AIはデジタル変革をどのように変えるのでしょうか?

人工知能は、企業のデジタル変革の方法を変え、効率性、俊敏性、顧客中心の機能を最前線にもたらします。

要点:

• イノベーションを推進します。人工知能は、高度なアルゴリズム、データ分析、機械学習を通じて業務を最適化し、顧客体験を向上させます。
• 効率を向上します。チャットボットやインテリジェント プロセス自動化などの AI テクノロジーは、ビジネス プロセスを合理化し、複雑なタスクのためのリソースを解放します。
• 成長を促進する。世界の人工知能市場規模は1,423億米ドルに達し、変革技術の中核となり、産業のデジタル変革において重要な役割を果たしています。

人工知能はデジタル変革のプロセスに革命をもたらし、企業に業務の最適化と顧客体験の向上の機会を提供します。 AI テクノロジーを導入することで、企業は高度なアルゴリズム、データ分析、機械学習を活用して技術革新を推進し、競合他社より優位に立つことができます。

AI を使用することで、企業は反復的なタスクを自動化し、膨大な量のデータから実用的な洞察を抽出し、パーソナライズされた顧客体験を生み出すことができます。チャットボットから予測分析、プロセス自動化まで、AI は企業のデジタル変革への取り組み方を変え、効率性、俊敏性、顧客中心の機能を最前線にもたらします。

統計機関Statistaが発表した最近の調査レポートによると、2023年6月時点で世界の人工知能市場規模は驚異的な1,423億ドルに急上昇しています。この成長は主に、顧客体験の向上、顧客動向に関する洞察に満ちたデータ分析、そしてますます人気が高まっている生成 AI の分野における AI の革新的な応用によって推進されています。さらに、2023年5月のStatistaのレポートでは、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングが、さまざまな業界で幅広く応用されている中核的な変革技術であることが示されています。この記事では、AI がデジタル変革にどのような影響を与えているかについてさまざまな方法で検討します。

人工知能とデータ分析

AI がデジタル変革に与える影響の重要な側面は、大量のデータをリアルタイムで分析し、解釈する能力にあります。 AI を活用した分析により、企業は顧客の行動、好み、傾向に関する深い洞察を得ることができ、データに基づいた意思決定を行い、高度にカスタマイズされたエクスペリエンスを生み出すことができます。

データ分析は、人口統計、購買行動、好みなどのさまざまな基準に基づいて顧客をセグメント化するのに役立ちます。このセグメンテーションにより、企業はさまざまな顧客グループに合わせてコミュニケーションやマーケティング戦略をカスタマイズできるようになり、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを実現できます。

データ分析に AI を使用することは、AI がさまざまな業界のビジネスをどのように変革しているかを示す素晴らしい例です。ブロードバンドプラットフォームおよびサービスプロバイダーであるETIソフトウェアソリューションズの社長ジェフ・フレイリー氏は、AIを使用してセンサーやその他のソースからのデータを分析し、重要な通信機器がいつ故障するかを予測できると述べた。これにより、オペレータは問題が発生する前にメンテナンスをスケジュールできるため、停止を防ぎ、ネットワークの信頼性を向上させることができます。これにより、消費者が問題に気付く前に問題を解決できます。

さらに、フレイリー氏は、AI はネットワークの使用状況やトラフィック パターンに関するデータを分析し、ネットワーク オペレーターやインターネット サービス プロバイダーがネットワークを計画し、最適化するのに役立つ可能性があると述べました。これにより、オペレーターはネットワークのパフォーマンスと容量を向上させ、コストを削減することができます。たとえば、AI を使用すると、交通渋滞がひどいエリアを特定し、それを緩和するための解決策を提案することができます。

人工知能と顧客サポートチャットボット

AI は、インテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントの使用を通じて、顧客とのやり取りやサポートも変革しています。これらの AI 駆動型生成および会話型チャット エージェントは、顧客からの問い合わせに対して 24 時間 365 日、即座に正確な応答を提供できます。オンライン小売、銀行、通信などのさまざまな業界の企業が、AI チャットボットを使用して日常的な顧客からの問い合わせを処理し、人間のスタッフがより複雑なタスクに集中できるようにしています。これにより、顧客サービスが強化され、応答時間が短縮され、全体的な顧客エクスペリエンスが向上します。

