IT リーダーにとって必須のコース: 人工知能のビジネスへの影響と価値をどのように測定するか?

実績のある AI プロジェクトが大規模に導入されるケースが増えており、一部の企業では大きなメリットが得られています。しかし、多くの企業にとって、AI から価値を引き出すことは難しい場合があります。たとえば、AI モデルを調整できない、トレーニング データ セットが十分に大きくない、顧客が懐疑的である、AI の偏見、倫理、透明性について懸念がある、などの問題があります。

AI イニシアチブを準備が整う前に本番環境に導入したり、結果が適切にレビューされる前に AI 戦略を複数のビジネス フェーズに拡張したりすると、ビジネスが脆弱になる可能性があります。さらに悪いことに、不適切な使用によりビジネスがマイナスの方向に進む可能性があります。

したがって、AI の ROI を評価することは重要ですが、困難でもあります。 AI のビジネスへの影響を測定するにはどうすればよいでしょうか? IT リーダーと業界関係者が AI の価値を測定する方法は次のとおりです。

成熟した技術と破壊的な技術を正しく扱う

あらゆる取り組みやテクノロジーのビジネス価値を測定することは、必ずしも直線的な計算ではありません。 AI も例外ではなく、画期的なものであろうと成熟したものであろうと、特に成熟度とビジネスの可能性を考慮すると、テクノロジーに対する信頼が重要になります。データ マイニング、トレーニング コストの節約、投資、新しい用途を促進する能力などの検証済みおよび予測済みの変数は、許容可能な ROI の決定に影響を与えます。

NASA ジェット推進研究所にとって、AI プロジェクトの投資収益率を測定する上で重要な要素は、技術の成熟度です。

同研究所の最高技術・イノベーション責任者であるクリス・マットマン氏は、ビジネスプロセスの自動化など、AIの使用事例の一部はすでに非常に成熟していると述べた。 「どの企業にも単調で反復的な業務があるため、チケット処理、検索、データマイニング、契約書の確認など、一部の業務プロセスをAIで自動化する必要があります。」

ラボでは、DataRobot や Google Cloud などの市販のテクノロジーを使用してこれを行います。マットマン氏は、特定の技術に投資する価値があるかどうかを判断するには、コスト、時間、リソースを節約できるかどうかが考慮されると述べた。

中程度の成熟度にあるテクノロジーについては、そのテクノロジーが新しいユースケースを可能にする能力を持っているかどうか、またそのコストはいくらかを検討します。 「火星に探査車を送るには、宇宙で通信する手段が必要だが、現在、火星から地球に1日あたり約200枚の画像を送信できるだけの帯域幅がある」と同氏は語った。

同氏は、火星探査機は豆粒ほどの大きさの脳を持ち、iPhoneと同じプロセッサを使用しており、さまざまなテストに耐えられると紹介した。成熟したチップは優れたパフォーマンスを備えており、アプリケーションの要件を満たすことができます。しかし、AI によって、現在では不可能な新しいユースケースが実現します。たとえば、火星探査機が 1 日に 200 枚の画像を送信する代わりに、AI を使用して画像自体を分析し、特定の方向に乾燥した湖底があるなど、100 万語の説明を地球に送信できるようになります。企業は、現在画像で得ているよりも、テキストを通じてより多くの可視性を得ることができます。

最後に、最先端の実験的 AI 技術の場合、成功は、新しい科学的発見が達成され、新しい論文が書かれ出版されるかどうかによって測定されます。

Google や Microsoft などの企業は膨大な量のトレーニング データに簡単にアクセスできますが、NASA のジェット推進研究所ではデータ セットの入手が難しく、分析と注釈付けには博士レベルの専門家が必要です。マットマン氏は、「NASA​​ が新しい AI モデルをトレーニングするには、民間企業よりも 10 ～ 20 倍のコストがかかります」と述べています。

この点では、新しいテクノロジーの出現により、NASA は人間による注釈を必要とせずに AI モデルを作成できるようになります。たとえば、生成ネットワークを使用して合成トレーニング データを作成できます。

AIのビジネスへの影響と範囲の測定

AI プロジェクトのビジネスへの影響を直接測定できない場合、企業は関連する主要業績評価指標 (KPI) からデータをマイニングします。これらの変数はビジネス目標に関連することが多く、顧客満足度、市場投入までの時間、従業員の定着率などが含まれます。

アトランティック・ヘルス・システムの上級副社長兼最高情報責任者のスニル・ダドラニ氏は、同社が下すあらゆる決定の中心は患者であると語った。したがって、多くの点で、AI 投資の収益は患者ケアの改善を観察することによって測定されます。これらの患者中心の指標には、入院期間の短縮、治療の迅速化、保険資格の確認、保険の承認などが含まれます。

別のプロジェクトでは、AI を使用してスキャンを確認する放射線科医をサポートすることになっており、KPI は、放射線科医が潜在的に異常な所見について警告を受ける頻度です。 「2022年4月現在、当院の放射線科医の99%がAIを使用して1万2000件以上の検査を分析し、約600件のアラートを発動したと報告しています」とダドラニ氏は述べた。「これに基づいて、これらの医師は潜在的に深刻な問題に可能な限り迅速に対処することができます。」

