データ、AI、オートメーションはいかに企業を変革するのか

ホワイトボードに戦略を書き、チームを率いる女性

著者

Inderpal Bhandari

IBM Global Chief Data Officer

Dinesh Nirmal

SVP

IBM Software

今日のデータ・リーダーには、組織の運営を効率化し、ビジネス価値を向上させ、イノベーションを促進することが期待されています。その役割は、Business Intelligenceの提供から管理、さらには企業全体で高品質のデータへのアクセスと有用性の確保まで多岐にわたります。つまり、データ戦略がビジネス戦略と一致していることを確認する役割を、リーダー達は担います。この基盤があってはじめて、データ・リーダーはデータ駆動型の文化を育み、組織全体が自動化とAIテクノロジーを活用してROIの向上を実現できるのです。これらの分野は、コスト削減から収益増加、新しいビジネスチャンスの開拓まで、企業を変革します。

 

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基盤の構築:データ・アーキテクチャ

データの収集、整理、管理、保管は複雑な課題です。目的に適うデータ・アーキテクチャは、データ駆動型の効果的な組織運営を支えます。ビジネス要件に基づいて、収集から処理、消費に至るまで、エコシステム内におけるデータの流れを確立します。最新のクラウドベースのデータ・アーキテクチャーは高可用性、拡張性、ポータビリティーを有します。インテリジェントなワークフロー、分析、リアルタイム統合、さらには標準APIを介したレガシー・アプリケーションへの接続も可能です。データ・アーキテクチャの選択は組織の収益と効率に大きな影響を与える可能性があり、選択を間違えると多大なコストにつながる可能性があります。

適切なデータ・アーキテクチャを使用すると、組織はコストとシンプルさのバランスをとり、データ・ストレージ費用を削減できると同時に、データサイエンティストやビジネス・ユーザーが信頼できるデータに簡単にアクセスできるようになります。また、サイロを排除し、企業のシステムとアプリケーションの複雑な関係性を統合して、既存の投資や計画された投資を活用することができます。また、AIとオートメーションへの投資収益率を高めるには、AIガバナンスを通じて組織のAIの使用を管理する自動化されたプロセス、方法論、ツールについて検討する必要があります。

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LOBとIT活動のオートメーションを活用する

データを活用することで、オートメーションとAIで組織を完全にデジタル化できます。課題は、事業部門やIT部門全体にわたり、これらすべてを統合・実装することです。

基幹業務機能については、次の5つの主要なケイパビリティーを検討してください。

  1. オートメーションの最適な候補を特定し、投資実行前にオートメーションの取り組みを拡大するためのプロセス・マイニング
  2. 時間のかかる手作業を自動化するロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)
  3. デジタルワークフローを自動化するワークフローエンジン
  4. ルールに基づいたビジネス上の意思決定を分析、自動化、および管理するための運用上の意思決定管理
  5. ビジネスを運営して意思決定をサポートするために必要となる、増え続けるエンタープライズ・コンテンツの管理
  6. ドキュメントを読み取り、データを抽出し、使用するためにデータを改良して保管するためのドキュメント処理

ITのデジタル化に関して評価すべきケイパビリティーは次の3つです。

  1. 企業向けオブザーバビリティーによるアプリケーション性能モニタリングの改善とCI/CDパイプラインの高速化
  2. 最も効率的なコンピューティング、ストレージ、ネットワーク・リソースをアプリケーションに積極的に提供するアプリケーション・リソース管理(ARM)
  3. IT環境全体の潜在的なリスクや停止の警告サインを事前に特定するAI

データとAI倫理を企業文化に含めることで、データ、AI、オートメーションへの投資のROI向上を推進する

しかし、プロセスと人材を軽視してはなりません。組織内の主要なプロセスにAIを適切に導入しなければ、実質的な影響が得られない可能性があります。サプライチェーンの調達、マーケティング、販売、財務のプロセスにAIを導入することを検討し、それに応じてプロセスを調整する必要があります。さらに、プロセスを実行するのは人間であるため、データ駆動型の組織にとってデータ・リテラシーは極めて重要です。データ・リテラシーを備えることにより、AIシステムの洞察を活用し、同時にそれらを精査することができます。データ・ユーザーがオプションの解釈方法に同意しなかったり、それらを理解していなかったりすると、彼らはプロセスに従わない可能性があります。データとAI倫理の文化を育み、データ・プライバシー基準を遵守するという点で、このような状況がもたらす影響を考慮すると、これは特に高いリスクになる可能性があります。

データ駆動型の組織の構築は、IT、リーダーシップ、基幹業務にまたがる多面的な取り組みです。しかし、そこから得られる価値は紛れもないものです。データ駆動型の組織の構築により、企業全体のオートメーションとIT活用に向けた準備が整います。コスト削減と成長の機会を迅速に特定できる能力という点で、組織は競争上の優位性を得ることができ、さらには新しいビジネス・モデルの可能性を解き放つことができます。

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