ビジネスにおける人工知能（AI）とは

人工知能、つまり人間の知能の問題解決能力や意思決定能力を模倣するコンピューター・システムと機械学習の開発は、さまざまなビジネスプロセスに影響を与えます。組織は、人工知能（AI）を活用して、データ分析と意思決定を強化し、顧客体験を向上させ、コンテンツを生成し、IT運用、セールス、マーケティング、サイバーセキュリティーの実践などを最適化できます。AIテクノロジーが向上し、進化するにつれて、新しいビジネスアプリケーションが登場しています。

人工知能は、ワークフローを最適化し、ビジネス運営をより効率的にするために、人間の労働力をサポートするツールとして使用されています。これらのメリットは、AIを活用して反復作業を自動化し、機械学習アルゴリズムに基づいて情報を生成し、膨大な量のデータ・セットを迅速に処理して価値のあるインサイトを抽出し、データ分析に基づいて将来の結果を予測するなど、さまざまな方法でもたらされます。AIシステムは、エンタープライズの自動化やプロセスの自動化など、さまざまな種類のビジネス・オートメーションを推進し、ヒューマン・エラーを削減し、人間の従業員をより高度な業務に割り当てられるようにします。

McKinsey & Company社の調査によると、ビジネス運営における人工知能の活用は2017年から倍増しています。¹これは主に、AIテクノロジーが組織固有のニーズに合わせてカスタマイズできるためです。調査回答者の63%は、AIテクノロジーへの投資が今後3年間で増加すると予想しています。²AIを効果的なビジネス戦略に活用するには、組織のビジネス機能、AIの仕組み、AIの導入によって改善できるビジネスの領域を明確に理解する必要があります。

反復的なタスクを自動化し、従業員の生産性を向上させるAIツールの活用は、依然として見られますが、企業はこうしたユースケースを超えて、より広範なビジネス価値の推進に役立つ、より高レベルの戦略的イニシアチブをサポートするためにAIを利用するようになっています。

人工知能は、「知能機械、特に知能コンピュータプログラムを作る科学と工学」³であり、大量のデータと人間の知識を活用して、データを分類し、予測を行い、エラーを特定し、会話を行い、人間と同様の方法で情報を分析する能力をコンピューター・システムに与えます。

人工知能の目標の1つは、人間の重要な思考スキルを模倣できるコンピューター・システムを構築することです。これらのシステムはビジネス・データに活用して、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、ディープラーニングなどのテクノロジーを通じて、ビジネス運営を支援します。AIをビジネス機能に統合するには、次のコンポーネントについて理解しておく必要があります。

これらのアルゴリズムは人工知能のサブセットであり、入力データに基づいて予測や分類を行うために使用されます。これらのアルゴリズムは、トレーニング・データセットを通じて、パターンの識別、異常の発見、将来の売上高などの予測を行うことを学習できます。機械学習アルゴリズムは、ビジネス上の意思決定を改善するための現実的な利点を提供する重要なインサイトを得るために、大規模なデータ・セットをマイニングするのに役立ちます。機械学習アルゴリズムは、人間の専門家が処理前に分類したデータであるラベル付きデータの恩恵を受けます。

ディープラーニングは、人間の介入なしにタスクを自動化できる機械学習のサブセットです。バーチャル・アシスタント、チャットボット、顔認識、詐欺防止テクノロジーは、すべてディープラーニングを活用しています。ディープラーニング・モデルは、ユーザー行動に関連するデータを調べることで、将来の行動を予測できます。一般的な機械学習と比較して、ディープラーニング・モデルはテキストや画像などの非構造化データからより正確に情報を抽出することができ、人間の介入をそれほど必要としません。

自然言語処理 は、「コンピューターやデジタル・デバイスがテキストや音声を認識、理解、生成することを可能にする」AIの一つの領域です。⁴カスタマー・サポート用のチャットボット、バーチャル・アシスタント、GPSシステムなどの音声操作テクノロジーはすべてNLPを活用しています。NLPを機械学習アルゴリズムおよびディープラーニング・モデルと併用することで、テキストや音声で処理した非構造化データからインサイトを抽出できます。

コンピューター・ビジョン は、コンピューター・システムがデジタル画像、動画、その他のビジュアル入力から情報を抽出できるようにするAIのサブセットです。⁵コンピューター・ビジョンでは、ディープ・ラーニングと機械学習アルゴリズムの両方を使用して、デジタル画像の特定の要素を学習して識別します。コンピューター・ビジョンはいくつかの方法で応用されており、技術の進歩に伴って用途が拡大しています。たとえば、コンピューター・ビジョンを生産ラインに導入することで、製造工程で軽微な欠陥を検出できます。

エンタープライズ・グレードのAIを統合することで、人間の従業員を反復的な手作業から解放し、データ分析、ビジネス戦略、意思決定を改善し、組織全体のプロセスを最適化することができます。そのためには、データを適切に管理し、AI技術をサポートするインフラストラクチャーが必要です。強力なデータ・ガバナンス・フレームワークを導入することで、関連するすべての利害関係者がデータを活用できるようにして、 データ侵害から保護することができます。

