AIがビジネスにもたらす日常的な影響

人工知能（AI）は、タスクを効率化し、マーケティングから人事まで幅広いビジネス分野のデータを分析することで、意思決定を迅速化できます。IBMの2021年グローバルAI導入指数によると、世界の企業の74%がAIを導入しているか、導入を検討しています。

以前、AIビジネスの始め方についてさまざまなアイデアを取り上げました。今回はこの考えをさらに進め、AIがさまざまな業界ですでに確立されたビジネスをどのように変革しているかを見ていきます。

オフィスにAIが必要なのはなぜでしょうか？#

オフィスで行われる多くのタスクには、メールの確認、データ入力、レポート作成など、反復的で手作業の機能が含まれます。こうしたタスクに時間を取られることで、より重要な業務に割ける時間が減ってしまいます。調査によると、67%の人が同じタスクを繰り返し続けていると感じており、自動化できるタスクに週平均4.5時間を費やしています。AIは、こうしたタスクの大部分を引き受けることができます。

図1. 終わりなく繰り返されるタスクはAIで自動化できます。画像提供元：Envato Elements。

AIが一部のタスクを引き受けることによ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、戦略的な業務もAIによって支援できます。AIの予測分析ツールは、新たな機会を特定し、問題を知らせ、過去の顧客データに基づいて提供内容をパーソナライズできます。

AIは、人間よりも速く膨大な量のデータを処理・分析できます。データから情報を抽出することで、AIは人間がより多くの情報に基づいて意思決定できるよう支援します。

たとえば、AIはサプライチェーン管理に関する意思決定を支援できます。過去の売上や市場動向のデータを分析することで、製品需要の予測に役立つ洞察を得られます。正確な予測により、常に適切な量の製品を在庫として確保できます。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、コストを削減し、効率を向上させることもできます。

AIが危機管理を円滑にする方法#

AIはオフィス業務を高速化するだけではありません。企業が危機に対応し、業務を円滑に継続する方法も変革しています。ビジネスリーダーのNinety-five percentは、自社の危機管理スキルには改善の余地があると感じています。その答えがAIになる可能性があります。AIシステムはデータ分析と予測を用いて、発生前の潜在的な問題を発見し、企業がより適切に準備し、必要なときに迅速に対応できるよう支援します。これにより、混乱による影響を軽減できます。

図2. 企業内の危機管理はストレスの原因になり得ます。画像提供元：Envato Elements。

AIは危機発生中のコミュニケーションも自動化できるため、関係者全員が正確な最新情報を迅速に受け取れます。危機の後には、AIを使用して何が起きたのかを分析し、今後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への備えを強化できます。

人材獲得にAIを活用する#

あらゆる企業の人事部門は、AIを使用して膨大な情報を調べ、人間が見落とす可能性のあるパターンを発見できます。何千通もの履歴書を整理して、職務に最適な候補者を見つける必要がある場合に特に役立ちます。

Unileverのような企業は、すでにこうしたAIシステムのメリットを実感しています。AIツールのHireVueなどを使って履歴書を確認し、特定の職務に最適な人材を迅速かつ偏りなく見つけることで、年間100万ポンド以上を節約しています。

図3. AIは人材獲得プロセスをどのように効率化できるでしょうか？

人間が就職面接を行う必要のない世界へと、私たちは向かっています。AIが生成した面接パネルのメンバーが面接を担当し、人間の人事チームにフィードバックを提供できます。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ました。

これは、AIが人事部門の人間に取って代わるという意味でしょうか？AIによる雇用喪失への懸念は理解できますが、将来は人間とAIの協働によって形作ら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優れていますが、既成概念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では人間に勝るものはありません。

AIでサステナビリティを推進する#

ESG（環境・社会・ガバナンス）とは、投資家が企業の倫理面およびサステナビリティへの取り組み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ているか、従業員をどのように扱っているか、どのように自らを統治しているかも評価します。社会全体が環境に配慮した取り組みに注目する中、ESG指標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への取り組みをどのように改善できるかを把握できます。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、環境への影響、従業員の処遇、コーポレートガバナンスに関連するパターンを特定できます。この分析から得られる洞察は、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詳しく分析し、人々がサステナビリティへの取り組みにどのように反応しているかを把握できます。

