ROIを最大化させるAI導入の4つのステップ

AI導入におけるROIとは？

※オンラインセミナー資料

AIの導入は「業務整理」→「業務課題の洗い出し」→「AI適用可否の検討」→「ROI算出」→「AI適用業務決定」→「検証（PoC）」→「AI導入・運用」の7つのステップで行います。洗い出した業務課題に対して、AIを適用できるか、適用した場合、どの程度の効果が見込めるかを算出し、検証（PoC）、AI導入・運用へと進めていきます。

しかし、AIの正確なROI算出は、他のIT投資と比べ難しい側面があります。その理由は、試行錯誤しながらAIモデルを構築し、精度検証してみなければ導入効果が見えてこない点にあります。実際にやってみなくてはわからず、事前に正確に把握することが困難と言えます。

そのため、投資部分を最少化したスモールスタートが重要であり、モデル構築前の「企画立案」「データ収集」のステップが大切です。

現場を巻き込みながら企画を進める

AI導入のROIを最大化させるためには、導入の明確な目的と導入後の具体的な業務変革のイメージを定め、効果の出やすいところからスモールスタートし、徐々に拡大していくことが肝要です。

特に、現場（AIを利用する人）にAI導入後の具体的なイメージを持ってもらえなければ、どんなに良いAIを導入しても、利用拡大は難しくなります。

導入効果が見えやすく、結果が出やすいところから始めることで、有用性が認知されAIの導入が促進されます。

最低限のデータから始める

「データ収集」に関して、「データをどれだけ集めれば良いのかわからない」といったご相談をよくいただきますが、スタート時点では最低限のデータで分析・検証を行うことをお勧めします。

分析精度の向上が必要な場合は、現場の仮説に基づいたデータを追加するなど、徐々に拡充していくことが重要です。

モデル構築は機械学習から始める

AIを活用するテーマにもよりますが、ディープラーニング（深層学習）の手法を使う必要がなければ、機械学習の手法から始めていくことをお勧めします。

ディープラーニングの手法は分析精度が上がる可能性がある反面、学習時間や計算コストがかかります。ディープラーニングの手法を使う必要がなければ、短期間で効果検証ができる手法を選択することが重要です。

その他、分析ツールの活用を含め、検証期間を短くすることもポイントとなります。

• AI導入の目的を明確にする
• 現場を巻き込む
• 導入効果が計算できる業務から始める

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