エンタープライズAIとは
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エンタープライズAIとは

エンタープライズ人工知能(AI)とは、さまざまなビジネス機能を強化するために、AIを活用した高度なテクノロジーや手法を大規模な組織内で統合したものです。この統合は、データ収集や分析のような定型業務から、自動化カスタマー・サービス、リスク管理のような複雑な業務にまで及びます。

その中核となるエンタープライズAIは、機械学習、自然言語処理(NLP)、コンピューター・ビジョンなどの最先端の手法を活用したAIソフトウェア・ツールに代表されます。これらのテクノロジーにより、組織はさまざまなユースケースでのプロセスの自動化、複雑なビジネス機能の合理化、反復作業の自動化、蓄積されたデータの最大限の活用が可能になります。

企業は、AIを使用してこのデータを分析することで、主要業績評価指標(KPI)に関する貴重な洞察を引き出し、ビジネス戦略を改良することができます。ただし、エンタープライズAIによるデジタル変革への移行には課題があります。これらのシステムを導入するには、テクノロジー・インフラストラクチャーと熟練した人材への多額の投資が必要です。

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エンタープライズ生成AI:市場の現状

エンタープライズAIの例

エンタープライズAIの応用は、サプライチェーン管理、財務、マーケティング、カスタマー・サービス、人事、サイバーセキュリティーなど、幅広い業務に及びます。各領域において、エンタープライズAIは、より多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を促進し、業務効率を高め、ワークフローを最適化し、カスタマー・エクスペリエンスを向上させます。その結果、組織ではビジネス・プロセスが大幅に改善され、回復力と収益性が向上します。

エンタープライズAIの重要な側面には、より単純なワークロードの自動化、製品提供の強化、顧客の意思決定の支援、パーソナライズされたユーザー・エクスペリエンスの提供、複雑なビジネス問題の解決など、価値の高い複雑な課題に大規模に取り組む能力があります。このようなAI駆動型の業務へのシフトは、企業が社内のプロセスを管理し、顧客と対話する方法を永遠に変革するものとなりました。

エンタープライズAIは、今日の世界に利益をもたらす製品やサービスにおける多くのイノベーションの原動力であり、新興企業からグローバル企業まで、あらゆる組織の生産性を高める可能性を秘めています。

エンタープライズAIのユースケース:

  • サプライチェーンの最適化:AIツールは、製品需要を予測し、在庫レベルを最適化し、サプライチェーンのエコシステムにおける潜在的な混乱を特定できます。このアプリケーションは、よりスムーズなオペレーションを保証するとともに、コストを削減し、市場の変化への対応力を向上させます。
  • 金融詐欺の検出:金融分野では、AIアルゴリズムが不正行為を検出します。これらのシステムは、取引パターンを分析し、異常な行動に関する警告を出して、金融詐欺のリスクを大幅に削減します。この機能は、セキュリティーと信頼が最優先される銀行業務やオンライン取引において特に重要です。
  • パーソナライズされたマーケティング:AIツールは顧客データを分析して、パーソナライズされたマーケティング・キャンペーンを作成します。企業は、顧客の好みや行動を理解することで、広告や商品の推奨をカスタマイズできるため、エンゲージメントと売上の向上につながります。
  • カスタマー・サービスの向上:AI搭載のチャットボットとバーチャル・アシスタントが24時間体制でカスタマー・サービスを提供し、問い合わせに対応し、問題を効率的に解決します。これらのAIシステムは顧客との対話から学習し、時間をかけて顧客を支援する能力を向上させます。
  • 人事管理:人事分野では、AI駆動型のプラットフォームが履歴書のスクリーニングや候補者のマッチングを支援し、募集しているポジションに最適な応募者を特定するのに役立ちます。また、従業員データを分析して、トレーニング、能力開発、定着戦略の決定についてアドバイスすることもできます。
  • サイバーセキュリティーの脅威検出:AIは、サイバーセキュリティーの脅威を特定し、軽減する上で極めて重要です。AIシステムは、ネットワーク・トラフィックを分析し、異常なパターンを特定することで、重大な被害をもたらす前に、潜在的なセキュリティー侵害を検知することができます。
  • ヘルスケアの診断と研究ヘルスケア・テクノロジーは、病気の診断、医療画像の分析、患者の予後予測に役立ちます。このアプリケーションは、診断プロセスを迅速化するだけでなく、所見の正確性も高めます。

エンタープライズAIのプラットフォームとツール

IBM Watsonは、強力なAIおよび機械学習機能で知られています。自然言語処理とAIを活用したデータ分析および自動化ツールを提供します。Watsonは、大量のデータを処理および分析する能力で特に注目されており、医療、金融、カスタマー・サービスなどの業界で人気の選択肢となっています。

