これを始めれば儲かるかも！？注目のAI（人工知能）関連ビジネスとは

昨今のAI（人工知能）の成長は目覚ましく、AI（人工知能）のビジネスへの応用もたくさんみられますよね。すでにさまざまな分野で活躍が見られるAI（人工知能）はビジネスとして成り立っており、多くの利益をもたらしています。AI（人工知能）関連ビジネスが儲かるなら、ぜひとも始めたいものです。

しかし、AI（人工知能）関連ビジネスといっても、「何に注目したらいいのかわからない」、「そもそもAI（人工知能）関連ビジネスにはどのようなものがあるのか知らない」といった場合も多いですよね。そこで今回は、絶対注目しておきたいAI（人工知能）関連ビジネスを解説していきます。

AI（人工知能）関連ビジネス①：チャットボット

まず一つ目に解説するのは、チャットボットに関するAI（人工知能）関連ビジネスです。

AI（人工知能）関連ビジネスの中でも近年、チャットボットのビジネス利用が注目されています。では、そもそもチャットボットとはどのようなものでしょうか？

チャットボットとは、自動的に会話するプログラムのことで、テキストや音声を通じてやり取りします。テキストでのやり取りだと、日本マイクロソフトが開発した女子高生AI「りんな」があります。音声（＋テキスト）でのやり取りだと、Apple社のSiriが代表的な例です。

チャットボットはその仕組みによって、「シナリオ型」と「AI型」に大別することができます。「シナリオ型」は、想定される質問と回答をあらかじめ用意して対話を進めるチャットボットです。一方で「AI型」はAI（人工知能）エンジンを搭載して学習を繰り返し、様々な問いに対してより適切な回答が得られるようになるチャットボットになります。以前は、「シナリオ型」が多かったのですが、近年は「AI型」がビジネスシーンでも、日常生活でも、増加傾向にあります。

このAI（人工知能）関連ビジネスとしてチャットボットの利用が注目され始めた背景には、AI（人工知能）がビジネス利用できるまでに技術革新しただけではなく、LINEなどのチャットサービスの普及や、人手不足や業務効率化の動きがあります。チャットボットに注目が集まっていると一口にいっても、その背景にはさまざまな要素がありますよね。

チャットサービスはLINEやMessengerといった日常的に使うものもあれば、ビジネスシーンでよく利用されるChatWorkやSlackといったものも存在します。メールに比べて業務効率が良いことやセキュリティ上の安全性も担保されていることから、現在幅広く使われるようになりました。

また、日本の労働人口が今後減少していくことも踏まえて、さまざまな企業で人手不足を理由にした業務効率化に力を入れ始めています。AI（人工知能）にできるビジネスは人間からAI（人工知能）へとビジネスを移行するという形でチャットボットが注目を集めています。

では、AI（人工知能）関連ビジネスとしてチャットボットが実際にどのように活躍しているかというと、例えば『問い合わせ対応』に用いられます。問い合わせ対応へのチャットボットの利用は、顧客向けでも、社内向けでも利用価値があるのです。

問い合わせ対応をチャットボットに任せることで、人間を別の業務に回すことができ、業務効率化に向かいます。また、チャットボットだと顧客が問い合わせしやすく、問い合わせのハードルが下がりますよね。そのため、顧客データも集まりやすくなり、例えば販促の戦略の材料になるといえます。

そしてチャットボットのAI（人工知能）関連ビジネスとしての市場規模についてですが、近年大きな成長を見せています。チャットボット市場が本格的に起こったのは2016年であり、当時は約3億円規模でしたが、2018年度では約8倍の24億円規模まで急成長しています。この勢いで2022年度には100億円を突破すると予想されています。これだけ大きな市場ですし、AI（人工知能）関連ビジネスとしてチャットボット市場に参入する一つの手かもしれません。

では二つ目は、画像認識に関するAI（人工知能）関連ビジネスを解説していきましょう。

AI（人工知能）関連ビジネス②：画像認識

AI（人工知能）関連ビジネスで注目が集まっているのはチャットボットだけではなく、画像認識にも注目が集まっています。では、そもそも画像認識とはどのようなものでしょうか？画像認識（映像認識）はその名の通り、静止画（動画）を分析し、何が移っているのかを解析する技術の総称で、文字や動物、商品のブランド、指紋、特定の動きを把握するのに使われています。

そして、この画像認識が成長した背景には深層学習（ディープラーニング）という技術の成長があります。AI（人工知能）登場以前より画像認識の技術は存在したのですが、膨大なデータを元に学習し、自分自身で規則性を見出すという能力は持ち合わせておらず、そのため画像認識の精度はあまり高くありませんでした。一方で、ディープラーニングとは、まるで人間かのように、これまでに得られたデータの中の規則性を学習し、画像などを識別することが可能なのです。この技術を用いてより精度の高い画像認識を可能としています。

このAI（人工知能）関連ビジネスとしての画像認識の応用例の一つとして、AI-OCRという技術があり、これは従来からあった文書の画像から文字を読み取るOCR（光学文字認識）という技術のAI（人工知能）版です。従来のOCRにAI（人工知能）の技術を組み合わせることで、手書き文字や、枠外の文字でも高精度な読み取りが可能となりました。MM総研の2019年6月実施のアンケートによれば、AI-OCRに関心のある未導入の企業は半数を上回っており、まだまだ入り込む余地のある市場であることがうかがえますよね。

それでは「なぜ単なる文字の読み取りがなぜ需要があるのか？」というと、紙に記述された情報を入力する手間が省けるという、地味ながら重要な作業の効率化が図れるからです。見積書やアンケートなど私たちの身の回りには未だに紙でやり取りしている情報が沢山あります。そのため、文字の読み取りとは地味ながらも需要の高い技術なので、AI（人工知能）でビジネスをするならば頭に入れておきたいところですよね。

他にも、画像認識は文字の読み取りだけでなく、医療分野にも応用されており、ビジネスとしても人命を救う意味でも、現在注目の集まっている技術の一つです。医療分野で画像認識に用いられるのはレントゲンやCT、MRIなどで得られる画像になります。

レントゲンやCT、MRIから得られた画像から最終的に病気を診断するのは、医師の目です。高度な知識を必要とするほか、疲労やミスによって間違うことが人間である以上、医師にも起こり得ることから、画像認識を活用しようという動きがみられるようになったのです。すでに効果を上げている例もあり、網膜の画像をAIで診断する装置が開発され、糖尿病性網膜症や緑内障などの診断を30秒程度で確認できるレベルになりました。