生成AI導入で中小企業の未来が変わる！3つのメリットと7つの具体例
デジタル化の波が押し寄せる中、生成AIが中小企業に変革をもたらそうとしています。業務効率化から新ビジネスモデルの創出まで、生成AIがもたらす可能性は計り知れません。しかし、その導入には課題も存在します。本記事では、中小企業が生成AIを活用して成長するための3つの秘訣と、直面する5つの課題を詳しく解説。生成AIと共に歩む中小企業の未来像を探ります。デジタル時代を生き抜くすべての経営者必読の内容です。
生成AIが切り開く、中小企業の「デジタル化」の新たな展望
近年、ビジネス界で注目を集めているのが、生成AI（生成型人工知能）と呼ばれる革新的な技術です。自然言語処理や画像・音声生成など、幅広い分野での活用が進んでいます。膨大なデータから学習し、データ間の関係性を深く理解することで、新たなコンテンツを生み出せるのが大きな特徴です。
この画期的な技術がもたらす可能性に着目し、デジタル化を促進する取り組みが、中小企業の現場でも着実に広がりを見せています。
中小企業が直面する「生産性向上」の課題と、進化する生成AI技術
現在、労働力不足やコスト上昇などの問題を抱える日本の中小企業にとって、「生産性向上」は共通の課題となっています。デジタル化が急務とされる今日、生成AIツールを積極的に活用することは、業務の効率化に欠かせない要素です。
生成AIの主な特徴は以下の通りです：
- 判断と助言が可能
要望に基づいて情報を収集し、アドバイスを提供できます。既存データの分析・加工も得意としています。
- 新たな発想を形にできる
提供された情報をもとに、文章や画像などの独創的なコンテンツを生み出すことが可能です。また、資料の要点抽出や言語変換も得意としています。
これらの特徴から、企業内での利用としては、定型業務の多いバックオフィス（労務・人事・経理）よりも、臨機応変な対応が求められる営業・マーケティング分野で広くニーズがあると考えられています。生成AIツールの活用が、中小企業の「業務効率化」と「品質向上」に大きく貢献すると期待されています。
生成AIによって変わりゆくデジタルマーケティング
企業のマーケティング活動は、マーケティングオートメーション（MA）やCMSといったデジタルベースのクラウドツール（SaaS）の普及が進み、数年前と比べると自動化が進んできました。しかし、ウェブサイトの文章更新やブログ記事・メール原稿の作成など、新たなコンテンツを生み出す業務はどうしても人の力に頼らざるを得ず、企業担当者はいつも多忙を極めていました。
ところが、生成AIの実用化により、これらの新規コンテンツ作成が素早くできるようになりました。
例えば、製品サービスの特徴をわかりやすく説明した記事や、自社の強みを上手にアピールするコピー、洗練されたデザインの画像など、マーケティングに効果的なコンテンツを生成AIで創り出せます。さらに、また、チャットボットにAIを統合すれば、顧客からの疑問にも自然な会話を通じて適切に返答し、円滑な顧客対応が実現できます。
このように生成AIによって、デジタルマーケティングの運用が大幅に効率化できるようになってきました。
中小企業の生成AI導入・活用はなぜ進まないのか？
日本の中小企業における生成AIの導入・活用は、様々な調査結果からもあまり進んでいないことがわかります。
では、なぜ中小企業のAI導入・活用は進まないのでしょうか。
主に以下のような理由が考えられます
1.専門的な知識の習得が容易ではない
2.企業トップの認識・理解の欠如
3.情報の充実度・信頼性の不足
4.法的枠組みとの整合性の課題
5.長期的な収益性の予測が困難
専門的な知識の習得が容易ではない
中小企業が生成AIを取り入れる際に遭遇する技術面での障壁の一例として、生成AI技術やデータ分析に精通したスペシャリストの不足が挙げられます。
例えば、平成31年の経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によれば、AI人材の需要と供給のギャップは2030年には12.4万人にも上ると試算されています。
専門家が少ないため、その人件費が高くなることがコスト面での負担となります。また、既存のITインフラとの親和性や安全性の担保も懸念事項として浮上します。