Microsoft Azure AIは、Microsoftのクラウド・プラットフォームの一部であり、包括的なAIサービスを提供します。そのサービスには、機械学習、チャットボット、コグニティブ・サービス、ナレッジ・マイニングなどがあります。

Amazon Web Services(AWS)は、チャットボット用のLex、画像・動画解析用のRekognition、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ用のSageMakerなど、幅広いAIサービスとツールを提供します。

すべてのAIプロバイダーがテクノロジー大手企業というわけではありません。一例として、DataRobotは、AIモデルを構築、デプロイ、管理するための幅広い機能と、事前に構築されたモデルの大規模なライブラリーを提供する中小企業です。

AIプラットフォームを選択する際に、企業は具体的にどのようなAI機能が必要なのか、既存システムとの統合がどの程度困難なのか、プラットフォームの拡張性、プラットフォームが提供する全体的なサポートのレベルなどを考慮する必要があります。特定の分野に合わせた専門サービスを提供するプラットフォームもあるため、最適な選択は業界によって異なります。

エンタープライズ規模とは

エンタープライズAIの文脈における「エンタープライズ規模」とは、大規模な組織の複雑な環境の中でAIシステムやテクノロジーが効果的に機能する能力を指します。このようなシステムが本当にエンタープライズ規模であると見なされるには、以下に挙げられるような重要な基準を満たす必要があります。

  1. 拡張性:AIシステムは、増え続ける業務を処理したり、ビジネスのニーズの増大に合わせて拡張したりできる必要があります。AIシステムは、少量のデータも大量のデータも効率的に処理する必要があり、大幅な再設計を行わずに、ユーザー、データ、または複雑さの点で拡張が可能です。

  2. 信頼性エンタープライズAIに対する信頼は、一貫したパフォーマンスと最小限のダウンタイムを意味します。これらのシステムは、さまざまな条件下で期待どおりに機能し、障害やエラーに強く、一定の可用性と精度を確保する必要があります。

  3. 安全性:ビジネス・データの機密性を考慮すると、エンタープライズAIシステムには堅牢なセキュリティー対策を組み込む必要があります。これには、データの整合性と機密性の保護、ユーザー・アクセスの保護、サイバー脅威からの防御が含まれます。

  4. 統合:AIシステムは他のビジネス・システムやテクノロジーとシームレスに接続する必要があります。これにより、組織のITインフラストラクチャー内でのスムーズなデータ・フローと相互運用性が実現し、全体的な効率と有効性が向上します。

  5. ガバナンス:エンタープライズAIのガバナンスには、AIシステムを管理するためのポリシーと実践方法の確立が含まれます。これには、法的および倫理的基準の遵守、データ・ガバナンス、モデル管理、AIの意思決定における説明責任の確保などがあります。

  6. 価値の提供:エンタープライズAIは組織の目標達成に積極的に貢献する必要があります。これは、効率の向上、コスト削減、顧客体験の向上、新たな収益機会などの具体的なメリットを提供することを意味します。

  7. 使いやすさ:ユーザーフレンドリーであることは非常に重要です。AIツールとインターフェースは、データサイエンティストやIT専門家だけでなく、多くのユーザーにとって利用しやすく、理解しやすいものである必要があります。これにより、AIソリューションの導入が促進され、その有用性が最大化されます。

  8. 柔軟性:柔軟性とは、変化するビジネス・ニーズや目標に適応するAIシステムの能力を指します。これは、さまざまなビジネス機能をサポートしたり、新しい市場傾向や組織の変化に応じて進化したりすることを意味します。

  9. 持続可能:エンタープライズAIの持続可能性には、長期にわたって保守可能で効率的なシステムを設計することが含まれます。これには、AIの運用が環境に与える影響や、技術の進歩やビジネス戦略の転換に伴ってシステムが進化する能力も含まれます。

エンタープライズ規模のAIは、AIシステムの規模や複雑さだけでなく、これらのシステムが組織のより広範な目的や業務とどの程度適合し、サポートしているかということも意味します。

エンタープライズAIの導入

エンタープライズAIの導入を成功させるには、安全で回復力のある環境で、膨大な量の高品質データを可能な限り瞬時に処理できるテクノロジー・スタックが必要です。このすべてには、大規模な処理能力が必要です。そのため、多くの組織は、エンタープライズAIを実現する最新のクラウド環境やスーパーコンピューティング・プラットフォームを提供するテクノロジー企業と提携することを選択しています。

組織の目標と目的の定義:最初のステップは、組織がAIで何を達成しようとしているかをおおまかに説明することです。目標は、業務効率の向上、顧客体験の向上、イノベーションの推進、それとも収益の拡大ですか。これらの目標を理解することは、AI戦略の方向性を導き、導入を全体的なビジネス目標と確実に一致させるのに役立ちます。

