中小企業におけるAI。 中小企業はAIを活用してどうやって巨大企業と競争できるのでしょうか? | ビジネスにおける AI #113

公開: 2024-05-09

中小企業は、人工知能の最新の進歩を迅速かつ効果的に導入しています。 中小企業における AI は、かつては業界大手のみが利用できた高度な人工知能です。 現在では、小規模プレーヤーが効率的に競争できる大きな機会が開かれています。 AI が中小企業をどのように成長させ、柔軟性と機敏性によって最大手企業と競争することもできるのかを見てみましょう。 さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

中小企業における AI – 目次

  1. 中小企業におけるAIのメリット
  2. 最適化されやすいビジネスプロセス
  3. 中小企業向けのAIツールとプラットフォーム
  4. AI戦略
  5. AIで業務パラダイムを変える
  6. AI時代のセキュリティ
  7. 継続的なトレーニングと開発
  8. まとめ。 中小企業におけるAIによる競争優位性

中小企業におけるAIのメリット

中小企業にとって人工知能の可能性を発見するには、まず人工知能が最も効果を発揮できる分野を理解する必要があります。 AIはもはや巨人のためのテクノロジーではありません。 その使用はまだ広く普及していませんが、最近の KPMG の調査によると、ポーランドの中小企業の 15% が過去 1 年間に AI ソリューションを導入しており、さらに 13% が導入を計画しています。(https:// kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html)。

この熱意の高まりは決して偶然ではありません。 AI の助けを借りて、中小企業は運用コストを削減しながら効率を向上させるツールにアクセスできます。 中小企業にとって、これは事業を拡大し、リソースをより効率的に使用し、最終的にはより良い条件で大手のライバルと競争できることを意味します。

しかし、中小企業における AI の可能性は単なる節約にとどまりません。 柔軟な AI システムは、膨大な量のデータを分析することで傾向を巧みに予測し、戦略的なビジネス上の意思決定を行うプロセスを促進します。

最適化されやすいビジネスプロセス

AI サポートは、中小企業に主要な業務を最適化するための大きなスペースを提供します。 人工知能の導入が具体的な成果をもたらしている分野をいくつか見てみましょう。

  • 反復的なタスクの自動化– AI システムは、データ入力、請求書の送信、ソーシャル メディア投稿のスケジュールなどのタスクを正常に実行しています。 彼らは人間よりも単調な作業を効率的に処理できるため、従業員はより複雑で創造的な課題に集中できます。
  • コンテンツの生成とブランドの強化- 新しい魅力的なコンテンツを定期的に公開することで、サイトのポジショニングをサポートし、ブランドの認知度を高めます。 ただし、これは小規模なマーケティング部門にとっては課題となることがよくあります。 AI により、ソーシャル メディアの投稿からグラフィックやビデオに至るまで、ユニークなコンテンツを簡単に作成できます。
  • 顧客関係管理– 浸透したパーソナライゼーションは、顧客ロイヤルティの構築においてますます重要な役割を果たしています。 AI を使用すると、顧客とブランドとのやり取りを詳細に追跡できます (サイト滞在時間、訪問頻度、購入履歴などを分析するなど)。 このデータに基づいて、関係を強化するために関連する製品やサービスを推奨できます。
  • データ分析と自動推論– 大量のデータの処理に関しては、機械は人間よりもはるかに優れています。 自己学習アルゴリズムのおかげで、AI は人間の分析能力を超えた小さくて微妙なパターンや傾向さえも検出できます。 このデータを適切に使用すると、ビジネス開発をサポートする重要な洞察のソースになります。

中小企業向けのAIツールとプラットフォーム

ChatGPT (https://chat.openai.com/) や Google Gemini (https://gemini.google.com/) のような画期的なシステムの出現により、中小企業による AI の使用への取り組み方はすでに革命を起こしています。 高度な機械学習アルゴリズムに基づいて、インターネット上で入手可能なほぼすべての情報を分析し、洞察力に富んだ、カスタマイズされた回答を提供できます。

