組織が自社の業務で人工知能技術の活用を増やすにつれて、それによって得られる具体的な利益が期待される重要な財務価値をもたらしています。
それらはAIが提供できる利点のごく一部です。
さまざまな業界セクターにおいて組織にもたらすこの技術の12の利点を以下に示します。
1. より良い意思決定
組織は、ますますデータを分析するためにAIを利用しています。すなわち、今日のビジネス用語では、”データ駆動の意思決定”を行っています。これを通じて、個々の直感や個人的な偏見や嗜好による意思決定に代わり、より良い、より正確な意思決定が行われることがわかっています。
AIアドバイザー、戦略家であり、コンサルティング会社Opinosis Analyticsの創設者であるKavita Ganesanは、42000人の従業員のアンケート回答を整理するのにAIを活用した企業の事例を挙げました。このテクノロジーは、ナラティブデータを分析し、要約した結果を提示しました。これにより、企業幹部は、従業員が最も望んでいることを効果的に理解し、選択肢をランク付けする代わりに提供することができました。
2. 効率と生産性の向上
効率と生産性の向上は、AIを利用することで組織が得るもう2つの大きな利点だと、デジタルトランスフォーメーションソリューション企業USTのチーフAIアーキテクトであるアドナン・マスード氏は述べています。
マスード氏は、AIを使うことで組織が人間には到底追いつけない量と速度でタスクを処理できるようになると述べ、AIを検索やデータ分析、ソフトウェアコードの作成や特定のビジネスプロセスの実行などに活用している場合に当てはまると説明しています。
マスード氏は、AIは人間の能力を遥かに超える規模で作業を行うだけでなく、従業員から時間のかかる手作業を取り除き、従業員が唯一できるような高度なタスクを行うことができるようにする生産性の向上があると指摘しています。彼は、ソフトウェア開発におけるAIの活用を挙げ、AIがコードをチェックするためのテストデータを作成し、開発者がより魅力的な作業に集中できるようにする点を強調しています。
これにより、組織は技術によって実行可能な単調で繰り返しのタスクに関連するコストを最小限に抑え、人的資本の才能を最大限に引き出すことができるようになります。
3. 業務スピードの向上
このデジタル時代でビジネスが進む速さのせい、セス・アーリー氏は言います、AIがそれをさらに速く進める手助けをしてくれます AIを活用した企業 アールリー・インフォメーション・サイエンスのCEO。「企業の時計を加速させることが重要です」と彼は述べた。AIは基本的には短いサイクルを可能にし、次の段階へ移行するのにかかる時間を短縮します – たとえば、デザインから商品化まで – そしてその短縮されたタイムラインは、それ自体がより良い結果とより即座のROIをもたらします。
4. 新機能とビジネスモデルの拡大
幹部は、専門家の述べたように、ビジネスモデルの拡大にAIを活用することができます。組織はデータ、分析、知能を企業に展開することで新たな機会を見いだしています。
例えば、自動車会社は収集している膨大なデータを活用して、保険に関連する新たな収益源を特定することができます。一方、保険会社は膨大なデータをフリート管理に参入するためにAIを適用できます。
5.パーソナライズされたカスタマーサービスとエクスペリエンス
AIはデータを分析し、学習して、個々のニーズやサービスを作成するために高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出す、Info-Tech Research Groupの主任研究ディレクターであるブライアン・ジャクソン氏が述べています。
彼は、これによる最も目に見える例は、消費者の世界から来ており、Netflixなどのストリーミングサービスや小売業者が購買パターン、個々の消費者データ、および大規模なデータセットを研究して、各顧客がその個人的なスタイル、興味、およびニーズに合わせて、それぞれが任意の時点で好むものを判断するインテリジェントシステムを利用していると述べています。
ただし、AIは、医療のような他の様々な分野でもそのパーソナライゼーションを提供し、それにより治療をカスタマイズし、従業員の個々の要件を支援する職場環境など、多くの分野で役立っています。
6. サービスの向上
AIの専門家であるThoughtworksのチーフAIオフィサー、マイク・メイソン氏は、「AIは技術との相互作用をより簡単で直感的で、より正確であり、従って全体的にはより優れている」と述べました。
彼は、不動産サイトを例に挙げ、ユーザーが箱をクリックする代わりに会話形式のクエリを介して物件リストの検索を洗練させるために生成AIを利用していることを挙げました。
