はじめに
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- 2025年にAIがビジネスを形作る5つの方法
- 2025年のAIの産業への影響
2025年にAIがビジネスを形作る5つの方法
1.マルチモーダルAIはより多くのコンテキストを提供します
マルチモーダル AI は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオから情報を処理します。より直感的なインタラクションを可能にし、AI出力の精度を大幅に向上させます。この人間中心のAIアプローチは、ますますデータが豊富な世界でビジネスにとって不可欠です。たとえば、金融サービスでは、市場コメントビデオを分析し、声のトーンや表情などの非言語的な手がかりと、市場の感情をより微妙に理解するための話し言葉を考慮することが含まれます。製造では、マルチモーダル AI は、ノイズや振動などのセンサー データを分析して、メンテナンスのニーズに積極的に対応できます。
2.AIエージェントは複雑なタスクを簡素化します
AIエージェントが企業で人気が高まるにつれて、複雑なワークフローを管理し、ビジネスプロセスを自動化し、従業員をサポートできるようになります。対面、オンライン、モバイルなど、チャネル全体で一貫したエクスペリエンスでサポートを提供するカスタマーエージェントを想像してみてください。従業員エージェントは内部プロセスを合理化することができます。クリエイティブエージェントは、デザインと生産スキルを向上させます。
3.エンタープライズ検索は、人々に必要な知識を提供します
エンタープライズ検索システム（企業向けの内部検索エンジン）は、もはやキーワードベースのクエリに限定されません。人々は、画像、音声、ビデオ、会話のプロンプトを使用して、内部データにすばやくアクセスして使用できるようになります。金融機関は、特定の従業員の役割に合わせて内部知識検索を調整できますが、小売業者は、顧客が自然言語と画像を使用して製品を見つけられるようにすることができます。ヘルスケアでは、AIは複雑な医学用語を理解する直感的な検索に電力を供給できます。
4.AIを活用した顧客体験はさらに良くなる
AIを活用したソリューションは、顧客のニーズを予測し、企業が顧客とのつながりを維持するのを支援することによって、顧客体験を変えています。これは、収益、効率、ブランドロイヤリティの向上につながります。顧客の意図を理解するパーソナライズされた推奨事項とAI強化検索を想像してみてください。小売業では、AIはオンライン、店舗、モバイルなど、すべてのショッピングチャネルでパーソナライズされたショッピング体験とカスタマーサポートを作成できます。メーカーはAIを使用して、生産と顧客サービスを向上させます。
5.AIはセキュリティシステムを強化します
2025年、AIは防御を強化し、脅威を特定して戦い、手動のセキュリティタスクを自動化し、応答時間を短縮するのに役立ちます。しかし、これはまた、敵がより洗練された攻撃のためにAIを利用するため、防御側と攻撃者の間の「軍拡競争」にもつながります。組織はこの課題に積極的に対処しなければなりません。金融機関はAIを使用して偽造文書を検出でき、メーカーはAIを使用してデータを安全に保ち、潜在的なリスクを特定できます。また、メディアとエンターテインメント業界は、ディープフェイクや誤った情報と戦うためにAIを使用すると予測しています。
2025年のAIの産業への影響
ジェネレーティブ AI がまだ事実よりもファンタジーである時点で、私たちが今年を始めたとは想像しにくいです。私たちは実験から、何百もの世代のAIエージェントが現実世界で生き返るのを見るまで行きました。世代AI革命が本格化していることは明らかですが、まだ進行中の作業です。Google Cloud が委託した National Research Group の新しい調査「The ROI of Gen AI」によると、全組織の約 3 分の 1 が依然として gen AI ユース ケースを評価またはテストしています。
Gen AIは、新しいテクノロジーツールを統合する以上のものであり、強力なビジネス差別化要因です。そのため、どのモデルを選択するか、成功を測定する方法から、働き方や組織構造に関連する文化的変化をナビゲートすることまで、考慮すべき多くの考慮事項があります。現在、これまで以上に、幹部は、組織が世代AIの現在および将来の可能性を活用できるようにする成功したAI戦略を構築するという課題に直面しています。
このプロセスの大部分は、AI世代が特定の業界にもたらす価値を認識し、それがビジネスのコアバリューチェーンにどのように関連しているかを理解することです。年間を通して、私の会話には、本物のビジネス価値を追加する実用的なユースケースを特定する方法に関する質問が頻繁に含まれています。幹部とビジネスリーダーは、私が今年初めに議論した世代AIのより広範なアプリケーションを理解していますが、彼らは彼らの業界で追求されている主要なユースケースと、世代AIがすでに収益を上げているトップ分野についてより明確にしたいと考えています。
答えを得るために、私はGoogle Cloud業界のリーダーに、小売、ヘルスケア、金融サービス、メディア&エンターテインメントにわたる世代AIで現在および今後何が起こっているかについて尋ねました。これらの会話では、5つのトレンドが浮上しました。お客様は、マルチモーダルAIを活用し、AIエージェントを構築し、AIを活用した検索を使用し、AIを活用した顧客体験を構築し、ディープフェイク防御のための戦略に取り組んでいます。
うまくいけば、これらの視点のいくつかを共有することは、業界に即時の価値をもたらすユースケースと、今後数か月から数年の長期的な変革の見通しに光を当てるのに役立ちます。
小売
豊富なものの、年初の初期世代のAI小売実験は、しばしば規模で価値が制限され、多くはパイロット段階を超えることはありませんでした。今年の下半期に、小売業者はこれらの最初のアプローチを再形成し、世代AIが消費者と従業員の両方に価値を促進できる具体的な方法に焦点を当てています。その結果、小売ビジネスの運用部分における成長、効率化、最適化の推進に焦点を当てた小売ユースケースが増えています。
