B2BにおけるAIと機械学習の台頭

ハーバード・ビジネス・レビューが実施した調査によると、販売に人工知能技術を活用する企業は、潜在顧客を50%以上増やし、通話時間を60～70%短縮し、コストを40～60%削減できるという。

在庫管理は、機械学習（人工知能の一分野）によって生産性と効率性を向上させることができるプロセスです。

ChatGPT や Dall-E 画像生成などのプロジェクトからもわかるように、人工知能は革命的な技術です。しかし、企業は本当に AI のスーパーパワーを日常業務に活用できるのでしょうか? もちろん、活用できます!

人工知能は多くの分野で進歩を遂げてきました。さらに、AI 技術がビジネス業界に導入されるにつれて、技術者以外のユーザーにとっても AI 技術がより利用しやすくなりました。

人工知能と機械学習は、人々のビジネスのやり方を変え、生産性を高めています。顧客行動の推測から手作業によるデータ入力の削減まで、ビジネスにおける AI の活用はかつてないほど不可欠なものになりつつあります。

AI により、人々はこれまでよりも迅速かつ正確に意思決定できるようになりました。以下では、いくつかの AI ビジネス アプリケーションについて説明します。

機械学習と人工知能はビジネスにどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

データ分析、自動化、自然言語処理 (NLP) は、AI の一般的なアプリケーションです。しかし、これは何を意味するのでしょうか? どのようにして手順を合理化し、運用効率を向上させることができるのでしょうか?

•データ分析: 企業は新しいパターンを識別し、データを相関させることで、これまで得られなかった洞察を得ることができます。

•自動化AI：自動化技術の導入により、従業員は単調で反復的な作業から解放されます。反復的なタスクに多くの時間を費やすことがなくなるため、より価値の高い作業の完了に集中するための時間を確保できます。自動化された AI はより正確で、重要な情報を見逃す可能性も低くなります。その結果、プロセスが改善され、従業員の満足度が向上します。

• 自然言語処理 (NLP) とトーン検出: 自然言語処理はチャットボットの利便性を高め、聴覚障害などの障害を持つ人々のアクセシビリティを向上させるため、多くの人が検討しています。

以下では、ビジネスにおける人工知能の最も一般的で実用的な応用について学びます。

営業における人工知能 経験豊富な営業担当者と営業組織は、営業における人間と機械の比率を再評価しています。自動化された AI はすでに販売活動を促進しており、今後も促進し続けるでしょう。ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、販売に人工知能を活用する企業は、潜在顧客を 50% 以上増やし、通話時間を 60% ～ 70% 短縮し、コストを 40% ～ 60% 削減できるそうです。これらの数字は、収益の向上を目指す企業が AI を検討する必要性を浮き彫りにしています。

以下に、販売における AI の活用例をいくつか示します。

•リードスコアリング: AI がリードの優先順位付けを支援します。これらの AI ツールを使用すると、営業担当者は購入の可能性に基づいて顧客をランク付けできます。 AI は、商談やリードのパイプライン、または取引を成立させる可能性に基づいて、それらをランク付けできます。これは、顧客の過去の情報、ソーシャル メディアの投稿、営業担当者と顧客とのやり取りの履歴をまとめることによって行われます。

• アウトバウンド メール キャンペーン: メール キャンペーンは、セールスやマーケティングの分野で長年使用されてきましたが、それには十分な理由があります。それは、効果があるからです。しかし、何百、何千ものメールを送信し、その返信を追跡するのは大変な作業です。 AI ソリューションを使用すると、電子メールの応答を任意の方法で追跡、並べ替え、アーカイブできます。返信を確認したり、重要なメールに手動でマークを付けたりする必要がなくなります。

•需要予測: 複雑ではありますが、予測は自動化できます。 AI は、すべての顧客とのやり取りと過去の販売結果に基づいて、販売予測を自動的かつ正確に生成できます。

マーケティングにおける人工知能

どのマーケティング担当者も認めるように、運用効率と顧客体験の適切なバランスを見つけることが重要です。 AI テクノロジー ソリューションを使用することは、両方を最大限に活用するための最良の方法の 1 つです。