企業トップの認識・理解の欠如
経営陣がAIの潜在的価値や実装によるメリットを十分に把握していない状況では、導入に関する判断が滞る可能性があります。
一例として、製造業・卸売業・小売業などの分野で、在庫の効率的管理や需要の正確な予測を目的として生成AIの採用を考える際、どのような計算手法や論理構造を用いれば、効率性の向上や最適化が達成できるのか、具体的なビジョンを描くことに苦心する場合があります。
もちろん、ベンダーなどが販売している「在庫管理システム」などのパッケージツールを導入して運用することも可能ですが、どのような仕組みで動いているシステムなのかをある程度は理解しておく必要があるでしょう。
生成AIを実装する際には、実効性の高い導入戦略や最適な技術の選定が不可欠ですが、経営陣のテクノロジーに関する知見・認識の乏しさが、これらの手順の遂行を阻害する要因となることがあります。
データの量・質の不足
AI技術は、十分な量と質のデータがあってこそ効果を発揮しますが、中小企業は大企業と比較して、情報の収集・蓄積に困難を伴うケースが少なくありません。
具体例を挙げると、スタートアップのオンラインショップは、AmazonやRakutenのような業界大手と対比すると、利用者数が限られており、購入履歴データが十分に集積されていない状況に直面することが多々見受けられます。
このため、生成AIを利用したした推奨システムや需要見込みの正確性が、大企業と比較して劣る可能性が存在します。
また、データの整理やクレンジングにもコストがかかるため、データ活用が難しくなることがあります。
規制や法律への対応の難しさ
生成AI技術の導入に伴い、データセキュリティやプライバシーに関する法律や規制が適用されます。
しかし、国や地域によって規制が異なることや、新たな技術に対応した法律がまだ整備されていない場合があります。
さらに、生成AIによる自動生成された著作物の著作権や、生成AIを活用した医療診断に関する責任問題など、現行の法律では十分に対応できていないケースも出てきています。
このような環境下において、法規制に抵触しないようリスクの管理を徹底することが求められ、生成AIの導入や運用に対して慎重な姿勢を取らざるを得ない状況が生じることがあります。
長期的な投資効果の見通しの不透明さ
中小企業は、資金繰りやリソースの制約があるため、投資効果の早期実現が見込めないAI導入に対して躊躇する傾向が見られます。
具体例を挙げると、ある中規模アパレル企業が生成AIを活用して在庫管理や需要予測を実施しようとした際、AIシステムの導入費用や運用するための経費が発生しますが、その投資回収時期が不透明であることが、導入を躊躇させる要因となっています。
さらに、AI技術の進歩が目覚ましいペースで進んでいるため、どの分野に資金を投じるべきか見極めることが困難であり、これが導入を阻む要因の一つとなっています。
例えば、ある飲食店の中小企業がチャットボットを導入しようとした場合、多数のチャットボットプラットフォームが市場に出回っており、自社のニーズに最も適合するものを見極めることが困難な状況に直面しています。
経済産業省が2021年に実施した「中小企業のAI活用促進に関する調査事業 最終報告書」では、中小企業における平均AI導入率は3%未満であると報告されています。さらに、「生成AIの採用を考慮したことがない」と応えた企業が80％近くに達する、という調査結果からも、日本の中小企業におけるAIの導入・利用は極めて困難な状況にあると推察されます。中小企業がAIを利用する利点とは？中小企業がAIを利用する際には、生成AIがもたらす「恩恵」を的確に把握することが肝要です。
中小企業が取り組むAIを活用したメリットとは？
中小企業がAIを活用する場合には、AIによってどのようなメリットがあるのかをしっかりと理解する必要があります。
ここでは、生成AIを活用することで効率化できる点について挙げてみます。
① : 業務の効率化・生産性向上
生成AIを活用することで、従来の業務を効率化・自動化することができます。