これらは汎用ツールですが、AI に質問 (プロンプト) する機能のおかげで、厳選された情報源に基づいて洞察力に富んだ結論を得ることができます。 一方、独自のドキュメントを添付するオプションを使用すると、チャットボットの専門家をすぐに利用できるようになります。

中小企業向けの AI ツールの範囲は拡大し続けています。 Jasper (https://www.jasper.ai/) または Canva (https://www.canva.com) では、一流のテキストおよびグラフィック素材を作成できます。一方、Synthesia (https://www.synthesia.io) /) と Runway (https://runwayml.com/) はビデオ制作に重点を置いています。 特定のビジネス ニーズに合わせて変更したり、自分のコンピュータにインストールしたりできるオープン ソース言語モデルも、興味深い代替手段です。

現在、AI を使用するツールは 13,000 を超えており、There's An AI for That (https://theresanaiforthat.com/) または少し小規模な Futuropedia (https://futurepedia.io/) から始める価値があります。 ツールと検索エンジンが明確に分類されているため、組織のニーズに合ったソリューションを簡単に見つけることができます。

ツールに加えて、専門的なトレーニングも検討できることを覚えておく価値があります。 結局のところ、ボストン コンサルティング グループの従業員を対象に実施された調査によると、人工知能を適切に適用すると、従業員の生産性が 40% 向上する可能性があります。 ただし、下手に使用すると、18% 減少します (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321)。

AI戦略

AI の実装は、慎重な計画と一貫した実行が必要なプロセスです。 大企業との競争に成功し、中小企業で AI が最大限の利益をもたらすことができる場所に AI を導入するには、次のことが必要です。

  • 最適化が必要なビジネスプロセスとビジネス領域の監査を実施する。
  • 目標と期待されるメリット (生産性の向上、コストの削減、売上の増加など) を定義します。
  • 必要な投資、リソース、トレーニングを見積もります。

さまざまな AI ソリューションをテストするためのパイロット プロジェクトを立ち上げることから始める価値があります。 これにより、仮説を迅速に検証でき、実装で期待した結果が得られなかった場合に方向を変更することが容易になります。

導入を容易にするために、組織固有のニーズに合わせた戦略の開発を支援できる専門家と協力することを検討してください。 成功の鍵は、定期的なレビュー、結果の評価、導入されたシステムの最適化です。 言い換えれば、戦略的アプローチと運営の透明性により、会社のチームが変化を理解し、変革プロセスのあらゆる段階に関与しやすくなります。

AI in SMEs

出典: Midjourney、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

AIで業務パラダイムを変える

中小企業における AI の導入には、ビジネス モデルの根本的な変化が伴います。 こうした変化は、日常業務から顧客対応、戦略的運営に至るまで、ビジネスのほぼすべての側面に影響を与えることがよくあります。 以下は、大きなパラダイムシフトがすでに明らかである分野の例です。

  • 文書処理– 自然言語処理を通じて、AI は請求書から通信文書や物流文書に至るまで、企業のワークフローを自動化するのに役立ちます。
  • コンテンツの生成とブランド イメージの向上– ChatGPT のような AI ツールは、クリエイティブ部門との事実上の協力者になりつつあります。 これらを使用すると、コンテンツに特化したユニークなコピー、魅力的なグラフィック、さらにはダイナミックでトレンディなビデオ広告を即座に作成することができます。 これらすべてがあなたのブランドを強化し、見込み客を生み出します。
  • ビジネス分析– 高度なアルゴリズムが膨大な量のデータを処理し、人間が見逃してしまう可能性のある微妙なパターンも捉えます。この市場と顧客の詳細な分析により、直感ではなくデータに基づいて、より正確な戦略的意思決定が可能になります。
  • 持続可能な開発– AI は、持続可能性の問題に対する私たちの見方にも革命をもたらしました。 インテリジェント システムは、エネルギー消費を追跡し、運用による二酸化炭素排出量を分析し、最適化すべき領域を特定するのに役立ちます。 さらに、将来のシナリオをモデル化することで、無駄を予測して防ぐことができます。

