識 在庫管理に関するサポート 人間の予測よりも良い結果 在庫管理の知識とサポート

トライエッティングのウムベルトシステムは、企業のニーズに合わせてカスタマイズされ、具体的な業務改善とコスト削減ができます。

活用している技術から選ぶ

AIを選択する際は、AI技術の適用範囲と機能性を理解する必要があります。

具体的に、トライエッティングが採用しているAI技術を紹介していきます。

トライエッティングのウムベルトシステムは、機械学習、自然言語処理（NLP）、画像認識技術などのAI技術を組み合わせ、企業の課題に対しカスタマイズ可能なソリューションを提供します。

ウムベルトはノーコードプラットフォームを活用しており、企業の基幹システムへの統合が容易になります。

そのため、導入コスト削減や開発期間の短縮が実現し、効率的な「知能業務自動化」が可能です。

AIを活用したコスト削減事例6選

「AIを導入して本当に実質的な成果は得られるのか？」と多くの方は疑問を持つでしょう。

そこで、実際にAIを導入して成果が出た事例を、6つ厳選して紹介します。

活用事例①：チャットボットAI自動応答システム

1つ目は、チャットボットとAI自動応答システムを利用しコストを削減した事例です。

顧客からの電話問い合わせが自動で処理され人件費が大幅に削減されました。

この事例はAIを活用し、人的リソースの効率化と人件費削減を同時に達成しています。

活用事例②：AIバイタルモニタリング行動自動検知システム

2つ目は、作業員の安全性確保にAIバイタルモニタリングと行動自動検知システムを活用した事例です。

作業員の安全性を確保するために、バイタルモニタリングや危険な行動をカメラでいち早く自動検知するAIシステムを導入しました。

従来は人の手で行っていた監視業務をAIが担い、監視スタッフの人件費削減につながっています。

活用事例③：AI在庫管理システム

3つ目は、AI在庫管理システムを活用したコスト削減事例です。

在庫管理の問題を抱えていた企業は、AIのリアルタイム分析で市場の変動に迅速に対応し、在庫の最適化が図れるようになりました。

AIを導入し、過剰在庫や品切れのリスクを最小限に抑え、企業の運営効率が大幅に向上しています。

活用事例④：AI受付システム

4つ目は、AI受付システムによる業務効率化とコスト削減の成功事例です。

AI受付システムを導入し、受付業務の人件費削減と業務効率化に成功しています。

活用事例⑤：AIボット

5つ目は、製造業でAIボッドを活用したコスト削減事例です。

製造業界では、ボットや自動化技術で製造ラインや品質検査、物流などの管理が自動化され、各作業に必要な人件費が削減されています。

また、AIリモートでの問題解決やメンテナンス予測により、生産ライン停止による損失や、予期せぬ設備故障への対応コストが削減されています。

活用事例⑥：生成AI

6つ目は、証券会社が生成AIを導入してコスト削減につながった事例です。

証券会社では、AIが報告書の作成、データ分析、顧客対応などの業務を自動化し、大幅に人件費を削減しています。

また、従業員は顧客サービスの向上や新しいビジネス機会の探求など、より戦略的なタスクに時間を割くようになり業務の生産性が向上しました。

これら6つの事例から、AIがいかにコスト削減と業務の効率化に貢献するかがわかります。

AI導入のメリット

AI導入には、コスト削減から効率化まで多岐にわたるメリットがあります。以下で解説していきます。

AI導入のメリット①：人件費をはじめとするコスト削減

AI導入の最も大きなメリットは、人件費を含む運営コストの削減です。

株式会社トライエッティングやビューレカなどのAIプラットフォームサービス企業は、企業の人件費削減を実現する高度なAI技術を提供しています。

トライエッティングとビューレカの具体的なコスト削減例を、一部紹介していきます。

TRYETING（トライエッティング）の事例

vieureka（ビューレカ）の事例

トライエッティングとビューレカのAI技術で、企業はあらゆる側面で効率性が向上し、運用コストが削減されています。

AI導入のメリット②：人材不足の解消・働き方改革推進

AIは人材不足を解消し、働き方改革を推進する有効な手段です。

例えば、データ入力や分析、顧客対応などのタスク作業にAIを活用すれば、従業員がより創造的で価値の高い業務に集中できます。

また、AIの自動化は、従業員の過重労働を軽減し、ワークライフバランスの改善につながるでしょう。

さらに、リモートワークやコミュニケーションツールの導入は、柔軟な働き方を実現し従業員の満足度と生産性の向上をもたらします。

AIの導入で、企業は人材不足の課題に対処でき、従業員へより良い労働環境を提供できます。

AI導入のメリット③：高精度なデータ分析・解析・予測

AIのビッグデータ分析と解析から将来予測が行うことができ、効果的なビジネス判断が可能です。

消費者行動予測、市場動向分析、製品開発方針の設定に至るまで、AIの分析は広範囲に及びます。とくに、AIとビッグデータの連携は、マーケティング戦略の最適化に不可欠です。

