ビジネスにおけるAIの日常的な影響

人工知能（AI）は、マーケティングから人事（HR）に至るビジネス部門において、タスクを効率化しデータを分析することで意思決定を加速させることができます。IBMの2021年のGlobal AI Adoption Indexによると、グローバル企業の74%がAIを導入しているか、またはAIの導入を検討しています。

これまで、AIビジネスの立ち上げに関するさまざまなアイデアについて触れてきました。本日はこの考え方を引き継ぎ、AIがさまざまな産業ですでに確立されているビジネスをどのように変革しているかを見ていきます。

なぜオフィスにAIが必要なのでしょうか？#

オフィスの多くの業務には、メールの確認、データ入力、レポート作成といった反復的な手作業が含まれます。これらのタスクは、より重要な業務から時間を奪ってしまいます。調査によると、67%の人々が常に同じタスクを繰り返していると感じており、自動化できるタスクに週平均4.5時間を無駄にしています。AIは、これらのタスクの大部分を引き受けることができます。

図1。無限に繰り返されるタスクはAIを使って自動化できます。画像ソース: Envato Elements。

AIが一部のタスクを引き受ける直接的な結果として、人間はより戦略的な業務に集中できるようになります。しかし、戦略的な業務でさえAIによってサポート可能です。AIの予測分析ツールは、過去の顧客データに基づいて、新しい機会の特定、問題のフラグ立て、製品のパーソナライズを行うことができます。

AIは人間よりも速く膨大なデータを処理・分析できます。データから情報を引き出すことで、AIは人間がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。

例えば、AIはサプライチェーン管理に関連する意思決定を支援できます。過去の売上データや市場トレンドを分析することで、製品需要を予測するための洞察が得られます。正確な予測は、常に適切な量の在庫を確保することにつながります。同様に、AIシステムは交通状況や天候などの要因を考慮して最適な配送ルートを見つけ出し、コスト削減と効率化を実現します。

AIがどのように危機管理を円滑にするか#

AIはオフィスワークをスピードアップさせるだけではありません。企業が危機に対処し、円滑な業務運営を維持する方法も変革しています。95%のビジネスリーダーが、自社の危機管理スキルはもっと向上できると感じています。その答えとなるのがAIかもしれません。AIシステムはデータ分析と予測を使用して潜在的な問題を発生前に発見し、企業がよりよく準備し、必要なときには素早く対応できるように支援します。これにより、混乱の影響が軽減されます。

図2。企業内での危機管理はストレスを感じることがあります。画像ソース: Envato Elements。

AIは危機発生時のコミュニケーションを自動化し、関係者全員が正確な最新情報を迅速に受け取れるようにすることもできます。危機が去った後、AIを使用して何が起こったかを分析し、将来の対応を改善できます。過去の失敗から学ぶことで、企業はより強くなり、次に起こり得る事態に対してより適切に備えられるようになります。

人材獲得へのAI活用#

あらゆる企業の人事部門は、AIを活用して山のような情報を精査し、人間が見落とす可能性のあるパターンを見つけることができます。これは、何千通もの履歴書を分類して、特定の役職に最適な候補者を見つける必要がある場合に非常に役立ちます。

Unileverのような企業は、このようなAIシステムを使用するメリットをすでに実感しています。HireVueなどのAIツールを使用して履歴書をレビューし、特定の職種に最適な人材を素早くバイアスなしで見つけ出すことで、年間100万ポンド以上のコストを削減しています。

Fig 3. AIはどのように人材獲得プロセスを効率化できるか

人間が面接を行う必要のない時代へと私たちは向かっています。AIによって生成された面接官パネルが面接に対応し、人間の人事チームにフィードバックを提供することができます。2020年の調査では、企業の55%が採用プロセスの自動化への投資を拡大していることが示されました。

これはAIが人事分野で人間に取って代わることを意味するのでしょうか？AIによる雇用喪失の懸念は理解できますが、未来は人間とAIのコラボレーションによって定義される可能性が高いでしょう。AIはデータの処理やパターンの発見には優れていますが、人間が枠にとらわれずに考え、創造性を発揮し、他者を理解する能力に勝るものはありません。

AIでサステナビリティに取り組む#

ESG（環境、社会、ガバナンス）とは、投資家が企業の倫理性と持続可能性の実践を評価するために使用する基準です。これらの基準は財務実績だけでなく、企業が環境への影響をどのように管理し、従業員をどのように扱い、どのように統治しているかを評価します。社会が環境への配慮（グリーン化）を重視する中、ESGの取り組みは世界中の企業にとってますます重要になっています。

機械学習や自然言語処理（NLP）などのAI技術を使用して、企業がESG基準を満たしているか、またサステナビリティの実践をどのように改善できるかを判断できます。機械学習アルゴリズムは、大規模なデータセットを分析して、環境負荷、従業員の扱い、コーポレートガバナンスに関連するパターンを特定します。この分析から得られた洞察は、環境フットプリントの削減に役立ちます。同様に、NLP技術を使用して、ソーシャルメディアやアンケートなどのテキストデータを掘り下げ、人々のサステナビリティの取り組みに対する反応を把握することも可能です。

