ビジネスで人工知能を使用する 7 つの方法

人工知能 (AI) は、長い間、人類を滅ぼそうとする邪悪な存在と見なされてきた新興技術です。 しかし、ビジネスにおける人工知能は、プロセスを合理化し、組織を次のレベルに引き上げることができます。 では、AIとは一体何なのでしょうか。

AI は、「人間のように機能し、反応するインテリジェントなマシンの作成を強調するコンピューター サイエンスの領域」です。

人工知能を搭載したコンピューターが行うように設計されたアクティビティには、音声認識、学習、計画、データ分析、問題解決などがあります。 言い換えれば、通常はコンピュータではなく人間に関連付けられる特性です。

職場で AI を使用する方法をよりよく理解するには、まず AI がどのように機能するかをよりよく理解する必要があります。

機械学習

機械学習は AI で使用され、大量のデータを可能な限り迅速に処理します。 学習アルゴリズムにより、マシンは人間が時間の経過とともにデータ認識を改善する方法を模倣できます。 より多くのデータが処理されるほど、より多くの人工知能が学習するように見えます。

これは、ビジネスにおいて大きな利点があります。 人を雇って膨大な量のデータを分析するのではなく、AI が代わりにそれを行い、問題やパターンをより迅速に把握します。

ディープラーニング

ディープ ラーニングは、接続された人工知能ノードのウェブを組み合わせてニューラル ネットワークを作成するときに得られるものです。 これらは連携して、いくつかの異なる刺激を同時に識別および分析できます。

機械学習をデータ処理に使用できれば、深層学習を自動運転車などのより高度なタスクに使用できます。

人工知能の例

気付いていないかもしれませんが、AI システムは私たちの日常生活にますます普及しています。

確かに、自動運転車やサイバーセキュリティなど、SF のような大きな用途があります。 しかし、チャットボットの形でのカスタマー サービスや不正行為の検出など、やや刺激の少ないタスクでも一般的になりつつあります。

人工知能は知能が高いので、幅広いタスクを実行するのが得意です。 したがって、ビジネス アプリケーションでより多く使用されるのは当然のことです。

マッキンゼーの調査によると、企業の 56% が、ビジネスの少なくとも 1 つの分野で AI を実装しています。

それは悪いことではなく、多くの組織がプロセスに統合しています。 では、ビジネスにおける人工知能の他のアプリケーションにはどのようなものがあるでしょうか?

以下は、ビジネス オペレーションをワンランク上に引き上げるのに本当に役立つ 7 つの使用法です。

1.チャットボットでカスタマーサポートを最適化する

チャットボット市場が 2030 年までに 39 億 9000 万ドルに達すると推定されていることをご存知ですか? Amazon、ご存知、世界最大の e コマース ビジネスですか。 彼らはチャットボットを使用しています。 そして、それが彼らにとって十分であれば、それはあなたにとっても十分です.

チャットボットは自然言語処理を使用して、Web サイトやアプリを通じて人間との実際の会話を再現します。 チャットボットは、音声または書き込みを通じて人間の入力を理解し、反応することができます。

顧客の問題をより迅速に解決するのに役立ち、より優れたカスタマー エクスペリエンスを提供できます。 また、機械であるため、いつでも顧客と話すことができ、「保留」の時代を永遠に終わらせることができます。

これらのボットは、カスタマー サポート チームにとって優れたデータ収集エージェントです。 彼らは仮想ヘルパーとして機能し、サポート担当者の顧客データを見つけて、各アカウントの完全な履歴を取得できます。

コールドリードをホットリードに変えたいとしましょう。 リード ファネルにチャットボットを導入することで、訪問者が Web サイトを操作するたびに、チャットボットがイエス/ノーの質問をして、訪問者がサイトにアクセスしている理由を判断できます。

ユーザーの回答に基づいて、さまざまなプロモーション コードを送信したり、特定のランディング ページに送信したりするなど、ユーザーを引き付ける方法を検討できます。

柔軟性が非常に高いため、チャットボットの人気が高まっているのは当然のことです。 昨年、世界中の消費者の 67% がチャットボットとやり取りしたことがあります。

チャットボットを適切に使用すると、コストを削減して利益を向上させるだけでなく、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、ビジネス プロセスをスピードアップすることもできます。

ボイスボットと音声通信

チャットボットはテキストでの会話だけではありません。 また、電話での使用も増えています。

以前は、事前に録音されたメッセージが再生され、適切な部門に移動するにはキーを押す必要がありました。 スマートフォンの出現と物理的なキーパッドの終焉により、AI ボイスボットはユーザーが何を求めているかを尋ね、ユーザーの音声応答を理解できるようになりました。 とにかく、ほとんどの場合。

しかし、人間とやり取りすればするほど、より多くのデータが収集され、より良い結果が得られます。 彼らはすでに、発信者の気分を解釈し、状況の深刻さを評価できるところまで来ています。

