ビジネスにおける AI 101: 非技術ガイド

公開: 2020-04-08

世界中の企業は、戦略を改善し、顧客のニーズを理解し、競合他社から際立つように常に努力しています。 AI は単なる技術的な流行語ではなく、これらの課題やその他多くの課題に実際に立ち向かうのに役立つものです。

もはや目新しいトレンドではなく、単層ニューラルネットワークであるパーセプトロンが実際に発明されたのは 1958 年ですが、AI がビジネスに広く普及してからまだ数年しか経っていません。実際、デジタル成熟度の高い企業の半数近くが定義済みの AI 戦略を持っています。さらに、エグゼクティブの 70% 以上が、AI と機械学習をゲームチェンジャーと認識しています。

人工知能は、もはやグローバル企業だけのものではありません。 SaaS 企業やスタートアップ企業だけでなく、他の中小企業でも AI の台頭が見られます。すべての企業は、何らかの方法で、AI を含む新しいテクノロジを活用できます。 ビジネスにおける AI とそのアプリケーションの詳細については、以下をお読みください。

AIとは

人工知能は、現代の企業を形成する主な要因の 1 つになりつつあるため、メディアや専門家から多くのことを聞いたことがあるでしょう。それでは、AI の実際の意味の定義を詳しく見てみましょう。

人工知能 (AI) は、コンピューターに人間のように反応するように教えることに重点を置いたコンピューターサイエンスの一部門です。 このプロセスでは、膨大な量のデータを状況に応じて分析し、正確に対応する必要があります。

簡単に言えば、インテリジェントマシンは、その方法を学習するための豊富な情報が提供されると、人間のように「考える」(問題に反応して問題を解決する) ことができます。これらのマシンは、実際の人間とやり取りするのと同じようなユーザーエクスペリエンスを実現できます。データにより、コンピューターは継続的に学習し、適応することができます。入力を分析し、パターンを見つけるなどの知識を構築して、問題を解決する方法を学ぶことができます。

AIという用語は、より具体的な方法をカバーするさまざまなテクノロジーを含むため、広く使用されています。 AI の主なサブフィールドには、機械学習、コンピュータービジョン、ロボティクス、自然言語処理などがあります。さらに、AI は常に私たちの世界に革命をもたらしています。 Gartner は、2021 年までに、新興テクノロジーの 80% が AI 基盤を持つようになることを示しています。ビジネスの改善に役立つ AI ソリューションを掘り下げてみましょう。

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ビジネスにおける AI: メリット

人工知能は、小売、ヘルスケア、運輸、物流、金融、広告など、幅広い業界や分野の組織に適用できます。しかし、世界中の多くの企業が AI を望んでいるのはなぜでしょうか。簡単に言えば、多くの利点があります。

時間の節約と洞察の提供

データ分析と自動化のおかげで、コンピューターは、手動では処理できない反復的なタスクや操作を処理できます。 AI は生産性を向上させます。あなたとあなたのチームは代わりに創造的なタスクに集中できるからです。 さらに、データのパターンを認識する能力は、結果を予測する機会を生み出します。 AI により、エグゼクティブはデータ主導の意思決定を行い、全体像に集中できます。

ミスを減らす

AI 主導のシステムは、多くの場合、人間が比類のない価値を達成できます。最近の例の 1 つは、精度が 99% と推定される乳がん検出システムです。正しく組み立てられたデータに基づく AI を活用したソリューションは、人間よりも客観的です。機械は意見や感情ではなく、事実のみに依存するからです。

リアルタイムで行動する

人間は多くの異なることを同時に行うのが得意ではありません。実際、研究によると、マルチタスクを効果的に行うことができるのは 2% の人だけです。それどころか、コンピューターは一度に多くのタスクを処理できます。 AI を活用したソフトウェアは、同時に多くの顧客と対話し、データを収集して、リアルタイムの通知を送信できます。さらに、マシンは休憩を必要とせず、24 時間 365 日同じように効率的に動作し、クエリに答えるために必要な情報をすぐに見つけることができます。それどころか、人々は営業時間内に働き、必要な詳細を探すために時間と労力を費やさなければなりません。

