長い間、AIは企業にとって実験的なリスクでした。今日、AIは真新しい概念ではなく、ほとんどの企業が少なくともAIの導入を検討しています。2020年の時点で、68％の企業がAIを利用したことがあり、すでにAIアプリケーションを採用したり、ビジネスプロセスにある程度のレベルでAIを導入したりしています。では、AIはどこまで進んでいるのでしょうか？先日、DataikuはForrester社の副社長兼主席アナリストであるMike Gualtieri氏と「企業にとってのAIの未来とROI」というウェビナーで、市場の現状と今後のAIの成功について話をしました。対談から得られた重要なポイントを探ってみましょう。
得るものが多く、成長する余地がある
AIはもはや輝かしいものではないかもしれませんが、だからといって企業の未来にとって魅力的でないというわけではありません。現在、AIアプリケーションを成熟させている段階にある企業から示された結果は信じられないものです。Forrester社は、AIのインパクトを測定するための調査を行っていますが、フィードバックからは、AIアプリケーションに対する圧倒的にポジティブな反応が明らかになっています。企業が達成することができたROIは、素晴らしいとしか言いようがありません。実際、1つのユースケース（人、プロセス、技術の適切な組み合わせで実行された場合）で、数億円の利益を得ることができます。AIが複数のシナリオや業界でより多くのユースケースに使用されるようになれば、企業が目にするROIは増加すると予想されます。
「AIソフトウェア市場は、より広範なソフトウェア市場に吸収されるとしても、2025年には360億ドルを超えるでしょう。」 Forrester社副社長兼主席アナリスト、マイク・グアルティエリ氏
AI市場をみると、AIは変曲点に達していることがわかります。つまり、将来、いつの日か、すべての企業がAIを使用することになることです。数百から数千のユースケースの機会がまだ開拓されてないまま、AI導入の準備だけ整っています。将来的には、過去や現在において他のソフトウェアがそうであったように、AIは必要不可欠な能力となります。このような現実が急速に近づいていることを認識し、ビジネスリーダーたちは、今後のAI導入のため、最善の実行戦術に注目し始めています。ビジネスニーズと目標をAIと統合することで、組織は、顧客、競合他社、そして市場全般の出来事について十分な情報を得ることができるようになります。
実験から実装まで
企業の間では、AIの実験からAIをサポートし、AIから成功を引き出すために組織を完全に進化させる最善の方法を発見することに、話が変わってきています。
求められている導入の質問
- 私の企業は、AIから真のビジネス価値を得られるのか？
- より多くのユースケースを導入したいが、組織はどのようにAIの拡張に取り組むべきか？
- どのユースケースが自社のビジネス目標に最も適しているのか、どのように判断すればよいのか？
前進するための最初のステップは、AIとそれが企業内で果たす役割を明確に定義することです。AIは、包括的なテクノロジーであり、AIエコシステム全体の中で役割を果たすさまざまな枝分かれがあります。例えば、機械学習（ML）は、企業がAIソリューションを構築するために採用することができる数多くのテクノロジーオプションの1つに過ぎません（実際、最も人気のあるテクノロジーの1つでもあります）。テクノロジーの選択肢は、MLから自然言語処理、深層学習、強化学習など多岐にわたり、これらの選択肢の多くは相互に関連しています。
成功につながるテクノロジーアプリケーションを選び出すために、組織のリーダーは調査から始める必要があります。Gualtieriが説明するように、「AIは、パターンを識別し、意思決定を行い、新しい知識を形成するために、人間の知能を模倣したり、それを超えることができるソフトウェアです」つまり、今後AIを適切に実行するためには、能力に相関する正しい質問をすることで、スケールアップするための良い基盤を構築することができます。正しい質問をすることは、ビジネスニーズに合ったテクノロジーや特定のユースケースを分離するために必要な明確さを生み出せます。
- どこで意思決定するのか？
- どこで予測を行うのか？
- どこで、何を特定するのか？
データとは？
データが重要であることは言うまでもありません。ビジネス上の意思決定に影響を与える現実世界の物理的な事象を表すものであり、IoT技術の進歩に伴い、ビジネスプロセスの中で豊富なデータリポジトリが急速に発展しています。IoT技術の進歩に伴い、豊富なデータがビジネスプロセスの中に急速に蓄積されています。これらのデータは、様々なユースケースに役立ち、企業全体に内在しています。
「企業にはたくさんのインテリジェンスがあり、そのインテリジェンスは、そこで働くすべての人に組み込まれており、システムから生成されるすべてのデータに組み込まれ、ビジネスプロセスとカスタマーエンゲージメントに組み込まれています」と、Forrester社副社長兼主席アナリスト、マイク・グアルティエリ氏は述べています。
インテリジェンスはAIの統合に先立って存在するため、AIアプリケーションの枠組みの中で、利用可能なデータを取り込み、活用するための戦略を立てるのは、ビジネスリーダーにかかっています。AIによって企業はスケールアップし、多様なインテリジェンスをすべて活用することができますが、それを組織的に行うためには、AIプラットフォームが必要です。アクセス可能なプラットフォームは、AIのスケールアップを成功させるための踏み台となります。アクセシビリティは、技術者と非技術者の両方のチームが、AIプラットフォームを適切に操作し、価値あるインサイトを抽出して伝えるために必要なツールと知識を提供します。Dataikuは、縦割り（異なるチーム間）と横割り（チーム内）の両方のワークストリームを通じて[仕組み化]
(https://pages.dataiku.com/systemization-data-ai)を可能にする、ユニークなプラットフォームです。
AIプラットフォームの利用開始時期
AIを成功させるためには、データへのアクセスが必須条件であることがわかりました。とはいえ、企業はAIに飛び込む前にすべてのデータを揃える必要はありません。ビジネスの成長に伴い、データは自然に流入してきますが、流入したデータを管理するための計画が確立されていれば、価値の損失を軽減することができます。
適切なプラットフォームがあれば、AIはこれまで以上に簡単に導入することができます。また、ビジネスプロセスへの統合が早ければ早いほど、企業は統合から真の価値を引き出すことができるようになります。最大の価値を引き出すためには、ビジネス戦略を進化させ、日々のプロセスをシフトさせて、広汎なAIとデータの取り組みをサポートする必要があります。これは、最終的には完全なトランスフォーメーションにコミットすることを意味します。デジタルトランスフォーメーションには、ビジネスオペレーション全体の文化的な変化と行動的な変化の両方を受け入れることが必要であり、組織がこのデータ駆動型のマインドフレームに適応するのは早ければ早いほどよいでしょう。
Forrester社のMike Gualtieri氏によると、2025年までにほぼ100％の企業がAIを使用するとのことです。さまざまな意味でAIの未来はすでに到来しており、投資効果を迅速に得るためには、組織がAIの可能性を十分に発揮できるかどうかにかかっているのです。
Dataikuでいかに423%のROIを実現したか、Dataikuプラットフォームがどのように時間の節約やタスクの自動化などを促進できるかについて、Forrester社のトータル・エコノミック・インパクト・レポートを通しご紹介します。
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