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AI技術。 AI ソリューションをビジネス上の問題にどのように適合させるのでしょうか? | ビジネスにおける AI #51

公開: 2024-01-12
AI テクノロジーの機能と特定のビジネス ニーズを組み合わせるのは、必ずしも簡単ではありません。 しかし、適切に準備して計画を立てれば、たとえ小規模な企業であっても、人工知能ソリューションの導入から大きな利益を得ることができます。 では、この問題に最適にアプローチするにはどうすればよいでしょうか? このガイドでは、段階的なガイダンスを提供します。

AI技術 - 目次

  1. ビジネスのための AI テクノロジー – 導入の準備はどうすればよいですか?
  2. 人工知能で解決したいビジネス上の問題を定義する
  3. AI テクノロジーの実装に対する目標と期待を定義する
  4. AI テクノロジーの種類とその応用について学ぶ
  5. AI テクノロジーを使用できるようにデータを準備する
  6. AI 実装オプションを検討し、適切な方法を選択する
  7. AI テクノロジーの導入にかかるコストとメリットを検討する
  8. 変化に備え、AI テクノロジーの導入結果を監視する

ビジネスのための AI テクノロジー – 導入の準備はどうすればよいですか?

ビジネスの利益のために最新のテクノロジーを適切に活用するために知っておくべきことは何でしょうか? まず第一に、現在の開発段階では、すべての企業が AI テクノロジーを必要としているわけではないという事実です。 しかし、人工知能の発展のペースを考えると、それがビジネスにもたらす機会について今考えてみる価値はあります。

デジタル プレゼンスに依存している中小企業のほとんどは、AI を使用することですでに業績を大幅に向上させることができます。 顧客データを使用したり、物流を計画したり、最新の生産ラインを開発したりする大企業にも恩恵がもたらされます。 言い換えれば、ほぼすべての企業が競争力を維持したい場合、AI テクノロジーの助けなしではまもなくできなくなるでしょう。 しかし、どこから始めればよいでしょうか?

人工知能で解決したいビジネス上の問題を定義する

AI テクノロジーを企業に導入するための最初のステップは、AI テクノロジーを使用して解決したいビジネス上の問題を詳細に説明することです。 ビジネス目標との関係を明確にし、理解する必要があります。

製品の需要予測に苦労している小規模製造会社の例を見てみましょう。 AI テクノロジーは次の目的で使用できます。

  • 現在の市場データの分析、
  • 競合調査、および
  • 過去の売上傾向の分析、

これにより、将来の需要の予測がより正確になります。

より大きな組織でも同様のことが可能です。 たとえば、融資手順を最適化したい銀行などです。 現在、ローン申請に特定のフィルターを適用し、最もリスクの高い申請を自動的に拒否します。 しかし、銀行は依然として、返済の問題に直面するほど多くの申請を承認している。

どちらの場合も、目標は、潜在的な不良債権の特定や需要の季節変動の予測など、計画を容易にする予測モデルを作成することです。 企業の規模に関係なく、AI テクノロジーの導入計画の最初のステップでは、保有する顧客データに、この特定のビジネス上の問題を解決するために必要な情報が含まれていることを確認する必要があります。

AI テクノロジーの実装に対する目標と期待を定義する

次に、設定したビジネス目標を達成するためのデータ分析の目標を定義することをお勧めします。 目標は具体的である必要があるため、たとえば SMART メソッドを使用します。 その名前は、具体的、測定可能、達成可能、適切、タイムリーという言葉に由来しています。

AI テクノロジーを導入する小規模な会計事務所の SMART 目標は次のとおりです。「12 か月以内にデータ入力と分析を自動化して、顧客サービス時間を 50% 削減し、精度を 90% 向上させる」。

  • 具体的な目標 (SMART) は明確で明確に定義されています。 たとえば、SMART 目標では、「より多くの顧客にサービスを提供する」という条件の代わりに、具体的に何を行うか (自動データ入力と分析)、および 12 か月以内のどの期間で行うかを指定します。
  • 測定可能な目標は、目標が達成されたかどうかを評価するのに役立ちます。 たとえば、「顧客サービス時間を半分に短縮し、精度を 90% 向上させる」という目標は、パフォーマンスがどのように向上したかを確認できるため、測定可能です。
  • 達成可能な目標は、会社の過去の業績を考慮すると現実的です。 この例の目標は、会計事務所がデータ入力と分析に関する知識と経験をすでに持っている場合に達成可能です。 AI テクノロジーは、企業がそれらを達成するのに役立ちます。
  • 関連する目標は、生産性や顧客サービスの向上など、例で概説されている会社の戦略とビジネス目標に関係します。
  • タイムリーな目標には特定の完了日が設定されています。 これにより、目標に向けた進捗状況を評価し、管理可能なサブ目標に分割することが容易になります。

ここでは、AI テクノロジーが大量のデータの分析、異常の検出、精度の確保に役立ちます。

人工知能を使用する場合、データ分析の成功の尺度 (たとえば、予測モデルの精度 90%) と成功を評価するためのベンチマーク (たとえば、エラー率の削減) を定義する必要があります。 これにより、AI の導入が意図したビジネス上のメリットをもたらしたかどうかを評価できるようになります。

