AIを武器に競争優位を確立するには? 企業に求められる「3つの能力」

[2017/11/21 07:30]冨永裕子 ブックマーク ブックマーク

そのAIで自社のビジネス課題は解決できるのか?

続いて、中村氏はAIリテラシーをイメージしてもらうため、サービス部品に関するデータを活用する新規事業を立ち上げようと考える架空の企業X社を例に話を進めた。検討の過程で、X社は顧客の元に納品されている機器の部品をタイムリーに交換するには、部品のデータに加えて、製品の利用状況、耐久性、交換までのリードタイムなどのさまざまな情報を処理できるAIエンジンが必要になると考えた。

既存のAIソリューションで使えそうなものはないかと調査した結果、データサイエンティストが使えそうなものを発見した。中村氏は、X社がこの後の事業化で成功するための能力は次の3つであると主張した。

●経験できる能力:AIソリューションを見つけた時点では、おそらく国内では代表的な実績があまりない。しかも使いこなすのは大変である。「ここではアーリーアダプターになる”波”に乗る経験をできるかどうかが問われます」(中村氏)という。

●信頼できる能力:アーリーアダプターになるリスクを取り、PoC(Proof of Concept)を実施したとしよう。ところが、試したAIソリューションの精度が目標の20%にしか到達できなかったら、経営はどう判断するか。中村氏は、「成果を信頼する能力が乏しい企業は、時期尚早と判断して事業化を打ち切りますが、信頼できる能力のある企業は20%の精度がさらに向上するように改善を継続するでしょう」とコメントした。

●スケールできる能力:PoCを繰り返し、精度が目標の80%程度まで向上したとする。次の難関は、成果をスケールできるか否かだという。この時点で他の分野への展開を検証することを躊躇せず、並行して検討を進めることができるかどうかが、新規事業から大きな価値を得られるかどうかの分岐点になるというのが中村氏の意見だ。

何から着手するべきか?

どんなに得られる価値が大きいとしても、中村氏が言及したAIリテラシーに必要な3つの能力を組織が発揮するのは簡単なことではない。

最初は「経験できる能力」を培うことから始め、学習曲線に乗るように進めていくのが現実的だろう。AIに分類されるテクノロジーにはさまざまなものがあり、最適なソリューションを探し、導入するまでのプロセスは手探りになる。「AIのような『すごい乗り物』を乗りこなすには、『すごい運転手』が必要になります」と中村氏は語り、社内にリソースがない場合は、パートナーを探すことを提案した。

ただし、AIベンダーは非常に多く、規模も得意な領域も千差万別だ。組織が実現したいことや解決したい課題が明確でなければ最適なパートナーを見つけることは難しい。中村氏のアドバイスは、テクノロジーの先進性よりも、できるだけシンプルに顧客のビジネス課題の解決ができるかどうかを重視するべきというものだ。

グローバルでは「Customer Engagement Applications」「Call Center Service Support」「Digital Marketing Platforms」など、フロントエンドのアプリケーションでの利用を検討している企業が多い傾向にある。

AIを統合しようとしているアプリケーションの分野/出典:ガートナー(2017年11月)

「だからと言って、フロントエンドへのAIの適用から始めないといけないわけではありません」と中村氏。業種によっては「Time to Deliver」に着目し、ピッキングの自動化のようなオペレーションの効率化でも、AIソリューションは競争優位の確立に貢献できるはずだという。

ただし、新規事業としてAIを活用していこうとする企業は、何よりもスピード感を重視するべきだ。中村氏は、参入障壁を作られる前に買収やアライアンスを検討することも視野に入れるべきだと提言し、講演を締めくくった。

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