人材不足を解消！2025年に勝つための業務システム開発とは？
深刻化する人材不足は、多くの企業にとって喫緊の課題です。特に、IT人材の不足は、DX推進や業務効率化の大きな障壁となっています。
2025年、この人材不足を解消し、ビジネスで勝ち抜くためには、従来の考え方にとらわれない、新たな視点での業務システム開発が求められます。今回は、”従来の考え方にとらわれない、新たな視点での業務システム開発”をテーマに来たる2025年を乗り切る為の一案をご紹介してきます。
AIによる業務自動化
AIを活用し、定型業務を自動化することで、人材不足を補い、従業員をより創造的な業務に集中させることができます。
AI（人工知能）は、もはやSFの世界の話ではありません。現実のビジネスシーンにおいて、人材不足解消と生産性向上を実現する強力なツールとして活用されています。 特に、業務自動化の分野では、AIの能力が遺憾なく発揮され、企業の競争力強化に大きく貢献しています。
ここでは、AIによる業務自動化について、より深く、専門的な内容を交えながら解説していきます。
1.AIによる自動化のレベル
AIによる業務自動化は、そのレベルによって大きく3つに分類することができます。
- レベル1：定型業務の自動化
- RPA（Robotic Process Automation）を代表とする技術で、あらかじめ定義されたルールに基づいて、単純作業を自動化します。
- 例：データ入力、データ抽出、Webスクレイピング、ファイル転送など
- メリット：導入が比較的容易、費用対効果が高い
- 課題：ルール変更への対応、例外処理への対応
- レベル2：非定型業務の自動化
- 機械学習や深層学習などのAI技術を活用し、状況に応じて判断や変更が必要な業務を自動化します。
- 例：画像認識による書類処理、自然言語処理による顧客対応、音声認識による議事録作成など
- メリット：人間の判断を代替できる、複雑な業務にも対応可能
- 課題：AIモデルの構築・学習に時間とコストがかかる、精度向上の努力が必要
- レベル3：自律的な業務自動化
- AIが自ら状況を判断し、最適なアクションを実行するレベルの自動化です。
- 例：需要予測に基づいた在庫管理、顧客行動分析に基づいたマーケティング施策など
- メリット：人間の介入を最小限に抑えられる、高度な意思決定を支援できる
- 課題：高度なAI技術が必要、倫理的な問題への配慮が必要
2.AIによる業務自動化を実現する技術
AIによる業務自動化を支える、主要な技術を紹介します。
- 機械学習:
- 大量のデータからパターンやルールを学習し、未知のデータに対して予測や分類を行う技術です。
- 業務プロセスにおける異常検知、需要予測、顧客セグメンテーションなどに活用されます。
- 代表的なアルゴリズム：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシンなど
- 深層学習:
- 人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いた学習方法です。
- 画像認識、音声認識、自然言語処理など、複雑なデータ処理に優れています。
- 例：画像診断、自動翻訳、チャットボットなど
- 自然言語処理 (NLP):
- 人間が使用する言語をコンピュータに理解させる技術です。
- テキストマイニング、感情分析、文書要約、自動翻訳などに活用されます。
- 例：顧客の声分析、チャットボットによる問い合わせ対応、自動議事録作成など
- RPA (Robotic Process Automation):
- ソフトウェアロボットが、人間の代わりに定型的なパソコン操作を自動化する技術です。
- 既存システムの改修を最小限に抑えながら、業務を自動化できる点がメリットです。
- AIと組み合わせることで、より高度な自動化を実現できます。
- OCR (Optical Character Recognition):
- 画像から文字を読み取る技術です。
- AI-OCRは、AI技術を活用することで、手書き文字や複雑なレイアウトの文書でも高精度に文字認識できます。
- 例：請求書処理、アンケート集計、名刺管理など
3.AIによる業務自動化の導入プロセス
AIによる業務自動化を成功させるためには、適切なプロセスで導入を進めることが重要です。
- 現状分析:
- 現在の業務プロセスを可視化し、課題を明確化します。
- 自動化による効果が期待できる業務を特定します。
- AI技術の選定:
- 解決したい課題や目的に合わせて、適切なAI技術を選定します。
- データ整備:
- AIモデルの学習に必要なデータを収集・整理します。