AI時代のセキュリティ

ビジネスにおける AI の重要性が高まるにつれて、収集されたデータとその処理方法のセキュリティを確保する必要性も高まっています。 同様に重要なのは、人工知能の使用、Explainable AI の実装、透明性のあるデータ処理慣行に関連する倫理的問題です。 したがって、AI をサポートすると、機会とリスクの両方がもたらされます。

  1. サイバーセキュリティ。 AI はシステムの潜在的な脆弱性を特定し、サイバー攻撃の試みを予測できます。 たとえば、Mastercard が開発したテクノロジーは、不正行為の可能性のある取引をわずか 50 ミリ秒で捕捉し、古いシステムより 3 倍効率的です。(https://www.mastercard.com/news/press/2023/july/mastercard-leverages-its) -ai-capabilities-to-fight-real-time-payment-scams/)。 これにより、中小企業はこれまで大手企業のみが利用できた高度なセキュリティ機能にアクセスできるようになります。
  2. データのプライバシー。 同時に、AI システムの統合には、特に顧客や従業員の機密データに対して最高水準のデータ保護が必要です。 アルゴリズムは、たとえ最良のものであっても、個人のプライバシーを侵害する決定につながる誤った結論を下すリスクを伴う可能性があります。 したがって、AI ソリューションは、潜在的な影響を分析した後、慎重に実装する必要があります。
  3. 透明性。 AI を実装する場合、システムの説明責任とデータ処理の透明性を最初から考慮する必要があります。 これは、顧客、従業員、会社に応募する候補者の両方の個人データを処理する場合に特に重要です。

継続的なトレーニングと開発

AI の導入を成功させるには、中小企業側のいくつかの障壁を克服する必要があります。 1 つ目は、従業員に対する追加のトレーニングの必要性です。従業員はツールの使用方法を学ばなければならず、多くの場合新しい責任を引き受ける必要があります。 2 つ目は、変革プロセスに適切な予算を割り当てることです。

これらの障害の両方を克服するには、さまざまなレベルでスキルを向上させるための決意と意識的な努力が必要です。 経営陣や運用チームを訓練するだけでなく、分析またはデジタルプロダクトマネージャーのスキルを開発することも必要です。 各 AI ソリューションの詳細を理解し、適切なツールを選択できるよう支援してくれる専門家と協力することを検討する価値があります。

AI 主導のデジタル変革は進化のプロセスです。 導入されたシステムを定期的に更新し、従業員を再トレーニングすることで、中小企業はイノベーションの波に乗り、競争に追いつくだけでなく、常に先を行くことができます。

AI in SMEs

出典: Midjourney、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

まとめ。 中小企業におけるAIによる競争優位性

では、AI は中小企業が大手企業と競争するのに役立つのでしょうか? 絶対そうです。 企業の構造を変更したり、新しいスキルを取得したり、競争力を高めるための革新的なツールを導入したりすることは、中小企業でははるかに簡単です。

中小企業は間違いなく AI の可能性から恩恵を受けることができ、AI を大企業に対する真の競争上の優位性を獲得する機会とみなすことができます。

プロセスの最適化、顧客データ分析によるパーソナライズ、製品とサービスの提供の改善、そしてそれによる売上と顧客ロイヤルティの向上 – これは中小企業における AI のプラスの影響の始まりにすぎません。

改善されたツール (PowerBI や Tableau など) を使用すると、中小企業も大企業レベルの市場分析や洞察にアクセスできるようになります。 一方、高度な AI アルゴリズムは、消費者の傾向を予測し、企業の成長戦略をより正確に計画する機能を提供します。

AI サポートによる競争上の優位性は、ビジネス プロセスのまったく新しい規模とレベルの自動化、分析、最適化から生まれます。 これは、従業員の能力が強化され、業務をより迅速かつ正確に実行できるようになった結果でもあります。 これらの分野への今日の投資は、たとえ最も小規模なビジネスであっても、将来の成功を決定する可能性があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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