AI テクノロジーの種類とその応用について学ぶ

ビジネスに役立つ AI 技術やツールは数多くあります。 最も人気のあるものは次のとおりです。

  • 機械学習 (ML) – 明示的なプログラミングを必要とせずにデータに基づいて学習し、パフォーマンスを向上させるアルゴリズム。例としては、顧客の購入履歴や好みに基づいて、興味を持ちそうな製品を顧客に推奨するアルゴリズムが挙げられます。
  • ディープ ラーニング (DL) – 人工ニューラル ネットワークを使用した機械学習のより高度なバリエーション。 これは、店舗内で顧客の顔を認識するために特に使用され、パーソナライズされたサービスや推奨事項を可能にします。
  • 自然言語処理 (NLP) – テキスト形式または音声形式で人間の言語を理解、解釈、生成します。たとえば、顧客へのパーソナライズされた電子メールの作成に使用されます。
  • 仮想アシスタントとチャットボット- 自然言語で会話を行う自動化システム。たとえば、顧客サービス部門のボイスボットが自動的に電話に応答し、会社のサービスについての会話を行います。
  • 予測分析– 過去のデータに基づいて将来のイベントを予測するモデルを構築します。これは、たとえば、顧客離れの予測に使用できます。
  • ロボティック プロセス オートメーション (RPA) – データ入力や請求書作成などの反復的なタスクを自動化します。
  • 生成 AI – テキスト、画像、音声、またはビデオを作成することで、マーケティング資料の作成を大幅にスピードアップしたり、画像や主な機能に基づいてオンライン ストア用に独自の商品説明を自動的に生成したりできます。

これらの各テクノロジーの機能を詳しく調べることで、企業固有のビジネス問題に適切な AI ツールを選択できるようになります。

AI テクノロジーを使用できるようにデータを準備する

中小企業ではデータセットが限られていることが多いため、データセットを正しく取得することが重要です。 ただし、この限られたセットでも、単純な AI モデルのトレーニングに使用できます。 たとえば、小規模なオンライン ストアは顧客の購入データを使用して、パーソナライズされた製品の推奨を行うことができます。

顧客の行動など、十分な履歴データがあることを確認したら、多くの場合、そのデータをクラウドで利用可能な次のようなすぐに使用できる AI ツールと組み合わせるだけで十分です。

  • Amazon SageMaker – 機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのプラットフォーム
  • Microsoft Azure Machine Learning – 予測モデルを作成および使用するためのツール
  • Vertex AI Platform – Google のクラウド内の AI および ML ツールのセット。
AI technology

出典: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

自動化を利用すると、開発者がゼロからモデルを構築することなく、企業の内部システムを外部の AI ソリューションと統合できます。 これにより、コストが大幅に削減され、AI の実装が迅速化されます。

AI 実装オプションを検討し、適切な方法を選択する

AI テクノロジーをビジネスに導入するには、さまざまな方法が考えられます。

  1. 開発者とデータ アナリストの社内チームによる独自の AI モデルとシステムの開発。
  2. 専用の AI ソリューションの構築を外部企業に委託します。
  3. 「AI as a Service」（AIaaS）モデルのクラウドで利用可能な既製の AI モデルとツールを使用する

上記の各方法には、コスト、実装時間、または柔軟性の点で長所と短所があります。 ただし、中小企業はまず、前述の AWS SageMaker や Vertex AI など、市場で入手可能な既製の AI ソリューションを検討する必要があります。多くの場合、これらのソリューションはコスト効率が高く、実装が簡単で、すぐに使用できる予測モデルを提供します。顧客の行動を分析するために使用できます。 さらに次のような特殊なツールもあります。

  • プロジェクト管理用 AI ツール ClickUp
  • Jasper AI – マーケティング資料の作成における AI ベースの支援
  • Microsoft Power BI – 画像認識とテキスト分析のための AI テクノロジーを備えた最高のデータ視覚化ツールの 1 つで、データ内に隠された貴重な情報を発見します。
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出典: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

AI導入のコストとメリットを考える

新しいテクノロジーの導入には常にコストがかかります。 AI の場合、長期的なメリットが初期コストを上回ることがよくあります。 ただし、次のことを評価する必要があります。

  • 社内 AI システムの開発と保守、または外部 AI プラットフォームの使用にかかるコスト、
  • 自動化されたプロセスとより適切な意思決定による潜在的な節約、
  • 顧客サービスの向上、より適切な推奨事項などによる収益増加の可能性。
  • ターンアラウンドタイムの​​短縮やエラーの減少など、その他の潜在的な利点も得られます。

たとえば、小規模の物流会社が配送ルートを最適化するために AI システムに投資すると、燃料費と配送時間が大幅に削減され、顧客満足度の向上と同じ時間内により多くの配送を提供できるようになります。

変化に備え、AI テクノロジーの導入結果を監視する

新しいテクノロジーの導入には適応が必要です。 従業員とビジネスプロセスはそれに備えて準備する必要があります。 たとえば、小規模なヘア サロンの場合、顧客のスケジュールと予約を管理するために AI テクノロジーを導入するにはスタッフのトレーニングが必要になる場合がありますが、長期的には組織の改善と顧客満足度の向上につながる可能性があります。

AI プロジェクトの効果を継続的に監視し、結果が期待から外れた場合は軌道修正することも価値があります。 次のような対策:

  • 予測モデルの精度、
  • コンバージョン率または
  • 顧客満足

AI がビジネス目標の達成に貢献しているかどうかに関する情報を提供します。 また、AI モデルを継続的に改善して、企業にとっての関連性と価値を高めることもできます。

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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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