米国第5位の会計事務所RSMの経営コンサルティング、ビジネス、テクノロジー変革チームのパートナーであるリチャード・デイビス氏は、同社のAI投資は密接に関連した2つの道をたどっていると指摘した。1つは従業員が仕事をより良く行うのに役立つ生産性と分析ツールであり、もう1つは顧客が使用しているものと同じか類似のツールである。

たとえば、クライアントと連携する場合、RSM は複数のシステム (会計、営業およびマーケティング、人事、物流) からデータを抽出し、すべてを 1 つのスプレッドシートに統合するように求められることがあります。デイビス氏は、AIがこのプロセスのスピードアップに役立つ可能性があると述べた。

では、企業は AI が正しい方向に向かっているかどうかをどうやって知るのでしょうか? 「ツールの使用状況を非常に明確に測定できます。長期的には、より効率的なエンゲージメントが実現することを期待しています」とデイビス氏は語った。

こうした関与の強化は生産性の向上につながるはずだと彼は述べた。 「これまで1週間かかっていた作業を、1日に短縮することが私たちの目標になるかもしれません。」

AIのビジネス上のメリットに焦点を当てる

AI の成功を測定することも主観的になる可能性があります。 MITのAI研究者であり、小売業界でデータサイエンティストとして働くエウジェニオ・ズッカレッリ氏は、AIプロジェクトの評価はAI自体の開発と同じくらい芸術であると語った。

それでも、AI がビジネスに与える影響を説明できることは重要だと、ズッカレッリ氏は言います。「主要業績評価指標 (KPI) はモデル自体ではなく、ビジネスと人の指標を中心に設定する必要があります。これが AI プロジェクトの最終目標であるべきです。そうしないと、成功しているように見えても、実際にはビジネスに意味のある影響を与えない技術的な指標を選択しがちです。」

以前BMWとテルストラでデータサイエンスの役職を務めていたズッカレッリ氏は、進歩を孤立して測定することに対して警告した。たとえば、AI プロジェクトが、すでに他の理由で改善されているものを改善するように設計されている場合、改善のどの程度が実際に AI によってもたらされたかを判断するための管理チームが必要です。

金融サービス業界で長年の経験を持つウラジスラフ・シャピロ氏は、AIプロジェクトのKPIには誤報の削減や過剰な権限の自動削除など他の価値もあると述べた。最近の AI を活用したセキュリティの導入により、誤検知が 3 倍減少し、以前は手動で行っていた多くのプロセスが自動化されました。

「経営陣にこれらの数字を見せれば、上記の対策すべてがデータ漏洩のリスクを軽減し、説明責任とガバナンスを強化することを理解してもらえるだろう」と同氏は語った。

AIの成功を段階的に測定する

世界的なプロフェッショナルサービスプロバイダーであるジェンパクトのチーフデジタルストラテジスト、サンジェイ・スリヴァスタヴァ氏は、コスト削減のための自動化はAIの経済的メリットを示す最もシンプルで明確な方法だと語った。しかし、AI は新たな収益源を促進し、企業のビジネス モデルに革命をもたらすこともできます。

たとえば、ある航空機エンジンメーカーは、AI によって故障をより正確に予測し、ロジスティクスを改善してエンジンサービスを提供できることを発見しました。 「最終消費者にとって、航空マイルを購入することは、エンジン自体を購入することよりも魅力的です」とスリヴァスタバ氏は言う。「これは新しいビジネスモデルです。AIによって可能になったことで、企業の運営方法が変わります。」

もちろん、このようなビジネスの成功はすぐに得られるものではなく、一定期間にわたる AI への投資を正当化するために、メーカーは長期的な目標を設定し、それを他の方法で測定できる短期プロジェクトに変換する必要があります。

そのため、「『10年でこの業界を変える』と言う代わりに、『1年目は在庫する必要がある部品について考え始める』と言うつもりです。これは、倉庫システムを最適化し、在庫投資を削減するための1年プロジェクトです。」

サプライチェーンの最適化に加えて、その他の短期的な進捗指標には顧客満足度が含まれます。

会社の戦略的ビジョンに合わせる

また、一部の AI プロジェクトは短期的には企業の収益に悪影響を与える可能性があるものの、長期的には依然として重要かつ変革をもたらす可能性があるという現実もあります。

例えば、顧客サービス用のチャットボットを導入する企業は、定型的な業務を削減できるが、コミュニケーションを楽しみ、生身の人間とやり取りしたい人もいるため、チャットボットは有害になることもあると、ガートナーのアナリスト、ホイット・アンドリュース氏は述べた。

「それは、どんな会社になりたいかという問題に戻ります」と彼は言いました。「ある時点で、自分たちがそのような会社であるかどうかを自問する必要があります。たとえば、配達に問題がある場合、顧客は電話をかけて配達先を尋ね、対応し、月に一度製品を販売しようとすることができます。」

つまり、企業が測定可能な ROI に裏打ちされた AI 主導の変革に取り組んでおり、顧客中心のビジョンを持っている場合、収益への直接的な影響を超えて、他の、より意味のある可能性のある指標に焦点を当てる可能性があるということです。

要約すると、人工知能のビジネスへの影響と価値は、複数の側面から測定できます。 AI 技術自体はまだ発展と進化の途上にあり、各セグメントのアプリケーションの成熟度も異なります。IT リーダーは、AI を正しく取り入れて新たな変化に遅れを取らないために、企業の実際のビジネス状況と組み合わせて AI を適用および評価できなければなりません。