顧客体験の向上

潜在顧客と既存顧客に注目する必要があります。ビジネス戦略に AI を活用したソリューションを実装することで、カスタマージャーニーの多くの側面を強化できます。

実際、ビジネスにおける AI の利点はこれだけではありません。それらはむしろ、このテクノロジーの使用法によってのみ制限される (または制限されない) だけです。

ビジネスにおける AI: アプリケーション

AI はどのようにビジネスを促進できるのでしょうか? 企業が利益を得ることができるインテリジェントソリューションの例について学びます。

会話型 AI

コンピュータと人間の間の人間のような相互作用を模倣する自動化されたメッセージングと音声対応アプリケーションのおかげで、企業はより迅速な顧客サービスを提供し、購入プロセスを合理化できます。チャットボットや音声アシスタントなどの会話型インターフェイスは、自然言語処理と機械学習を使用して理解を深め、適切に応答します。

たとえば、Slack や Viber などの Web サイトや Facebook Messenger のライブチャットを介してアプリにチャットボットを実装できます。顧客サービスソリューションを顧客関係管理 (CRM) システムやその他のビジネスツールと統合することで、ボットは既存の情報を使用してコミュニケーションをパーソナライズできます。

音声ユーザーインターフェイス(VUI) も、音声認識テクノロジの恩恵を受けます。それらを音声アシスタント (Google、Microsoft、Amazon、Apple などの巨人によるソリューション) に適用できます。それにもかかわらず、他の企業も、Actions on Google や Alexa Skills Kit などのプラットフォームを通じて音声アシスタントと統合された独自のアプリを開発することで、VUI の恩恵を受けることができます。このようにして、音声アシスタントを活用し、独自のアプリでその機能を拡張できます。

会話型 AI のおかげで、エージェントをカスタマーサポートプロセスに関与させることなく、即座に回答を自動的に提供できます。機械学習により、テキストボットと音声ボットはパターンを認識し、新しい問題を解決する方法を学習できます。データと経験が多ければ多いほど、ボットはより直感的で人間に似たものになります。

スマートな製品レコメンデーションとパーソナライゼーション

AI はデータを利用してユーザーの行動を理解し、好みを特定するため、広告と販売を強化できます。 広告技術(AdTech) は、データ分析を使用して、カスタマイズされたターゲットグループ向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。 AI を活用したマーケティングソリューションは、視聴者の習慣と以前のユーザーインタラクションに基づいてターゲティングを強化し、広告キャンペーンが適切なコンテンツで正確なオーディエンスにリーチできるようにします。

スマートレコメンデーションは、ソーシャルメディアのニュースフィードをパーソナライズしたり、Spotify や Netflix などのストリーミングサービスを介してメディアを提案したり、マッチメイキング (デートアプリやイベントネットワーキングアプリなど) にも使用されます。 AI を活用したレコメンデーションの実装は、旅行業界で役立ちます。たとえば、AirBnb と Booking.com は、プラットフォーム内でインテリジェントな検索エンジンを有効にしています。したがって、ユーザーは以前の予約、検索、アメニティ、その他多くの変数に基づいて検索結果を取得します。

革新的なオンライン小売業者は、会話型商取引を改善するための仮想ショッピングアシスタントを提供しています。顧客は、その特異な特性や好みに基づいてスマートな推奨事項を受け取ることができます。

さらに、AI 主導のマーケティングツールは、メッセージを自動的にパーソナライズできます。最新のブランドコミュニケーションでは、通常、パーソナライズをメールの顧客名に限定することはありませんが、関連するコンテンツや製品の推奨事項を提供することで、期待を超えています。間違いなく、このような手法は顧客体験を改善し、ユーザーエンゲージメントを向上させることができ、その結果、売上が増加する可能性があります。

ビジネスインテリジェンスにおける AI

この用語が示すように、ビジネスインテリジェンスはスマートシステムを使用してデータを分析し、起業家に自社と顧客に関する洞察を提供します。データマイニングによってパターンを発見できるため、関連するビジネス上の推奨事項を提供できます。ビッグデータに基づく予測分析により、エグゼクティブはデータ駆動型の意思決定を行い、コストを効果的に最適化し、大きなビジネスチャンスをつかむことができます。

