ビジネスニーズに基づいて AI ソリューションを選択するにはどうすればよいでしょうか?

現在、企業では人工知能（AI）をますます幅広く活用しており、自動化する傾向もあります。既存のデータ開発プラットフォームをベースにするか、オールインワン ツールを使用するか、クラウドまたはオンプレミスでデータをホストするかにかかわらず、既製のソリューションは数多く存在します。選択肢が豊富なからといって、ソリューションの存在意義を忘れてはいけません。夢のようなことを約束する人と究極の (そして達成不可能な) ソリューションを求める人の間で、必要なものについてこれまで以上に断固とした態度で臨む必要があります。

1. AIとビジネスニーズを評価する

流行語を信じないでください!

AI を評価する際に最初に知っておくべきことは、流行語を信じないことです。ご存知のとおり、ビッグデータ、IoT、ブロックチェーンなどの用語では、「期待される革命」は現実ではありません。私は、ビジネス ニーズに関係なく、特定の新しいテクノロジを実装する必要があると IT チームに指示されている例をいくつか見てきましたが、これは現実から乖離しており、非現実的です。常にニーズに注意を払うことが、成功への第一歩です。人工知能は、単純な「if-then-else」文で解決できる現象に適用されることもありますが、実際には、人工知能は単純なアルゴリズムでは解決が難しい問題に最も役立ちます。

何が必要ですか?

もちろん、これはなぜなのか、そしてさらに重要なことに、何を達成しようとしているのかを問うことを意味します。多くの場合、経営陣が要件を策定するとき、その要件は必ずしも完全ではありません。たとえば、株主が来年の利益を倍増することを要求する会社のために AI プラットフォームを構築するように依頼された場合、そのことを考慮する必要があります。経営陣の目標だけでなく、組織のニーズとそれがもたらす結果も含め、会社の目標を理解する必要があります。

ビジネス要件に戻りましょう。要件を明確にする必要があり、特定されたユースケースを習得することが良い方向性です。次に、競合情報（競合他社は関連するユースケースを実装しているか？）だけでなく、サプライヤーとの面会、展示会への訪問、そしてもちろん会社のプロセスを理解することも必要です。

AI の使用例にはどのようなものがありますか?

AI の使用例は無限にあり、その多くは反復的です。複数の業界で頻繁に発生する例をいくつか示します。

• マーケティングオートメーションマーケティング。
• 売上予測、リード生成、行動ベースの分析。
• AIによる不正検出。
• 視覚検出（顔認識、OCR、表情認識など）。
• 自動化パスなど
• 自動メール送信、文書処理、意思決定サポートなどの管理タスク。
• 自動化された意思決定（特に法律および保険分野）。
• 予測的判断。

反AIの使用例にはどのようなものがありますか?

ユースケースで AI を使用する必要があるかどうかを検討する場合は、次の質問が満たされているかどうかを理解する必要があります。

• AIソリューションが間違っていたらどうなるでしょうか?
• AI ソリューションに偏りがあると、どのような影響があるのでしょうか?
• AI プロジェクトによる決定には法的影響がありますか?
• 顧客との関係が弱まるリスクはありますか?
• ユーザーにとって不可欠なユースケースにおいて、実際に役立つでしょうか?

構築 vs. 購入

プラットフォームを社内で構築するか購入するかを検討する際には、「ニーズは非常に特殊か、または非常にニッチか」という質問に回答する必要があります。この質問に対する答えが「いいえ」であれば、購入する準備ができている必要があります。これは非常に良い計画です。

• 構築と購入のビジネス プランを比較します。
• ニーズがより具体的な場合、市場に対応する AI ソリューションはありますか?
• ベンダーは既にあなたのユースケースに適したソリューションを持っていますか?
• この販売業者が 3 年以内に倒産する重大なリスクはありますか?
• あなたのアイデアと AI の使い方で競争に勝つことができますか?
• 完全なベンダー独立性を要求する重要な要件はありますか?

3. 人工知能エンタープライズプラットフォーム

人工知能機能チェックリスト

以下に、調査する必要がある機能と AI プラットフォームが満たす必要のある要件のリストを示します。

• データ統合
• データガバナンス
• トレーニングと開発
• 展開と監視
• インテリジェント エンジン (ML プログラム、ライブラリなど)
• 最適化機能
• コラボレーション
• 視覚化機能

サプライヤータイプリスト

市場には多くのサプライヤーが存在するため、何が必要かを決めるのはあなた次第です。ここでは、遭遇する可能性のある 2 つの主なサプライヤー カテゴリと、それらの主な違いをいくつか紹介します。

エンタープライズAIプラットフォームの代替

エンタープライズ AI プラットフォームは、当社の唯一のテクノロジー ソリューションではありません。業界におけるビジネス ニーズが単純であるか冗長であるかに応じて、「ビジネス指向のソリューション」とロボティック プロセス オートメーション (RPA) という 2 種類のプラットフォームが関連する場合があります。

「ビジネスに特化した」プラットフォーム

一部の地域では、1 つの固定されたソリューションに特化した「古い」サプライヤーが存在する場合があります。特に製造業では、AI を採用し、工場の管理や予知保全などに役立つすぐに使える AI ソリューションを提供している老舗ベンダーがいくつかあります。これらのソリューションは直接使用でき、一部のユースケースをカバーできる場合があります。

ロボティックプロセスオートメーション

RPA は、人間の動作を「ロボット化」しようとするバンドル ソリューションです。これらのソリューションは OCR ソリューションを補完するものですが、応答を書いて電子メールで送信することもできるため、多くの AI ユースケースをカバーします。このソリューションの投資収益率は非常に高くなる可能性があります。もちろん、RPA とそれが操作するアプリケーション間の依存関係を管理するのは難しい場合があります。理想的には、ビジネス ソフトウェアがほとんど更新されない場合は、RPA を検討する必要があります。

結論は

これらの洞察が、上司から「これらの業務には AI が必要です」と言われたときの備えに役立つことを願っています。AI で何ができるのか、そして私たちが AI に何をしてほしいのかという理解には大きなギャップがあります。ビジネス ニーズを評価することから、適切なオプションに焦点を当てること (自分で構築するかベンダーから購入するか、オンプレミスまたはクラウドで管理するか) まで、ビジネス ニーズに合わせて適切な選択を行うためのツールが手に入ります。