DX時代におけるIT業界並びにITユーザーに必要な人材 [レポート 2/3]
更新日：5月9日
BAISOKUです。
『AI関連 先端技術調査』の続きです（２/3）。 1回目のレポートは、『日本の中小企業のIT化に立ちはだかる壁』に関する内容でした。 [1回目のレポート]
2回目は、『中小企業がどのようにAIを活用していくのがよいか？』について、 読者のみなさまも一緒に考えながら読み進めていただければと思います。
｜AIと中小企業のIT経営
2018年から、AIに取り組み始めている。 中小企業の業務のデータは現場にたまっているので、それをうまく活用して、人間だけではわからない業務改善の知見をそこから抽出しようと試みた。
しかし、ハードウェアの面や精度の問題などがあり、中小企業が持っているデータに基づく、業務改善PDCAにつなげるロジックがまだできていない。 いろいろ試みてやってみたが、今の精度だとまだ統計学的なデータ分析の方が強いと感じている。
さらにAIにつなげていきたいという気持ちは強いが、従業員100人以下の中小企業と AIの間には、まだとんでもない距離があるように思う。 ITとの距離すらまだまだある。IT導入では利益とつながることは少なく、実際、ITで効率を上げても利益を生まないということがいろんな面でわかり、それでは結局、人を減らさないと利益があがらないということになる。
そうすると、経営自体を変えなくてはならないことがわかった。 そこで「中小企業の経営者は経営をやっていない」という考えになった。
中小企業のこれからの経営者は、IT経営をきちんとやるべきであるとともに、ITで効率化することにより、コスト削減させるということだけではダメで、本業にITを掛け算してきちんと価値に変えなければならないことに気づいた。
さらに、ITをもっとも効果的に活かすために、本業を変えていくという気概がないと、 中小企業にはこれから先がないのでは？ということを最近感じている。
そこで当社では、「動力型IT」を提案している。 利益システム化を図ったり、コストの見地を変えていったり、それらは自社のデータを見て判断していこうというものである。
｜中小企業の業務改善に、AIは必要なのか？
日本の中小企業の数は、世界的に見てもものすごく多いが、その多くは生産性に問題がある。 その解決策として、ITやAIの活用が望まれるが、そう簡単ではない。
たとえば製造業で、検査を人の目で見て行っているのを、AIを使って画像認識で不良品チェックをしたいと相談されことがあったが、現実的には厳しかった。
AIを使うとどれくらいの効果が見込めるか？を考えると基本的にコストがあわない。 立体物に対して、一方向からの画像では検査できないし、ディープラーニングさせるには、多くの不良品を検出させて学習させることが必要となるが、そもそも不良品はそう多くはない。
結局、不良品のチェックより、不良品を出さない方にパワーをかけた方が効率的であることになる。本来の課題は何か？しっかり定義しないと意味がなく、業務の枝葉ではなく、本業のてこ入れが先決であると感じる事例も多い。
また、業務改善は様々なシミュレーションをやってみないとわからないことが多い。
たとえば、ムダな時間があるから、AIで何とかならないか？という相談を受けるが、なぜムダな時間が生まれるのか？仮説を立てられないことが多い。 一見ムダに見える時間も現場の人間にヒアリングしてみないと、本当にムダかどうかがわからない。
会社の利益と社員の利益の両方を総合的に見ないと、結局、人件費削減の方向に判断されてしまうことが多くなってしまう。
。この続きは、次回のブログで（最終回） ---