また、高度なデータ分析を促進するのにも役立ちます。このフレームワークの一部には、大量のデータの管理を支援するデジタル・トランスフォーメーションと、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウド環境の統合が含まれます。これらのシステムを導入することで、洞察を得るためのデータ・マイニングと、AIテクノロジーに指示を与えるトレーニング・モデルの構築を開始できます。

新しいテクノロジーが市場に参入し、既存のテクノロジーが改良されるにつれて、ビジネスにおける人工知能の応用可能性がますます広がっています。AIのメリットはさまざまであり、業務効率を改善し、ビジネス価値を推進するためには、テクノロジーと人間の労働力を統合する必要があります。

ビジネスにおけるAIの活用例としては、次のようなものがあります。

AIOps（IT運用のためのAI）は、AI、機械学習、自然言語処理モデルを使用して、IT運用とサービス管理を効率化する手段です。AIOpsを導入することで、ITチームは大量のデータを迅速に選別し、異常検出、エラーのトラブル・シューティング、ITシステムのパフォーマンスの監視を短縮できます。人工知能は、ITチームがより優れた可観測性を実現し、運用に関するリアルタイムの洞察を提供するのに役立ちます。

顧客データは、マーケティングチームが傾向や支出のパターンを特定して、マーケティング戦略を策定するのに役立ちます。人工知能ツールは、これらのビッグデータ・セットを処理して、将来の支出傾向を予測し、競合他社の分析を行うのに役立ちます。組織が市場における自社のポジションをより深く理解するのに役立ちます。

AIツールを使用することで、マーケティング・セグメンテーションが可能になります。データを活用して、顧客の関心に基づいて、マーケティング・キャンペーンを最適化する戦略です。セールスチームは同じデータを使用して、顧客分析に基づいて製品の提案を行うことができます。

AIを活用することで、カスタマー・サービスを24時間体制で提供できるようになり、応答時間を短縮し、顧客体験を向上させることができます。AIを搭載したチャットボットは、顧客が人間のエージェントを必要とせずに簡単な問い合わせを解決できるように支援します。これにより、人間のカスタマー・サービス担当者は、より複雑な問題に対処できるようになります。

McKinseyの報告によると、対話型AIを導入して価値の高い顧客を優先した南米の通信会社は、8000万米ドルのコスト削減を実現しました。⁶ IBM watsonx Assistantなどの強力な対話型AIツールは、多くの顧客の質問に対応できなかった以前のモデルの問題点の一部をチャットボットが克服するのに役立ちます。

生成AIは、組織がコンテンツ作成を最適化するのに役立つ成長の著しい領域です。ChatGPTなどのツールは、コンテンツ・チームにオリジナル・コンテンツを作成するための強力なツールを提供します。これらのツールは、入力プロンプトに基づいて画像やテキストを生成でき、デザイナー、ライター、コンテンツ・リーダーは、これらの生成AIの出力を使用して、ブレインストーミング、アウトラインの作成、その他のプロジェクト・タスクをサポートできます。Gartner社は、2025年までにアウトバウンド・マーケティング・コンテンツの作成に生成AIが使用される割合が、2022年の2%から30%に増加すると予測しています。⁷ IBM watsonx™ Code Assistantなどの生成ツールは、コードの生成により開発者を支援します。

AIによるコンテンツ生成はまだ規制されていませんが、人間の従業員が著作権侵害、誤った情報の公開、その他の非倫理的なビジネス慣行を防ぐために、コンテンツ生成におけるAIの使用を監視する必要があります。

人工知能ツールを使用することで、ネットワーク・セキュリティー、異常検知、不正アクセス検知を改善し、データ侵害を防ぐことができます。職場でのテクノロジーの使用が増えると、セキュリティー侵害の機会が増えます。脅威を阻止し、組織や顧客のデータを保護するには、積極的に異常を検知する必要があります。例えば、ディープラーニング・モデルを使用することで、大規模なネットワーク・トラフィック・データを調べて、ネットワークに対する攻撃の試行を示す可能性がある行動を特定できます。

データ侵害はコストがかかり、顧客の信頼を損なう可能性があります。IBMの2023年度「データ侵害のコストに関する調査」によると、「セキュリティー向けのAIと自動化を広範に使用している組織の平均節約額は、使用していない組織と比較して176万ドルに上ります」。

サプライチェーン管理 におけるAIの応用は、予測分析 の形で行われ、将来の配送費や材料費の価格を予測するのに役立ちます。予測分析は、組織が適切なレベルの在庫を維持するのにも役立ちます。これにより、ボトルネック、つまり商品の過剰在庫を削減できます。

AIテクノロジーは急速に進化しており、さまざまなビジネス・ニーズと戦略に応じて、導入が拡大しています。新しいテクノロジーとビジネス・リーダーのイノベーションがAIの未来を左右します。AIがビジネス・モデルにどのように適合するかを理解することが、競争上の優位性を維持するためのカギとなります。