本記事では、機械学習で効率化できる業務や事例について解説しています。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。
機械学習とは
機械学習とは、データ分析を行う際に利用する手法であり、組み込まれたアルゴリズムをもとに機械が自主的に学習する方法です。機械学習は、人工知能（AI）に組み込まれており、現在利用されるほとんどの機械学習がディープラーニングという手法で行われています。
ディープラーニングとは、深層学習と言われることもあります。ディープラーニングは、ニューラルネットワークという人間の脳の神経回路を模した層を利用し、自動的に機械学習を行います。ニューラルネットワークの層を多く積み重ねることで、ディープラーニングの精度が高まることが、深層学習の名前の由来です。
ディープラーニングを活用した機械学習は、現在急激に発展している分野であり、機械が自動的に予測や判断を行えるようになりつつあります。例えば、顔認証機能や業務の自動化などの注目を浴びている機能の多くは、機械学習を組み込んだ人工知能（AI）によって行われていることが多いです。
また、人工知能（AI）の精度が高まることでより良いサービスの提供が可能になります。そのため、機械学習の精度を高め、より正確に予測や判断を行える人工知能（AI）の開発をすることが重要です。このようなことから、機械学習による人工知能（AI）の開発により、従来にはないサービスの作成につながります。それにより、より良い生活が送れるようになる可能性が高まるため、現在世界中で注目されています。
メリット
機械学習を利用するメリットは、人工知能（AI）を活用することで、人間のみではできなかったことや時間がかかってしまったことが効率的にできるようになることです。例えば、画像認識や音声認識といったものは、従来人間のみで行っていたため、データ解析に多くの時間がかかっていました。
しかし、ディープラーニングを行える人工知能（AI）の登場により、機械が自動的にデータ解析を行えるようになり、データ解析にかかる時間を短縮できるようになりました。そのため、機械学習を利用することでさまざまな業務の生産性を高めることにつながります。また、人間のみでは行えなかった高難易度の予測や判断を行えるようにもなることなどこの他にもメリットが多いです。
デメリット
機械学習を利用することでさまざまなメリットがありますが、一方でデメリットや注意点も存在します。機械学習を行うためには、多くのデータや時間をかける必要があるため、すぐに導入することはできません。また、機械学習を行う際の仮説が間違っていた場合、結果が大きく異なってしまうこともあります。このようなことから、機械学習を利用する際には、デメリットを理解したうえで学習する必要があります。
機械学習で効率化できる業務とは
機械学習を利用することのメリットで業務の生産性を高めることにつながると解説しました。しかし、どのような業務の生産性を高められるのかと疑問に思う方もいることでしょう。そこでここでは、機械学習で効率化できる業務について解説していきます。機械学習で効率化できる業務は以下の通りです。
- 製造
- 物流
- 問い合わせ
- 営業
- 設備の保守・安全管理
製造
製造業では、さまざまなシーンで機械学習を利用できます。製造ラインに機械学習によって開発された人工知能（AI）を搭載したカメラを設置しておくことで、異物混入などを未然に防ぐことが可能です。また、製造ラインを全て人工知能（AI）を搭載したマシンで行うことで、メンテナンス業務のみを行えばよくなるため、業務の効率化につながります。
物流
物流では、商品の受注や検品といったものを人工知能（AI）によって行うことで、荷物の仕分けを自動化することが可能です。また、人工知能（AI）により最適化された配送ルートで配達することで時間や燃料といったコストの削減にもつながります。
問い合わせ
人工知能（AI）による問い合わせは、現在多くのウェブサイトで利用されています。従来までは、電話や窓口によって対応していたため、人件費がかかっていました。
しかし、現在はウェブサイトに人工知能（AI）を搭載したチャットボットを設置しておくことで、24時間365日の問い合わせ対応が可能になっています。また、チャットボットを設置することでオペレーターの人数を最低限に抑えることも可能になり、人件費の削減につながります。
営業
営業では、人工知能（AI）による顧客のデータ分析により、効率的に営業が行えるようになっています。従来では、飛び込み営業を行う企業が多く、成功する可能性が不明でした。
しかし、人工知能（AI）を搭載した営業ツールにより、顧客のデータ分析を行い、営業が成功しやすい顧客を予測できるようになりました。そのことにより、無駄な営業の回数を減少させられるようになり、効率的に営業が行えるようになっています。
設備の保守・安全管理
設備の保守・安全管理も機械学習により開発された人工知能（AI）の活用で自動化が可能になっています。従来までは、人間の目視による確認作業を行っていたため、危険なシーンが多くありました。しかし、人工知能（AI）によるメンテナンスの自動化により、危険なシーンを避けてメンテナンス業務を行えるようになりました。また、人工知能（AI）によるメンテナンスの精度は高く、人間によるメンテナンスとの差はほとんどなくなりつつあります。
機械学習を利用した業務効率化の事例
機械学習により開発された人工知能（AI）を利用することでさまざまな業務の効率化がはかれます。そのため、現在多くの企業で人工知能（AI）の導入が行われるようになりました。しかし、具体的にどのような事例があるのか気になる方もいると思います。そこでここでは、機械学習による業務効率化の事例を紹介していきます。紹介する事例は以下の通りです。
- 画像認識による製造ラインの管理
- 人工知能（AI）の分析による配送ルートの最適化
- 人工知能（AI）を搭載した自動問い合わせボット
画像認識による製造ラインの管理
1つ目は、人工知能（AI）を利用することで画像認識を可能にすることで製造ラインの管理を行った事例です。従来までは、人間の目によって製造ラインの管理を行っていたため、確実にミスを防ぐことができないシーンがありました。しかし、人工知能（AI）を搭載したカメラを製造ラインに設置しておくことで、異物混入や製造のミスを未然に防げる可能性が高まりました。
また、製造ラインの管理を人工知能（AI）に任せられるようになり、人件費や時間的コストの削減にもつながっています。
人工知能（AI）の分析による配送ルートの最適化
2つ目は、人工知能（AI）の分析による配送ルートの最適化を行った事例です。運送業などで配送を行う際に人工知能（AI）の分析によって最適化された配送ルートで配達を行うことで、時間や燃料といったコストの削減につながりました。また、1日に配達できる量も増加したことで業務の効率化につながっています。
人工知能（AI）を搭載した自動問い合わせボット
3つ目は、人工知能（AI）を搭載した自動問い合わせボットを利用した事例です。従来までは、電話や窓口によって問い合わせを受けていたため、人件費が多くかかってしまっていました。しかし、人工知能（AI）を搭載した自動問い合わせボットをウェブサイトに設置することで、その場で対処できる案件は人工知能（AI）が行うようになり、人件費の削減につながっています。
まとめ
本記事では、機械学習で効率化できる業務や事例について解説しました。機械学習に興味がある方は参考にしてください。