AIの顧客購買履歴やオンライン行動分析を通じて、カスタマイズされたサービスや製品提供を可能にします。

さらに、AIによるデータ予測は、製造業での生産計画の最適化、金融業界でのリスク管理の強化など、業種を問わず幅広い応用がみられています。AIの高精度なデータ分析・解析・予測をビッグデータと組み合わせると、企業は市場での競争力を格段に向上できるでしょう。

AI導入のメリット④：生産性向上・業務効率化

AIの導入は、企業の生産性向上と業務効率化に大きく貢献します。

例えば、トライエッティングの高度なデータ分析・解析・予測能力は、在庫管理や勤務シフト管理などリアルタイムで対応し、作業時間の短縮とエラーの削減が可能です。

従業員はより創造的な業務や重要な意思決定に集中でき、作業の利便性が向上します。

レビューレカのプラットフォームは、カメラ内蔵のCPUを利用した画像解析とデータ処理をリアルタイムで行い、遠隔管理機能を通じて作業の利便性を向上させます。

AIの導入で企業は生産性を高め業務を効率化し、持続可能な運営が実現できます。

AI導入のメリット⑤：安全性の向上・事故防止

製造業や物流業界などの分野では、AIによるリスク管理が作業の安全性を向上し、事故防止につながっています。

AI監視システムは、作業現場の異常行動や危険な状況をリアルタイムで検知し、即座に警告します。

また、設備の故障やシステム障害の予測までできるので、突然の機械故障による作業中断や、それに伴う事故を減少できるでしょう。事故による損害賠償費用、生産の遅延、設備の修理費用など、多くのコストを考えるとAI導入のメリットは大きいです。

さらに、AI技術は交通システムの安全性向上にも貢献しています。自動運転システムのAIは、周辺環境を詳細に分析して危険を回避します。

AIの導入が企業のみならず社会全体の安全性を高めるため、その価値は計り知れません。

AI導入のメリット⑥：利便性・顧客満足度の向上

AIを導入すると、サービスや製品の利便性を高め、顧客満足度を大幅に向上できます。

AIは、顧客の過去の購買履歴、好み、行動パターンを分析し、それに基づいたカスタマイズされた商品推薦やサービスの提供が可能です。顧客は、自身のニーズにパーソナライズされた製品やサービスが提供されるため、ブランドへのエンゲージメント（関与）が高まります。

さらに、AIによるチャットボットや自動応答システムは、顧客からの問い合わせに迅速かつ24時間対応できるので、顧客満足度が向上します。AIの導入で、企業は顧客により良い価値を提供し続けることができ、長期的な顧客関係が築けるでしょう。

AI導入のメリット⑦：コミュニケーションの円滑化

AIを導入すると、社内外のコミュニケーションが円滑になり、より効果的な情報共有ができます。

AIでコミュニーションの効率化が図れる例は、以下の通りです。

これらのツールは、チーム間のコミュニケーションを円滑にし、効率的な作業環境をつくります。

AI導入の注意点

AIの導入には、明確な計画と潜在的リスクの管理が不可欠です。ここからは、AI導入の注意点をみていきましょう。

AI導入の注意点①：AIのみでのコスト削減が困難な業務・業種がある点

AIは、業務や業種によってコスト削減が困難な場合があります。

例えば、以下の業務でAIの活用は困難とされています。

分野	説明	例
クリエイティブ業務	オリジナリティや深い人間の感情を反映した作品を生み出すことは難しい	コンテンツ制作、デザイン
戦略的意思決定	企業文化、ブランドイメージ、市場の変動など、定量化しにくい要素を考慮した戦略策定には限界がある	経営戦略、マーケティング戦略
人的サービス	共感や倫理的判断を伴うサービス提供には適さない	カウンセリング、医療診断

また、特定の文化圏でのみ理解されるジェスチャーや表現、タブーなど、微妙な文化的差異をAIが人間と同じように反応することは、現在の技術では限界があります。

そのため、AIを文化間交流のツールとして使用する場合、人間の介入や監視を組み合わせ、誤解や不適切な対応を避ける必要があります。

AIは全業務に適合しないので、導入する際は慎重な評価が必要です。

AI導入の注意点②：リスク管理が必要である点

AI導入時は、情報漏洩やセキュリティ侵害のリスク管理が非常に重要です。AIが保有するデータが適切に保護されていない場合、不正アクセスやデータ漏洩のリスクが生じます。