これは氷山の一角に過ぎません。ESGにおけるAIの応用には以下のような多くの例があります：

• ESGレポートの自動化：データ収集と分析を簡素化し、正確なレポート作成を実現。
• エネルギー効率の向上：ビルや製造現場でのエネルギー使用を最適化し、排出量を削減。
• 多様性とインクルージョンの促進：企業の多様性への取り組みを改善し、公正な採用慣行を促進。
• 循環型経済の実践を促進：資源利用の最適化、製品の再利用とリサイクルの促進、製品ライフサイクル全体での廃棄物最小化により、循環型経済モデルへの移行をサポート。

ビジネスの法務側面にAIを導入する#

AIは、企業が償却による収益損失を回避し、収益漏れを減らすのにも役立ちます。AIを使用してワークフローやプロセスを改善することで、法律事務所はより効率的で収益性の高いものになります。

LawGeexのような企業は、AIを使用して法文書を素早く分析しています。彼らのAIシステムは潜在的な問題を発見し、重要な部分を指摘し、書類が規則に準拠していることを確認します。これにより、法務プロセス全体の効率が大幅に向上します。

世界最大の航空旅客権利会社の1つであるAirHelpは、補償請求エージェントとしてAIボットを使用しています。これらのボットは顧客からの請求を処理し、航空会社からの補償対象となる資格を評価します。現在、請求の30%を95%の精度で評価しています。

Fig 4. AirHelpのチャットボット「Herman」のご紹介。

AIはサイバー攻撃から企業を保護する#

AIは脅威インテリジェンスにおいて多くの有用な用途があります。1つは自動脅威検出であり、AIは潜在的な脅威を示す異常やパターンを見つけることができます。これらのAIシステムは、疑わしい動作をリアルタイムで特定します。これにより、脅威への迅速な対応と排除が可能になります。

もう1つの用途は、人間のサイバーセキュリティアナリストを支援することです。人間のアナリストは、脅威を捜索する際にAIを「フォースマルチプライヤー（戦力倍増ツール）」として活用できます。AIアルゴリズムは膨大なデータセットを処理し、隠れた脅威を発見します。

Darktraceのような企業は、ネットワーク利用を監視するAIシステムを提供しています。彼らのシステムは異常なアクティビティを発見し、サイバー攻撃をリアルタイムで検知できます。サイバー犯罪者がオンラインで犯罪を行うための新しい方法を見つけるにつれて、AIはこのような脅威を検出して排除するための必須ツールとなっています。

AI営業担当者が製品とサービスを売り込む#

営業部門におけるAIの影響は、過去1年間で間違いなく顕著なものとなっています。現在、プロフェッショナルの約14%が営業活動で生成AIツールを使用しています。生成AIにより、個々の顧客の好み、興味、さらには購入履歴に共鳴するメッセージを作成することが可能になります。これにより、営業チームはコンバージョン率を高めることができます。

また、AIセールスツールは、フォローアップメールやリードの資格確認といった反復的なタスクを自動化できます。これにより、人間の営業担当者は営業プロセスのより複雑な側面に集中できるようになります。同時に、AI駆動のチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客の問い合わせに即座に応答できます。対応の遅れを回避することで、企業はセールスファネル全体を通じてエンゲージメントと関心を維持できます。

図5。マーケティング戦略は、より高い売上コンバージョン率のためにAIを統合できます。画像ソース: Envato Elements。

営業チームは通常マーケティングチームと密接に連携しており、AIの取り組みも同様に引き継ぐことができます。両方の領域にAIを適用することで、企業は初期のエンゲージメントから販売、そしてその先へと続く一貫した効率的なカスタマージャーニーを構築できます。データによると、マーケティング担当者の72%がパーソナライゼーションにAIを使用しており、マーケティングメッセージと営業活動の整合性が高まっています。AI、マーケティング、営業のシナジーは、最終的に顧客満足度の向上と売上の増加につながります。

AI導入時に企業が予想すべき課題#

AIは企業が活用できる非常に強力なツールですが、慎重に使用することが重要です。ビジネスのワークフローにAIを実装する際に予想される課題をいくつか見ていきましょう。

• データバイアス - AIシステムの学習に使用されるデータが不公平であったり不完全であったりする場合、不公平な決定を下すことになります。データバイアスは差別につながり、システムの信頼性を損なう可能性があるため、細心の注意を払って取り扱う必要があります。
• 「ブラックボックス」問題 - 一部のAIシステムは非常に複雑であり、専門家でさえその結論に至った根拠を完全には理解していません。ヘルスケアや金融のような、AIモデルの意思決定の背後にある理由を理解することが安全性と法令遵守のために不可欠な業界において、この不透明性は欠点となる可能性があります。
• 社会的な影響 - 企業はまた、自社のAIソリューションが社会全体にどのような影響を与えるかを考慮する必要があります。AIの使用は、プライバシー、公平性、さらには環境に関して予期せぬ結果をもたらす可能性があります。企業はAIを倫理的に使用し、問題が発生する前に対処するための強力なルールと規制を策定する必要があります。

最終的な結論#

企業は、AIをツールキットに組み込む形で進化しています。退屈なタスクの処理から、意思決定の改善、カスタマーサービス、コスト削減に至るまで、ビジネスの世界におけるAIの影響は巨大であり、着実に拡大しています。新しいAI技術が発展するにつれ、企業はコンテンツを作成し、データをより有効活用し、問題に対する革新的な解決策を見つけるためのさらに多くの方法を見出すでしょう。

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