デジタルビジネスにおける AI の 6 つの設計原則

人工知能 (AI) は、現在人間が行っている意思決定やタスクを補強し、自動化する機能を備えているため、デジタル ビジネス変革に欠かせないツールとなっています。企業は AI の助けを借りて、人件費を削減し、新しいビジネス モデルを生み出し、プロセスを合理化し、顧客サービスの水準を向上させることを望んでいます。しかし、AI テクノロジーの大部分はまだ初期段階にあるため、実用的なアプローチを維持することが重要です。

AI テクノロジーの未熟さという問題に対処するために、CIO は、収益の最大化や特定のサービスの拡大など、戦略的なビジネス目的を達成するために設計されたアプリケーションが、戦略的な効果を達成するように設計されていることを確認する必要があります。

調査会社 Gartner は、企業の CIO が戦略的な意図を持って各 AI アプリケーション製品を評価するのに役立つ 6 つの設計原則を特定し、概説しました。これらのアプリケーションは、運用の改善だけでなく、ビジネス成果の達成にも役立つように設計されています。採用者は 6 つの原則すべてに従う必要はありませんが、1 つまたは 2 つの設計原則の採用を再検討する必要があります。

設計原則1: 未来を予測する

AI をデジタル ビジネスに適用すると、ビジネスの実行に直接つながる洞察が生成されます。戦略的 AI ソリューションは、特定の顧客や市場が特定の将来のシナリオでどのように行動するか、企業が意思決定に影響を与えるために何ができるかを示す詳細な洞察を提供できます。アプリケーションが検証済みで信頼できる洞察を提供できる場合、将来の実行システムを導くための企業での採用と信頼度が高まります。

AI は、従来の分析アプリケーションよりも個々の状況に合わせた、より詳細な洞察を生成できます。その結果、AI アプリケーションは誤った読み取りを減らすことができます。洞察の信頼性が高ければ高いほど、企業が実行システムを導くためにその洞察に依存する可能性が高くなります。

設計原則2: 自律的な動作

AI アプリケーションの価値は、手動プロセスの自動化にあります。しかし、このテクノロジーにより、企業が自律的に運営することも可能になります。自律的に動作する戦略的 AI アプリケーションには、人間による指導は必要ありません。この自律性により、人間が行う作業を補完して生産性が向上し、労働者はよりパーソナライズされたタスクを実行できるようになります。

自律操作用の AI アプリケーションの設計責任者は、アプリケーションが実行される作業の近くに配置され、プロセスとその条件をほぼリアルタイムで把握し、その場で意思決定できる能力を備えていることを確認する必要があります。

設計原則3: 顧客とのつながり

デジタル ビジネスを成功させるには、市場と顧客を深く理解することが不可欠です。デジタルビジネスイニシアチブの実現を支援するには、AI アプリケーションをできるだけ顧客の近くに配置する必要があります。 CIO は、人工知能を活用してビジネスを展開している業界をリードするデジタル企業から指導を受ける必要があります。

Amazon の Alexa や Apple の Siri などがその例です。消費者は、これらのテクノロジー対応デバイスを仲介者として利用し、外部のサードパーティ プラットフォームの機能にアクセスします。その結果、アマゾン・ドット・コム社とアップル社は、サービスを利用している企業よりも顧客に関するより優れたデータを収集できるようになった。同様に、CIO は、長期にわたってより緊密な顧客関係を構築することを目的として、ビジネスが重要な情報を収集できるようにする戦略的な AI アプリケーションを検討する場合があります。

設計原則4: 身体能力の向上

自動化された鉱山作業の出現は、鉱業の経済に変化をもたらすことが期待されています。ロボット手術は患者により良い結果をもたらすことを目的としています。同様に、戦略的な AI アプリケーションの開発者は、物理的な世界で機能するよう努めるべきです。 AI は、他の高度なテクノロジーと連携して動作したり、物事が相互作用して連携できる新しい方法を促進したりすることで、物理的な変化を可能にします。ますます高度化する 3D プリンティングが良い例です。GE Aviation は現在、ジェット エンジンのファン ブレードの製造に 3D プリンティングを使用しています。人工知能技術の導入により、複数の変数を同時に制御する必要性に合わせて印刷プロセスを調整するなど、3D 印刷の可能性とより複雑な使用例が広がります。これは、悪天候、戦場での作戦、海上状況など、状況が予測できない場合に特に重要です。

設計原則5: 目に見えないものを検出する

AI は、サイバー空間で急激な緊急事態が発生した場合、人間の能力では達成不可能な水準で業務を管理でき、率直に言って、一定の時間枠内で確認または検知することさえ不可能です。戦略的な AI アプリケーションでは、より高い解像度と速度を活用する必要があります。デジタル テクノロジーにより、企業は物事、出来事、結果を極めて正確に制御できるようになります。高速取引アプリケーションはすでに、ナノ秒単位で多額の資金を移動することが可能になっています。これらのアプリケーションは、株価、天気、政治情勢を同時に考慮するアルゴリズムによって駆動されます。このインテリジェンスにより、トレーダーは数百万件の注文を数秒で実行できるようになり、ビジネスに優位性がもたらされます。多くの場合、これらの機能は企業に参入するために必要な最優先要件となり、競争力を高めるための新機能の推進力となります。

デジタルの世界はますます洗練されつつあります。 2050 年までに IoT デバイスが 1 兆個に達すると予測される中、意思決定をそのレベルまで拡張し、その複雑さを処理できる唯一のソリューションは AI です。

設計原則6: リスクを管理する

セキュリティ、リスク、プライバシーの問題は、AI アプリケーションの開発における最大の障害です。 AI アプリケーションが戦略的なビジネス目的に役立つ場合、これらの問題はさらに深刻になります。誤った行動は業務を混乱させるだけでなく、企業や事業の中核に損害を与える可能性があります。場合によっては、AI アプリケーション自体が学習し、他のアプリケーションに危険を及ぼす可能性のあるタスクを完了するための独自の方法を開発することができます。したがって、CIO は、AI アプリケーションの設計におけるリスクを特定して軽減し、制限的な動作を定義するための明確な計画を策定する必要があります。

これら 6 つの設計原則は、すべての AI アプリケーションを評価する際に使用する必要があります。 CIO は、個々の組織の特定のニーズと状況に基づいて、さまざまな方法で設計原則に優先順位を付けることをお勧めします。例えば、慎重な企業はリスク管理に重点を置くべきであり、IoT およびブロックチェーン企業は「物理的なパフォーマンスの向上」と「無形のものの検出」にもっと注意を払うべきです。カスタマイズされた原則、データ品質の改善のための十分な資金、ビジネス戦略を組み合わせることで、企業はデジタル変革の困難な障害をよりうまく克服することができます。