人工知能の真の可能性を捉えて、最も大きなチャンスを提供する製品やサービスはどれでしょうか?

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この記事は、Tenggu Venture Capital（WeChat ID：tengguvc、BP配信：[email protected]）から提供されています。この記事は、PwCの人工知能レポート「賞金の規模：AIがビジネスに与える本当の価値と、それをどのように活用できるか」の簡易版であり、Tenggu Venture Capitalが編集してまとめたものです。

本当に重要なことを理解する

ビジネスリーダーは次のように尋ねます。「AI は自社のビジネスにどのような影響を与えるのか、また自社のビジネスモデルは AI によって脅かされるのか?」これらのリーダーは AI の機会を活用しようとしており、次のように自問しています。「能力を向上させるために AI にどのように投資すべきか?」これらすべての考えは、顧客などの利害関係者の信頼を維持するために、責任を持って透明性のある方法で AI を構築する方法に関するものです。

このレポートは、企業が AI 投資の機会を理解するのに役立つことを目的としています。 AI がビジネスの潜在的な価値をどのように高めることができるかを強調したいと思います。

AI が最大のチャンスをもたらす製品やサービスはどれでしょうか?

健康管理

AIの可能性が最も高い3つの分野

• 患者の健康データの小さな変化を検出したり、類似の患者と比較したりするなどの分野での診断をサポートします。

• 潜在的なパンデミックを早期に検出し、病気の発生を追跡して、その拡大を防止および制御します。

• 画像診断（放射線学、病理学）。

消費者のメリット

短期および中期的には、より迅速で正確な診断とより個別化された治療が、スマートインプラントなどの分野での長期的なブレークスルーへの道を開くでしょう。 究極の利点は健康と寿命の改善です。

時間を節約

より効果的な予防措置は、病気や入院のリスクを軽減するのに役立ちます。その結果、より迅速な検出と診断が、より早い介入につながります。

機会

• 近日公開予定: 健康保険とよりスマートなスケジュール管理 (予約や手術など)。

• 中期的な可能性: データ駆動型診断と仮想医薬品開発。

• 長期的な可能性: 診断と治療のためのロボット医師。

克服すべき障害

保護因子と機密性の高い健康データに注意を払う必要があります。人間の生物学の複雑さとさらなる技術開発の必要性により、一部のより高度なアプリケーションがその可能性を実現し、患者、医療提供者、規制当局に受け入れられるまでには時間がかかる可能性があります。

潜在的可能性の高いユースケース: データに基づく診断サポート

AI を活用した診断では、患者の病歴を基準として、どの健康状態にさらなる調査が必要かを判断します。 AIは当初、人間の医師に代わるものではなく、補助するために使用される可能性があります。 これにより医師の診断能力が向上するだけでなく、その過程で AI が継続的に学習し改善するための貴重な洞察も提供されます。人間の医師と AI 診断の継続的なやり取りにより、システムの精度が向上し、時間が経つにつれて、人間は AI システムに完全に委任して自律的に操作できるほどの自信を持つようになります。

車

AIの可能性が最も高い3つの分野

• 自動運転車のシェアリング。

• 運転アシスタントなどの半自動運転機能。

• エンジン監視と予測的自律メンテナンス。

消費者のメリット

機械による運転と「オンデマンド」の柔軟性。たとえば、小型車で市内を移動したり、大型車で週末に郊外へ出かけたりできます。

時間を節約

平均的なアメリカ人は、毎年約 300 時間を運転に費やしています。その時間を節約することの価値と、その時間を使って何ができるかを考えてみましょう。

機会

• 近日登場予定: 自動運転支援システム (駐車支援、車線認識、アダプティブクルーズコントロールなど)。

• 中期的な可能性: オンデマンド部品の製造とメンテナンス。

• 長期的な可能性: エンジンの監視と予測、自律メンテナンス。

克服すべき障害

この技術はまだ開発が必要であり、極端な気象条件下での自動運転車の安全な運行はさらに困難になる可能性がある。 たとえ技術が導入されたとしても、消費者の信頼と規制当局の承認を得る必要がある。

高い潜在的可能性を秘めたユースケース: シェアリングモビリティのための自動運転車

自動運転車があれば、乗客は自分で車を運転したり、保険をかけたり、メンテナンスしたりすることなく、希望の場所で車を受け取ることができます。必要なデータのほとんどは入手可能であり、技術は進歩しています。 しかし、企業は依然として消費者の信頼を獲得する必要があります。

金融サービス

AIの可能性が最も高い3つの分野

• パーソナライズされた財務計画。

• 詐欺検出とマネーロンダリング防止。

• プロセスの自動化 - バックオフィス機能だけでなく、顧客対応業務も自動化します。

消費者のメリット

より具体的かつ総合的なソリューション（健康、富、退職など）、資金をより効率的に使用し（余剰資金を投資計画に投入するなど）、消費者のニーズの変化に応じて変化するソリューション（収入の変化や赤ちゃんの誕生など）。

