成功するAIストラテジーの立て方

機械に対して、学習し、推論し、意思決定を行う能力をますます持たせることで、AIは製造業、サービス業、医療、学術をはじめとするほぼすべての産業に影響を与えています。最近の調査によると、経営幹部の92％が、2026年までにワークフローをデジタル化し、AIを活用したオートメーションを導入することを見込んでいます。¹AI戦略がなければ、組織はAIがもたらす恩恵を享受できないリスクを抱えることになります。

AI戦略は、組織がAIを導入することに関連する複雑な課題に対処し、その目的を定義するのに役立ちます。AIは、より高度なデータ分析、反復作業のオートメーション、プロセスの最適化、あるいは顧客体験の向上のために、AIアシスタントやエージェントを活用するなど、さまざまな用途に活用できます。

明確に定義された目的と計画は、AIの導入を企業全体のビジネス目標と整合させるうえで重要な役割を果たします。この調整こそが、AIから実質的な価値を引き出し、その効果を最大化するために不可欠です。成功するAI戦略は、必要な能力を構築するためのロードマップを示すとともに、組織内でのAIの戦略的かつ責任ある活用を実現するための指針にもなります。

今日AIを理解しようと努め、その力を活用するための努力をする組織が将来繁栄するでしょう。優れたAI戦略により、これらの組織はAIを導入する際に直面する複雑さを管理し、技術の進歩に迅速に適応し、プロセス、運用効率、全体的な成長を最適化することができます。

人工知能戦略は、ビジネスのより広範な目標に沿ってAIを組織に統合する計画です。成功するAI戦略は、この計画のロードマップとして機能する必要があります。組織の目標に応じて、AI戦略では、AIがデータからより深い洞察を抽出し、効率を高め、サプライチェーンやエコシステムを強化し、人材や顧客体験を向上させるのにどのように役立つかを概説することができます。

適切に策定されたAI戦略は、テクノロジーインフラの方向性を示す役割も果たし、AIを効果的に導入するために必要なハードウェア、ソフトウェア、その他のリソースを企業が備えることを支援します。また、責任あるAIの導入を支えるためには、バイアス、透明性、規制に関する懸念といった倫理的な観点にも対応する必要があります。責任あるAIデプロイメントをサポートするには、偏見、透明性、規制上の懸念などの倫理的考慮事項にも対処する必要があります。

人工知能がほぼすべての業界に影響を及ぼし続ける中、綿密に練られたAIストラテジーは不可欠です。これにより、組織は潜在能力を解き放ち、競争上の優位性を獲得し、変動し続けるデジタル時代において持続可能な成功を達成できるようになります。

AI戦略の構築は、スタートアップ企業からグローバル企業まで、人工知能を取り入れるあらゆるビジネスにとって多くのメリットをもたらします。AI戦略により、組織はAI機能を意図的に活用し、AIプロジェクトを全体的なビジネス目標に合わせることができます。AI戦略は、組織の成功に有意義な貢献をするための羅針盤となります。これにより、利害関係者は、生産性、意思決定、最終利益といった重要なプロセスにおいて最大の改善効果が見込めるプロジェクトを選択できるようになります。

AI戦略は、アイデアをソリューションへと変えるためのステップを明確に示すものです。これらの目標を達成するためには、組織はデータ、人材、テクノロジーに関する重要な意思決定を行う必要があります。よく練られた戦略は、AIの取り組みにおいてデータを管理・分析・活用するための計画を提供します。また、データサイエンス、機械学習（ML）、AI開発の分野で必要となる人材を育成・確保・維持するためのスキルニーズを明らかにします。さらに、AIを効果的に導入するためのハードウェア、ソフトウェア、クラウド・コンピューティング・リソースの調達指針にもなります。

本質的に、成功するAI戦略は不可欠です。なぜなら、それはビジネス目標を支援し、優先順位付けを容易にし、人材およびテクノロジーの選択を最適化し、AIを体系的に統合することで組織の成功を推進するからです。

効果的な人工知能ストラテジーを立てるために、一般的に次のステップが必要です。

以下のようなさまざまなAI技術について理解を深めましょう。生成AI、エージェント型AI（両者の違いを含む）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、およびコンピューター・ビジョン。AIのユースケースを調査し、これらの技術が関連する業界でどこで、どのように活用されているかを把握しましょう。AIが解決できる問題と得られるメリットをリストします。それを使用する部門、その方法、および障害を書き留めます。

組織、その優先事項、および能力を理解します。AIシステムを導入および管理するIT部門の規模と強みを確認します。部門長に聴取して、AIが解決できる可能性のある潜在的な問題を特定します。

組織が解決すべき問題を特定しましょう。改善すべきメトリクスは何ですか。AIが常に答えであるとは想定しないでください。ビジネスにとって重要な目標を選び、AIがそれらに対して成功を収めてきた経歴があることを確認してください。

自社の業界で実績のあるAI関連企業を見つけましょう。ツール、ベンダー、パートナー候補のリストを作成し、それぞれの経験、評判、価格などを評価します。AI統合プロジェクトのフェーズとタイムラインに基づいて調達の優先順位を設定します。

