業界リーダーが人工知能に全力を注ぐ

生成型 AI が現在脚光を浴びていますが、ほとんどの組織は AI の分野でほとんど取り組んでいません。デロイトの分析業務の上級コンサルタントであるトム・ダベンポート氏は、これは大きな間違いだと指摘した。企業、特に業界リーダーは、競争力を維持するために AI に多額の投資を行う必要があります。

人工知能への投資から真の利益を得るには、企業は従業員の働き方や顧客とのやり取りの方法を変えるアプリケーションから始めて、労働環境における人間と機械の相互作用を再考する必要があるとダベンポート氏は述べた。 AI は、あらゆるビジネス上の意思決定、あらゆる製品やサービスの推進に役立つ必要があります。

これは、ダベンポート氏の新刊『All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence』の核心です。この本は、デロイト コンサルティングのプリンシパルであるニティン・ミタル氏の共著です。

AI をいじくり回すだけ (あちこちで実験する) だけでは、多くの価値は得られません。「AI は小規模であれば非常に簡単に実装できます。しかし、AI を働き方に組み込むということは、

代わりに、組織は AI をビジネス プロセスとワークフローに統合する必要があります。 AI の活用を可能にするには、組織は従業員のスキルを向上させるとともに、AI テクノロジーが確実に拡張できるようにする必要があります。同時に、組織は、世界の変化によって取り組みが逆効果にならないように、こうした取り組みを時間をかけて行う必要もあります。

Davenport 氏は、「人工知能を積極的に導入し、戦略、ビジネス モデル、主要なビジネス プロセスを変えるために人工知能を使用することには多くのメリットがあります。これにより、企業は人工知能を活用するよう強く求められています。」と強調しました。

##ダベンポートとミタルは本の中で、人工知能に「全力で」取り組み、この戦略から多大な利益を得ている 30 の組織を特定しています。

ダベンポート氏は次のように説明しました:「最も印象的な例は中国の平安グループです。売上高で世界第 16 位にランクされているにもかかわらず、ほとんどの人は同社についてあまり知りません。同社は現在、中国最大の民間企業です。エンタープライズ平安は保険会社として設立されましたが、現在は 5 つの「エコシステム」またはビジネス ユニットを持っています。保険に加えて、銀行業務、ヘルスケア、スマート シティ (スマート シティ ビジネス)、および自動車サービスも追加されています。」 #ダベンポート氏は、平安が信じられないほどの速度で成長していると指摘した。同社は、他の組織と提携し、その関係から顧客データを取得できるようにするこのエコシステム アプローチを作成しました。彼らはこのデータを使用して、行動を適切に予測または分類する人工知能モデルを作成します。その後、各ビジネスを成長させ、より多くのデータを取得します。 ダベンポート氏はさらに次のように続けました。「私のお気に入りの例は、『The Good Doctor』と呼ばれる製品を開発したヘルスケア事業です。パンデミックの間、アメリカ人はZoomを介して彼らとコミュニケーションをとることができます。私たちは、できる医師の数に感銘を受けました」 「グッド ドクターは、話したり、処方箋をもらったり、その他のサービスを提供します。しかし、グッド ドクターは、これらのサービスをはるかに超えています。」彼の説明によると、グッド ドクターは、トリアージ、診断、治療計画の提案を行うための人工知能ベースのシステムです。本物の医師が患者に最終診断を下し、治療計画を提示すると同時に、医師はグッドドクターシステムから推奨を受けることになります。

私にとって最も衝撃的なのは、中国では 4 億人近くの人がこの治療法を使用しているということで、これは米国の全人口を上回っています。中国には十分な数の医師がいないので、「大丈夫」です。医師は医療に多大な影響を与えています。」

他の変革市場における人工知能のリーダー

本で紹介されているもう 1 つの例Shell Oil Company は、多くの事業部門で AI を採用し、一部のプロセスの再設計に AI を使用しています。最も注目を集めている例は、シェルの大規模プラントやパイプラインの周囲の検査です。