データの準備状況の評価とデータ戦略の策定:組織のデータの現在の状態(可用性、品質、アクセス可能性)を評価します。この段階には、データ・ソースを特定し、データ品質を確保し、データ・ガバナンスとコンプライアンス・プロセスを確立することが含まれます。AIシステムはトレーニングや運用上の洞察においてデータに大きく依存しているため、堅牢なデータ戦略が重要です。

部門横断的なチームの構築:AIの導入には、データサイエンティストやAIの専門家から、ドメインのスペシャリスト、IT専門家まで、さまざまなスキルを組み合わせることが必要です。部門横断的なチームを編成することで、導入への総合的なアプローチが確保され、さまざまな視点や専門知識を組み合わせて、AIプロジェクトのさまざまな側面に対処できます。

開発計画の策定:この段階には、AI導入の技術的側面とビジネス的側面の概要を説明することが含まれます。また、適切なAIテクノロジーとツールの選択、AIプロジェクトの範囲の定義、タイムラインの設定、リソースの割り当てなども含まれます。計画は、変化に柔軟に対応し、組織の成長に合わせて拡張できるものでなければなりません。

パイロット・プログラムの考案と開始:本格的な導入の前に、パイロット・プログラムから始めることが賢明です。この小規模なプロジェクトにより、組織はAIソリューションを制御された環境でテストし、潜在的な問題を特定し、規模拡大のための洞察を収集できます。これは、AI戦略の実現可能性と有効性を検証するための重要なステップです。

テクノロジーの統合:パイロット・プログラムが成功したら、次のステップはAIテクノロジーを組織の既存のシステムとワークフローに統合することです。そのためには、互換性を確保し、現在の運用への中断を最小限に抑え、効果的にユーザーを導入するための慎重な計画が必要です。

テクノロジーの健全性の維持:導入後は継続的な保守が重要です。これには、定期的なアップデート、AIのパフォーマンスの監視、必要な調整を加えることが含まれます。継続的な評価は、AIシステムの有効性と安全性を維持し、進化するビジネス・ニーズに常に適合しているために役立ちます。

エンタープライズAIの導入は多面的なプロセスであり、明確な目標の定義から導入後のテクノロジーの維持まで、戦略的なアプローチが求められます。AIの導入が成功し、持続可能で、組織に真の価値をもたらすためには、各段階が極めて重要です。

エンタープライズAIの利点とリスク

エンタープライズAIの取り組みは、日常的なタスクを自動化し、ビジネス・プロセスを最適化することで、ビジネス・オペレーションを根本的に変革します。合理化されたオペレーションは、効率の向上と運用コストの削減につながります。セキュリティーの分野では、AIアルゴリズムは、脅威を効率的に検知して対応し、サイバーセキュリティー全体を従来の方法よりも効果的に強化するという点で際立っています。データ管理に関しては、大量のデータを分析するAIの能力は比類のないものであり、データの分類の改善、詳細な分析、より多くの情報に基づいた意思決定を促進します。さらに、AIはカスタマー・サポートに改革をもたらしました。AIを搭載したチャットボットやバーチャル・アシスタントは、24時間体制でサポートを提供し、カスタマー・エクスペリエンスを向上させ、サポートとのやり取りを収益機会に変える道を開くことができます。AIはその価値を従業員と顧客の両方に広げています。AIは従業員を日常的な仕事から解放して、より戦略的な仕事に従事できるようにし、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

しかし、サービスややり取りを個人のニーズや好みに合わせて調整することには課題とリスクが伴います。エンタープライズ規模のAIを導入するかどうかを決定するには、慎重な検討と管理が必要です。AIシステムは、適切に設計および監視されないと、偏ったり非倫理的になったりする危険性があるため、AIの倫理的かつ責任ある使用は最も優先すべき事柄です。

もう1つの重要な問題は、データ・プライバシーとセキュリティーです。AIシステムは膨大な量の機密データを扱うことが多く、このデータを侵害から保護することは、信頼とコンプライアンスを維持するために不可欠です。

さらに、AIが仕事や労働力に与える影響は、大きな議論の的となっています。AIは効率と生産性を向上させる反面、余剰雇用に関する懸念が生じます。AIを導入する企業は、従業員への影響を考慮する必要があります。これには、従業員が進化する職場環境にとって不可欠な存在であり続けるように、再教育や再スキル向上プログラムに投資することなどがあります。

エンタープライズAIの重要性

エンタープライズAIは、以前は不可能だった複雑な問題に取り組み、解決する能力で際立っています。従来の方法では、グローバルなサプライチェーンの複雑さを予測し、管理するには不十分であることがよくありましたが、エンタープライズAIは混乱を予測し、ルートと在庫レベルを最適化し、さらには将来の需要を高精度で予測することができます。同じことが、先進医療、エネルギー最適化、金融詐欺、その他、永遠に進化してきたその他多くの領域や産業にも当てはまります。