ビジネスに早い段階から価値をもたらす、成功を優先するロードマップを作成します。特定された実際のニーズに基づいてプロジェクトを選択します。必要なツールとサポートを決定し、プロジェクトにとって最も重要なものに基づいて整理します。具体的には、次のとおりです。

• データ：AIソリューションを効果的に支えるために、新しいデータや既存のデータまたはデータセットが必要かどうかを決定し、データ戦略を立てます。データを効果的に管理するためのデータ・ガバナンス・フレームワークを確立します。

• アルゴリズム：アルゴリズムは、機械が学習し、データを分析し、意思決定を行えるようにするルールまたは指示です。モデルは、機械学習アルゴリズムによって学習された内容を表します。これらのタスクを効果的に管理するには専門知識が必要であるため、アルゴリズムをデプロイし、モデルを設計、開発、検証する担当者を決定します。

• インフラストラクチャー：AIシステムをホストする場所と、そのシステムを拡張する方法を決定します。独自のインフラストラクチャーにデプロイするか、サード・パーティーのプラットフォームにデプロイするかを検討します。

• 人材とアウトソーシング：AIプロジェクトを実行するための組織内の準備状況とスキルのギャップを評価します。判断してください、人材パイプラインがデータサイエンティストや開発者などの役割を担う人々を満たしているか、それともトレーニングを通じて社内でスキルを開発できるか。また、デプロイメントやオペレーションなどの特定のタスクをアウトソーシングすることを検討します。

AIストラテジーを関係者に提示し、それがビジネス目標と一致していることを確認します。提案されたロードマップに対する賛同を得ます。メリット、コスト、期待される結果を明確に伝えます。ここまでできたら、ストラテジーを実行するために必要な予算を確保しましょう。

AIチームのスキルアップや、適切なAIの専門知識を持つ人材の採用を開始しましょう。チームに、最先端のAIの進歩について最新情報を把握し、革新的な問題解決方法を探求するよう勧めます。

組織によるAIの責任ある使用の倫理的影響を理解します。倫理的なAIプロジェクト、包括的なガバナンス・モデル、実行可能なガイドラインに取り組みます。AIモデルに潜在的なバイアスがないか定期的に監視し、倫理的な懸念に対処するために公平性と透明性を徹底します。

新製品やAIテクノロジーの急速な発展に遅れずについていきましょう。新たな洞察と新たな機会に基づいて組織のAIストラテジーを調整します。

こうしたステップに従うことで、組織にAIを統合するための強力なガイドを作成できます。この統合により、企業は人工知能がもたらすダイナミックな世界における機会をより有効に活用できるようになるでしょう。

成功するAIストラテジーの構築と実行を妨げる問題がいくつかあります。効果的に前進するためには、プロセスを妨げる可能性を早期に評価し、それに応じて問題に対処する必要があります。

貴社のデータは実際、どこでどのように保管されていますか。AIモデルは堅牢なデータセットに大きく依存しているため、関連性の高い高品質のデータへのアクセスが不十分だと、AIアプリケーションのストラテジーと有効性が損なわれる可能性があります。

AIの機能と潜在的な用途についての認識が不十分な場合、懐疑心や抵抗、不十分な情報に基づく意思決定につながる可能性があります。この理解不足は、戦略の価値を失わせ、組織のプロセスへのAIの統合を妨げます。

AIプロジェクトが組織の目標、優先事項、ビジョンと密接に結びついていない場合、努力が無駄になったり、リーダーシップのサポートが得られなかったり、有意義な価値を実証できなかったりする可能性があります。

AIプロジェクトを効果的に策定、実行、管理するには専門家が必要です。データサイエンティストやMLエキスパートなどのAI人材の不足、または現従業員のスキルアップに対する抵抗は、ストラテジーの実行可能性に影響を及ぼす可能性があります。

人工知能の最新の進展は、その規模と影響力の大きさがビジネスや社会にもたらす力を浮き彫りにしています。しかし、AIテクノロジーの拡張性はビジネスと社会の双方に多大なコストをもたらす可能性があるため、企業は偏りや誤りを回避すべく、これらのシステムを責任を持って構築し、管理する方法を決めることが必要です。組織がさまざまなデータセットを活用して機械学習やオートメーションをワークフローに適用する際には、適切なガードレール（安全策）を整備し、AIシステムにおけるデータ品質、コンプライアンス、透明性を確保することが重要です。

IBMは、AIが迅速かつ倫理的に真の利益をもたらすことができるビジネス分野に焦点を当て、AIを即時に活用できるよう支援します。IBMのビジネス・グレードのAI製品と分析ソリューションの充実した製品群は、AI導入のハードルを下げ、適切なデータ基盤を確立し、成果と責任ある活用のために最適化するよう設計されています。

グローバル企業は、AIトランスフォーメーションの取り組みの信頼できるパートナーとしてIBM Consulting™を選んでいます。大手AIコンサルティング会社として、ビジネス・トランスフォーメーションにおけるAI開発とクラウド・テクノロジーの効果を強化します。IBM® watsonxテクノロジーとパートナーのオープンエコシステムを通じて働き、倫理と信頼を基に、あらゆるクラウドであらゆるAIモデルを提供しています。