これは氷山の一角にすぎません。ESGにおけるAIの用途には、次のようなものがあります。

• ESGレポートの自動化：正確なレポート作成に向けて、データ収集と分析を簡素化します。
• エネルギー効率の向上：建物や製造現場のエネルギー使用量を最適化し、排出量を削減します。
• ダイバーシティとインクルージョンの推進：企業による多様性向上の取り組みを支援し、公平な採用慣行を促進します。
• サーキュラーエコノミーの実践促進：資源の利用を最適化し、製品の再利用とリサイクルを促進し、製品ライフサイクル全体で廃棄物を最小限に抑えることで、企業のサーキュラーエコノミーモデルへの移行を支援します。

ビジネスの法務分野にAIを導入する#

AIは、償却による収益損失を回避し、収益の漏出を削減するうえでも企業を支援できます。AIを使用してワークフローとプロセスを改善することで、法律事務所はより効率的かつ収益性の高い運営を実現できます。

LawGeexのような企業は、AIを使用して法務文書を迅速に分析しています。同社の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、書類が規則に従っていることを確認します。これにより、法務プロセス全体が大幅に効率化されます。

世界最大級の航空旅客権利会社であるAirHelpは、補償請求の担当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、航空会社から補償を受ける資格があるかを評価します。現在、請求の30%を95%の精度で評価しています。

図4. AirHelpのチャットボットHermanをご紹介します。

AIが企業をサイバー攻撃から守る#

AIは脅威インテリジェンスにおいて、さまざまな有用な用途があります。その一つが脅威の自動検出です。AIは潜在的な脅威を示す異常やパターンを発見できます。こうしたAIシステムは、疑わしい挙動をリアルタイムで特定できます。これにより、脅威に迅速に対応し、排除できます。

もう一つの用途は、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、脅威の探索においてAIを戦力増強手段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、隠れた脅威を明らかにできます。

Darktraceのような企業は、ネットワークの利用状況を監視するAIシステムを提供しています。同社のシステムは異常な活動を発見し、サイバー攻撃の発生中に検知できます。サイバー犯罪者がオンラインで犯罪を行う新たな方法を見つける中、AIはこうした脅威を検知・排除するために不可欠なツールです。

AIセールス担当者が製品やサービスを売り込む#

過去1年間における営業分野でのAIの影響は、紛れもなく大きなものでした。現在、専門家の約14%が営業で生成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、関心、さらには購入履歴に響くメッセージを作成できます。これにより、営業チームはコンバージョンの可能性を高められます。

また、AI営業ツールは、フォローアップメールやリードの適格性評価などの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ます。一方、AI搭載のチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客からの問い合わせに即座に回答できます。回答の遅れを防ぐことで、企業はセールスファネル全体を通じて顧客の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にAIを統合することで、売上コンバージョン率を高められます。画像提供元：Envato Elements。

営業チームは通常、マーケティングチームと緊密に連携しており、AIの取り組みも同様に連携させられます。両方の領域にAIを適用することで、企業は最初の接点から販売後まで、一貫性があり効率的な顧客体験を構築できます。データによると、マーケターの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連携を強化しています。AI、マーケティング、営業の相乗効果により、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できる課題#

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。ここでは、AIをビジネスワークフローに導入する際に予想される課題をいくつか見ていきます。

• データバイアス - AIシステムのトレーニングに使用するデータが不公平または不完全な場合、システムは不公平な意思決定を行います。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対処する必要があります。
• 「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、専門家でさえ結論に至った過程を完全には理解できません。AIモデルの意思決定の根拠を理解することが安全性と法令遵守に不可欠な医療や金融などの業界では、この不透明性が欠点となる可能性があります。
• 社会的影響 - 企業は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も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。企業には、AIを倫理的に使用する方法についての強固な規則と規制を整備し、問題が発生する前に対処することが求められます。

最終的な結論#

企業はAIをツールキットに取り入れるよう進化しています。退屈なタスクの処理から、意思決定やカスタマーサービスの改善、コスト削減まで、AIがビジネス界に与える影響は非常に大きく、着実に拡大しています。新しいAI技術が発展するにつれて、企業はコンテンツの作成、データのより効果的な活用、問題に対する革新的な解決策の発見において、さらに多くの方法を見つけるでしょう。

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