2024年、AIはビジネスでどのように活用されるのか?10の方法が役立つ

AIはビジネスでどのように活用されていますか?

AIは、業界や焦点領域全体で多くのユースケースやビジネス上の利点があります。マッキンゼーの調査によると、約50％から60％の企業がある形式のAIツールやリソースを導入しています。以下に、ビジネスでAIが使用されるいくつかのハイレベルな方法を強調します。

1. コンテンツ生成

コンテンツクリエイターは、時間を節約しコンテンツ生成プロセスを改善するために、ますます生成AIツールに取り組んでいます。ChatGPT、Google Bard、Jasperなどのツールは、ユーザーがテキストプロンプトを入力してアウトライン、メール、ブログ投稿などの新しい文章を素早く生成することを可能にします。Midjourney、Stable Diffusion、DALL-Eなどのツールは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。

DescriptとIpsosによる約1,000人のコンテンツクリエイターへの調査によると、回答者のうち約3分の2がすでに生成AIをコンテンツ制作に使用しており、3分の4以上が今後もAIツールを利用する可能性があると回答しています。

コンテンツ制作でAIを活用する利点のいくつかは、

• AIツールを使用してコンテンツを生成することで、ゼロからコンテンツを開発するよりも時間がかからず、少ないリソースで高い生産性とスケーラビリティが向上します。
• AIを使用して創造的なインスピレーションを得て、コンテンツを開発する前に新しいアイデアを考え出す
• AI による分析は、ページビュー、ソーシャルメディアでの共有、エンゲージメント率などのコンテンツメトリクスを追跡し、コンテンツ生成戦略を最適化するのに役立ちます。

人工知能はコンテンツの生成を効率化することができますが、AIコンテンツがそのまま掲載可能な状態であるわけではないことに注意してください。コンテンツ制作者やマーケターは、AIコンテンツを自身のコンテンツの着想源や初期の下書きとして捉えるべきです。生成的なAIツールによって作成されたコンテンツは、チームメンバーによって校正され、事実確認され、ブランドの声、スタイル、ガイドラインに合致するよう編集されるべきです。

2. マーケティング

人工知能ツールや機械学習アルゴリズムは、マーケティングチームがデータを分析し、顧客のトレンドやパターンを特定し、マーケティングキャンペーンや戦略を最適化し、顧客体験を向上させるために使用されています。

マーケティング戦略の結果を改善するだけでなく、AIは手作業のタスクを自動化することでチームメンバーの時間を節約するのにも役立ちます。Driftによる600人以上のマーケターへの調査によると、74%の人が今後5年間でタスクの四半期以上を知的に自動化すると考えています。

以下は、マーケティングでAIがどのように使用されているかのいくつかの例です：

• 市場調査と競合他社分析の強化。 マーケティングチームや専門家は、マーケティングや競合調査にかなりの時間を費やしています。AIシステムやツールは、関連する市場データや競合情報を見つけ、整理、分析するための高度な機能を持っており、手作業の調査に費やすことになる時間を節約しています。AIは自動的に大量のデータを処理できるため、マーケティングチームのメンバーが見逃していた重要な市場や競合情報が発見される可能性があります。
• オーディエンスのセグメンテーションとパーソナライゼーションの改善。 AIは、マーケターが顧客の行動を追跡し理解し予測する方法を簡素化することができます。AIツールを使用することで、企業は顧客を異なるカテゴリに分け、その行動、好み、人口統計指標に応じて顧客プロフィールを作成することができます。顧客プロフィールに基づいて、マーケティングチームは、特定の顧客セグメントに最も関連する製品、サービス、またはプロモーションを強調するためにメッセージングやコミュニケーションを個人化することができます。
• 予測マーケティング分析。 マーケターは、予測分析を使用して、歴史的および現在の顧客データからパターンやトレンドを特定することができ、チームが将来どの戦略やキャンペーンが最も効果的であるかをより効果的に予測することができます。 予測分析は、顧客のニーズを予測し、ターゲティングを最適化し、アップセリングやクロスセリングの機会を特定するのに役立ちます。