小売分野では、AIはパーソナライゼーションを通じて顧客体験を向上させ、在庫管理を最適化します。製造分野では、AIは機器の故障を予測し、生産スケジュールを調整する上で極めて重要です。金融分野では、不正行為の検知にとどまらず、リスク管理や個人に合わせた財務アドバイスまでその有効性を広げています。医療分野では、AIは治療計画の開発と創薬の進歩において重要な役割を果たしています。

将来を見据えた組織のためのツールとして、AIは、進化する市場とテクノロジーに適応するための機敏性と洞察力を組織に提供します。これらは継続的な学習と改善の能力によって裏付けられています。

エンタープライズAIの今後

生成AIテクノロジーの開発により、エンタープライズAIに内在する高度な機能が解き放たれました。生成AIテクノロジーは、ビジネス・ドメインにまたがる多くのエンタープライズAIアプリケーションを根本的に変えています。生成AIは、大規模言語モデル(LLM)を使用して、従来の予測モデルを超えた新しいコンテンツやソリューションを生み出す能力を備えているため、高度にパーソナライズされたコンテンツの推奨の作成、マーケティング・コピーの作成、視覚的に魅力的なグラフィックの作成、コードの生成、さらには複雑な問題に対する創造的なソリューションの提供まで可能です。この進歩は、単にデータを扱うだけではなく、データ内のパターンを理解し、再現することでもあり、革新的なソリューションへとつながるものです。

生成AIやその他の画期的なAIアプリケーションといったテクノロジーがエンタープライズAIに統合されるにつれて、次の分野で重要な進歩が見られるでしょう。

オートメーションの強化

  • 将来のエンタープライズAIシステムは、自動化の限界を押し広げ、人間の介入を最小限に抑えながら非常に複雑なタスクを処理するようになります。この進化により、管理業務プロセスと意思決定ワークフローが合理化されます。

予測の向上

  • AIアルゴリズムは、市場の傾向、顧客の行動、ビジネス・リスクの予測においてさらに成熟します。信頼できるAI予測により、組織はより多くの情報に基づいた、先見的な意思決定を行うことができます。

高度な画像認識と音声認識

  • 画像および音声認識テクノロジーの精度と効率は、医療、セキュリティー、カスタマー・サービスなどの、正確さが重要な分野に恩恵をもたらします。

大規模なパーソナライゼーション

  • AIの進歩により、マーケティングからサービス提供に至るまで、より繊細で個別の顧客体験が提供されます。自然言語を理解し、特定の顧客の好みに対応するAIの能力は、今後も進化し続けます。

ニッチ領域におけるAI駆動型のソリューション:

  • 農業、教育、製造業などの分野で、非常に特殊な業界のニーズに合わせたAIソリューションが登場し、独自の課題に対処し、成長の機会を拡大することが期待されます。

完全な統合

  • エンタープライズAIは、新しいテクノロジーとのシームレスな統合により、その機能とアプリケーションを強化します。その例として以下のようなことがあります。

    • IoT(モノのインターネット)デバイスはAI分析用のリアルタイム・データを提供し、予知保全とカスタマー・サービスを向上させます。

    • ビッグデータに関しては、AIはより効率的な処理と分析を可能にし、膨大なデータセットから貴重な洞察を引き出します。

    • ブロックチェーン技術は、特に金融およびサプライチェーン管理分野において、AIのセキュリティーと透明性を高めます。

    • エッジコンピューティングは、時間的制約のあるアプリケーションに不可欠な、より高速でローカライズされたAI処理を促進します。

信頼できるパートナーが不可欠な理由

社内の人材やオープンソースのアプリを使って、エンタープライズAIを自分自身の手で実現することは可能ですが、それは複雑さと課題をはらんだ道です。エンタープライズAIを導入するには、単に適切なツールをそろえるだけでなく、AIの方法論、ディープラーニング、データサイエンス、クラウド・コンピューティングのフレームワーク、そして組織のビジネス・ドメイン特有のニュアンスを深く理解する必要があります。これらのシステムを開発、保守、進化させることができる専門家、資格のあるプログラマー、開発者、データサイエンティストが求められています。

エンタープライズAIは、本質的に複雑で脆弱なシステムです。その有効性と効率は、最初の実装と継続的な監視や適応の両方に左右されます。AIモデルは時間の経過とともに劣化し、効果が薄れていきます。慎重な監視と定期的な更新がなければ、エンタープライズAIシステムは時代遅れになったり、ビジネス目標に適合しなくなったりする可能性があります。AI統合の経験を持つ信頼できるパートナーは、新しいシステムが古いシステムと調和して動作するようにし、AIへの投資から最大限の価値を引き出します。

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