AI活用を阻むリソース不足をどう解消する？　事例に学ぶ上手な補完方法

　文章作成や計画策定、サプライチェーン管理などさまざまな分野での活用が期待されるAI。近年では成功事例が増加傾向にあるものの、必要なスキルセットや人材などの問題から二の足を踏む企業も多い。AI活用がうまくいっている企業とそうでない企業には、どのような違いがあるのだろうか。

　成功事例の1つである大津屋では、70種類あるメニューの中から該当する総菜を見つけてレジを打つという作業の短縮化が課題だった。そこで、画像認識を用いたAI総菜会計システムを構築し、レジスタッフの負担軽減を実現している。システム構築に当たっては、IT専門知識を有する人材を集め、社内に「レジ省略化検討会」を設置し、慎重な実証実験を重ねることで認識精度を9割まで向上させたという。

　このように、AI活用を成功させるには、AIで解決したい課題が明確化されているかどうか、そして、知識やリソースなどをどのように補完するかが重要なポイントになる。本資料では、AI活用を成功させる企業とそうでない企業の特徴、4つの成功事例、リソース不足の補完方法などを紹介する。