例えば、AIを使ったチャットボットによって顧客からの問い合わせに24時間対応する体制を構築することや、生成AIを使った営業支援ツールで、顧客データや過去の取引履歴をもとに、商談の成功確率やクロージングタイミングを予測する、といった多岐にわたる業務領域でAIを活用することが可能となります。
② : 高度な分析・予測能力
生成AIを活用することで、膨大なデータを高速で分析・処理することができます。
例えば、生成AIを活用した需要予測では、過去のデータや市場動向をもとに、将来の需要を高精度で予測できます。
また、生成AIを利用した顧客セグメンテーションでは、顧客の購買履歴やデモグラフィックデータをもとに、顧客を類似の属性や行動特性を持つグループに分類できます。これにより、ターゲティングされたマーケティング活動やパーソナライズされたサービス提供が可能になります。
③ : 新しいビジネスモデルの開発
生成AIによるデータ分析や予測能力を活用することで、新しいビジネスモデルの開発が可能になります。
例えば、AI技術を用いた自動運転車を活用し、無人タクシーや配送サービスを提供するビジネスモデルなどは実際に日本各地で実験などが行われ始めていますし、IoTデバイスやセンサーから収集されたデータをAI技術で解析し、装置や機器の不具合を事前に予測することで、保守点検作業の合理化を図るサービス形態などが一例として挙げられます。
営業における生成AIの活用方法
さらに生成AIは営業分野においても、活用することが可能です。具体的にどのような部分に活用できるのでしょうか？
下記で詳しく解説していきます。
①リード生成と予測
生成AIを活用することで、潜在的な顧客リードをAIが発掘・予測できます。顧客開拓と予測分析にAIを応用することで、見込み客の発見・予測をAIが自動的に行うことが可能となります。過去の顧客情報を基に購入傾向を機械学習させ、新たな見込み客を自動的に抽出したり、既存の顧客の購入意欲を推定したりすることが実現可能です。
②カスタマーサポート
生成AIはタイムリーな対話が可能なため、チャットボットやボイスボットによる自動化されたカスタマーサポートに活用できます。頻繁に寄せられる質問には即座に対応し、込み入った内容の問い合わせは人的対応へと振り向けるなど、カスタマーサポート業務の合理化が図れます。
③セールスプロセスの自動化
見積書、企画提案書、契約書といった各種文書もAIが自動的に作成可能です。
指定された条件に基づき、瞬時に高品質な文書を生み出してくれるため、営業担当者の業務負担が著しく軽減されます。
④クロスセルとアップセル機会の発見
生成AIが顧客の購入記録や行動履歴を解析することで、ニーズに合致した商品の販売チャンス(クロスセル)や、より高性能な製品への切り替えタイミング(アップセル)を見出すことが可能です。
⑤顧客対応の最適化
生成AIは各顧客の特性や好みを正確に把握し、最適な営業手法やコンテンツを個別にカスタマイズして提供できるため、顧客満足度の向上に寄与します。
⑥営業メールのテキスト作成
メールや販促資料、プレゼンテーション資料など、営業活動に不可欠なコンテンツもAIが自動的に制作してくれます。営業戦略に沿った内容に最適化されているため、業務効率の大幅な向上が見込まれます。
⑦販売戦略の最適化
生成AIが過去の営業実績から成功事例を分析・学習し、最適な営業手法をAIが提示することが可能です。より効果的な戦略を見出し、営業活動の効果を高めることができます。
このように、生成AIは営業の初期段階から最終段階に至るまでの全工程に応用が可能です。AIと人間が連携することで、業務の効率性と成果の劇的な向上が見込まれます。
まとめ
生成AIは中小企業のデジタル化と生産性向上に革新をもたらします。業務効率化、高度な分析・予測能力、新ビジネスモデルの創出など、多岐にわたる利点があります。特に営業分野では、リード生成、カスタマーサポート、セールスプロセスの自動化など、幅広い活用が期待されます。しかし、専門知識の不足、データの質・量の問題、法規制への対応など、導入には課題も存在します。これらを克服し、AIを戦略的に活用することで、中小企業は競争力を高め、新たな成長機会を見出すことができるでしょう。AIと人間が連携し、それぞれの強みを活かすことで、中小企業のデジタル時代における躍進が実現可能となります。