最も効果的な方法をいくつか紹介します。

•検索エンジン最適化 (SEO): SEO における「検索ボリューム」は、製品やサービスを探す際に特定の用語やフレーズを検索する人の数を示します。機械学習 (ML) アルゴリズムなどの新しいテクノロジーは、人々が何を検索しているのか、また使用する検索用語の背後にある意図をより深く理解するのに役立っています。もう 1 つの利点は、競合他社が使用している SEO 戦略を分析して、自社の弱点を確認したり、競合他社が使用していないキーワードから利益を得たりできることです。人工知能は、企業の Web サイト向けに SEO に最適化されたマーケティング コンテンツを作成することもできます。

• 競合分析: 競合相手のツイートを何時間もスクロールする代わりに、AI がトピックやテーマ別に分類し、新たなトレンドを警告します。

• 市場調査: 顧客調査やその他のソースからの定量データを捨てないでください。これらの洞察は一元化され、簡単にアクセスでき、AI ツールは企業やそのチームによる手動のラベル付けを必要とせずに大規模に分析できます。

• 画像認識: コンピューター ビジョンを使用すると、コンピューターやシステムなどのデバイスは、デジタル画像、ビデオ、その他の視覚入力から意味を推測し、適切なアクションを実行したり、推奨事項を提示したりできます。マーケティング担当者は、ソーシャル メディア サイトに毎日投稿される何百万もの画像を分析して、製品やサービスがどのように、どこで使用されているかについて詳しく知ることができます。したがって、市場浸透度とブランド認知度を評価するための新しい指標を開発することができます。

運用における人工知能

人工知能をビジネスオペレーションに適用すること (AIOps) は、企業のデジタル変革に不可欠な要素となっています。 AIOps のアプリケーションをいくつか紹介します。

在庫管理: 在庫管理は、機械学習 (人工知能の分野) によって生産性と効率性が向上することが示されているプロセスです。これは、画像データを AI ツールにアップロードするだけで簡単に実行でき、AI ツールは画像内の欠陥を識別したり、分類してラベル付けしたりすることができます。これらのアプリは、現在のツール スタックまたはオンライン ストアにリンクして、タグを自動的に割り当てることもできます。

顧客サポートにおける人工知能

ビジネスの成功は顧客にかかっていることは否定できません。主な目標は問題を解決することですが、さまざまなタスクを同時に管理することが不可能な場合もあります。この期間中、肯定的なオンラインレビューを維持し、ビジネスに問い合わせてきた顧客にタイムリーで役立つ応答を提供することは困難になる可能性があります。顧客メッセージを監視するためのリソースを割り当てるには、時間と費用がかかります。さらに、顧客からの電子メールの量は変化する可能性があるため、顧客サポート チームはある日の午後に過負荷になり、別の午後にはまったく何もできないという状況になることがあります。

AI はこれらの課題をどのように解決できるかを説明します。

• 優先順位付けと開始: AI を使用して、顧客や見込み客との多数のチャットを切り替えることができます。 AIシステムは緊急事態を伝えるために最も重要な単語を識別することができます。 AI は、「御社を辞めます」など、顧客からの問い合わせの中で危機を引き起こしやすい単語やフレーズを識別できます。見込み客の発掘では、AI は「このオファーは面白そうです」「来週購入したいです」など、潜在的な売上につながる可能性のあるフレーズを識別できます。

•顧客メッセージを自動的に分析: AI ツールは、高度なテクノロジーを活用して、顧客メッセージのトーンと意図を判断できます。 AI は、現在のように「苦情」などの特定のキーワードを識別するだけでなく、メッセージのコンテキスト全体を評価します。その結果、最も長いテキストであっても正しく分類され、適切なチームに配布できるようになります。一部のツールは非エンジニア向けに設計されているため、この機能を実現するためにユーザーはコーディングの経験を必要としません。

結論は

人工知能と機械学習はすでにビジネスの世界に革命をもたらしており、今後も長きにわたってその影響は続くでしょう。

ビジネス環境に AI を実装すると、反復的なタスクに費やす時間を削減し、従業員の生産性を高め、マーケティング、運用、販売などの分野で顧客エクスペリエンスを向上させることができます。