3. 販売

予測分析とAIパワードのアルゴリズムにより、営業チームは顧客の行動と嗜好をより良く理解し、営業運営を自動化・改善することが可能となります。

営業チームはAIを使用して、営業プロセスと戦略の以下の側面でサポートを受けることができます：

• 手動タスクの自動化。 セールスフォースからの7700人の営業プロフェッショナルへの調査によれば、営業担当者は週の平均30%未満を実際の販売に費やしているとわかった。彼らの多くの時間はデータ入力やパイプラインの取引の最新情報を共有するなどの手作業のタスクに費やされています。AIツールは時間を消費するタスクを自動化するのに役立ち、営業担当者が販売にさらに時間を費やすことができます。
• 需要予測。 AIは過去のパフォーマンスや現在の経済指標を分析するのに役立ち、営業チームが将来の需要を予測するのに役立ちます。 AIアルゴリズムを使用して顧客データ、相互作用、および過去の販売パターンを分析することで、見込み客を特定し、見込み客を優先させ、見込み客を巻き込むための次のステップやアクションを特定し、販売プロセスを最適化するのに役立ちます。
• リードスコアリング。 AIを活用したリードスコアリングツールは、機械学習アルゴリズムを使用してセールスチームに見込み客やリードに関するリアルタイムのアップデートを提供し、リードスコアが正確かつ最新であることを確認します。リードがメール内のリンクをクリックしたり、企業のウェブサイトからリソースをダウンロードしたり、他のアクションを取るたびに、AIアルゴリズムが自動的にリードのスコアを更新します。
• アウトバウンドメールキャンペーンの作成とパーソナライズ。 コンテンツ生成のユースケースと同様に、ChatGPTのような生成AIツールを使用して、顧客やリードへの送信メールの下書きを作成することができます。AIを活用したリードスコアリングツールからのデータを活用して、営業チームのメンバーは、個々人のスコア、好み、行動に基づいてアウトリーチを個別化し、製品の推薦を共有することもできます。

4. カスタマーサービス

AIがビジネスが顧客との関わりを変革し、関連する洞察を特定し、顧客体験を向上させるのに役立つことができます。AIを活用することで顧客サービスにおけるいくつかの利点があります。それには、迅速な対応時間、24時間365日の利用可能性とサポート、顧客の特定のニーズに基づいた適したソリューションの提供の機会が含まれます。

1,000人以上の顧客サービス専門家を対象としたDialPadの調査によると、回答者のほぼ60％が、AIが時間を節約したり作業を迅速化するのに役立つと考えています。顧客側では、Zendeskによる3,700人の消費者を対象としたグローバルな調査によると、顧客サポートと頻繁にやり取りをする人々の70％が、企業がAIを活用することでより個人的で効果的な体験につながると考えています。

顧客サービスにおけるAIの一般的な応用には、次のようなものがあります。

• AI搭載のチャットボット。 チャットボットは自然言語処理と機械学習を利用して、リアルタイムで顧客とコミュニケーションを取ります。多くの消費者向けおよび企業向け（B2B）ウェブサイトやアプリがさまざまな業界でこれを取り入れています。 AI搭載のチャットボット お客様の質問に迅速に回答し、パーソナライズされた推薦を提供し、サポートを提供することで、チャットボットはお客様が次に利用可能な顧客サービス担当者を待たずに支援を受けられるようにし、ビジネスが時間とリソースを節約するのを支援します。問い合わせが人間の代理店から追加のサポートを必要とする場合、チャットボットはお客様を適切なエージェントやチャネルにも誘導できます。
• セルフサービスおよびナレッジベースシステム。 チャットボットに似た、セルフサービスとナレッジベースシステムは顧客が自分で問題の答えや一般的な問題への解決策を見つけるのに役立ちます。これらのシステムには高度な検索機能が備わっており、よくある質問（FAQ）、チュートリアル、トラブルシューティングガイド、インタラクティブツールなどのリソースが含まれています。セルフサービスとナレッジベースシステムのリソースにアクセスすることで、顧客は時間を節約し、同じ質問に回答したり繰り返しのチュートリアルを進めたりする必要がある顧客サービス担当者を解放することができます。
• 分析と顧客インサイトの強化。 AI（人工知能）を活用したデータ分析は、チャットボットのログ、メール、ソーシャルメディアの投稿、レビュー、アンケートなど、顧客とのやり取りから得られるデータに基づいて、感情や満足度に関する詳細な洞察を提供できます。このデータを活用することで、企業は顧客の好み、課題、改善の機会を特定し、全体的な顧客体験を向上させるために役立てることができます。