2. 画像、顔、オブジェクトの認識

人工知能は、光学式文字認識技術も刷新し、多くの管理業務を実行できるようになりました。

機械学習のおかげで、AI テクノロジは現在、顔やアイテムを認識できるほど進歩しており、多くのビジネス アプリケーションに多大な影響を与える可能性があります。 顔認識はセキュリティ目的で個人を識別することができ、オブジェクト検出は写真の識別と分析に使用できます。

この技術は、人の顔をクッキーのように扱い、顧客の好みに応じてターゲットを絞ったサービスを提供するのに役立ちます。 一部の組織では、顔認識を使用して顧客の傾向を診断し、適切な製品を推奨しています。

全体として、顔認識の未来は非常に明るいようです。 2026 年までに、顔認証の世界市場は 101 億 1,000 万米ドルに達すると推定されています。 オンライン マーケティングでのこのテクノロジの使用は、この数字の大きな部分を占めると予想されます。

3. よりスマートな IoT 製品

人工知能は、よりスマートな IoT (モノのインターネット) 製品の作成に大きな可能性を秘めています。 今日、ビジネスの世界は IoT の進展によりさまざまな形で変化しています。

IoT製品とは、インターネットに接続された製品や家電のことです。 これには、Amazon の Alexa などのホーム アシスタントが含まれますが、洗濯機や冷蔵庫などの電化製品も含まれます。 しかし、なぜ洗濯機をインターネットに接続する必要があるのでしょうか?

IoT はデータ処理を完全に変えました。 これらのデバイスは、消費者データへのより優れたアクセスを提供するだけでなく、ユーザーがデバイスとどのようにやり取りするかを追跡および記録するため、よりスマートになります。 また、IoT テクノロジーの研究が日を追うごとに進歩するにつれて、企業はデータをより効率的に解釈できるようになります。

市場をよりよく認識することで、製品だけでなく、あらゆるビジネスの生産性を向上させることができます。 IoT デバイスは、効率を高め、顧客が製品をどのように使用しているかに関するデータを収集できます。 これにより、企業は製品を変更して顧客に利益をもたらすことができます。 また、将来の製品やサービスを作成および改善するためのデータが大量にあることも意味します。

4. パーソナライズされたエクスペリエンスの提供

AI のコア機能の頂点にあるのは、膨大な量のデータを評価する能力です。 AI アルゴリズムは、過去の取引や購入履歴など、何百万ものデータ ポイントを使用して、独特の消費者アイデンティティを作成します。

これらにより、顧客を好みのサービスや製品に合わせることが非常に簡単になり、顧客のエクスペリエンスとエンゲージメントが大幅に向上します。

この代表的な例の 1 つが、Netflix の提案エンジンです。 データによると、平均的な視聴者は、見たいものを選ぶのに最大 90 秒かかってから諦めます。 しかし、Netflix の AI 対応の提案エンジンは、顧客維持率を向上させるカスタマイズされた提案により、毎年最大 10 億ドルを節約しています。

ヘルスケアでは、AI は膨大な量のデータを分析するだけでなく、患者が前進するためのモデル ケア プランを作成することもできます。 パーソナライズされた投薬リマインダーや季節性インフルエンザのアラートを送信できます。 この自動化プロセスにより、医療従事者は膨大な時間を節約できます。

5.人工知能を活用したデジタルマーケティング

AI がデジタル マーケティングに与える影響は非常に大きいと予測されています。 人々は、AI がマーケティングや見込み顧客の育成に与える潜在的な影響に最も興奮しています。 まもなく、AI はソーシャル メディア マーケティングのより高度で強力なツールになるでしょう。

ビジネスにおける人工知能がマーケティング活動に影響を与える最大の方法は、リードを育てることです。 どのように？ カスタマイズされたリアルタイムのコンテンツ ターゲティングを通じて。 行動ターゲティングの手法を使用することで、AI は販売を促進し促進するプロセスを追跡して開始することができます。

ターゲットを絞ったマーケティング

おそらく、ターゲットを絞ったマーケティングとは何かについては、すでに十分に理解しているでしょう。 そうでない場合、それは、マーケティング資料を、関心を持つ可能性が最も高い人々の前に置くプロセスです.

Amazon とその推奨製品は、ターゲットを絞ったマーケティングの好例です。 複数回の購入やオンライン ストアへのアクセスを保持するビッグ データを使用して、Amazon は、ユーザーが興味を持ちそうな製品のリストを提供できます。

ウェブサイトや製品の推奨事項だけに限定されるものではありません。 Amazon から洗濯洗剤を購入すると、Amazon の AI が新しいボトルを購入する頻度を学習します。 十分なデータが得られると、予測分析を使用して、不足していると思われるときに通知できるようになります。

この自動化は顧客にとって役に立ち、顧客が返品したくなるようにします。 Accenture による 2021 年の調査によると、72% の人々が、企業がニーズと目標がどのように変化するかを理解してくれることを期待しています。

これに AI を組み込むということは、より多くのデータが提供され、各顧客についてより多くのことを学ぶにつれて、AI がより効果的になることを意味します。

コンテンツマーケティング

心配はいりません。AI はまだコンテンツ ライターやソーシャル メディア マネージャーの仕事を奪っていませんが、彼らを大いに助けています。

歴史的に、コンテンツ マーケターは、どのコンテンツが最も効果的で、視聴者がどのようにそれに関与しているかを判断するために、大量の分析データを注ぎ込む必要がありました。 しかし、AI の登場により、データの収集と解釈に何時間も費やす必要がなくなりました。

