AI（人工知能）は、もはやSFの世界の話ではなく、ビジネス開発のための完全に機能するツールです。
ビジネスにおける定型業務の自動化、分析と正確な予測、顧客サービスのパーソナライゼーション—これらは、今日、人工知能ができることのほんの一部にすぎません。
人工知能とは何か？
現代の専門家によれば、人工知能を人間の意識や思考と比較して過度にロマンチックに捉えるべきではありません。それは、人間の労働をコンピューターの作業に置き換える、つまり自動化について話す方がより正確です。時が経つにつれて、人間が行う典型的な操作がますますコンピューターによって実行されるようになる可能性が高いです。
今日、人工知能の開発には主に2つの方向性があります。
- 機械学習（または例による学習）: この場合、機械に意思決定の原則を説明する必要はありません。アルゴリズムは、人間の行動を繰り返し、多数の典型的な例を分析することで独立して学習します。しかし、このアプローチでは、アルゴリズムがこれらすべてのデータを学習の基礎として取り込むため、専門家のエラーも継承されることを理解することが重要です。
- エキスパートシステム（またはプログラムに実装された人間の知識）: このアプローチでは、専門家が開発者に自身の作業原則を説明し、このデータが機械用のプログラムの基礎として使用されます。例えば、エキスパートシステムは現在、チャットボットの開発に使用されています。
まとめると、機械学習とエキスパートシステムという2つのアプローチを組み合わせることで、人工知能に基づいたアルゴリズムの最大限の精度を達成することができます。
ビジネスにおける人工知能の活用方法
AIの可能性を、ビジネスの自動化と規模拡大のために活用することができます。例えば、以下の分野です。
サイバーセキュリティ製品
AIの助けを借りて、フィッシングプログラムやサイバー詐欺師からの保護を提供できます。AIベースのシステムは、様々なサイバー攻撃を防止するようにプログラムされています。ロボットは、プログラムの異常な動作を監視し、情報源を確認し、ファイルやリソースを安全なものと比較します。疑わしい点がある場合、サイト、ファイル、またはプログラムの活動はブロックされます。
販売統計の収集と消費者需要の予測
アルゴリズムに販売データを提供することで、詳細なレポートと事実に基づいた顧客需要の予測を得ることができます。このようなレポートのおかげで、プロモーションに対する顧客の反応を定期的に監視し、顧客需要が季節ごとにどのように変化するかを把握できます。利点の1つは、専門家がデータを分類する時間を浪費する必要がないことです。
顧客サービスの自動化
ほとんどの技術サポートやカスタマーサポートサービスの業務は、同種のリクエスト処理に基づいています。数分で解決できる問題に、多くの時間とリソースが費やされています。解決策は、定型的な質問に回答し、顧客にアドバイスを提供し、必要に応じてオペレーターに転送するボットを使用することです。
チャットボットは、顧客が対話を通じてサービスを利用するビジネス分野で特に有効です。この場合、AIは明確な作業アルゴリズムを持っていれば、人をうまく代替できます。
例えば、このアプローチは保険業界や銀行業界で長らく使用されてきました。重要な条件は、スクリプトが事前に書かれていること、厳格な規制があること、そしてルールが明確に定義されていることです。ロボットは単に事前に書かれたスクリプトに従うだけであり、これにより人的要因が排除されます。チャットボットを導入することで、企業はクライアントに24時間年中無休で必要な情報を取得する機会を提供します。
これらが人工知能が使用される最も一般的な分野です。しかし、実際には、AIはこれよりもはるかに頻繁に、そして全く異なる産業で使用されています。例えば、労働安全衛生、信用スコアリング、製品価格の自動選択、機器の監視、故障の早期検出などです。
AIが解決できるビジネス上の課題
あなたのビジネスにおいて、AIアルゴリズムに委託できるタスクは何でしょうか？実際、あらゆるビジネスにそのようなタスクは多く存在し、AIを導入することで、時間や会社のリソースを節約し、収益を増やすことができます。
- 顧客リクエストの自動処理： バーチャルアシスタントは現代のビジネスにとって命綱です。プログラムは最大96%の着信リクエストをエラーなしで処理できることが経験上示されています。これがコールセンターのエージェントの負荷を軽減し、顧客サービスの効率を向上させるのにいかに役立つか想像してみてください。
