企業がビジネスで人工知能をどのように活用しているか

ビジネスにおける人工知能 (AI) は、今日の企業にとって急速に一般的な競争ツールになりつつあります。明らかに、多くの企業はもはや人工知能の長所と短所について議論していません。顧客サービス チャットボットからデータ分析、予測推奨、ディープラーニング、人工知能まで、ビジネス リーダーは AI を重要なツールと見なしています。

これにより、AIは企業が注目すべき技術であるだけでなく、機械学習、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの新興技術を活用する方法を積極的に模索する必要性が高まります。

人工知能がますます多くのタスクを処理できるようになっていると確信できないなら、2011 年の Jeopardy での IBM Watson のパフォーマンスを見てください。あるいは、スマート アシスタント アプリや Amazon の Alexa や Apple の Siri などのデバイスなど、AI 対応のデバイスやサービスを個人生活ですでに使用しているさまざまな方法について考えてみましょう。車の運転中に使用する GPS アプリなど、他の AI アプリケーションについても言うまでもありません。

ここでは、企業がビジネスで AI をどのように活用しているかを簡単に紹介するとともに、企業が AI を導入するための提案をいくつか紹介します。

最近の調査結果によると、人工知能は顧客サポートからパーソナライゼーションまで幅広い分野でビジネスに役立つことがわかった。

競合他社がAIをどのように活用しているかを理解する

企業は、競合他社が AI 技術の使い方を教えてくれることを期待することはできません。しかし、インターネットのおかげで、企業は競合他社のアプリケーションについて知ることができます。たとえば、「ステープルズが AI をどのように活用しているか」を Web 検索すると、同社が AI テクノロジーをどのように自社に適用しているかに関する豊富な情報が得られます。

次に、競合他社の Web サイトとソーシャル メディア (特に LinkedIn と Facebook) を調べ、プレス リリース、ニュース記事、ブログを調べます。オンラインで入手できないニュースレター、年次報告書、その他の文献を参照する必要がある場合もあります。次に、「病院は AI をどのように活用しているか」、「食料品店は AI をどのように活用しているか」などの業界検索や、さらに幅広い検索で範囲を広げます。

たとえば、「企業における人工知能の活用」を検索すると、次のような人工知能のビジネス利用に関するさまざまな記事や情報が表示されます。

• 顧客意思決定管理の改善
• ソフトウェアと製造における品質保証の向上
• コードを書く
• 頭部CTスキャンなどの医療画像を読み取ります。

もう 1 つのヒント: サプライ チェーンの他の部分 (コンポーネント、配送、サポートなど) が AI をどのように使用するかを調べます。

デジタル以外の手段も忘れないでください。業界の専門家が業界のイベントに参加したい場合は、人工知能に関する会議に出席し、参加者とコミュニケーションをとることができます。もちろん、人工知能に関する本を読むこともできます。

AIがビジネスに何をもたらすかを知る

調査に基づいてリストを作成し、AI があなたのビジネスやあなたが働いている業界に何をもたらすことができるかについて理解を深めることができるはずです。

いくつかの主要分野における人工知能の応用:

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、認知コンピューティングなどの AI テクノロジーの種類。これらが何であるか、そしてそれぞれの種類のデータとタスクを理解することで、企業は AI をより深く理解し、さまざまな目標の要件と制限を理解できるようになります。

画像や音声の認識、予測分析など、AI はどのような処理を利用できますか。これにより、企業だけでなく、政府、教育、科学およびその他の研究者などにおける AI の用途について、企業が総合的に理解できるようになります。

ユースケース: これらの機能は、インテリジェント エージェント (電話、チャットボットなど)、在庫注文の最適化、機械またはシステムの障害の予測、コンピューターの脅威の特定、不正な顧客アクティビティの検出など、どのような特定のタスクの達成に役立ちますか。

このリストに基づいて、次のステップは、AI がビジネスにどのように役立つかを示す具体的なタスクとユースケースの短いリストを作成することです。

このリストの作成にご協力ください:

• 企業が達成したいメリットを決定します。従業員の生産性の向上、ワークフローの高速化、製品の生産性の向上、コストの削減などです。
• 目標時間枠。
• このリストは、推定コスト、実装時間、リスク/利点、全体的な価値の組み合わせに基づいて優先順位が付けられます。

その間、1 つまたは 2 つの小規模なタスクを選択して、ビジネスに AI を導入してみましょう。これは、より大きなタスクの小さな部分である可能性があります。ヒントとしては、ビジネス上重要ではないタスクや、顧客と直接関係のないタスクから始めることです。

