デジタル変革と人工知能

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今日のビジネスにおける変化の最大の原因は、デジタル変革と呼ばれる取り組みです。つまり、デジタル変革の目標は、組織の業務運営を簡素化することです。

企業におけるデジタル変革の基本的な考え方は、デジタル技術による改善に基づいて業務プロセスやビジネスプロセスを変更することです。このようにして、業務運営をより効率的に行うことができます。したがって、デジタル変革プロセスにおける変化の推進力として AI を考慮することは明らかです。

しかし、AI の変化の核心はデジタル技術の変化の核心とは異なるため、AI には異なる推進力があります。 AI はデータではなく知識に基づいて変化を推進します。これは単なる学術的な発言のように思えるかもしれませんが、大きな違いを生みます。

デジタル変革の基本的な前提は、テクノロジーが変化の原動力であるということです。したがって、「デジタル化」と「変革」という用語が生まれます。テクノロジーは、企業に変化への抵抗感を与えるのではなく、指数関数的な変化を促す可能性があるという考えです。

技術の変化は通常、S字型に進行します。そしてスマートフォンは、テクノロジー主導の変化を生み出す可能性を秘めたテクノロジーの明確な例です。

10年以上も市場に出回っているAppleのiPhoneは、新しいテクノロジーがライフサイクルを通じてS字カーブに沿ってどのように進化するかを示す一例です。

Appleが発売した最初のiPhoneは革新的な技術でしたが、まだ多くの欠点があり、プラットフォームの潜在能力を十分に活用していなかったため、当初は技術変化の曲線がやや平坦でした。最初の iPhone はスマートフォンでしたが、インターネット接続が遅く、電子メールが使いにくく、アプリもほとんどありませんでした。

iPhone 4、5、6 の導入により大きな改善がもたらされ、変化曲線の急激な部分にあると言えます。スマートフォンのハードウェアとソフトウェアの全体的な可能性が広がり始めており、アプリのエコシステムが成長し、テクノロジーがより幅広いユーザーにアクセスしやすくなっています。

今日の iPhone は以前の iPhone よりもパフォーマンスが向上していますが、変更は小さく、改善も比較的わずかです。テクノロジーとしての iPhone は現在、技術変化チャートのトップに位置しています。したがって、その開発曲線は次のようになります。

• 調整: テクノロジーを導入しますが、まずはその真の可能性を見つけます。
• スケールアップ: 技術の潜在能力が実現され、広く使用されています。
• 革命から進化へ: わずかな改善は継続して行われていますが、企業の変革においてその重要性はますます低下しています。

時間の経過に伴うビジネスの変化の原動力は、技術の変化の原動力とは異なります。

ここでの基本的な考え方は、ビジネスに大きな変化を導入することは時間の経過とともにますます困難になるということです。

次のような多くの分野で変化に対する抵抗が存在します。

• ビジネスマネジメント
• 企業文化
• 人間の基本的な行動
• 企業ポジション
• 従業員の知識
• 現在のワークフロー
• ITシステム設計

これは組織の変更がまったく不可能であることを意味するものではありません。それは、テクノロジー主導の変化で起こる指数関数的な速度ではなく、対数的な速度で変化が起こることを意味します。

上記の動向を確認する研究は数多くあります。最も有名なのは、デジタル変革の可能性を説明する「マーテックの法則」です。

テクノロジーが生み出せる変化の速度と企業が生み出せる変化の速度のギャップをデジタル トランスフォーメーションと呼びます。このギャップは、下の図では青い網掛けで示されています。

この図には、デジタル変革に関連する重要なポイントが 2 つあります。つまり、デジタル変革には 2 つのレベルがあります。

• デジタル変革の未実現の可能性
• デジタル変革の真の可能性

最後の部分は、デジタル変革がもたらす変革です。その可能性は、テクノロジーが推進できるものと、通常の状況下で企業が実行しようとする変化のスピードにあることがわかります。

破産の危機に瀕している英国の旅行サービスプロバイダー、トーマス・クックは、デジタル変革の可能性を実現できなかったために運営上の困難に直面した企業の一例です。

トーマス・クックの事業は、英国全土の繁華街にある多数の店舗のオフィスを通じて旅行商品を販売することです。同社が直面している問題の 1 つは、経営陣がビジネス モデルが時代遅れであることに気づき、より多くの売上をオンライン チャネルに転換したいと考えていることです。

しかし、旅行商品を店頭で購入する文化は事業運営の中核を成しており、経営陣は課題に対応するために大胆な変更を加えることを恐れている。その結果、同社は変化に対する抵抗に直面し、大幅なデジタル変革を推進することができませんでした。

これはトーマス・クックだけが直面している状況ではない。一般的に言えば、指数関数的な変化を経験する上で最大の障壁は、最新のテクノロジーにアクセスできないことではありません。根本的な問題は、企業が最新の技術的現実に適応する能力であり、データは技術的変化を推進する最良の手段ではありません。

デジタル変革の概念に対するもう一つの大きな障害は、変化がデータに基づいていることです。データは王様であり、データが多ければ多いほど良い、などと言われています。奇妙に聞こえるかもしれませんが、データ自体が問題なのです。しかし、そうではありません。

データは、チャートの技術的な部分の変化を推進する根本的な要因です。デジタルトランスフォーメーションの中心的な概念は、データ主導で作業とワークフローを再設計することです。技術革新の原動力は何なのかを考えてみると、それは情報とデータです。

次の図は、さまざまな知識のレベルを示しています。それは知識のピラミッドと呼ばれています。

上の階層が下の階層に基づいているため、ピラミッドと呼ばれます。レベルが上がるにつれて、上がるレベルごとに知識が増えていきます。ピラミッドは一番下のデータから始まります。