チャットボットはどこにでもあります。今日のチャットボットは生成型および会話型 AI を搭載しており、顧客にソリューションの検索、問題の解決、最も適切なライブエージェントへの誘導など、さまざまな方法を提供します。チャットボットを使用してサポートを提供できると、顧客は独自のナラティブをコントロールできるようになり、顧客に満足感と感情的なコントロールを与えることができます。これらの AI 駆動型チャットボットにより、ライブエージェントは日常的な繰り返しの質問に答える手間から解放され、より複雑なサービスの問題に対処できるようになります。

デジタル環境を変革する AI 駆動型チャットボットの一例は、データ サイエンス企業 Boost です。同社の顧客であるミシガン州立大学連邦信用組合（MSUFCU）は、会員の金融ニーズをより適切に満たし、全体的なエクスペリエンスを向上させるために、ラボを通じてさまざまなテクノロジーのパイロットをテストしてきました。テスト プログラムの 1 つで最初の仮想エージェントである Fran が導入され、最終的には完全な実装につながりました。これにより、メンバーに対して 24 時間 365 日のサポートを提供し、よくある質問に回答し、より適切な回答とサービスを提供できるようになります。最初の 2 週間で、Fran はクエリの 81.1% を解決しました。導入後 2 年も経たないうちに、Fran は 98% のクエリ解決率、MSUFCU の関心プールの 620% 増加、および 200,000 件を超えるメンバー会話を達成しました。

インテリジェントなプロセス自動化

AI は、顧客向けアプリケーションを超えて、さまざまなビジネス機能にわたってプロセスの自動化と最適化を推進しています。 AI システムは、反復的な手動タスクを自動化することで、運用効率と生産性を大幅に向上させることができます。たとえば、ヘルスケア業界では、AI アルゴリズムを使用して医療記録を分析し、病気を診断し、個別の治療計画を推奨することで、医療専門家がより正確で効率的なケアを提供できるようになっています。

従来、AI はデータによって駆動され、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) はルールによって駆動されます。 AI を RPA に統合することで、企業は単純なルールベースのタスクを超えて、より幅広いプロセスを自動化できます。この統合により、自動化の回復力と変化への適応性も高まります。これは、動的なビジネス環境において特に重要です。 AI と RPA の統合は、インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) またはインテリジェント ロボティック プロセス オートメーションと呼ばれることがよくあります。この組み合わせにより、RPA は非構造化データ、自然言語処理、意思決定、経験からの学習など、より複雑なタスクを処理できるようになります。

Fraleigh のブロードバンド事業では、ネットワーク計画プロセスの自動化に AI が使用されています。これにより、人的リソースが解放され、他のタスクに集中できるようになり、計画プロセスの精度と効率も向上します。たとえば、AI を使用すると、トラフィック パターン、予算の制約、規制要件などのさまざまな要素に基づいてネットワーク プランを生成できます。

データカタログとエンドツーエンドのガバナンスソリューションを提供する OvalEdge の CEO、Sharad Varshney 氏は、手動のワークロードを自動化されたプロセスに変換すると、時間とコストの節約以外にも重要なメリットがあると述べています。 「AI を使ってデータを分類することで、組織は社内の個人情報 (PII)、機密データ、および秘密データを抽出して識別できます」と Varshney 氏は言います。「この知識により、透明性の高い監査が可能になり、AI による分類結果に基づいてアクセス ポリシーをより迅速に構築できるため、データの採用とアクセスが加速します。」

予測分析における人工知能の影響

AI 主導の予測分析は、デジタル変革が革命を起こしているもう 1 つの分野です。企業は履歴データと機械学習アルゴリズムを使用することで正確な予測を行うことができ、課題に積極的に対処し、現れる機会を活用できるようになります。たとえば、小売企業は AI アルゴリズムを使用して顧客の購買パターンを分析し、将来の需要を予測し、在庫管理を最適化し、人気商品の在庫を確保します。