サプライヤーを検索して比較する

今こそ企業が潜在的なテクノロジーベンダーを特定する時期であり、トップクラスの AI 企業は数多く存在します。

ベンダーを見つけて比較するには、企業はまず自社の IT に AI 機能を追加する方法を評価する必要がありますが、これは次の要因によって決まります。

• IT スタッフの規模と深さ (および予算)。組織にはすでに AI の専門知識がありますか? 開発者は AI を追加できますか? 組織の IT スタッフには、既存のビジネス IT に AI を追加するための時間とリソースがありますか? 新しい AI ベースのビジネス イニシアチブを調査、提案、開発していますか?
• 企業の IT プロバイダーが AI 拡張機能、モジュール、ツール、機能などを提供しているかどうか。

AI 機能のサプライヤーはいくつかのカテゴリに分類されます。

• 自社製品に AI 機能を追加したベンダー。これには、Amazon、Apple、Google から IBM、Intel、Salesforce に至るまでの企業が含まれるため、所有/購入したハードウェアを使用するか、クラウド コンピューティング リソースを使用するか (またはその両方の組み合わせ) を決定する必要があります。
• API またはその他の方法でアクセスできる特定の AI 機能のサプライヤー。
• 企業が求めている AI 機能の一部については、現在のベンダーがすでに提供している可能性があります。他のケースでは、企業はアウトソーシングすることができます。それはすべて、何を望んでいるか、オンプレミスでどれだけの帯域幅を持っているか、そして IT 運用をどのように構成するかによって決まります。
• 最善策は、社内または外部コンサルタントとして AI の専門家から支援を受けることです。

AIプロジェクトの実装

組織が最初の AI プロジェクトを特定したら、その実装を開始する必要があります。

まず、企業は、具体的な目標と一般的な目標、マイルストーン スケジュール、推定されるハード コストとソフト コスト、および人的スキル、ハードウェア、ソフトウェアなどの必要なリソースを説明する計画を作成する必要があります。

既存のリソース、サプライヤー、ユーザーなど、影響を受ける人を特定します。誰が恩恵を受けるべきかを理解すると同時に、実装によって生じる可能性のある悪影響にも注意します。

プロジェクトのメリットに関する目標を設定します。これには、結果を測定する方法と、AI 対応のアプローチを以前のアプローチと比較する方法の決定が含まれます。

利害関係者（ユーザー/顧客を含む）とのコミュニケーションを忘れないでください。パイロット版と運用版の準備ができたら、トレーニング ドキュメントやレッスン プランとともに、ユーザーの意見、好み、提案を尋ねます。

鍵：再訪する準備をする

企業の AI プロジェクトは、開発とテストなしでは完了しません。選択した AI ベンダーの改善を追跡することに加えて、他の AI 開発の最新機能についても把握しておく必要があります。たとえば、どのような新しい機能が利用可能でしょうか? インフラストラクチャのパフォーマンスや価格のどのような改善により、既存または新しい AI 製品が実現可能になったのでしょうか?

もちろん、企業は業界内の他の企業や自社の業界にサービスを提供している AI ベンダー、それらが実装している戦略やロードマップなどを理解する必要があります。

避けるべき課題と落とし穴

業務やビジネスに AI を導入すると、大きな変化が起こります。課題に対処するための提案をいくつかご紹介します。

• 企業における人工知能の仕組みを理解していますか? その利点は何ですか? その欠点は何ですか?
• AI にはどのような IT 環境が必要ですか? より多くのメモリが必要ですか? より新しいハードウェア レベルの仮想化が必要ですか? NVMe やハイパーコンバージド インフラストラクチャへの移行など、異なるメモリや I/O が必要ですか?
• AI アプリケーションに入力するデータが多すぎませんか? 少なすぎませんか? データが間違っていますか? 適切な質問をしていますか?
• 終わりのない発見ではなく、明確で実用的なアラートやその他の結果を提供する AI ツールを探してください。
• また、開発中の AI ではなく、製品やサービスを強化する AI に焦点を当ててください。

注目すべき今後の動向

コンピュータサイエンスの一分野としての AI は 1950 年代にまで遡りますが、さまざまな種類の AI があらゆる規模の企業で利用可能になったのはここ 10 年のことです。これは、ハードウェアの価格/パフォーマンスの継続的な改善、クラウド コンピューティング、人工知能技術の進歩のおかげです。

同時に、ビッグデータ、モノのインターネット、自動運転車、音声および画像認識などの技術トレンドにより、AI ツールが役立つ「ターゲット」がさらに増えています。

特に、企業はクラウド コンピューティングのコストと機能、および実装されている内容や話題になっている内容に注意を払う必要があります。コンピューター テクノロジーに関わるほぼすべてのものと同様に、人工知能の場合も、その機能の多くは予測不可能であることに留意する必要があります。