AIトランスフォーメーションとは

コンピューター・ビジョン 、自然言語処理（NLP）、生成AIなどの機械学習とディープラーニング・モデルを他のテクノロジーと組み合わせて、次のような機能を備えたシステムを作成します。

• 手動タスクと反復的な管理作業を自動化する。
• コード生成でアプリとITをモダナイズする。
  
• 高度な分析を使用して、データ駆動型の洞察と意思決定のサポートを提供する。
• データから「学習」して、時間の経過とともに精度と性能を向上させます。
  
• パーソナライゼーションとチャットボットで顧客体験を向上させる。

AIの進歩が加速する中、AIトランスフォーメーションは、ビジネスの長期的な成功の重要な要素となっています。IBM Institute for Business Valueの最近のレポート「自動化されたAI駆動型の世界のための拡張作業」によると、トランスフォーメーションの過程にAIを統合する組織は、競合他社よりも優れた業績を上げることが多いそうです。

一般的に、AIトランスフォーメーションは、新しいテクノロジーを使って、既存のビジネス・プロセスを単純に複製するよりも、より包括的な取り組みです。しっかりと策定されたAIトランスフォーメーション戦略には、まったく新しいビジネスのやり方を生み出し、生産性を高め、持続可能な成長を促進する能力があります。AIトランスフォーメーションを実現し、拡張するために、ビジネスは戦略や文化を変更することが必要になることがよくあります。

AIトランスフォーメーションの戦略には、どんな数のテクノロジーも関与する可能性があり、多くの場合、広範なソリューションのツールキットが必要になります。導入される特定のAIツールは、組織の目標とするビジネス目標によって異なるケースが多いです。AIトランスフォーメーションで使用される最も一般的なテクノロジーには次のものがあります。

ビジネス・プロセスをデジタル化するのではなく、AIファーストの考え方を採用する組織は、急速に変化するビジネス・エコシステムにおいて大きな競争上の優位性を獲得する見込みです。また、AIジャーニーの標準プレイブックは存在しませんが、AIトランスフォーメーションの初期計画段階における一般的な考慮事項は次のとおりです。

• 戦略と価値： AIトランスフォーメーションのユースケースと目的は何か。どのワークフローが強化され、成功のための内部指標は何か。
• テクノロジーとデータ： 組織の戦略に最も適したモデル、データ、導入戦略はどれか。
• エクスペリエンス・デザイン： 社内外のユーザーはAIとどのように対話するのか。
• 運営モデル： 組織はどのように新技術を事業全体に拡大するのか。
• 才能と文化： 組織は、トレーニング、スキルアップ、採用を通じてAIの文化をどのように受け入れるのか。

AIトランスフォーメーションは動的なプロセスです。AIのユースケースと実装は、企業ごとに異なります。ただし、組織はAIをトレーニングして導入する前に、戦略の有効性を確保するために通常、次の計画プロセスに従います。

情報収集： この段階では、生成AI、機械学習、コンピューター・ビジョンなどのツールについて理解を深めるための調査を行います。この調査段階では、関係者はAIが対処できるビジネス上の問題をリストアップし、得られるメリットについて概要を説明することがあります。

現在のリソースと限界の評価：包括的な計画を立てる前に、組織は通常、既存のビジネスを監査し、IT部門の能力とデータ・プラクティスを見直します。

目標の定義：この段階では、組織はどのような具体的な問題を解決したいのか、また、実装中にどのように成功を測定するのかを特定します。

ロードマップの作成：ロードマップを作成する際、組織は実用的なニーズに基づいてAIプロジェクトを選択し、どのようなサポートが必要か、またAIに特化した専門知識を持つ、どのパートナーやベンダーを関与させるべきかを決定します。

こうした戦略的な計画フェーズが完了すると、AIモデルの設計、構築、トレーニング、検証、チューニングを開始できます。責任ある効果的なAIの導入に役立つ段階には、次のようなものがあります。

• データの収集と管理。

• データの整理。

• AIモデルの構築、トレーニング、チューニング。

• ワークフローを自動化し、アプリケーションにAIを追加。

• 企業全体にAIを導入。

AIトランスフォーメーションの最初のフェーズでは、AIのトレーニングとチューニングに使用される未加工データを特定し、活用します。また、どのサードパーティー・データを使用するかを判断することも含まれます。多くの場合、組織は根本的な再編成を必要とする柔軟性のないアーキテクチャーとデータ・サイロによって制限されます。

このプロセスには、さまざまな部門や下位部門からデータを取得すること、既存の記録をデジタル化すること、より堅牢なデータ管理システムを導入することなどが含まれます。このプロセスにはデータサイエンスの知識が求められるため、専門家の雇用や社内従業員のスキルアップが必要になる場合があります。