- 着信メッセージの分類： AIの導入により、資格のある専門家を定型的な作業から解放します。単純なリクエストはプログラムによって即座に処理され、複雑なタスクのみが専門家に転送されます。
- 画像カタログの作業： 小売業者にとって非常に差し迫った問題は、製品画像の一括処理です。通常、従業員はフォトエディターでの作業に何時間も費やしますが、今ではロボットがこのタスクを解決できます。このアプローチにより、処理される資料の量が大幅に増加し、従業員の時間はより重要なタスクのために節約されます。
- 自動認識： 作業に多数の紙の図面が関わる企業にとって、人工知能は真の救世主となり得ます。情報がロール状で棚に保管されている間は、特別なプログラムでそれらを扱うことは不可能です。AIを使用すると、図面をほぼ90%の精度で認識し、デジタル化できます。
- 競合他社分析： AIは、利用可能な公開情報源から競合他社に関する情報を収集するためにも使用できます。このデータは、ビジネスがサービスを改善し、品揃えを拡大し、サービス市場で競争優位性を獲得するために必要です。
- 分析と自動化： AIは、膨大な量のデータ分析に使用でき、これはほぼすべてのタイプのビジネスに関連しています。アルゴリズムは、ビジネスプロセスを分析および視覚化し、需要を予測し、マーケティング戦略を改善できます。AIベースのレコメンデーションサービスはうまく機能し、顧客の好みやオンライン行動に関するデータに基づいてパーソナライズされたアドバイスを提供します。
- ロジスティクスと倉庫管理： プログラムは、最適なルートを設定し、倉庫内の保管を最適化するために使用されます。このアプローチは非常に効果的であり、ビジネスに真の利益をもたらします。
- 製造： この分野には、生産ラインを最適化し、完成品の品質を判断するための特定のプログラムがあります。AIを製造業の機械やその他の機器と統合することで、製造業者やサプライヤーは多くの利益を得ることができます。
しかし、人工知能は本当にすべてのビジネスにとって利用可能なのでしょうか？実際には、多くの中小企業は、専門知識の不足、アルゴリズムをトレーニングするためのデータ不足、特定のシステムを適応させる方法の理解不足といった制限に直面しています。この場合、アルゴリズムを開発し、機械をトレーニングするために必要なデータ配列をロードし、貴社におけるアルゴリズムの操作を設定できる専門家の助けを借りる方が良いでしょう。
ビジネスへのAI導入：主な段階と発生しうる困難
ほとんどの専門家によると、現段階で技術の使用が会社の成長の利点と機会であるならば、数年後にはそれはほぼすべてのビジネスにとって必要不可欠になるでしょう。競合他社が積極的に現代技術を使用している市場で、自動化とロボット化を避けながら事業を継続することは不可能になります。
導入の非常に初期の段階で、会社のプロセスを見直し、組織が人工知能をなぜ使用するのか、どのようなタスクを解決できるのか、そして即時的および長期的にどのような利益が得られるのかを明確に定義する必要があります。
会社がロボット化を検討する時期が来たという重要なシグナルの1つは、マーケティング部門が大量のリードを生み出しているにもかかわらず、従業員がその流れに対処できていないという事実です。ロボット化のおかげで、会社はこの問題を解決できます。自動化はまた、マーケティング部門や製造部門が対処できないという恐れから、広告予算を増やし、より大きなクライアントに到達することをためらっている組織にとっても解決策となり得ます。
発生しうる困難
ビジネスにおける自動化とチャットボットの使用に関して言えば、すべてが望むほどバラ色ではありません。残念ながら、人気の高まりに乗じて、未完成の機能を持つチャットボットが市場に多数出現しています。しかし、会社の発展にとって重要なのは、単に流行に乗ることではなく、特定のビジネスに適した効果的なツールを開発することです。
組織が技術導入の第一段階で直面する可能性のある深刻な問題の1つは、データ品質です。AIシステムは非常に正確なデータに基づいてトレーニングされます。詳細な分析と予測には初期情報が必要です。データが不正確または不十分である場合、ロボットのパフォーマンスは不十分になる可能性があります。
もう1つの一般的な問題は、特別なスキルの必要性です。技術には、機械学習、データ処理、およびソフトウェア開発のスキルが必要です。ビジネスがこれらのスキルを欠いている場合、導入は重大な課題に直面する可能性があります。
