AIが今後数年間でビジネス運営をどう変革するか

この記事では、人工知能が今後組織にどのような影響を与えるか、この分野の専門家の洞察を交えて探ります。

人工知能（AI）は、企業がプロセス、製品、人々（従業員側もクライアント側も）とどう働き、どう関わるかを変えています。ガートナーは世界のAIソフトウェア市場が2022年に620億ドルに達し、20%以上の増加になると予測しています。このデジタル化は、あらゆるセクターの企業にとってゲームチェンジャーであり、よりスマートで、より合理化され、よりコスト効率の良いビジネス運営を支え、今日の破壊的な気候においてよりアジャイルな運営を推進します。

これを念頭に、技術が継続的に発展し、より多くのビジネスユースケースに浸透するにつれて、人工知能の将来の影響について見ていきます。

企業イニシアチブへの影響

あらゆる規模、複数セクターの組織が、ビジネス戦略の一環としてAIを継続的に導入する見込みです。一歩引いて、インテリジェントオートメーションのようなAI拡張技術の導入に統合的・戦略的アプローチを取ることで、リーダーは明確なビジネスメリットを得られます。それには、カスタマーサービスの改善、競争力の向上、生産性の向上、より満足度の高い労働力などが含まれます（これらに限定されません）。

Blue Prismの研究・AI責任者エリック・タイリー氏は次のように説明します。「金融サービスでの顧客待ち時間短縮、よりレジリエントでアジャイルなサプライチェーンの実現、手作業の管理業務を最小化して患者ケアを改善するなど、インテリジェントオートメーションは戦略的企業イニシアチブ達成の鍵となるドライバーになり得ます。

「この点で曲線の先を行くことは、組織の市場における競争力に大きな影響を与えます。」

進化する労働力

プロセス改善と変革のためにAI搭載技術を導入することで、組織はデジタルファーストのマインドセットでいかに運営するかを再考できます。これにより、スタッフはカスタマーサービスなどより目的のある業務に集中でき、管理機能への依存を減らせます。

タイリー氏は続けます。「相対的に言えば、インテリジェントオートメーション技術はプロセス改善と変革の易しい部分です。インテリジェントオートメーションは運営の再考実装を大幅にシンプルにし、企業が労働力、働き方、戦略的価値を持つ変革を実行する能力をどう見るかに大きな影響を与えています。

「デジタルロボットが持つ能力により、技術が『重労働』を担い、従業員がより意味のある複雑な仕事を引き受ける余裕が生まれます。重点は人的資本を収益創出や顧客中心の活動へシフトさせることになり、それが能力拡充、スタッフにとってより充実した仕事、組織全体でのリソースのより高いアジリティと拡張性につながります。

「より多くの企業がAIやその他の変革技術へのコミットメントを行うにつれ、この影響が世界中のより多くの組織に良い方向で及ぶことでしょう。」

自律型ネットワーク

今日の急速なデジタル・商業世界では、組織は日常業務でネットワークに依存しています。しかし、この新しいハイブリッドワーキング世界の要求を満たすネットワーキングサービスを展開するには、人工知能とその他の自律機能を活用するネットワークが必要になります。

「オートメーションそのもの、およびテクノロジーが自己プロビジョニング、自己診断、自己修復可能であるという考えは以前から存在していました」と、Extreme Networksのインターナショナルマーケット担当上級副社長ジョン・モリソン氏は説明します。

「しかし、人工知能（AI）の進歩により、自律型ネットワークが現実になりつつあります。自律型ネットワークは、最小限からゼロの人的介入で、自己設定、自己監視、自己維持を行って独立して稼働します。AIは、制限的でエラーを起こしやすいネットワークを置き換え、『問題を見つけて修正する』ことに追われていた過負荷のITチームを、『人々と接続をエンパワーし、可能にする』方向へシフトさせることで、ビジネスに大きな影響を与えています。

