AIと自動化はCOVID-19後のビジネス成功の鍵

AIと自動化はCOVID-19後のビジネス成功の鍵

COVID-19 パンデミックが発生する前は、ビジネスリーダーたちは、ビジネス運営の最適化、収益性の向上、イノベーションの推進において人工知能が果たす役割を急いで理解しようとはしていませんでした。マッキンゼーが2019年に世界中の経営幹部を対象に実施した調査では、自社が少なくとも1つのプロセスまたは製品にAIを組み込んでいると答えた回答者はわずか58%だった。多くの人が AI の潜在的な用途と価値を十分に理解しておらず、その結果、 AI の導入は急速に拡大していません。同じマッキンゼーの調査では、AIを導入済みまたは導入を計画している企業の約4分の3が、3年間で投資を増やすと回答したが、増加率は10%にとどまった。

[[379223]]

しかし、これは当時の話です。現在、パンデミックが始まって以来、AI プラットフォームへの投資は急増し、「あれば良い」という取り組みから本格的なビジネス上の必須事項へと移行しています。きっかけとなったのは、「通常業務」の混乱と、パンデミックによって生じた需要の増加に対応するための人的資本と既存のリソースおよびプロセスの拡張が不十分であったという、デジタル変革イニシアチブにおけるギャップの顕在化でした。デジタル インテリジェンスと自動化が、緊急の作業を大規模に実行できる唯一のソリューションになったことがすぐに明らかになりました。

AI は、短期的にも長期的にも、またバックオフィスとフロントオフィスの両方のアプリケーションにおいて、ビジネス ワークフローに価値を付加し、従業員の能力を強化し、人間と機械の両方の力を活用して顧客体験を向上させる可能性を秘めています。

AIツールが企業の緊急ニーズへの対応にどのように役立つか

COVID-19の影響により、企業は「デジタルファースト」戦略を導入し始めています。デジタル変革の緊急の必要性に直面し、あらゆる規模や業界の企業は、日常的なタスクを自動化することで従業員がニーズに迅速に対応し、顧客により良いサービスを提供できることに気づき始めています。パンデミックにより、人間の能力を超えるスピードと規模で顧客の問題を解決するという前例のない要求が生まれました。

たとえば、ある航空会社では、キャンセルの要請が 1 日平均 500 件から 4,000 件に急増しました。別の例では、大手銀行が 600 万件の融資記録を急いで更新する必要がありましたが、このプロジェクトには 100 人が 2 年かかると見積もられていました。 3つ目のケースでは、パンデミックが発生した際、食事宅配サービスのサンバスケットの顧客数が突然50%増加し、顧客サービスの急速な調整が必要になった。自動化がなければ、これらの企業は必要なスピードと規模を達成することも、顧客との関係を維持することもできません。

多くの企業が少ないリソースでより多くの成果を上げようとしている今、AI ツールへの投資は収益性を向上させる可能性があります。マッキンゼーの調査では、AI を活用している企業の幹部のほとんどが、AI によって収益が増加したと答え、44% がコストが削減されたと答えた。 AI は効率を向上させるだけでなく、価値も提供します。まず、AI ツールにより、従業員は顧客エンゲージメントなどのより高度なタスクに集中できるようになります。

一例として、AI を搭載したチャットボットが挙げられます。ボットがより洗練され、会話が弾むようになると、多くの企業が雇用を拡大するリソースを持っていない時代に、大量の日常的な問い合わせに対してより迅速な顧客サービスを提供するライフラインとしての役割を果たすことも可能になります。時間の経過とともにパターンを学習することで、ボットは問題解決がより上手に、より速くできるようになるだけでなく、製品の改善に役立つ洞察も提供します。

AI ソリューションは、サービス エージェントや営業担当者に「次の最適なアクション」を提案したり、顧客に製品を推奨したりするなど、パーソナライズされた洞察を提供し、顧客エンゲージメントを向上させることもできます。 Salesforce の最近の調査によると、顧客の 73% は企業が自分のニーズと期待を理解することを期待していますが、企業が一般的にそれを理解していると考えているのは半数だけです。同時に、回答者の 62% は、企業が AI を使用して顧客体験を向上させることに前向きであると答えました。ほとんどの顧客は、企業が AI を使用してより良い体験を提供することに前向きです。

現実には、機械学習ツールはすでに利用可能であり、人々の仕事の効率化を支援し、シームレスでカスタマイズされたエンゲージメントを大規模に実現することで、このギャップを埋めるのに役立ちます。

人工知能の長期的な影響と利点

AI への投資は、すぐに利益を得られるだけでなく、新たな価値源を開発し、成長を促進する長期的な機会も提供します。今日の AI の多くのアプリケーションでは、効率と生産性を向上させるために既存のプロセスを反復します。将来、組織は AI を使用してビジネス プロセスと運用モデルを再考し、リアルタイムの価値を測定して提供する新しい方法を見つけることができるようになります。