• データ: 未加工または整理されていない形式の事実の集合。
• 情報: エラーが除去され、整理され構造化されたデータ。したがって、測定、分析、視覚化が可能になります。
• 知識: 学習は知識セクションの中核となる要素です。ここでの学習は、データと情報に対する洞察と理解に基づいて行われます。
• 知恵: 最後の層は知恵です。これはコアコンポーネントであり、アクション指向のフェーズです。

つまり、データと情報は世界をありのままに表現していると言えます。知識と知恵の概念は将来を見据えたものであり、人々が現在および将来何ができるかに焦点を当てています。

この事実は、変化の原動力としての AI がデジタル変革プロジェクトよりも大きな変革の可能性を秘めている主な理由です。人工知能の基盤はデータではなく知識だからです。人工知能は知識に基づいた変化を生み出すことができます。

デジタル変革プロジェクトの基本的な前提は、後方指向のデータと情報に基づいて構築されることです。

AI による改善は、データや情報ではなく知識に基づいています。次の 2 つの重要な領域で大きな違いが生まれます。

• 知識は、今日のテクノロジー主導の変化の実現を妨げる S カーブの制限にぶつかることなく、企業の運営方法を変革することもできます。
• 知識は技術革新を推進することができ、その変革の可能性は情報主導の変化よりも大きいです。そして、人工知能は組織をまったく新しい形で変えるでしょう。

デジタルトランスフォーメーションによる変化を生み出す能力に関する最大の問題は、変化を望む企業の惰性です。

前述のように、組織内での変化に対する抵抗の原因は一つだけではありません。それは、習慣、文化、従業員の能力のギャップ、労働組合、既存のプロセスとワークフロー、永続的な職務記述書、変化に対する一般的な抵抗、社内の政治的権力闘争などから生じます。したがって、デジタル変革プロセスが限界に達する主な理由は、技術的な側面ではなく、組織的な側面にあります。

業界の専門家は、トーマス・クックはさらに多くの店舗を閉鎖し、オンライン販売にもっと注力すべきだと述べている。これは、テクノロジー（電子商取引）がビジネス（販売拠点の閉鎖）を変えた一例に過ぎませんが、それは起こりませんでした。その結果、トーマス・クックは変化に対する企業の抵抗と、新たな技術的機会への適応の失敗に苦しみました。では、知識ベースの変更は何が違うのでしょうか?

AI は、組織内でタスクを解決する方法の基本的な前提に挑戦することで、ビジネスに変化をもたらします。最も簡単な説明は、AI によって企業が知識を自動化し、意思決定を自動化できるようになるということです。これは、AI が現在ジョブ、プロセス、IT システムによって実行されているタスクを解決することを意味します。

AI は企業内のこれらのタスク全体を引き継ぐことになります。また、AI が実行できるタスクがますます複雑化することで、デジタル テクノロジーでは実現できないレベルで企業変革を実現できるようになります。

一例としては、電話に出て相手と会話を続けることができる音声ベースのチャットボットが挙げられます。たとえば、テーブルの予約などです。

AI を使用してこれらの機能を自動化すると、従業員の仕事（チャットボットなど）が変わり、人々のプロセス（自動予約）が変わり、現在の IT システムが置き換えられます。

AI は企業内のこれらのタスク全体を引き継ぎ、変化を促すますます複雑なタスクも実行できるようになります。これらの要素のダイナミクスにより、AI はデジタル テクノロジーでは決して達成できないレベルで企業変革を実現できるようになります。

AI がビジネスの運営方法を変革するということは、デジタル トランスフォーメーションの変化に当てはまるビジネス上の抵抗要因がもはや有効ではなくなることを意味します。その主な理由は、AI 機能が特定のタスクを実行し、企業内ですでに行われている作業を補完するためです。電話サービスやテーブル予約の例と同じです。

したがって、AI がまったく新しいシステムやワークフローを実装するための推進力として使用されることはありません。この例では、特定のショットを実行するために人工知能が使用されます。現在の方法よりも優れており、効率的です。これにより、ワークフローを再設計するよりも抵抗が困難になります。

AI 主導の変化がデジタル主導の変化とは異なるレベルにある理由は他にもあります。つまり、テクノロジー主導の知識で達成できる最先端の品質は、データ主導のテクノロジーで達成できる品質よりも根本的に高いのです。

データ駆動型の変更マップは、デジタル変革の可能性を検討するときに見られるプロセスに従います。したがって、値が減少する S 字型の曲線が表示されます。

技術革新の原動力としての人工知能

知識主導型テクノロジーの一例としては、自動運転車を支えるテクノロジーが挙げられます。彼らが採用するソフトウェアは高度な AI アルゴリズムに基づいており、それによってもたらされる変化は、データ駆動型テクノロジーよりも高い変革の可能性を秘めています。

人工知能が新たなレベルのビジネス変革を推進

技術の進歩と AI によってもたらされる新たな機会が相まって、AI によるビジネス変革の機会が促進されます。

重要な点は、AI 主導の変化は、デジタル変革が抱える変化に対する障壁と同じ障壁に悩まされないということです。同時に、AI によってもたらされる技術的機会のレベルは、従来の IT ソリューションで達成できるものよりもはるかに高くなります。

全体として、これは人々が一定レベルの進歩を達成することが期待できることを意味します。

人工知能とデジタルトランスフォーメーションのビジネスの可能性

したがって、このレベルは、デジタル変革プロセスを通じて達成できるレベルよりも高くなければなりません。これは、AI 主導のダイナミクスがデジタル変革の制限なしに発生するためです。そして、この技術にはさらに大きな可能性があります。

大きな疑問は、これが実際にどのように起こるのか、そして AI の変化が戦略的な観点からどのように展開するのかということです。