「誰もがAI駆動の自律型ネットワークから恩恵を受けられます。医療機関では、例えばメディバックヘリコプターをヘリポートの医師に接続したり、患者を生かすIVポンプを監視したりできます。学校では、支援ソフトウェアで学習課題を克服する接続された教室を作ったり、出席を監視してリスクのある学生を教育に積極的に関与させたりできます。」

パーソナライゼーションとカスタマイゼーション

顧客側では、デジタルサービスのユーザーがAI導入の恩恵を受けており、エンゲージメントをより効率的にしています。まだ開発の比較的初期段階ですが、人工知能は時間とともに強化されたパーソナライゼーションとカスタマイゼーションを支援すると見込まれます。

「新しいメタバース時代に入ると、アクセス可能なデータポイントが増えるだけなので、AIをより効率的に活用して顧客向けのカスタマイズ体験を作れるようになります」と、ZowieのCEO兼創業者マヤ・シェーファー氏は述べます。

「将来、ブランドとの体験は常にカスタマイズされるでしょう。例えば、メタバースのスーパーマーケットに入ると、棚の並びが他の人とは異なります。

「AIはすでにオンラインレコメンデーションとターゲット広告を改善しています。将来、インタラクションにも影響を与えるようになります。過去数年でAI技術の実用的応用が増え、今後数年で広範囲に普及するでしょう。AIが日常生活の一部になるにつれ、プライバシーを覚えておき、ケアすることが重要です。処理されるデータは常に匿名化され、特定目的のみに使用されるべきです。」

産業におけるAI

AIが今後数年で発展し続けるにつれ、より多くのセクターでより多くの運営を破壊し、効率向上と労働者の負担軽減につながります。AIからの最大のインパクトは、モデルを最も効率的に本番環境に移せる企業、そしてそれらのモデルを既存ビジネスプロセスに最適に統合する方法を見つけられる企業からもたらされるでしょう。

SeldonのCEO兼創業者アレックス・ハウスリー氏は次のようにコメントしています。「AIの最高の変革可能性はおそらくヘルスケアにあります。現在36%の採用率ですが、診断改善やタンパク質折りたたみなどのヘルスケアアプリケーションは、例外的な社会的・経済的リターンをもたらせます。

「建設や物流など他の業界でもMLモデルを活用してサービスを最適化し始めています。例えば建設業界では、プロジェクト計画時の見積もり精度向上と、現場の潜在的リスク検出による安全性向上・事故防止にMLを使用しています。

「開発者がモデルを作る方法の改善、モデル圧縮とエッジハードウェアでの実行能力により、AIはより良く動作するようになっています。これによりより多様なアプリケーションが可能になります。AIマーケットプレイス、AIメーカー/ティーチャーキット、ローコード/ノーコードAIプラットフォームなどの技術により、AIはよりアクセスしやすくなっています。

「総じて、これらの改善によりAIの産業利用が劇的に改善し、2021年末までにほぼ3社に1社がモデルを本番運用しています。」

製造業におけるマシンヘルス

製造業は、マシンヘルスと呼ばれる新興フレームワークを通じて大きなイノベーションの可能性を見ています。この機能は、Internet of Things（IoT）とAIを用いて産業機械の故障を予測・防止し、分析を通じて機械性能を改善します。

AuguryのCEO兼共同創業者サール・ヨスコビッツ氏が、これが将来製造運営にどう影響するかを展開します。「AIはオートメーションやIoT機能とともに第4次産業革命を主導しています。

「製造業は、AIを用いてプロセス、効率、能力へのより高い可視性を提供することで、すでに大きなメリットを見ている業界の一つです。重要な例はマシンヘルス——重要および補助設備の予測分析を提供するAI駆動ソリューションです。

「センサが産業機械から振動、温度、磁気データを取得し、AIがそのデータと人間の信頼性専門家の入力に基づいて機械問題を診断し、原因を説明し、対処方法を処方します。

「このAIユースケースのインパクトは巨大です。重要な機械が故障すると、生産ライン全体が停止し、サプライチェーン全体に深刻な上流・下流効果をもたらします。マシンヘルスにより、メーカーはサプライチェーン問題や生産に影響するグローバルイベントに対するレジリエンスを強化できます。」