データ品質と強力なデータ・ガバナンス・プラクティスは、AIトランスフォーメーションを成功させるための基盤です。このプロセスにおいて、組織はデータ・パイプラインの正確性とクリーンさ、そしてその発見性と管理ルールの確保に役立ちます。これには、 DataOpsツールを使用した特定のワークフローの自動化、データウェアハウスとインフラストラクチャーの最適化、データレイクハウスなどのデータ管理ソリューションへの投資が含まれる場合があります。

組織化フェーズでは、ビジネス・リーダーはデータの所有者、実施するデータ・セキュリティー対策、およびデータの使用条件も決定します。このプロセスにより、適切な人が適切なタイミングでデータにアクセスできるセルフサービス・パイプラインが作成されます。

このクリーンで整理されたデータを使用して、企業はAIモデルを構築、トレーニング、検証、チューニングできます。社内のAIエンジニアリング人材が十分であれば、このプロセスを社内で完了できます。多くの組織は、実績のあるサードパーティー・ベンダーと協力することを選択しています。

このフェーズでは、AIモデルは大規模なデータ・セットから "学習"し、小規模なタスク固有のデータ・セットで 微調整 されます。この初期開発とテスト期間の後、検証とテストのワークフローは進行中であり、モデルの学習が進むにつれて一貫性が保たれます。

AIの準備ができたら、企業全体で事前に特定されたワークフローとアプリケーションに統合されます。通常、AIは他のテクノロジーや手法と併用され、AIの導入には、IT、エンジニアリング、インフラストラクチャーの各チームと他の利害関係者のコラボレーションが必要になります。AIが日常的なビジネス・プロセスを強化し、ビジネスの日常業務の一部になるにつれて、組織全体で役割がシフトするにつれて、強力な変更管理戦略が必要になる可能性があります。

強力なオートメーションとインテリジェントなアプリケーションの実践を基盤に、組織はAIをビジネスに深く組み込み、企業の働き方を変革することができます。従業員が日常業務に費やす時間が減少するにつれて、人間のより創造的で価値ある労働力を奨励するため、組織全体の変更が必要になる可能性があります。そして、このレベルでは、より複雑なワークフローを、AIを活用したツールの組み合わせに完全に置き換えることができます。

AIトランスフォーメーションには、消費者の行動や高度な予測に関するインサイトの提供などを通じて、企業レベルのビジネス・プラクティスのAI支援分析も含まれる場合があります。AIがビジネスに完全に組み込まれることで、組織はAIライフサイクルを自動化することもでき、実験のスピードを上げ、目的固有のモデルをより迅速に構築することができます。

AIトランスフォーメーションは、ビジネスのあらゆる面でパフォーマンスを向上させることができます。導入により、組織は管理タスクを自動化し、高度にパーソナライズされた顧客体験を促進し、コードを自動的に生成することでITプロセスを最新化できます。

ユースケースの例として次のようなものがあります。

• ITモダナイゼーション

• カスタマー・サービスのワークフロー

• サプライチェーン

• 人事・人材管理

• 販売およびマーケティング

• コア・ビジネス・オペレーション

AIモデルは、ITプロセスや運用において膨大な数の用途があります。AIはITの俊敏性を急速に高め、アプリの最新化やプラットフォーム・エンジニアリングなどの複雑なプロセスに対処できます。

例えば、生成AIは、コードの生成、ある言語から別の言語への変換、コードのリバース・エンジニアリング、トランスフォーメーション計画の推進を行うことができます。

これらのツールは、開発者のサイト信頼性エンジニアリングを強化し、テスト・プロセスを自動化することもできます。これにより、最終的にはITプロセスが合理化され、従業員はより創造的で人間中心のタスクに集中できるようになります。

生成AIを活用することで、顧客に体験を届ける方法を変革して、事業を差別化し競争上の優位を得ることができます。AIツールを使えば、推奨事項をカスタマイズして提案し、24時間のカスタマー・サポート対応が可能となり、SNS投稿や各顧客に合わせたメッセージ、Webサイトのキャッチコピーなど、個別に合わせたコンテンツをスムーズに作成できます。

大量のデータ分析やセンチメント分析を行うことで、AIは将来の消費者行動についてパターンを特定し予測できます。例えば、銀行では個別にカスタマイズされた自動ポートフォリオ管理サービスを提供したり、官公庁・自治体では通信文書を複数の言語に自動翻訳したりできる可能性があります。

AIを活用することで、企業は調達から支払いまでの過程を自動化し、リソースのニーズを管理できるため、非効率や無駄を減らすことができます。例えばAIツールでは、配送の優先順位付けや、注文対応に費用対効果が最も高く環境に持続可能な方法の選択や、需要予測のための履歴データの分析ができます。

AI駆動型のオーダー・インテリジェンス・システムでは、オーダー管理のワークフローに対して洞察をスピーディーに提供できるため、ビジネス・リーダーは障害の可能性の特定や問題発生前の特定ができます。現実世界のプロセスや機器を再現するデジタル・ツインと組み合わせると、メンテナンスやスケジュール設定などのプロセスをAIで最適化して効率を高めることができます。

