AI(人工知能)を活用したビジネスの作り方

AIを活用した新ビジネス

AIやIoTを活用した3つのNEWビジネスをサンプルとして取り上げます。

3つのビジネスモデルは、全て業種が異なります。
このページは、AIやIoTを活用した新しいビジネスの生み出す過程でボトルネックになっている アイデアを落とし込み具体化するプロセスについて、ざっくりと理解して頂くことが目的です。

NEWビジネス例 その1

RPAとAIを活用した新ビジネス

業種
人材派遣
活用技術
RPA |AI

ビジネスモデル
人材派遣は、人材派遣会社が就業希望者を集め、派遣先(取引先) となる事業所へ派遣して労働を提供するビジネスモデルが一般的です。
このRPAとAIを活用した新ビジネスは、人の代わりに、RPAとRPAの操作に精通したスタッフを派遣しようという試みです。

RPAベンチャー

マーケット規模 :3兆円

ビジネスチャンス
RPAが活躍するようなデスクワークの仕事は、女性に人気の為、 人手不足の影響は少ないですが、都内の平均時給は1,200円を超えています。
また、人件費に加え、求人広告などの間接費も発生しています。

対象となる業務

RPA派遣に向いている RPA派遣には不向き
処理量(物量)の大きい仕事 一般事務のように細々とした種類の多い仕事
RPA向きの業務 RPAに不向きの業務

RPAを活用することで、人件費の削減による低コスト化に加え、作業品質の高さでも優位性を持つことが出来ます。
特に、一度に10人以上のヒューマンリソースを要求されるような案件では、 従来の人材派遣業会社では同じ土俵の上に立つことも出来なくなるでしょう。

競合に差をつけるポイント
通常のRPAは万人が使えるように汎用性を落としてあるので、対応できる業務は少ないですが、 多少なりともプログラムの経験があれば、現場で、用途に合わせカスタムしたRPAを短時間で作成することが可能です。

RPA派遣の流れ

ヒアリングを元に2種類に分類し要件定義を行う。

ビジネスプロセス

Aケース
ルーチン業務・単純作業
Bケース
経理・医療・英文・法務・CAD・画像処理 等
専門知識が必要となる案件やRPAだけでは処理しきれない案件

Bケースは、ライブラリやAIを用いRPAの機能を前もって拡張する。

ビジネス課題
浸透するまでは、コンプライアンスの問題から、RPAによる業務の履行に対して難色を示す派遣先企業も少なくは無いでしょう。
その為、ミスや情報漏洩が激減することをアピールし、偏見を払拭していく必要が有ります。

例えば、下記の事件などは、RPA転換への良い機会と捉えることもできます。


2018年3月、
日本年金機構が民間に委託した「扶養親族等申告書」のデータ入力業務が中国に再委託され、500万人分の受給者の個人情報が国外に流出しました。

物量を捌くのに必要なヒューマンリソースが確保できず、中国へ再委託したことも問題ですが、 この事件自体、入力ミスが約95万2000人分のデータで発生しており、その結果、 2月の年金支給が正しく行われなかったことをきっかけとして明るみになっています。

入力された人名の表記が、〇や△などの記号になっていたことから、 手書き文字の判別が出来ない粗悪なOCR(文字認識スキャナー)が使われた上で、 入力データのミスを見つける比較・突合の工程自体が省かれていることが推察されます。

流出数量が少ないせいか、大きく報じられておりませんが、札幌市でも日本年金機構が委託した53万件のデータ入力業務の中国の再委託事件が起きています。
データ入力の請負単価は低価格の一途を辿っており、人海戦術で挑むと採算が取れない構図になっています。 事件を起こした会社も、業務に必要な人員を約800人と見積もっておりましたが、時給1,100円で求人をかけたところ、4分の1の200人しか集まらなかったそうです。

この件の落札予定価格は、2億4,214万3,560円です。
この価格は市価の半額以下にあたり、買い叩いたせいで事件が起きたとも言われていますが、RPA化した場合の概算費用は、その10分の1以下に収まります。

