マッキンゼーの「2020年人工知能の現状」レポート：AIは企業の収益成長に大きく貢献した

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マッキンゼーの最新の AI 調査レポート「2020 年の AI の現状」によると、

• マーケティングおよび営業チームの 79% が、AI テクノロジーの導入により今年、前年比で収益増加を達成しました。

• サプライチェーン管理チームの 72% も、AI テクノロジーの導入により、今年は前年比で収益増加を達成しました。

• デジタルファースト、非接触型の顧客体験という人気のトレンドの中で、企業はパイロットから生産への移行ペースを加速させた AI 戦略により EBIT が 20% 以上増加しました。

• ハイテクおよび通信部門が AI 技術の導入をリードしていますが、自動車および組立部門は遅れをとっています。

マッキンゼーの調査レポートでは、オンラインの無作為抽出調査が使用され、合計 2,395 人の回答者が調査に参加し、幅広い地域、業界、企業規模、機能の専門知識、上級管理職を代表しています。 1,115 人の回答者は、自社の少なくとも 1 つの機能部門で人工知能技術を使用していると回答しました。

このレポートが注目に値するのは、収益を生み出すことを期待して AI テクノロジーを早期に導入したビジネス ケースが、現在では実を結びつつあることです。

レポートからの主な洞察は次のとおりです。

• AI は、マーケティングと販売、戦略と企業財務、サプライ チェーン管理の分野で収益の成長を最も大きく促進します。マッキンゼーは、AI によってもたらされた前年比収益成長率をセクター別に調査し、価格、サービス、サポート、予測精度など、顧客関係に最も影響を与える要素が最大の収益成長を促進する傾向があることを発見しました。たとえば、AI を使用して価格設定を最適化すると、収益と収益性にすぐに影響を与えることができます。以下は、各部門の AI 導入による収益の前年比成長率の比較です。

•調査対象となったリーダーの大多数は、サイバーセキュリティが組織が懸念する唯一のリスクであると回答しました。マッキンゼーの調査によると、全体として、国家安全保障以外のすべてのリスクを挙げた回答者の割合は横ばい、もしくは減少した。下のグラフが示すように、高業績組織のリーダーは他のリーダーよりも多くのリスクを特定し、軽減する能力に優れています。

•在庫と部品の最適化、価格設定とプロモーション、顧客サービス分析、売上と需要の予測を改善するために AI を使用した企業は、最も大きな収益成長を達成しました。マッキンゼーはまず、AI の導入によって、利子税引前利益 (EBIT) で測定される収益と収益性を高めることができるかどうか、またどのように高めることができるかを検討しました。 AI を活用して在庫回転率、価格設定の精度、プロモーション効果、顧客満足度、予測の精度を向上させることに優れた企業は、収益性 (利子および税引前利益として測定) が 20% 増加する可能性が最も高いことが分かりました。コスト削減のための最も成功した AI の使用例には、人材管理の最適化、コンタクト センターの自動化、倉庫の自動化などがあります。

•業績の良い企業は、COVID-19パンデミックの期間中、収益の向上を目的としたAIの活用に同業他社よりも大幅に多額の投資を行ってきました。マッキンゼーは、COVID-19パンデミックの期間中、高業績企業のリーダーがあらゆる主要機能にわたってAIテクノロジーへの投資を増やしたことを発見しました。一方、他の回答者のうち同じ見解を示したのは30％未満だった。業界の観点から見ると、自動車、組立、ヘルスケア、製薬業界の回答者が、自社がこの分野への投資を増やしたと回答する傾向が最も高かった。

• COVID-19 パンデミック中に企業が使用する AI アプリケーション、プラットフォーム、テクノロジーが増えるほど、不正確な結果が出る可能性が高くなります。企業による AI テクノロジーの導入が進むほど、データセットが COVID-19 パンデミックの影響を受けるため、モデルが異常な結果を生み出す可能性が高くなります。 COVID-19パンデミックの間、何年もトレーニングされてきた機械学習モデルは、これまで見たことのない異常なデータパターンに遭遇し、一貫性のない結果を報告し始めました。これらの高業績企業のモデルは、AI アプリケーションが最も普及している分野であるマーケティング、製品開発、サービス業務において特に脆弱です。