機会

• 近々登場予定: 財務やコンプライアンスなどの分野におけるロボアドバイザリー、自動保険引受、ロボットによるプロセス自動化。

• 中期的な可能性: 消費者の感情や好みに基づいて製品設計を最適化します。

• 長期的な可能性: 予見可能な損失 (予測分析) などの分野で何が起こるかを予測し、結果を積極的に形作る (処方分析) ことから、事故率の削減や消費者の結果の改善などの分野での応用まで。

時間を節約

顧客は、変化する状況に適応するために、自身の財務状況と将来の計画について十分な情報を得る必要があります。 企業は、消費者が多数の選択肢をふるいにかけることを期待するのではなく、カスタムソリューションを開発することでこの問題に対処できます。

克服すべき障害

消費者の信頼と規制の承認。

潜在的可能性の高いユースケース: パーソナライズされた財務計画

人間による金融アドバイスは費用も時間もかかり、富裕層の顧客にしかサービスを提供できませんが、ロボアドバイザーなどの AI 開発のテクノロジーは、一般消費者向けにカスタマイズされた投資ソリューションを開発できます。 財務は目標（住宅ローンの貯蓄など）に合わせて動的に管理され、クライアントの利用可能な資金が最適化されます。場合によっては、資産管理者が AI に置き換えられます。 テクノロジーとデータは整っていますが、潜在能力を最大限に引き出すには顧客の受け入れをさらに向上させる必要があります。

小売と消費

AIの可能性が最も高い3つの分野

• パーソナライズされたデザインと制作。

• 顧客の需要を予測します。たとえば、小売業者はディープラーニングを使用して顧客の注文を事前に予測し始めています。

• 在庫と配送の管理。

消費者のメリット

オンデマンドのカスタマイズが標準となり、消費者は必要なときに、必要な仕様と高い可用性を実現できるようになります。

機会

• 近日公開予定: 好みに基づいた製品の推奨。

• 中期的な可能性: 完全にカスタマイズされた製品。

• 長期的な可能性: 市場シグナルから需要を予測する製品。

時間を節約

欲しい商品を見つけるために棚、カタログ、ウェブサイトを閲覧する時間を短縮します。

克服すべき困難

設計と生産をより柔軟かつカスタマイズ可能にします。 企業は信頼を得るためにデータの使用と保護を強化する必要もあります。

潜在性の高いユースケース: パーソナライズされたデザインと制作

衣料品や消費財は、均一に生産されるのではなく、必要に応じてカスタマイズできます。 ファッションや衣料品を例にとると、最終的には完全にインタラクティブでカスタマイズされたデザインと供給が可能になり、AI によって作成された衣料品モデルがオンラインで販売され、自動生産によって少量ずつ生産され、その後、ユーザーのフィードバックに基づいてデザインが変更されるようになるかもしれません。

テクノロジー、通信、エンターテイメント

AIの可能性が最も高い3つの分野

• メディアのアーカイブと検索 - 断片化されたコンテンツを統合して推奨します。

• カスタムコンテンツの作成（マーケティング、映画、音楽など）。

• パーソナライズされたマーケティングと広告。

消費者のメリット

パーソナライズされたコンテンツ、推奨事項、オファーが徐々に増加しています。

機会

• はじめに: 消費者向けのコンテンツの推奨。

• 中期的な可能性: 顧客とリアルタイムで会話できる自動化されたテレマーケティング。

• 長期的な可能性: 特定のユースケースと AI によって作成されたパーソナライズされたコンテンツ。

時間を節約

消費者は自分の好みや気分を反映して、欲しいものをより迅速かつ簡単に選択できるようになります。

克服すべき障害

データ量は膨大で、そのほとんどは構造化されていません。

潜在性の高いユースケース

当社はすでにエンターテインメント業界内でパーソナライズされたコンテンツの推奨サービスを提供しています。ただし、既存のコンテンツや新しく生成されたコンテンツ (オンライン ビデオなど) が大量にある場合は、タグ付け、推奨、収益化が困難になる可能性があります。 AI は、この膨大な資産リポジトリをカタログ化してアーカイブするためのより効率的なオプションを提供し、より正確なターゲティングと収益の増加への道を切り開きます。