たとえば、バターで最もよく知られている米国の農業会社 Land O' Lakes は、最近まで、複数のツール、大規模なインフラストラクチャ、見つけるのが難しいスキルセットを持つ開発者を必要とする、低速で分断されたレガシー システムに依存していました。これでは、COVID-19 によってもたらされた課題や変化に対処することはできません。彼らは、自動化と人工知能を活用して、販売、マーケティング、商取引を統合し、サプライチェーン管理プロセスを合理化し、顧客と従業員にさらに強力なワークフローを提供しようとしています。

Land O' Lakes は 30 日以内に新しいシステムを導入し、電子商取引とサプライ チェーンの管理プロセスを変革し、会社の生産性を 25% 向上させました。同社は現在、AIと自動化を大規模に活用し、2,500人の農家、1,000人の小売パートナー、10,000人の従業員に、eコマースプラットフォーム上でリアルタイムの購入情報や出荷・追跡データを提供している。サプライ チェーンは全トランザクション量の 50% を占め、アプリケーション間で 30% を超えるデータを再利用します。その結果、より統合され、透明性と拡張性に優れたビジネスが実現します。

AI は、ビジネス ユニット間の現在の組織的サイロを橋渡しする可能性も秘めています。歴史的に、これらの部門は効率を最大化するために分離されており、「より安く、より良く、より速く」というモットーを実現しています。しかし、各チームが使用するプラットフォームが相互に通信することはほとんどないため、テクノロジーによってこうした分断が強化されます。 AI や RPA などのツールは、組織間のつながりを構築し、顧客を総合的に把握できるようにすることで、パーソナライズされた価値をリアルタイムで提供するのに役立ちます。

人間と機械が協力して全体的な影響を拡大する新たな機会も生まれます。たとえば、世界経済フォーラムは、人工知能や機械学習、プロセス自動化、ロボット工学、デジタル変革、モノのインターネットなどの分野の専門家に対する需要も業界全体で高まると予測しています。人間とインテリジェント ツールのこうしたパートナーシップは、AI を使用して同じことをより効率的に行うだけでなく、リアルタイムの価値を提供したり、新しいタイプの労働力を解き放ったりする新たな可能性を切り開きます。

反復から革新へ

パンデミックは、企業が AI の商業的メリットを受け入れるきっかけとなった。通常であれば何年もかかるパイロットや大規模な実装が、数週間または数か月で完了しました。顧客を引き付けるために大規模なデジタル化を緊急に必要とする状況に直面し、反復的な日常的なタスクを自動化することの価値が明らかになりました。

将来的には、AI ツールは既存のプロセスを改善するだけでなく、新しい作業方法も生み出すでしょう。従業員を再訓練することで、これらの強力なテクノロジーが人間と連携して機能し、企業がより人間的になり、顧客により大きな価値を提供できるようになります。

<<:  2021年に自動運転はどのように発展するのでしょうか?

>>:  ディープラーニング? 「ブラックボックス」である必要はない

ブログ    

推薦する

マイクロソフト:新しいアルゴリズムにより Windows 11 の累積アップデートのサイズが 40% 削減

本日、Windows 11 システムは Patch Tuesday でリリースされた最初の累積的な更...

...

GoogleからNvidiaまで、テクノロジー大手はAIモデルを解読するためにレッドチームハッカーを採用している

ChatGPTの一般公開の1か月前に、OpenAIはケニアの弁護士Boru Golloを雇い、AIモ...

人工知能(AI)について知っておくべきことすべて

人工知能の進歩は前例のない機会をもたらすと同時に、経済的、政治的、社会的混乱ももたらします。専門家は...

性質:大きなモデルは役割を演じているだけで、実際には自己認識を持っていない

大型モデルはどんどん「人間らしく」なってきていますが、本当にそうなのでしょうか?現在、Nature ...

人工知能は将来の建築をどのように変えるのでしょうか?

自動化された AI システムは、建物の暖房と冷房を最適化して効率性と持続可能性を向上させるのに役立ち...

致命的な幻覚問題、GPU 代替品の開発、大規模モデルが直面するその他の 10 の課題

ChatGPT、GPT-4などのリリースにより、大規模モデル(LLM)の魅力が明らかになった一方で、...

ビル・ゲイツ氏:GPT-5はGPT-4よりそれほど良くはならない、生成AIは限界に達した

ビル・ゲイツ氏の暴露は機械学習コミュニティで話題となっている。 「GPT-5 は GPT-4 よりそ...

...

...

2024年のテクノロジートレンド

2024年を見据えて、多くの技術リーダーや観察者は、AIが依然として会話や企業計画の中心となるだろう...

人工知能(AI)と機械学習(ML)の最新動向

[[422288]]人工知能 (AI) には、分析モデルの構築を自動化する機械学習 (ML) を含む...

STLコンポーネントアルゴリズム

STL は、OOP と従来のプログラミングの両方で使用できる多数のテンプレート クラスと関数を提供し...

Google の研究者が発狂: AI に人格があると信じ、有給休暇を取得し、チャットログが恐ろしい

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...