あなたの会社の AI 戦略 – どのように構築するか? | ビジネスにおける AI #85

あなたの会社に AI 戦略が必要な理由は何ですか?

機械が人間のニーズを理解し、それに対応できるようになると、AI 戦略を持つことがあらゆるビジネスにとって不可欠になります。 人工知能により、タスクの自動化、新しい製品やサービスの作成、顧客エクスペリエンスの向上が可能になります。

たとえば、ChatGPT などの AI ベースのチャットボットを使用している企業は、より迅速でパーソナライズされた顧客サービスを提供できます。 マッキンゼーの調査によると、ビジネス リーダーの約 3 分の 1 が、2023 年までに業務の少なくとも 1 つの分野に AI を導入することを決定しました。さらに、AI を導入したと主張する組織の約 60% が、生成形式の人工知能を活用しています。 ただし、よく考えられた AI 戦略がなければ、ビジネス価値を創出し、失敗を回避することが困難になる可能性があることを覚えておくことが重要です。

最初のステップ – AI 戦略の目標と範囲を定義する

旅の始まりには、目標を設定する必要があります。 AI 戦略を構築する場合、何を達成したいのか、ビジネスのどの領域を改善したいのかを正確に知る必要があります。 「AIを導入したい」というだけでは不十分です。 人工知能を使用して達成したい具体的なビジネス目標を定義する必要があります。

モチベーションを高める著名な講演者サイモン・シネックの言葉を借りれば、「なぜ?」という質問に答えることから始めましょう。 AI 戦略の目標と範囲を定義することは、あらゆる行動計画の基礎となります。 これに関連して、企業が AI を使用して達成したい具体的なビジネス目標を定義することが重要です。 たとえば、顧客サービスの効率を向上させることが目標の場合、AI を導入して顧客データを分析し、コミュニケーションをパーソナライズすることを検討するかもしれません。

出典: (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

社内に AI を導入するための主要分野

AI 戦略が最大限の価値を提供できる主要領域を特定することは、実装を成功させるために重要です。 たとえば、電子商取引では、AI は顧客へのオファーをパーソナライズしたり、物流を最適化したりできます。 金融では、AI が取引をリアルタイムで分析して不正行為を防止できます。 以下は、AI をうまく導入できる分野の例のリストです。

• 顧客エクスペリエンスのパーソナライゼーション - たとえば、オンライン ストアでの製品の推奨、
• サプライチェーンの最適化 – 需要予測と最適化された在庫管理、
• 人事管理 – たとえば、企業チームメンバーの労働効率やスキル習得の分析、
• 不正防止 – 金融取引のリアルタイム分析、
• リスク管理 – ビジネスリスクを予測して最小限に抑える
• データ分析 – 大規模なデータセットを処理して組織の運営に関する洞察を得る。
• 顧客サービス – AI チャットボットと仮想アシスタントが顧客の問い合わせに対応します。

これらの各領域が AI 戦略の一部として適切に特定され、実装されれば、企業に大きな利益をもたらす可能性があります。

AI 戦略 – 段階的な行動計画の作成

AI 戦略を作成するには、詳細なロードマップが必要です。 使用するテクノロジー、必要なリソース、自動化または改善するプロセスを特定する必要があります。 計画には、新しいツールを効果的に使用できるように従業員をトレーニングすることも含める必要があります。

以下は、中小企業向けの AI 戦略を策定するための 5 段階の計画です。

1. 現状分析 – AI で自動化または改善できるプロセスを評価します。
2. 目標の定義 – これは基本的に、企業が AI を導入することで何を達成したいかを決定することです。
3. テクノロジーとツールの選択 – 企業の目標に最も適合し、AI 戦略の実装に役立つ AI テクノロジーを特定します。
4. リソースの準備 – 従業員に適切なデータ、インフラストラクチャ、トレーニングを提供するだけでなく、サブスクリプションやツールの購入に必要な資金も提供します。
5. 実装と監視 – 選択した AI ソリューションを実装し、その有効性を監視します。

各ステップでは慎重に検討し、企業の特定のビジネスに合わせて調整する必要があります。 たとえば、物流会社は AI を使用して配送ルートを最適化することに重点を置く一方、オンライン ストアは AI を使用して顧客へのオファーをパーソナライズする可能性があります。

AI はあなたの会社をどう変えるのか – 脅威と機会

人工知能はビジネスに新たな機会をもたらしますが、リスクも伴います。 戦略のない AI への取り組みは、ビジネス価値や投資収益率の誤算など、さまざまな理由で失敗する可能性があります。 このような状況を回避するには、AI 対応環境を構築し、適切な自動化と監視を確保することが重要です。 AI がもたらすチャンスは次のとおりです。

• プロセスを自動化し、時間とリソースを節約し、
• データ分析を通じて顧客をより深く理解し、よりパーソナライズされたオファーを作成できるようにし、
• 運用効率が向上し、市場の変化に迅速に対応できるようになります。

一方で、AIにはリスクも伴います。 新しいテクノロジーであるため、AI 戦略が不適切に構築されると、次のようなさまざまな問題が発生する可能性があります。

• ビジネス価値または ROI の不適切な推定に関連した AI プロジェクトの失敗、
• 人工知能のための適切な生産環境の欠如に伴うリスク、および
• AI プロジェクトで生産効率を達成することに関連する課題は、主に結果の品質が一貫していないことが原因であり、無駄な労力やプロジェクトが生産前段階で行き詰まる可能性があります。

AI 戦略におけるセキュリティと倫理

AI を責任を持って実装するには、セキュリティと倫理的考慮事項に対処する必要があります。 企業の AI 戦略では、AI が依存するデータが保護され、アルゴリズムに偏りがないようにする必要があります。 これにより、企業と顧客の両方に対して AI ソリューションの安全性と倫理性が保証されます。 データ セキュリティと倫理的な AI の実践は、法的な意味を持つだけでなく、顧客の信頼を築き、会社のポジティブなイメージを高めることにも注意することが重要です。

競合他社の一歩先を行く – AI がビジネスの未来をどのように形作るか

AI は、ほぼすべての業界に革命を起こす可能性を秘めています。 AI を自社の業務に戦略的に統合する企業は、競合他社よりも優位性を獲得します。 AI 戦略の作成には、問題の定義、タイムラインの検討、ロードマップの作成、データ、アルゴリズム、インフラストラクチャへの焦点が含まれる必要があります。 AI への取り組みが確実に戦略的資産となるように、これらすべてがビジネス目標と一致している必要があります。

まとめ

要約すると、AI 戦略の構築は、慎重な分析、計画、取り組みが必要なプロセスです。 人工知能の導入は会社に大きな利益をもたらしますが、それは戦略的にタスクにアプローチした場合に限られます。 成功の鍵は、技術革新と特定のビジネス目標を組み合わせることにあります。 よく考えられた AI 戦略により、企業は現在のプロセスを合理化できるだけでなく、まったく新しい開発の機会への扉を開くことができます。

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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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