機械学習がデジタルビジネスの未来をどう変えるのか

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IDC Futurescapes レポートによると、世界のトップ 2,000 社の CEO の 3 分の 2 が、デジタル変革を自社の戦略の焦点に据える予定です。戦略の重要な部分には、機械学習ソリューションを含める必要があります。これらのソリューションを実装することで、企業が顧客価値と社内の運用モデルを認識する方法が変わります。

先手を打つには、素早く行動しなければなりません。機械学習テクノロジーが急速に進歩するにつれて、デジタル ビジネスは自動化へと移行する必要があります。機械学習アルゴリズムは、テキスト、画像、ビデオ、音声、ボディランゲージ、顔の表情など、膨大な量の構造化データと非構造化データから学習し、医療システムからビデオゲーム、自動運転車まで、幅広い用途を持つ機械の新しい時代を切り開きます。

つまり、機械学習は、人、企業、モノの間のインテリジェントな接続を可能にし、顧客と企業の間に新しいインタラクティブなシナリオを促進し、最終的には真にインテリジェントな企業を生み出すことになります。機械学習の可能性を最大限に引き出すには、現代的なビジネス環境を構築する必要がありますが、その前提条件として、企業は人工知能と機械学習の違いを理解している必要があります。

機械が人間の認知能力を完全に再現したり、さらにはそれを凌駕したりするというのは、まだSF小説の筋書きに過ぎませんが、機械学習は人工知能の背後に存在する現実であり、今日直接適用することができます。機械学習は人間の認知システムの機能をシミュレートすることで問題を解決し、そのデータ分析能力は人間のそれをはるかに上回ります。機械学習はデータ分析の基礎であり、ビッグデータから規則的なパターンを識別します。効率的で没入感のあるユーザーエクスペリエンスを提供し、人間のような感情で反応することもできます。明示的にプログラムされるのではなく、データから学習することで、コンピューターはこれまで人間だけが対処できた課題に取り組むことができるようになりました。ロボットは現在、チェス、囲碁、ポーカーなどのゲームで人間に勝ち、画像をより正確に認識し、音声をより正確にテキストに書き起こし、100 を超える言語を翻訳できるようになりました。

日常生活やビジネスにおける機械学習技術の応用

機械学習の可能性を理解するために、すでに利用可能ないくつかの例を見てみましょう。

• スマートホーム: Amazon Echo、Google Home
• デジタルアシスタント：AppleのSiri、SAPのCopilot

どちらのタイプの製品も、自然言語処理技術を使用してユーザーにインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。機械学習の助けを借りて、この体験は次のレベル、つまりチャットボットに引き上げられる可能性があります。当初、チャットボットは前述のアプリケーションの一部となりますが、テキストやグラフィカル インターフェースが時代遅れになる可能性があると予測する人もいます。

ユーザーに操作方法を強制的に学習させるのではなく、機械学習テクノロジーがユーザーに適応します。これは、単なる新しいユーザー インターフェイスをもたらすだけでなく、エンタープライズ向けの人工知能も生み出すでしょう。

機械学習の用途は無数にあります。たとえば、完全にパーソナライズされた医療の提供、過去の買い物記録に基づく顧客ニーズの予測、人事部門が各ポジションに適した候補者を客観的かつ公平に採用するのを支援すること、金融業界での支払いの自動化などです。

機械学習がもたらす大きなビジネスメリット

機械学習が普及するにつれて、機械学習の利点により、ビジネスプロセスは自動化され、進化していきます。クライアントはこのテクノロジーを使用して最良の結果を特定し、より迅速に意思決定を行うことができます。ビジネス環境が変化するたびに、これらの高度なマシンも常に更新され、環境に適応するため、変化します。機械学習は、企業の革新、適切なビジネス製品やサービスの提供、最適なビジネスモデルに基づいた意思決定にも役立ち、継続的な成長を実現します。

機械学習テクノロジーは、ビッグデータからパターンやパターンを識別し、人間の能力を超える洞察を引き出すことができます。その結果、企業は適切なタイミングで行動を起こし、販売機会を成功する取引に変えることができます。業務プロセス全体が最適化・自動化されることにより、企業の成長率は加速します。さらに、ビジネス プロセスにより、より低いコストでより良い結果がもたらされます。機械学習は、企業が人的エラーを最小限に抑え、サイバーセキュリティを強化するのに役立ちます。

機械学習のユースケース

ここでは、自然言語処理を使用して機械学習をエンタープライズ モデルに適用する方法の例を 3 つ示します。

• カスタマーサポートチケットの分類

さまざまなメディア チャネル (電子メール、ソーシャル ネットワーキング サイトなど) からのチケットは、対応する専任担当者に転送する必要があります。作業指示書の数が多かったため、この作業は非常に面倒で時間のかかるものになりました。このシナリオに機械学習を適用すると、作業指示書の分類速度を加速できます。

APIとマイクロサービスを組み合わせることで、作業指示の自動分類が可能になります。十分な数のチケットが正しく分類されると、機械学習アルゴリズムはサポートスタッフを必要とせずにチケットを次のエージェントに直接ルーティングできます。

• 採用

数百、数千の求人応募に優先順位を付けることも非常に時間がかかります。機械学習によって自動化されれば、人事部門は職務内容と候補者の履歴書を入力し、候補者がそのポジションに適しているかどうかを機械に予測させることができます。適切な候補者の履歴書には、適切な職務経験年数、誤字脱字がないなど、明確なパターンがあります。選考プロセスを自動化すると、仕事に適した候補者が見つかる可能性が高まります。

• マーケティング

機械学習は、次の 2 つの方法で企業のアイデンティティとブランド認知度の構築に役立ちます。

ブランド インテリジェンス アプリケーションを活用して、イベントのスポンサー ビデオや TV スポット内の企業ロゴを識別し、マーケティング ROI の計算に役立てることができます。

顧客の最新の取引動向を理解し、顧客ロイヤルティを維持する方法を予測し、顧客を維持するための最善の方法を見つけます。

企業向け機械学習入門

企業は、複数のソース（画像、ドキュメント、IoT デバイスなど）からのビッグデータから機械に学習させることで、機械学習の新時代に入り、このテクノロジーを適用し始めることができます。これらのマシンは、時間のかかる反復的なタスクを自動化できるだけでなく、新しいデータに基づく結果を予測するためにも使用できます。企業が機械学習を適用するための最初のステップは、その性質と適用範囲を理解することです。無料の openSAP コースは、関連する知識の提供に役立ちます。

2 番目のステップは、複雑な環境でのデータの準備です。情報サイロの時代は終わり、企業は顧客、パートナー、サプライヤーなど複数のソースからデータを収集する必要があります。次に、機械学習アルゴリズムにそのデータへの自由なアクセスを与えて、学習と進化ができるようにする必要があります。企業の最高データ責任者は、機械学習の統合を監督する責任を負う可能性があります。

機械学習のまったく新しいユースケースをゼロから作成することは簡単ではなく、対象に対する深い理解と高度な専門知識が必要です。多くの企業にとって、より良いアプローチは、すでに標準ソフトウェアに統合されている機械学習ソリューションを使用することです。これにより、既存のビジネス プロセスとシームレスに統合し、すぐに価値の創造を開始できます。

まず、企業は、複数のソースからの大量のデータを処理できるクラウドプラットフォームなど、AI製品の開発に必要な条件を整え始める必要があります。テクノロジーとプロセスに加えて、このプロセスに関与する人々の役割も非常に重要です。結局のところ、最新のデジタル技術や機械学習技術をテストするのは彼らなのです。