- データの品質がAIモデルの精度に大きく影響するため、データクリーニングや前処理が重要です。
- AIモデルの構築・学習:
- 選定したAI技術を用いて、AIモデルを構築し、学習させます。
- 構築したAIモデルを評価し、必要に応じて改善を繰り返します。
- システム連携:
- AIモデルを既存の業務システムと連携させます。
- API連携やiPaaSなどを活用することで、スムーズな連携を実現します。
- 運用・監視:
- AIモデルの精度を維持するために、継続的な監視と再学習が必要です。
- 運用状況をモニタリングし、必要に応じてAIモデルの調整や改善を行います。
4.AIによる業務自動化の事例
様々な業界で、AIによる業務自動化が導入されています。
- 金融:
- 不正検知、融資審査、リスク管理、顧客対応など
- 製造:
- 需要予測、生産計画、品質管理、設備保全など
- 小売:
- 在庫管理、商品レコメンド、パーソナライズ化されたマーケティングなど
- 医療:
- 画像診断、創薬研究、健康管理など
- 人事:
- 採用活動、人事評価、給与計算など
5.AIによる業務自動化の未来
AI技術は常に進化しており、AIによる業務自動化の可能性はますます広がっています。
- より高度な意思決定の自動化:
- 今後は、より複雑な判断や意思決定をAIが自動化していくと予想されます。
- 人間とAIの協働:
- AIは人間の仕事を奪うのではなく、人間を支援するツールとして活用されるべきです。
- 人間とAIが協働することで、より高い生産性と創造性を実現できるようになります。
AIによる業務自動化は、人材不足解消、生産性向上、コスト削減、顧客満足度向上など、企業に多くのメリットをもたらします。
しかし、AI導入には、コスト、技術的な課題、倫理的な問題など、克服すべき課題も存在します。
企業はこれらの課題を理解した上で、適切な計画と準備を行い、AIを効果的に活用していくことが重要です。
システム連携による業務効率化
複数のシステムを連携させることで、データの一元管理、業務プロセスの自動化、情報共有の促進などが可能となり、業務効率化に繋がります。
- API連携: API（Application Programming Interface）を利用することで、異なるシステム間でデータのやり取りを自動化することができます。
- iPaaS: iPaaS（Integration Platform as a Service）は、クラウド上でシステム連携を実現するためのサービスです。様々なシステムを簡単に連携させることができます。
- データ連携プラットフォーム: 複数のシステムからデータを収集し、一元管理するためのプラットフォームです。データ分析や活用に役立ちます。
クラウドサービスの活用
クラウドサービスを活用することで、システムの構築・運用にかかるコストを削減し、人材不足を解消することができます。
- SaaS: ソフトウェアをインターネット経由で利用できるサービスです。初期費用や運用費用を抑えることができます。
- PaaS: アプリケーション開発・実行環境を提供するサービスです。インフラ構築や運用管理をクラウドベンダーに任せることができます。
- IaaS: サーバー、ストレージ、ネットワークなどのITインフラを提供するサービスです。必要なリソースを必要な時に必要なだけ利用することができます。
柔軟な働き方への対応
テレワークやフレックスタイム制など、柔軟な働き方を支援するシステムを導入することで、従業員のワークライフバランスを向上させ、人材の定着率を高めることができます。
- コミュニケーションツール: チャット、ビデオ会議、ファイル共有など、テレワークに必要なコミュニケーションツールを導入することで、円滑な情報共有を促進することができます。
- タスク管理ツール: タスクの進捗状況を共有し、チームで協力して業務を進めることができるツールです。
- 勤怠管理システム: テレワーク時の勤務時間を正確に記録し、労働時間管理を適切に行うことができます。
人材不足を解消し、2025年に勝ち抜くためには、AI、ノーコード・ローコード、システム連携、クラウドサービス、柔軟な働き方など、様々な技術やサービスを効果的に活用した業務システム開発が求められます。
これらの技術やサービスを導入することで、業務効率化、コスト削減、人材の定着率向上など、様々なメリットを享受することができます。
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
監修
株式会社APPSWINGBY
CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