今日の消費者のやり取りは高速かつペースが速いため、ブランドは変化する状況にリアルタイムで対応する能力が求められます。リアルタイム分析を予測モデルに統合することで、企業は瞬時に意思決定を行うことができ、これは優れた顧客体験を提供するために不可欠です。

たとえば、Netflix は予測とデータ分析を使用して、顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供しています。顧客の閲覧履歴、検索履歴、人口統計、評価、好みを分析することで、80% の精度でこれを実行できます。同様に、Spotify などの他の企業も AI アルゴリズムを使用して、個人の好みに合わせたパーソナライズされたプレイリストを生成しています。このレベルのパーソナライゼーションにより、ユーザー エクスペリエンスが向上し、顧客ロイヤルティが強化されます。

輸送保険および代替金融サービスの提供会社UPSキャピタルの製品管理ディレクター、ライアン・ファノン氏は、物流業界では予測分析を利用して住所関連データを明らかにし、特定の配達エリアにおけるさまざまなレベルのリスクを判断していると述べた。配送体験が不確実で、最高クラスの顧客体験が求められる時代において、最新の予測分析は企業にとって必要不可欠です。ファノン氏は、「このデータは小売業者に特定の配達エリアのリスクレベルに関する洞察を提供し、追加の保護措置を講じる必要があるかどうかを判断できるようにします」と説明した。

さらに、予測分析は潜在的な状況を予測する機能を提供しますが、処方分析はそれをさらに一歩進めて、それらの予測を活用するための最善の行動方針を提案します。顧客体験プログラムに処方分析を統合することで、ブランドは顧客のニーズを予測できるだけでなく、戦略を動的に調整して最適化し、顧客の期待を上回ることができます。

顧客インサイトと感情分析

マーケティングの世界では、AI が顧客の洞察とターゲティング戦略を変革しています。顧客とのやり取りから生成される膨大なデータは、まさにチャンスの宝庫です。人工知能と機械学習を使用することで、企業はこの貴重なデータから詳細な洞察を引き出すことができます。感情分析と組み合わせると、AI は顧客の行動だけでなく、その行動の背後にある感情も予測できるようになります。これにより、企業は感情的に豊かで状況に適した顧客体験をカスタマイズできるようになります。

AI を活用した感情分析により、企業はソーシャル メディアの投稿、チャットでのディスカッション、製品レビュー、カスタマー サービスへの通話など、あらゆるチャネルで顧客の感情を解釈できるようになります。さらに、多くのブランドは感情分析とソーシャルリスニングを使用して、顧客のソーシャルメディア投稿の背後にある感情や気持ちをより深く理解しています。

感情分析の目的は、顧客が何を言っているかだけではなく、何を意味しているかを理解することだと、人材パフォーマンス会社CalabrioのCTO、ジョエル・マルティンズ氏は述べた。 「驚くべきことに、企業は消費者が自社についてどう思っているかを理解するために、個々の電話を監視する必要がなくなりました。感情分析は、すべての顧客とのやり取りに対して即時スコア（肯定的、中立的、否定的）を提供します。AI感情分析は、高度なテキストおよび音声テキスト変換分析を使用して、顧客の言葉の背後にある感情的な調子と根底にある感情を示すキーワードとフレーズを特定します」と彼は言いました。

顧客が不満を訴えるのを待つのではなく、感情分析によってネガティブな体験やポジティブな体験がリアルタイムで明らかになるとマーティンズ氏は説明した。

人工知能とデジタル変革

人工知能はデジタル変革を根本的に変えています。 AI テクノロジーを活用することで、企業は成長、効率、顧客体験の新たな機会を創出できます。パーソナライズされたエクスペリエンスやインテリジェントな自動化から高度な分析や予測機能まで、AI は業界全体に変化（および破壊）をもたらしています。 AI の可能性を活用することで、企業はデジタル変革の取り組みを改善し、競争力を維持し、優れた製品、サービス、エクスペリエンスを顧客に提供できるようになります。