コンテンツ マーケターは、これらのツールを使用して、見出しの最適化、電子メールの開封率の向上、視聴者が関与することがわかっているコンテンツの作成に役立てることができます。

マイクロインフルエンサー

謙虚なインフルエンサーは AI の手の届かないところにいると思っていたら、考え直してください。 あなたの意見に関係なく、それらはデジタル マーケティングの大部分を占めています。 これらの台頭に続くのは、マイクロインフルエンサーです。

名前が示すように、フォロワー数が少ないです。 しかし、彼らの聴衆は、特定の主題に関する彼らの意見にはるかに熱心で興味を持っている傾向があります.

AI は、はるかに大きなインフルエンサーよりもブランドに利益をもたらすセグメント内のマイクロ インフルエンサーを特定することで役立ちます。 これは、全国紙ではなく小さな専門誌に広告を出すのと同じです。

6. 採用プロセスを近代化する

ビジネスにおける人工知能は、給与および人事部門に大きな影響を与える可能性があります。 これらはどのビジネスにおいても非常に重要な部門ですが、フルタイムの人事部門を設置する余裕のない小規模な組織では無視されがちです。 2022 年の人工知能のすべての用途の中で、HR は、AI の適用が時間の節約に大きなメリットをもたらす可能性のある領域の 1 つです。

意思決定者により多くの情報を提供する、低レベルの操作を自動化する、候補者が自分のスキルをどのように活用するかを監視するなど、さまざまなことができます。

ビジネスにおける人工知能が採用プロセスに革命をもたらす 4 つの方法を次に示します。

採用担当者の時間を節約

人材獲得リーダーの 52% は、採用で最も困難な部分は、多数の応募者の中から候補者を選別することだと述べています。

履歴書に目を通すことは、採用ワークフローの中で最も時間のかかる部分の 1 つです。 AI を使用することで、採用部門は応募書類を読むのに何時間も費やす必要がなくなりました。 代わりに、AI がスクリーニングを行うことができます。

採用の質の向上

AI プログラムが意思決定や適任者の選択に失敗した場合、節約されたすべての時間は何の意味もありません。 ありがたいことに、人工知能は候補者のスキルと知識を仕事に必要なものと一致させることができます。 実際の結果では、従業員 1 人あたりの収益が 4% 向上し、離職率が 35% 減少しています。

偏見のない決断

AI は、無意識または意識的な偏見を完全に取り除くことができます。 候補者の年齢、性別、人種などの情報を完全に無視するようにプログラムすることができます。 これにより、組織は、実際の可能性に基づいて、特定の仕事に最適な候補者のみを採用できます。

しかし、注意してください。 人間は AI をプログラムするため、無意識の偏見が意図せずネットをすり抜けてしまう可能性があります。 AI を使用して偏りを取り除くことを計画している場合は、プログラムのパターンが常に監視されていることを確認してください。

7. より速く、より正確な予測

これは、過去と現在の情報に基づいて予測を行うプロセスです。 AI は、IoT 製品または顧客からデータを収集するのに役立ちます。

予測に関して言えば、人工知能は意思決定の精度を向上させ、以前に人間が犯したエラーを減らすことができます. より正確な予測は、コストの削減と、顧客のためのより良い製品とサービスにつながります。

また、AI は常にそのタスクを実行するため (プラグを抜かない限り)、常に新しいパターンを認識します。 これは、ビジネスが予測されるあらゆる変化に迅速に対応できることを意味します。

しかし、AI が学習するのに十分なデータがビジネスにないと思われる場合はどうすればよいでしょうか? その場合、所有しているデータの量と質に基づいて正しいアルゴリズムを選択すると、予測の精度が大幅に向上します。

外部データを使用して独自のデータをサポートすることもできます。 外部データは、天気予報とパターン、ソーシャル メディア アクティビティ、モバイル デバイスの場所など、さまざまな形をとることができます。 自分のデータを強化して予測を改善するために使用できるデータセットがそこにある場合、それは価値があります.

結論

新しいテクノロジーは生まれては消えていきますが、常に完璧であるとは限りません。 しかし、AI のメリットは、AI にビジネスが乗っ取られることへの懸念をはるかに上回ります。 心配する必要はありません。

人工知能は、日常のプロセスを拡張および強化し、人々がよりスマートに働くのに役立つ素晴らしいツールです。

この新しいテクノロジーは完璧にはほど遠いですが、効果的なツールと同様に、人間が人間と協力して機能するよりも速く情報を収集して評価することができます。 また、反復的なタスクを排除または削減し、生産性を向上させることもできます。

ビジネスでの人工知能の使用が加速するにつれて、組織はそれを活用して通常のプロセスの効率を高め、戦略的アウトプットを合理化し、意思決定から当て推量を排除しようとしています。

AI には非常に多くの利点がありますが、それにどのように対応しますか? 以下のコメントであなたの意見を共有してください！