2024年のビジネスにおけるAIの活用方法

カスタマーサービスとサポート

チャットボットやコールボットは、企業が現在の顧客サービス能力を拡張し、チームが対応できる顧客の問い合わせの量を増やす方法を提供することができます。さらに、顧客サービス担当者がより複雑なケースやインタラクションに集中できるように時間を確保することもできます。多くのAIを活用したコールセンターや音声アプリケーションは、発信者の感情分析を行ったり、ビデオや電話の通話を転記することもできます。

サイバーセキュリティ

AIを活用したサイバーセキュリティツールはシステムの活動を監視し、サイバー攻撃に対して保護し、リスクや脆弱性の領域を特定できます。セキュリティチームがリスクを分析し、脅威に迅速に対応するのを支援することもできます。

情報技術(IT)オペレーション

AI（人工知能）を情報技術（IT）の運用に利用することは非常に広範囲にわたり、それに特別な用語が作られました: AIOps。AIはデータの効率化やITインフラの維持に使用でき、パフォーマンス監視、ワークロードスケジューリング、データバックアップなどのタスクを自動化します。これにより、IT専門家は異常やエラーの根本原因についてより良い洞察を得ることができ、システムの問題をより迅速に解決し、将来の問題に備えることができます。

財務分析、取引、不正検出

財務部門やビジネスは、迅速かつ強力なAIによるデータ解析やモデリング、不正検出アルゴリズム、自動コンプライアンス記録および監査を活用することで利益を得ることができます。AIの大規模かつ複雑なデータセットを分析する能力により、個人投資家や機関投資家がポートフォリオの管理にAIツールを活用しています。AIはまた、取引データの中の異常なパターンや行動を特定することで不正を検知することができます。

人的資源

AIは、情報の収集、分析、処理を必要とするタスクを自動化し、迅速化することで、人事部門を支援することができます。これには、社員の記録データの管理と分析、給与計算、採用活動、手当の管理、新入社員の受け入れなどが含まれます。

合法

大量のデータを扱う職業として、弁護士や法務部門は、データを分析しパターンを認識し、学習する機械学習AIツールから恩恵を受けることができます。法律に関するAIアプリケーションには、文書の分析とレビュー、調査、校正とエラーの発見、およびリスク評価などが含まれます。

セールス&マーケティング

営業およびマーケティング部門は、AIをCRM、メールマーケティング、ソーシャルメディア、広告ソフトウェアに組み込むなど、さまざまな可能性に活用できます。生成AIは、スクリプト、ソーシャルメディア投稿、ブログ記事、デザイン資産など、あらゆる種類の創造的かつ有用なコンテンツを作成することができます。

サプライチェーンとロジスティクス

AIは、予測や在庫管理ツールとして、倉庫でのピッキングや仕分けのようなマニュアルタスクの自動化のソースとして、あるいは資源や人材の割り当て、ドライバーやプロセスのスケジュール、運用上の混乱の解決や計画に役立つ巨大な影響を及ぼす可能性があります。

AIをビジネスに導入する際の課題と倫理的考慮事項

2023年10月、ジョー・バイデン大統領が「人工知能の安全で安全で信頼性の高い開発と利用に関する大統領令」を発表しました。この中で、バイデン大統領は人工知能の「驚異的な可能性について、約束と危険を含む」と指摘しました。それによって、責任ある人工知能の利用が急務の課題に対処し、繁栄、生産性、革新を増やすのに役立つ可能性がある一方で、差別、ディスインフォメーション、労働者の置き換えといった社会的害悪を悪化させる可能性があることを指摘しました。

ビジネスにおけるAI導入に関する重要な倫理的およびその他の考慮事項の詳細を見てみましょう。

倫理的およびプライバシー上の懸念

ビジネスアプリケーションへのAIの導入は、技術の倫理、プライバシー、セキュリティに関する緊急の懸念を引き起こします。AI技術のガバナンスは、プライバシーやデータ保護に関する現行の立法をどのように発展させるかを考慮する必要があり、目的明示、データ収集および利用の制限、説明責任、データ保管のセキュリティを含むものです。

AIも人間の監督が必要とされており、生成される結果を検証し解釈し、どのように生成されているかを監視することが重要です。そうしないと、現在や過去の偏見や差別のパターンを再生産したり悪化させたりする可能性があります。

例えば、カーネギーメロン大学の研究者は、Googleのオンライン広告アルゴリズムが、高給の職種を男性に女性よりも頻繁に表示することで、性差別に関する偏見を強化したことを明らかにしました。