5. IT運用

近年、人工知能はITオペレーションで非常に一般的になり、Gartnerは「AIOps」という用語を作り出して、ビッグデータ、分析、自然言語処理、機械学習を組み合わせてITオペレーションのプロセスを自動化することを表現しています。

AIOpsにより、ITオペレーションチームは複数の独立したITオペレーションツールを中央プラットフォームを使用して統合できるようになり、これにより企業はますます拡大しているIT環境を効果的に管理することができます。 結果として、ITチームは日々の業務における妨げを最小限に抑えるためにスローダウンや停止を迅速に対応したり、事前に特定したりすることができます。

AIOpsの主な利点は以下の通りです:

• ITチケット、速度低下、停止に対する応答と解決時間の短縮
• ITシステムとツールの組み合わせと統合による運用コストの削減
• 統合ツールを通じたDevOps、ITOps、ガバナンス、セキュリティ機能間の強化された協力と監視
• より複雑な作業に時間を費やすために、手作業を自動化し、IT運用チームメンバーがより複雑な作業に時間を費やすようリソース配分を改善しました。
• 予測分析を使用して、リアクティブなIT運用管理から予測的な運用管理に移行する能力

6. 人材

従業員ライフサイクル全体でAIを活用することは、候補者の発掘や採用、オンボーディング、従業員記録の管理、チームメンバーの育成などにおいて、人事チームが効率を高め、才能を引き付けるのに役立ちます。

人事管理協会（SHRM）の1,688人の人事専門家を対象とした調査によると、自動化やAIを利用している回答者のうち85%が、時間を節約したり効率を向上させたりしていると回答しています。

人事領域でのAIの多くの活用事例には、以下のものがあります：

• 採用資料の内容作成 採用および人材獲得チームは、ChatGPTやGoogle Bardなどの生成AIツールを使用して、採用目的のためのコピーの起案を支援することができます。これには、職務記述、面接質問、候補者アウトリーチメール、および雇用契約書が含まれます。ツールに、求人の詳細やコンテンツの種類に関する関連情報を提示して、ツールは提案されたコピーを生成します。募集資料の最終版を作成するためには、追加の詳細が共有される必要があり、編集が必要になるかもしれませんが、AIツールはゼロからのコピー作成に比べて時間を節約することができます。
• 候補者スクリーニングの自動化。 多くの応募者追跡システム（ATS）や類似のソリューションには、特定の基準や資格に基づいて候補者を自動的にスクリーニングし、適合しない個人を排除するためのAI技術が組み込まれています。これらのシステムには、候補者に自動的にメールを送信して、次の段階へ進まないことを知らせる機能が含まれていることがよくあります。これにより、採用および人材獲得チームは、時間を最も適任な人材に集中することができます。
• 候補者のエンゲージメントを促進 顧客サービスチャットボットと同様に、一部の雇用主は、候補者との関係を促進する革新的な解決策としてチャットボットを取り入れています。企業はAIチャットボットや仮想アシスタントを採用し、個々のスキルや経験に合った求人への案内、対話的な応募プロセスへのガイド、途中でのよくある質問への回答などを提供しています。
• 要員計画の簡素化。 人材管理システムや人事情報システム（HRIS）などの技術は、従業員データを集約し、企業が人事業務を管理および自動化するのを容易にします。これらのシステムを通じて、組織は給与、手当、勤怠、学習と人材開発、および他の人事機能を管理できます。これらのシステムの多くは、才能のレビュー、パフォーマンス、エンゲージメント、定着、およびスキルに関連するデータも含まれており、組織は労働者の能力、スキルギャップ、将来の労働力ニーズをよりよく理解するのに役立ちます。