また、 開発者や運用者がデータ保護法規やプライバシーポリシーを遵守していない場合、情報漏洩が発生する可能性があるでしょう。

Vieureka（ビューレカ）のエッジAIは、データ処理を現場で直接行いセキュリティを強化する戦略を採用しています。エッジAIはデータ処理を分散させ、一箇所のセキュリティ侵害が大規模な情報漏洩につながる可能性を防いでいます。

AI導入の際には、データ保護とプライバシー確保のリスク管理が不可欠なので、ビューレカのエッジAIを参考にしてみてください。

AI導入の注意点③：職種によっては雇用減少の可能性がある点

AIによる自動化は、職種によって雇用減少を引き起こす可能性があります。

株式会社トライエッティングは、繰り返しの単純作業の自動化を可能にし、従業員はルーチンワークから解放され、より創造的で価値の高い業務に集中できる環境を提供します。

AIの導入で、データ分析、システム管理、AIトレーニングなど、新しい職種や役割が必要となるため、従来の業務に代わる新たな雇用機会を生むでしょう。

AI技術の使用方法に関する教育やトレーニングは、従業員の技能や知識を拡大し、技術の進化に適応するために重要です。AIを使用する際は、導入をサポートするガイダンスやトレーニングを受けて、従業員が新しい技術を効果的に活用できるように整えることが望ましいです。

AI導入の注意点④：思考のブラックボックス化の可能性がある点

AI導入時の悩みに、「AIの思考プロセスが見えない」というものが、しばしば指摘されます。

AIの思考ブラックボックス問題とは、AIが出力した結果の背後にある理由や論理が、人間には理解しにくい、または全く理解できないことです。この状況は、企業がAIの分析に基づく判断を行う際に、透明性と説明責任の確保を難しくします。

そのため、AIを導入する際には、判断基準やロジックを理解し、場合によっては人間が介入しやすい設計を心がける必要があります。

AIの思考プロセスが見えない場合、推論過程を明確にして、信頼性の高い意思決定がおこなえるようにしましょう。

AI導入の注意点⑤：AIの精度は100%ではない

AIシステムも完璧ではなく、誤った判断を下す可能性があります。とくに、トレーニングデータの偏りや不足が原因で、予期しない結果を引き起こす可能性があります。

そのため、AIの判断を盲目的に信頼せず、人間の定期的な評価が不可欠です。

AIの精度を向上させるためには、高品質で多様なデータセットを用いてトレーニングを行い、継続的な改善とアップデートが必要です。

AI導入の注意点⑥：人間の能力向上の機会を失う可能性がある

AIによる自動化が進むと、人が従来行っていたタスクがAIに置き換わり、能力を向上させる機会が減少する可能性があります。

しかし、これを機に従業員が新しいスキルを学び、より高度な業務に挑戦する機会とすることも可能です。AIにもネガティブな側面がありますが、弱点を知り、計画的な評価とリスク管理を行うなど、柔軟に新しい業務に取り組むことが大切です。

AI導入に活用可能な補助金・助成金

AI導入を促進するために、経済産業省主導の「AI導入支援事業」を含む複数の補助金制度があります。

地方自治体も、地域経済の活性化と雇用創出を目的とした中小企業向けの補助金を提供しているのでいくつか紹介していきます。

これらの支援制度は、情報処理システムやセキュリティ対策、クラウドサービス、IoT設備の導入、さらには製造業の生産性向上や新製品開発、地域中小企業の持続可能な成長など、幅広い分野でのAI技術導入を促進します。

各補助金・助成金には独自の申請条件や期限があるため、詳細はリンク先で確認が必要です。

AI導入を検討している企業や研究機関は、これらの制度が利用可能かチェックしてみてください。

まとめ：なるべく費用を抑え、自社にマッチしたAIを導入しよう！

AI技術の導入は、企業にとって大きな変革のチャンスをもたらしますが、初期投資のコストがネックになることも少なくありません。まずは、コスト削減の事例や、AIの効果的な活用法を参考にして賢明な投資判断の第一歩を踏み出しましょう。将来的に事業が拡大した際にも、追加の大きな投資なしにシステムを更新または拡張できることが望ましいです。

さらに、AI導入時には、情報漏洩や職種による雇用の変化など、さまざまなリスクにも注意を払わなければいけません。これらのリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることで、AI導入に伴う潜在的な問題を未然に防げます。

そして、補助金や助成金を活用してコストを削減し、初期投資の選択肢を広げましょう。

最終的に、AI導入は、企業が市場での競争力を高め、業務の効率化を実現し、顧客満足度を向上させるための強力なツールとなり得ます。

費用対効果が高いAI技術を導入し、ビジネスの将来を形作りましょう。