スキルギャップと労働力の変革

AIは、コーディング、翻訳、執筆といったスキルを従業員に提供することで、スキルギャップを埋めることができますが、同時にスキルギャップも生み出しています。急速に進化し発展している技術であるAIツールに関する知識のトレーニングや維持は、従業員や企業にとって課題となることがあります。Microsoftによる2023年の中小企業経営者への調査によれば、24人以下の従業員を擁する中小企業のうち、AIを業務に活用できると回答したのはわずか10%であり、AIの一般的な知識については67%が「ほとんど何も知らない」と回答しています。

以下のテキストを日本語に翻訳します：AI技術の使用による労働者の置き換えへの懸念が広がっています。マサチューセッツ工科大学（MIT）の経済学者であるダロン・アチモクル、デイビッド・オーター、サイモン・ジョンソンは、デジタル技術が過去40年間にわたって格差を悪化させてきたことについて書いています。しかし、彼らは、AIと不平等の関係の性質はまだ決定されていないと考えており、その影響はAIがどのように開発および適用されるかに依存すると信じています。特に、それが人間労働者の補助として考えられるか、それとも彼らの代替として考えられるかにかかっています。

例えば、AIは、仕事上のアシスタントやパーソナライズされたチューターとしてスキルや生産性を強化するために使用されることがあり、履歴書の執筆や編集の支援を提供することで、より多くの人々が採用されるのに役立つかもしれません。

MIT教授ジョンJ.ホートンは、ビジネスリーダーが人間の労働をAIで置き換えるかどうかを決定する前に、次の点を考慮することをお勧めします。

• それ以外の場合、タスクにかかる時間はどれくらいですか
• タスクを実行する従業員に支払われる金額
• AIがタスクを正しく実行できるかどうか
• 人間がAIの出力が正確かどうかを確認することがどれだけ簡単か。

2024年に国際通貨基金（IMF）が行った研究によると、世界の雇用の約40％が高度な技術を含むAIにさらされていることが分かった。この研究によると、先進国の雇用のうち60％がAIの影響を受ける可能性があるとされており、そのうちの半数が生産性の向上による恩恵を受け、もう半分が労働需要の低下につながる形で影響を受け、賃金の低下、雇用減少、極端な場合には雇用の消失につながる可能性があるとしている。逆に、新興市場（40％）や低所得国（26％）ではAIによる影響が低いことが示されており、即時的な労働力の混乱は少ないが、技術が広く普及するにつれて不平等が悪化する可能性があるとしている。

統合と互換性の問題

AIソリューションの導入に成功した企業は、AIをより大規模なデジタル戦略の一部として捉え、どこでどのように有利に活用できるかを理解しています。これには、現在のソフトウェアや既存のプロセスとの統合方法、特にデータの取得、処理、分析、および保存方法を考慮する必要があります。もう1つ重要な要素は企業のテクノロジースタックの構造です。AIは現在と将来のシステムと柔軟に統合できる必要があり、ビジネスのさまざまな領域にデータを引き出して供給できるようにするためです。

今後のAI動向とビジネスチャンス

AIがビジネステクノロジーにますます統合されるにつれて、特定のAI搭載アプリよりもウェブサイト、ソフトウェア、ハードウェアに組み込まれた一般的なAI支援に焦点が移る可能性があります。たとえば、SamsungのGalaxy S24 Ultraは、トランスクリプトアシスタント、サークルで検索する機能、リアルタイム翻訳機能を備えた形で電話にAIが組み込まれています。

IE大学の経済学教授であるAdriana Hoyosは、「技術の影響が続く中、政府、ビジネス、個人の協力が前例のない重要性を持つ」と述べており、「協力するパートナーシップが革新のインキュベーターとして機能する」としています。MicrosoftとOpenAIの協力はその一例であり、AIを責任を持って民主化し、よりアクセスしやすくすることを目指しています。ただし、彼女は、政府が「技術の進歩と調和する規制の再調整を担うべきだ」と述べています。彼女は、将来の雇用成長の主な要因は、ビッグデータ分析、気候変動技術、暗号化、サイバーセキュリティなどだろうと予測しています。

多くの成功企業は、AIを現在の取り組みや業務を補完する手段として捉えており、人間の労働者をAIで置き換えるつもりはないと述べています。この未来は既にAIを活用したソフトウェア開発のトレンドとして表れており、しかしAI研究者であるDavid De CremerやチェスグランドマスターのGarry Kasparovは、人間がAIと協力して働く未来を予想しており、「新たな多様性」と呼んでいます。これには、包括的なチームを作り上げ、異なる当事者を結集することに長けたリーダーが不可欠となるでしょう。

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