AI機能により、応募者の体験の向上から個別に合わせた高品質のキャリア開発アドバイスまで、人事業務のライフサイクル全般にわたり業務効率化を進め、従業員体験 を向上できます。AIを活用することで、企業は求人広告や面接のスケジュール設定など、反復的でありながら重要な人材獲得業務を自動化できます。現在の従業員に対しては、業績評価などで個別に合わせたフィードバックを付けたり、チャットボットで休暇申請を管理できるため、人事リーダーはより価値の高い仕事に集中できます。

営業とマーケティングでは、AIはパーソナライゼーションを大規模に実施でき、購入履歴などのデータに基づいて製品の推奨事項と消費者とのコミュニケーションを自動的に生成できます。このテクノロジーを使って将来のトレンドと顧客の行動を予測できるため、マーケティング・チームではコンテンツ・サプライチェーン全体でリソースをより効率的に割り当て、全体的な顧客体験を向上させることができます。これらのツールを利用することで、営業担当者はより価値の高い仕事に時間を割くことができ、意思決定を改善し生産性を向上できます。

エンタープライズ・レベルでAIを導入すると、事業の核となるオペレーションを効率化して強化できます。AIは製品開発に役立ちます。

例えば、ヘルスケア企業では、分子構造を推測するようにトレーニングされたAIモデルの助けを借りて、新薬の発見を迅速化できる可能性があります。

製品チームはAIを使って、製品のライフサイクル全体のテストおよび最適化を行える可能性があります。このテクノロジーは、脅威管理や意思決定の支援にも利用できます。これらの機能により、インシデント対応時間を削減し、ビジネス・リーダーが将来のリスクを積極的に計画し管理することが可能になります。

入念に作成された方法論を備えた強力で責任あるAIプロジェクトは、パフォーマンスを向上させ、企業に大きな競争上の優位性をもたらします。ただし、あらゆるデジタル・トランスフォーメーションと同様に、導入が成功し事業に具体的な影響が出ることが保証されているわけではありません。

McKinsey社によると、調査対象となった企業の90％は何らかの形でデジタル・トランスフォーメーションを開始していました。しかし、そうした企業が実際に達成できたのは予想収益のわずか3分の1でした。 ¹AIのプラスの影響を最大限に実現するには、組織は次のような一般的な課題を克服する必要があるかもしれません。

企業全体でAIの活用を拡張することには課題が伴うことがあります。それは意思決定者や利害関係者が時間や労力を大きく割いて、組織にこのテクノロジーをどのように統合できるのかをまとめて説明する必要があるからです。AIトランスフォーメーションの一環として、企業は大量のデータを管理していることや、目標を達成するために大きな計算能力を必要とすることに気づくかもしれません。

実装が成功するには、多くの場合どのAIモデルがその組織に合っているかを徹底的に調査し、インフラストラクチャーに多額の投資を行いAIソリューションを強化する必要があります。大規模な導入と展開をサポートするために、ハイブリッドクラウド・モデルを検討する組織が増えてきています。

優れたデータ・ガバナンスには、AIトレーニングで使用されるデータが、クリーンで一貫性があり安全でなければなりません。つまりAIを導入しようとする組織は、データ企業になるということです。例えば、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに使用するインプットには、偏ったデータや独自のデータを使用しない形で取得し、適切に整理・保存する必要があります。

優れたデータ・ガバナンスは、モデルのアウトプットについて確実な可観測性と説明可能性を担保することにも役立ちます。AIトランスフォーメーションの成功に関わる組織は通常、データ・アクティビティを監視し、サイバーセキュリティーの手法を継続的に監査しています。また、地域の規制に準拠し機密データを暗号化しています。この段階で、オンプレミス、クラウド、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）アプリのデータ・セキュリティーを強化するために、複数のプロセスが必要になる場合があります。

AIシステムを既存のITインフラストラクチャー、ワークフロー、業務プロセスにまとめるのは、複雑で時間がかかる作業になることがあります。また、AIの導入には大幅な組織改革と組織文化の改革が伴うものです。企業は、変更管理の取り組みに投資し、ステークホルダーと緊密に連携し、信頼できる第三者とのパートナーシップに着手して、エンパワーメントと教育の文化を育むことになるかもしれません。

AIプロジェクトには、データ・エンジニア、データサイエンティスト、データ・アナリストなど、さまざまな高度なスキルを持つ専門家が関わっています。組織によっては、既存の従業員のスキル・アップを決定する場合もあれば、スムーズで責任あるAI変革を確実に行うために、新規に大量の人材を採用しなければならないこともあります。これには、人事部門の労力や、しっかりと管理された移行プログラムが必要となります。