製造業

AIの可能性が最も高い3つの分野

• 製造プロセスの監視と自動修正を強化します。

• サプライチェーンと生産の最適化。

• 需要に応じて生産します。

消費者のメリット

間接的なメリットとしては、より柔軟で、応答性に優れ、カスタマイズされた商品の製造が可能になり、遅延が短縮され、欠陥が減り、納品が速くなることが挙げられます。

機会

• 今後は、生産プロセスの自動化をさらに進めていきます。

• 中期的な可能性: サプライ チェーンの最適化からより予測的なスケジュール設定まで、さまざまな分野でのインテリジェントな自動化。

• 長期的な可能性: 製品設計において単にニーズを予測してそれに対応するのではなく、処方的分析を使用して問題を解決し、製品設計の結果を形作ります。

時間を節約

応答が速くなり、遅延が少なくなります。

克服すべき障害

サプライ チェーンと生産の機会を最大限に活用するには、関係者全員が必要なスキルを持ち、協力する準備ができている必要があります。 現在、このプロセスを加速しているのは、最大規模で最もリソースが豊富なサプライヤーとメーカーだけです。

潜在性の高いユースケース

自己学習型モニタリングにより、製造プロセスの予測可能性と制御性が向上し、コストのかかる遅延、欠陥、製品仕様からの逸脱が削減されます。 製造プロセスを通じて大量のデータが得られ、インテリジェントな監視が可能になります。

エネルギー

AIの可能性が最も高い3つの分野

• スマートメーター: エネルギー使用量に関するリアルタイム情報を提供し、請求額の削減に役立ちます。

• より効率的なグリッド運用とストレージ。

• インフラメンテナンス予測。

消費者のメリット

より効率的でコスト効率の高いエネルギーの供給と使用。

機会

• 近日登場：スマートメーター。

• 中期的な可能性: 電力管理の最適化。

• 長期的な可能性: 再生可能エネルギー供給などの分野における風力発電の予測と最適化が改善され、効率と一貫性が向上します。

時間を節約

より安全な供給と停電の減少。

克服すべき障害

より発展した地域では、技術開発と投資の要件がより高くなります。

潜在性の高いユースケース

スマートメーターは、顧客がエネルギー消費を調整し、コストを削減するのに役立ちます。 利用が拡大すれば、豊富なデータも得られ、カスタマイズされた料金体系やより効率的な提供への道が開かれる可能性もあります。

運輸・物流

AIの可能性が最も高い3つの分野

• 自動運転トラックと輸送。

• 交通規制と渋滞緩和。

• セキュリティが強化されました。

消費者のメリット

柔軟性、カスタマイズ性が向上し、商品や人を A 地点から B 地点までより迅速かつ確実に移動できるようになります。

機会

• 近日公開予定: 倉庫の仕分け。

• 中期的な可能性: 交通管理。

• 長期的な可能性: 自律走行輸送。

時間を節約

スマートな配車、交通渋滞の減少、リアルタイムのルート調整により輸送がスピードアップします。

克服すべき障害

自動運転車列技術はまだ発展途上です。

高い潜在的ユースケース: 自動運転トラック

自動運転トラックは、輸送を24時間365日実行できるため、資産活用率が向上し、コストが削減されます。 さらに、T&L を提供するトラック製造業者や、T&L を垂直統合する大手オンライン小売業者などの新興市場プレーヤーによって、輸送および物流 (T&L) の全体的なビジネス モデルが混乱する可能性があります。

今後の方向性: AI を最大限に活用するための 4 つのステップ

1. AIがビジネスに何をもたらすかを理解する

戦略的評価の出発点は、業界内の技術開発と競争圧力、技術が影響を及ぼす時期、そしてそれにどのように対応するかを理解することです。 そうすることで、自動化やその他の AI テクノロジーで解決できる運用上の問題点、現在利用可能な AI テクノロジーによってどのような機会が開かれているか、この分野でどのようなトレンドが起こっているかを特定できます。

2. 優先順位を決める

対応戦略を決定する際には、さまざまな AI がビジネス目標の達成にどのように役立つか、変化に対してどの程度準備ができているかなど、重要な質問が重要になります。 あなたはアーリーアダプター、ファストフォロワー、それともフォロワーになりたいですか? AI の戦略的目標は、ビジネスを変革することでしょうか、それとも業界を破壊することでしょうか?

3. 適切な人材、文化、テクノロジーがあることを確認する

AIへの投資は高額に思えるかもしれないが、PwCの専門家は、ソフトウェアがよりコモディティ化されるにつれて、今後10年間でコストが下がると予想している。 最終的には、シンプルなアプリケーションについては無料（または「フリーミアム」）モデルに移行し、商業的に差別化されたサービスについてはプレミアム モデルに移行する予定です。 テクノロジーの使用がますますコモディティ化されるにつれて、データの供給とその使用方法が重要な資産になります。

4. 適切なガバナンスと管理を確立する

信頼と透明性が重要です。 たとえば、自動運転車の場合、AI によって人々は自分の命を機械に託すことになりますが、これは乗客や公共政策立案者にとって大きな飛躍です。故障であれ衝突であれ、何か問題が起きればニュースの見出しになります。この評判リスクは、自動運転車だけでなく、あらゆる形態の AI に当てはまります。たとえば、顧客エンゲージメント チャットボットは、偏見を獲得するようにトレーニングされたり、操作されるように考えられたりします。