AIを活用してデジタル変革プロジェクトを改善する9つの方法

AI と ML テクノロジーが人気の話題になると、デジタルトランスフォーメーションの定義とビジネス価値がさらに前進しました。

一般的なデジタル変革プロジェクトでは、数十、あるいは数百もの重要な成果物が生成されることがあります。プロジェクト管理成果物とは異なり、多くの技術的成果物は AI/ML テクノロジーの使用によって改善できます。

ここでは、AI/ML テクノロジーを活用して改善できる主要なデジタル変革プロジェクトの成果物の一部を紹介します。デジタル変革プロジェクトを計画する際には、これらの概念を取り入れることを検討してください。

データ品質の向上

デジタル変革イニシアチブの成功は、高品質のデータに大きく依存します。残念ながら、多くのアプリケーションデータベースのデータは高品質ではありません。データエラーを手動で分析して修正するのは、コストがかかり、時間がかかり、面倒な作業です。

エンジニアは AI/ML テクノロジーを使用して、エラーを迅速に特定し、非常に高い精度で修正を提案できます。この機能により、作業時間とコストを削減しながらデータ品質を向上させることで、デジタル変革イニシアチブの成功率を高めることができます。

データ品質の向上による利点は次のとおりです。

データ分析によって提供される推奨事項は信頼性が高くなります。
運用パフォーマンスに関するより優れた洞察が得られます。
報告された KPI の正確性に対する信頼が高まります。

非構造化データから構造化データへの変換

多くの組織のデータは構造化されたデータベースではなく非構造化ドキュメントに保存されているため、デジタル変革プロジェクトから価値を得ることがほとんど妨げられています。

エンジニアは AI/ML テクノロジーを使用して大量の非構造化ドキュメントを迅速に処理し、検索用語とメタデータを見つけて、それを構造化データとして保存できます。業界固有のビジネスルールライブラリを初期トレーニングデータとして使用して、必要なモデルを開発できます。

この移行の大きな利点は次のとおりです。

多くの企業では初めて、検索用語とメタデータを通じて非構造化データからビジネス価値が抽出されるようになりました。この利点は過去には実現できませんでした。
構造化データのクエリを簡素化するデータ分析ソフトウェア。
以前は構造化されていなかったデータのクエリ効率を大幅に向上します。

ソフトウェア開発の高速化

ほぼすべてのデジタル変革プロジェクトには、多くの場合データ統合作業を実行するためのカスタムソフトウェアの開発が含まれます。

エンジニアは AIGC を使用してソフトウェアコードのドラフトを作成できます。これらのドラフトは、ソフトウェア開発者によって慎重にレビューおよびテストされる必要があります。ただし、AIGC を使用してカスタムソフトウェアを開発すると、作業負荷が軽減され、コストが削減され、予定より早くタスクを完了できます。

AI/MLテクノロジーを活用して自動アップグレードを実現する

多くの企業はすでにビジネスプロセスの少なくとも一部を自動化しており、そのメリットを享受しています。しかし、自動化されたプロセスのほとんどは非常に硬直しており、柔軟性や適応性が欠けています。

AI/ML テクノロジーを使用して自動化プロセスをアップグレードすると、自動化の次の利点が強化されます。

製品品質の一貫性。
資本と労働の生産性を向上させる。
コストを削減します。
手動操作を削減します。
計画外のダウンタイムを削減します。
人為的ミスを減らします。
生産の安全性を向上します。

データ分析能力の向上

多くの場合、既存のデータ分析機能では十分な価値を提供できないため、企業はデジタル変革プロジェクトに着手します。多くの場合、より大規模なアプリケーションを統合してより多くのデータを利用できるようにすることで、データ分析機能を向上させる機会があります。

エンジニアは AI/ML テクノロジーを使用してデータ分析機能を向上させ、次のようなメリットを得ることができます。

大規模なクエリの処理に必要な時間を短縮します。
従来のデータ分析方法では見つけにくい傾向やパターンを明らかにします。
より高い信頼性で予測を生成します。
複雑なアルゴリズムを使用します。
さまざまなデータ分析タスクを自動化して、関連する手作業を削減します。
必要に応じてリアルタイムの洞察をサポートします。

産業用IoTの自動化アップグレード

多くの企業が、SCADA システムによって生成された産業用 IoT (IIoT) データを活用するアプリケーションを実装しています。

エンジニアは AI/ML テクノロジーを使用して、次のシステム間でビジネスプロセスをリアルタイムで調整し、全体的な効率を向上させることができます。

プロセス制御システム（PCS）。
製造実行システム（MES）。
エンタープライズリソースプランニング (ERP)。

利点は次のとおりです。

単位コストを削減します。
スクラップ率を削減します。
需要の変化やサプライチェーンの問題に対応しやすくなります。

データ拡張

多くの場合、既存の企業データは ML モデルをトレーニングするには不十分です。トレーニングデータに十分な多様性がない場合、これらのモデルのパフォーマンスは低下します。データ拡張とは、モデルがより多様なデータを参照して学習できるように、トレーニングデータセット内の例の数を増やすプロセスであり、これによりデジタル変革プロジェクトを前進させることができます。

デジタル変革プロジェクトに ML テクノロジー用の高品質なトレーニングデータセットの生成が含まれる場合、会社のデータを拡張して新しいデータセットを形成すると、さらなる価値がもたらされます。