(このケースを想定したRPAとAIによるモデル化のサンプルは書籍「AIを活用したビジネスの作り方」に掲載しています。)


蛇足
この業務を請け負った企業は、「プライバシーマーク」「ISO27001」「ISO9001」の3つの情報保護の認証を取得していました。
いかに既存の評価指標が形骸化しているかを象徴している事件でも有ります。

NEWビジネス例 その2

AIを活用した新ビジネス

業種
気象予報
活用技術
AI |IoT|ビックデータ

ビジネスモデル
天気予報は観測数値を元に流体力学や熱力学の方程式を用いる予測を行っています。 この計算には連続した高度で複雑な計算が出来るスーパーコンピューターが使われています。

気象予報は参入障壁の高い費用逓減産業ですが、分析結果を元に気象予測を行う天気予報士のAIへの代替が注目されています。

マーケット規模 :2,500億円

ビジネスチャンス
近年、特別警報の発令の増加等の異常気象の日常化、 及び、1km範囲内の天候の変化で起きるゲリラ豪雨など、ポイント(局所的)な天気予報が求められている。
半面、収集できる観測データは増えているのにも関わらず、分析が追い付いておらず、ビックデータが有効に活用されていない側面がある。

海の波の高低差と船の燃費の消費量は相関関係があるが、海上での詳細な波浪予測の提供も追い付いていない。
もしくは、予測データとして高額で取引されている為、利用は大型貨物船等に限定されている。

(「NEWビジネス例3」でテーマにしているスマート農業でもスポット天気予報は大いに役立ちます。)

AIによって解決を図るテーマ

局所化予報
場所や時間を細かく区切った予報
予測対象
天気、波、風、河川水位、霜

気象予報はAI化しやすい分野

天気予報は、既に、数値化による予測が体系化されている分野です。 その点から考えると、AI化のハードルは、比較的、低いです。
また、大学や研究機関に、気象に特化した専門家が複数在籍しており知見を得やすいです。

ビックデータを入手しやすい
気象に関する観測値は、オープンデータとして広く公開されています。 AIのサンプルモデルを作成する上で、データを収集しやすいこともメリットになります。

気象庁が公開しているオープンデータの例
オープンデータ

ビジネス課題
日本国内で、天気や地震の予報を業務として行う場合は、いずれにしても、気象庁の許可と1名以上の気象予報士の在籍が必須です。

NEWビジネス例 その3

IoTを活用した新ビジネス

業種
農業
活用技術
AI|IoT|ドローン|ビックデータ|自動運転

ビジネスモデル
農業ベンチャー IoTとAIを活用したスマート農業。
農業は、もっともIT技術から遠いイメージが有りますが、IoTやAIの導入による伸びしろが高い金脈のような業種です。

マーケット規模 :280兆円(年当たりの人口増加率=市場成長率)

ビジネスチャンス
ここでいう農業とは、農林水産省が定義する30アール以上の農地、もしくは農産物販売金額が年間50万円以上の経営農業を指し、 果実の生産も含みます。
また、国内消費ではなく、国外(輸出)に念頭に置いています。

日本の農作物の輸出状況
世界の農産物輸出上位国は、米国、オランダ、ブラジル、中国、アルゼンチン等です。日本は世界57位です。
日本の農作物は高い評価を受けていますが、過度なブランド戦略が需要を抑制しています。 失笑をかうような法外な威光価格で売られていることも珍しくなく、国際マーケットでは、到底、勝負できません。

現状の農業の何が問題か?
農家の高齢化、農業人口の低下、耕作地の放棄、等、色々な問題がありますが、 一番の問題は、生産性の低さに有るかと思います。
そもそも、収益率が高いのであれば、全ての問題は起きていません。

つまり、農業のマネージメントモデルへの転換こそが課題であり、 それを達成する為の道具として、IoTとAIを使います。

「IoTとAIが活用できるテーマの選定」

問い「農業の目的とは何でしょうか?」

農業の目標1
気候や環境に影響されず、一定以上の品質の作物を一定量収穫する。
農業の目標2
上記の量と種類を増やす。

AIを使うことのメリット

続きは、電子書籍をご参照ください。

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