メイソン氏は、「AIは構造化されていないクエリを理解し、構造化されていないデータを理解する」と説明しました。つまり、テクノロジーは、ユーザーの要求を解析し、単純な会話形式で与えられている場合でも、リクエストに含まれるすべての記述要素、例えば不動産エージェントが追加したナラティブノートを分析し、ユーザーの要件を満たす細かく調整され高精度な物件リストをユーザーに提示することができる、と述べています。
7. 監視の改善
AIの能力は膨大な量のデータをリアルタイムで吸収・処理することができ、これにより組織はほぼリアルタイムでの監視能力を導入し、問題に気づき、行動を提案し、いくつかのケースではレスポンスを開始することができると専門家は述べています。
たとえば、AIは工場設備のデバイスによって収集された情報を使用して問題を特定し、必要なメンテナンスを予測することができます。これにより、混乱を引き起こす故障や必要のない予定外の高額なメンテナンス作業を防ぐことができます。
AIの監視能力は、他の分野でも効果的であり、企業のサイバーセキュリティ運用など、大量のデータを分析し理解する必要がある分野においても役立ちます。
8. 品質の向上と人為的ミスの削減
組織は、AI技術をプロセスに追加すると、エラーが減少し、既定の基準により強く遵守されることが期待できます。さらに、AIと機械学習が、繰り返しのルールベースのタスクを自動化するロボティックプロセスオートメーションなどのテクノロジーと統合されると、プロセスがスピードアップしエラーが減少するだけでなく、自己改善し広範なタスクを引き受けるように訓練できる組み合わせが得られます。
そのエラー削減と品質向上の結果として、「AIは価値提案を向上させる」とEarley氏は述べています。
たとえば、財務調整にAIを使用すると、ほぼ常にエラーのない結果が得られますが、同じ調整を一部でも人間の従業員が処理すると、間違いが起こる可能性があります。
9. タレントマネジメントの改善
企業は、採用プロセスの効率化から企業のコミュニケーションに偏見を排除するまで、タレントマネジメントのさまざまな側面を改善するためにAIを使用しています。さらに、AIを活用したプロセスは、企業に採用コストを節約するだけでなく、トップクラスの候補者を成功裏に見つけ、スクリーニングし、特定することで労働生産性に影響を与える可能性があります。自然言語処理ツールが向上するにつれて、企業は会話ボットを使って、求職者にパーソナライズされた体験と社員への指導を提供しています。さらに、AIツールは社員の意見を評価し、優秀なパフォーマーを特定して維持し、公正な給与を決定し、退屈で繰り返しのタスクをする必要がないよりパーソナライズされた魅力的な職場体験を提供することができます。
10. さらなるイノベーション
あらゆるレベルの労働者がAIとより快適に、自信を持って働くようになるにつれ、専門家たちは、より創造的で革新的になるためにAIツールを利用し始めていると述べています。
ガネーシャン氏は自身の著書で、あるレストランチェーンがこの技術を活用して、モバイルアプリを動かし、お客様が自分の気分や食べ物の選択に基づいてカクテルを作成できるようになり、ツールがそのレシピを考案してから、それを人間のバーテンダーに送り、混ぜて提供するようにした方法について説明しています。
他の産業は、医薬品発見のための医療分野や、新商品の創造のための消費財業界など、研究開発活動をサポートするためにAIを利用しています。
11. 収益性の向上
企業のさまざまな領域でAIを活用するようになるにつれて、サービスの個別化からリスク管理の支援、イノベーションの支援まで、組織は生産性の向上、コストの削減、効率の向上、そしておそらく新しい成長の機会を見るでしょう。
これらを総合的に考えれば、それは高い収益性をもたらすことができると、KPMGのAI部門のリーダーであるSreekar Krishna氏は語っています。「収益面では、その可能性は指数関数的です。顧客に価値を提供し続ける限り、成長し続けることができます。」
12. 業界固有の改善
上記にリストされている利点に加えて、AIは以下の産業別の改善を推進できます。
- 小売業者は、マーケティング活動をより効果的にターゲットにするためにAIを活用し、効率的なサプライチェーンの構築や最適なリターンのための価格設定をより良く計算することができます。小売業では、AIが顧客の要件を予測し、適切なスタッフ配置レベルを決定するのに役立ちます。
- 製薬業界は従来の技術では行えなかった薬剤探索データの分析や予測を行うために技術を活用することができます。
- 金融業界は、AIを使用して不正検出の取り組みを強化できます。
重要なのは、企業が競争優位を得るためにAIを活用する方法を見つける一方で、課題にも取り組んでいるということを覚えておくことです。懸念事項には、AIの偏り、AIの政府規制、機械学習プロジェクトに必要なデータの管理、人材不足が含まれています。さらに、AIを導入するための人材やインフラが整っていない場合、財務的な利益を得ることは難しいかもしれません。
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