データサイエンスのおかげで、顧客に関する以前に収集されたすべてのデジタル情報 (内部および外部のデータベース、Web サイト、アプリ、ソーシャルメディアなど) を活用して、購入者の期待を予測し、それを満たしたり上回ったりすることができます。さらに、データサイエンスの一部はデータの視覚化です。エグゼクティブや利害関係者にとって、十分な情報に基づいた意思決定を行うには、データを完全に理解することが不可欠です。したがって、データを分析している間、そのプレゼンテーションは大きな役割を果たします。データの視覚化は、特定の要素に注意を向け、数字の背後にあるストーリーを伝えるのに役立ちます。

ビジネスにおける AI のもう 1 つのアプリケーションは、異常検出です。機械学習アルゴリズムを搭載した AI 搭載システムは、データプール内の不規則な動作を識別できます。このプロセスは、教師あり (コンピューターが訓練されたパターンで異常を識別する場合) または教師なし(システムがデータの異常について独自に判断する場合) の 2 つの方法で実行できます。これは、詐欺などのサイバー脅威にさらされることが多いため、金融部門だけでなく、すべての主要な組織や製造業者にとって非常に重要です。とはいえ、スタートアップや中小企業であっても、そのようなリスクを認識し、予防するよう努めるべきです。

製造業における AI

製造部門は、AI を使用して効率の向上と製品品質の向上に注力することで、AI の恩恵を受けることができます。 AI の自動化は、労働力の需要を減らし、製品設計を向上させることができます。インテリジェントマシンは、推定予算、要件、材料の種類などの入力パラメータに基づいて、より効率的な設計を提案できます。これにより、設計者とエンジニアは最適なソリューションを選択できます。製造における AI は、不良品の検出や、工場の問題が発生する前に特定する予知保全にも使用できます。

ビジネスにおける AI の例

PZU — インスタント旅行保険の音声アシスタント

PZU の Insurance Assistant は、モバイルデバイスを介して旅行保険を購入するための AI を活用した音声アドバイザーを提供します。アシスタントは、最適な旅行保険を推奨するために、旅行に関するすべての重要な情報を収集します。ユーザーは VUI を使用して最適な取引を選択し、貴重な時間を節約できます。

タイムシート — 作業レポートに基づく詳細な洞察

タイムシートは、時間を追跡し、レポートを生成し、必要な数のチームメンバーを追加できる最も単純な時間追跡ツールです。カスタムのビジネスインテリジェンスダッシュボードを提供して、レポートの異常を簡単に発見し、レポートと請求のプロセスで時間を無駄にしないようにします。

さらに、Timesheets は、迅速なタスクレポート用の AI を活用したチャットボットを提供します。従業員は、Google アシスタント、Amazon Alexa、Siri、Google ハングアウトチャット、Slack などの複数のコミュニケーションチャネルを使用できます。

Planter — 植物ケア用の植物認識モジュール Flutter モバイルアプリケーション

Planter は、AI ベースの植物ケアアドバイザーです。このプロジェクトには、データセットの準備、畳み込みニューラルネットワークに基づく認識モデルのカスタム設計、およびモバイルフォーマットへのモデルのエクスポートが含まれていました。高度な画像認識のおかげで、Planter は写真に基づいて植物の種を識別し、水やりの好み、土壌の種類、肥料などを考慮して、植物の世話をする方法についてのガイダンスをユーザーに提供します。

ビジネスにおける AI の重要なポイント

人工知能は多くのプロセスを自動化して時間を節約し、人間の創造性を解き放つために有効に活用できます。 AI ベースのソリューションの例としては、次のようなものがあります。

広告のパーソナライズとターゲティング
電話とチャットによる 24 時間年中無休のカスタマーサービス
会話型商取引
オブジェクトの認識
顧客の行動の追跡
人事支援
意見マイニング
製品の推奨事項
ロボティクスで人件費を削減
予測分析
コストの最適化
ファイルの更新
不正行為の検出

AI の機能について理解を深めていただければ幸いです。あなたの会社はおそらく上記のソリューションのいくつかがなくても生き残ることができますが、AI ベースのツールが直面する可能性のある他の課題を特定している可能性があります。これらの新しいテクノロジを使用してビジネスを強化するための最初のステップは、障害を認識し、適切な既存のインテリジェントソフトウェアを見つけるか、独自のソリューションを作成することです。

ビジネス戦略に人工知能を導入することを検討している場合は、AI ソフトウェア開発会社の選び方に関するガイドをご覧ください。