近年のAI技術の発展は著しく、AIの導入でさまざまな業務の効率化が実現できるようになりました。そのためAIの活用が企業の競争力向上につながることも増えていますが、一方でAIを導入するリスクも考慮しなければなりません。本記事では、企業の情報システム部門がAI技術とどう向き合うべきかを解説します。

AI技術の発展と情報システム部門への影響

AI技術の発展は、これまで一般的とされたビジネスの進め方を大きく変えると考えられます。そのとき、先行サービスほど多くのデータを獲得できるため有利となるでしょう。

AI技術の進歩と社会へのインパクト

自動運転や医療診断、製造業など多岐にわたる分野でAI技術の進出が加速しています。単純な認識を伴う仕事は効率化が求められ、人間と同等以上の精度で画像や文字などを認識するAI技術が発展し、革命的な変化がもたらされています。テキスト分析AIを業務効率化や意思決定の補助として活用するなど、ホワイトカラーの仕事にも変革が起こり始めています。

仕事の進め方が変わり単純作業をAIが行うようになれば、人はより本質的な業務に集中できるでしょう。一方で、今後はAI技術によるビジネスの格差が広がるおそれがあり、企業や社会全体で対策を講じなければなりません。AIが持つ潜在的なリスクとチャンスに適切に対処し、社会や産業の発展に貢献することが求められます。

AI活用がもたらす競争優位性

AI技術の活用によって、企業は業務の効率化や提供するサービスの利便性を向上させ、市場での競争力を高められます。AIを活用したサービスは、先行するサービスほど多くのデータを獲得でき、AIの機能性がますます向上する傾向にあるため、先行優位性が高くなりやすいです。

一方で後発サービスは十分なデータを集積できず、AIを活用できない負のスパイラルに陥るリスクがあります。現状ではAIが適用されている分野は少ないため先行優位性はそれほど問題にならないでしょう。しかし、今後の技術の進展やサービスの増加が進めば、先行優位性が重要な問題となり得ます。さまざまな分野でAIを活用した先行サービスと後発サービスの格差が広がることが予想されます。

企業におけるAI活用の事例と課題

企業におけるAIの活用例を挙げると、AIチャットボットを導入することで書類の品質向上やメールや文章などでの顧客対応の効率化が期待できます。2022年にはOpenAI社のChatGPTの高性能ぶりが注目を集め、今後も多くの企業で導入が進むと考えられます。また、AIはデータ解析を効率化でき、マーケティング戦略の策定や効果測定に役立てられています。データ解析により、アパレル業界や小売業におけるサプライチェーン管理や在庫管理を最適化する取り組みも行われています。

AI技術導入の課題として、高い初期投資や継続的な開発費用が必要であり、中小企業には負担が大きい場合があります。また、AI導入には専門知識が求められるため、人材の確保や教育も重要な課題となります。AI導入の方針についての戦略的な計画を立てること、データの入手やAI技術開発について他社とのパートナーシップを結ぶことなどが、AI活用の成功につながります。

AI時代の情報システム部門の役割

情報システム部門による社内のDX（デジタルトランスフォーメーション）化推進は企業の競争力の強化につながります。一方で、AI導入により他者のプライバシーや人権の侵害やセキュリティの脆弱性などのリスクがあります。

社内のDX化を推進する情報システム部門

情報システム部門は、企業内のDX化を推進する役割を担います。AI技術の導入や運用を通じて、業務プロセスの最適化やデータ活用を促進し、業務効率の向上やコスト削減、新たなビジネスチャンスの創出などにつなげることが期待されます。また、他部門と連携してデジタル化を進めるための取り組みや戦略策定を支援します。

さらに、社内の人材育成も重要な課題です。DX化を進めるためには社員のデジタルスキルやデジタルリテラシーの向上は欠かせません。研修や勉強会を実施して社員のスキルアップを進めることも情報システム部門の役割の一つです。

AI導入に伴う新たな問題と対策

AI技術の導入を進める際に、情報システム部門は、AIの出力する内容やセキュリティ問題を検討する必要があります。例えば、AIが暴力的な表現をしたり、ヘイトスピーチのような他者の人権を損なう言動をしたりする恐れがあります。対処法として、想定されるAIの言動に関する精度の基準を定めることが求められます。想定される権利侵害の規模や、技術の精度を維持するコストを考慮して基準を定め、基準を下回る場合は再度学習を行うことが大切です。

また、サービスの利用者からデータを集める際には、データ収集の手段や形式などのポリシーの情報をサービス利用者に提供することが重要です。またAIが不正確または不適切なデータを学習することで、セキュリティに脆弱性が生じるリスクがあります。その結果、個人情報のデータが第三者に流出したり、プライバシーが侵害されたりする恐れがあります。データの収集および活用の際、プライバシーが侵害されないための配慮や、秘匿性の高い情報をAIに与えないことが求められます。

AI技術の活用で企業の競争力を強化

AI技術の進歩は、多岐にわたる分野でビジネスの進め方を変え、ホワイトカラーの仕事にも変革をもたらしています。AI技術を活用すれば業務の効率化やサービス向上を実現し、企業の競争力の強化につながります。

情報システム部門の役割として、社内のDX化を推進し、デジタル技術の活用可能性を広げる取り組みが求められます。ただし、AIが不適切な学習を行うと他者の権利侵害やプライバシー侵害などにつながるリスクもあるため、導入の際は十分に検討しなければなりません。