ダベンポート氏は次のように述べています:「以前は、人間の検査員が工場のあらゆる側面を完全に検査するには、最大 6 年かかりました。現在、シェルはドローンと人工知能ベースの画像分析システムを使用して、検査を実施しています」 「6 日間の検査。ショット。検査の実施にかかる時間を大幅に短縮し、潜在的なセキュリティ上の利点がもたらされました。ある意味、シェルはまた、5,000 人以上のエンジニアを市民データ サイエンティストになるよう訓練しました。彼らは専門家なしでデータ サイエンスのタスクを実行できます」データ サイエンス これらの検査データをコンテキスト内で解釈します。」

3 番目の例は、米国最大の食料品小売業者の 1 つである Kroger です。クローガーは、シンシナティに 84 Point 51 Degrees という完全所有のデータ サイエンス子会社を持っています。名前はシンシナティの経度に由来しています。

この子会社は、消費者向け製品やクローガーで製品を販売する企業に関連するクローガー向けのデータ サイエンスの取り組みという点で非常に印象的です。たとえば、SKU ごとの売上を予測する大規模なモデルを実行しています。店舗、チェーン店全体、毎晩。」

クローガーは、国内最大の食料品店ロイヤルティ プログラムも提供しています。同社はプログラムのデータを使用して、どの製品やプロモーションが会員に地元の店舗にもっと頻繁に来てより多くの購入を促すかを予測します。

ダベンポート氏によると、同社はロイヤルティ プログラムを利用して栄養価の高い新製品を推奨し、顧客に健康食品分野での買い物を奨励しており、データの分析情報の一部を消費者向けパッケージ商品パートナーにも販売しているとのことです。この点で、彼らは他の食料品小売業者よりもはるかに先を行っていると考えています。」

従来の大規模組織にとっての人工知能の価値

主な焦点Davenport と Mittal の著書は、AI を使用して真の変革を望んでいる従来の組織に関するものです。

Davenport 氏は次のように指摘しました:「これはデジタル ネイティブの人々の問題ではありません。これらの組織の全員がすでに AI とデジタル変革を信じているため、彼らははるかに優れています。しかし、多くの企業は、これを実行していると言っています。それでも、 「多くの企業がAIを導入していると言っていますが、AIを導入していることはほとんどありません。日常業務にAIを組み込んでいないため、実際の経済的価値は得られていません。」

ダベンポート氏は、多くの企業が消極的に感じている可能性があることを認めました。この「現代の」人工知能の比較的初期段階に多額の投資をすることです。しかし、この本の目的は、人工知能の使用に取り組んでいる組織がどのようにして多大な利益を享受し、場合によっては市場を変革しているかを示すことです。

この目的のために、これらの主要組織は AI の導入を広く深く行っているとダベンポート氏は述べました。実稼働環境ではかなりの数のユースケースやアプリケーションがあります。彼らは機械学習を含むさまざまな技術を使用しています。多くの組織では、ロボットによるプロセス オートメーションや言語学ベースの計算チャットボットも使用しています。

ダベンポート氏は次のように強調しました。「傍観者の時代は終わりました。ある意味、私たちは読者を怖がらせて、『もしあなたの業界の他の誰かがこれをやっているなら、あなたがそれを行うのは難しいでしょう』と言いたいのです。」 」

ダベンポート氏はさらに、人工知能は大量のデータと多くの高度なスキルを必要とするため、結局のところ、すぐに追随するのは難しい分野であると指摘しました。普遍的に利用可能です。企業は今すぐ AI への投資を開始すべきであり、かなり簡単かつかなり安価に投資を行う方法があります。

Davenport 氏は次のように述べています。「多くのベンダーが AI 機能を自社の ERP システムや CRM システムに組み込んでいるので、そこから始めることができます。しかし、AI から競争上の優位性を得たい場合は、これらの機能のいくつかを開発する必要があるかもしれません」これは、独自のユースケースを生成するためのスキルと技術的能力を開発することを意味します。"

出典: www.cio.com

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