さらに、倫理的配慮についても言及する価値があります。顧客がどのように決定が下されているかを明確に理解できるように、システムの透明性が重要です。また、ビジネスにとって、システムが差別を永続させず、セキュリティとプライバシーを維持することを確認することも重要です。
技術は急速に発展しており、そのビジネスにおける役割は将来的にますます増大する可能性が高いです。現時点で可能な困難を克服し、人工知能を効果的に活用できるビジネスは、市場でより成功裏に競争するでしょう。
ビジネスプロセスへのAI導入の主な段階
- 最終目標の定義: このケースでは、終わりから始める方が良く、人工知能ツールを通じてどのような目標を達成する必要があるかを直ちに決定します。例えば、コスト削減、プロセスの迅速化、平均単価の増加などです。パラメーターが達成可能で測定可能であることが重要です。
- 情報を取り扱う文化の形成: 人工知能に関連するすべては、大量の正確なデータを必要とします。会社は、データの収集、処理、および保管の一定の文化を維持する必要があります。すべてのビジネスプロセスのあらゆる段階で入ってくるすべての情報は、分析や予測を含むアルゴリズムの操作にとって重要です。
- 情報の収集と処理: 会社がアルゴリズムをトレーニングするために十分なデータを収集するには、時間がかかる可能性があります。統計誤差が平準化され、制御サンプルが形成されるように、情報が大量にある必要があります。
- モデルの構築: 上記のすべての段階は準備として分類できます。次に、以前に収集されたデータに基づいてトレーニングされるモデルの構築に進みます。その後、モデルはデータベースの制御サンプルでテストされます。異なるモデルが同等に正しい結果を生み出すことがあります。これは、数学において、異なる方法で問題を解いても同じ正しい解が得られるのと同じで、正常なことです。
- 検査（検証）: モデルが構築されテストされたら、「実戦」データを使用してシステムの操作をチェックする必要があります。モデルテストは、予測の存在によって引き起こされる認知的歪みなどの困難を平準化することを考慮に入れて実行されるべきです。人間は、AIの結果に合わせて現実世界の調整を行ったり、その逆を行ったりする可能性があります。
- 明確化（改善）: 実際のデータでのテスト後、モデルを改善するために使用できる情報を取得します。不一致は、データが変更されたこと、例えば、アーカイブの情報が実際の現在のデータと異なることなどが原因である場合があります。構築されたモデルは、新しいデータセットで再テストされます。
会社への人工知能アルゴリズムの導入は、間違いなく多くの前向きな変化をもたらすでしょう—KPIをより容易に達成し、コストを最小限に抑えるのに役立ちます。しかし、このツールを可能な限り効果的にするためには、常にデータを収集し、アルゴリズムのパフォーマンスを改善するためにそれを入力する必要があります。データベースに入力される新しい関連情報が多ければ多いほど、モデルはより正確に機能します。
AIは人間の労働を置き換えることができるか？
どのコインにも裏表があるように、これはビジネスにおけるAIの使用の問題にも当てはまります。AIに過度な期待を寄せる人もいれば、逆に機械が人間を完全に置き換えるのではないかと心配する人もいます。
しかし、近い将来、ロボットが人間の労働を完全に置き換えることはできませんが、定型的なタスクを引き受けることができるでしょう。
タスクに創造性があればあるほど、AIを使用する可能性は低くなります。もちろん、機械が絵を描いたりテキストを書いたりすると反論する人も多いでしょうが、これは創造性ではなく、既製のモデルを使用した新しいものの組み立てです。したがって、AIの導入によって真の専門家がもはや求められなくなることを恐れる必要はありません。むしろ、その逆で、真の専門家は常に価値があり、アルゴリズムの使用は彼らを定型的なタスクから解放することを可能にします。
まとめると、定型的なプロセスを自動化する必要がある場合、人工知能が最良の解決策です。しかし、新しいプロセスを作成するには、常に専門家が必要です。機械はまた、マーケターからデザイナーまで、様々な専門家の生産性を向上させるためのツールと見なすこともできます。
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