Google Cloudの小売および消費者戦略のディレクターであるMark Steelは、この移行をユースケースからビジネスユースケースへの移行と特徴付け、「小売業者は、AI戦略だけを考えるのではなく、AIがビジネス戦略をどのようにターボチャージできるかという質問に答えることに焦点を移しました。この戦略的目標との連携は、すべての可能なユースケースと領域にわたって単にテストするのではなく、組織内の最も重要な優先事項にAIをより広く適用するのに役立ちます。」
より具体的には、近い将来、小売業者は顧客サービス、マーケティング、デジタルコマースなどの分野に集中し、世代AI検索とエージェントを使用して既存の人間の能力とスキルを強化しています。カスタマーサービスセンターは、AIファーストのツールを展開しています。通話の文字起こしを自動化し、スマートな返信を生成し、一般的な顧客の質問に答えることができます。マーケティング機能では、チームはジェネレーター AI を統合して、ブリーフの作成、キャンペーンのコンセプトのブレインストーミング、およびパーソナライズされたブランド コンテンツの大規模な作成を支援しています。また、これらの機能がAIを活用した顧客体験に統合され、パーソナルショッピングアドバイザーに電力を供給し、新製品コンテンツを生成し、オンラインショッピング体験を向上させるための魅力的で人間のような会話インターフェイスを作成します。
Steelは、これらの現在のイニシアチブが、長期的なコンテキスト機能を備えたGeminiなどの強力なマルチモーダルモデルを活用して、ビジネスの効率的な運営と運用をサポートできるますます洗練されたAIエージェントを構築する長期的な変革ユースケースの基礎を築いていると考えています。これらのエージェントの一例には、チャネルやタッチポイントに関係なく、複数の訪問でパーソナライズされたスタイルの推奨事項を提供するために、小売業者の製品、プロモーション、および価格と深い顧客背景知識を組み合わせることができるパーソナルAIスタイリストが含まれます。
「これまでで最も進歩した小売業者は、テクノロジーの課題だけでなく、この新しい機会を受け入れるために必要な変更にも焦点を当てています」とSteel氏は述べています。「AIは小売業者の働き方を根本的に変える大きな可能性を秘めているため、リーダーは最大の利益を得るために、プロセス、組織構造、および歴史的な働き方の変化にオープンである必要があります。」
金融サービス
歴史的にデータが豊富で洞察力の乏しい業界として、金融サービス業界は、詐欺の検出、リスク管理、顧客サービスなどの分野で価値を引き出すために世代AIを使用することで、将来大きな利益を得る予定です。しかし、この可能性を実現するためには、規制コンプライアンス、ガバナンス、およびデータプライバシーに関する多くの既存の課題があります。その結果、業界のほとんどのユースケースは、現在、新しい収益の創出よりもコスト削減と効率に焦点を当てています。
ほとんどの組織は、生産性の向上を実現するために世代AIを使用することで早期の成功を収めています。これには、AIエージェントとAIを活用した検索を実装して、顧客の問い合わせへのより迅速で正確な対応を促進し、重大な詐欺アラートをより迅速に検出してインシデント対応を加速し、従業員がより速く、よりスマートに、より効果的に作業できるようにすることが含まれます。金融サービス組織は、機能を一括して置き換えようとするのではなく、より漸進的な生産性向上をもたらし、既存のリソースがより多くのことを行えるようにするユースケースを掘り下げています。
Google Cloudの規制産業のグローバル責任者であるZac Maufeは、この傾向は、世代AIの採用と実験の初期のラッシュ中に使用されたアドホックアプローチへの反応であると考えています。多くの組織は、その影響を最大化するために、世代AIがどのように加速し、日常業務に統合できるかをしっかりと理解する必要があることに気づいています。たとえば、市場調査を行う投資銀行家は、世代AIを使用して文書から情報を要約する以上のことをする必要があります。ワークフローを真にスピードアップするために、特定のテンプレートで要約を生成する必要があります。
「誰もが目覚めているのは、世代AIは別の働き方であるため、このテクノロジーをどのように開発するかは、より全体的なアプローチで行われなければならないということです」とMaufeは言いました。「ジェネレーションAIは、余分なものとしてボルトで固定されていません。それを使用するには、人々の働き方に少し合わせる必要があります。」
長期的には、Maufeは、世代AIが顧客に合わせた財務アドバイスとガイダンスを提供できる製品とサービスを開発するための重要な構成要素として浮上すると信じています。金融機関はますますセルフサービスの現実に移行するにつれて、顧客に直接サービスを提供するときに以前可能だったのと同じ量の売上とパーソナライゼーションレベルを達成するのに苦労しています。ここで、ジェネンAIは、特にオンラインで顧客体験を変革し、顧客がアカウントの管理を容易にし、退職の計画や不動産購入のための住宅ローンの選択など、より複雑な質問をナビゲートする大きな期待を示しています。
エキサイティングなもののMaufeは、これらの変革的な機能の構築と規制当局とのナビゲートに時間がかかると指摘し、「データのプライバシーと説明可能性に関する多くの規制の精査があり、データをユースケースの準備ができている形式にすることは引き続き課題です。結局のところ、収益の推進は次のフロンティアです。何十年もかかることはないが、一夜にして起こることもないだろう。」
ヘルスケア
ますます困難な規制環境に直面して、ほとんどの医療機関は、生産性と効率を高めるユースケースに取り組むことで、世代AIの旅を開始しています。Gen AIは、予約スケジューリングや患者インテークフォームの処理などの日常的なタスクを支援するのに最適で、臨床医の管理作業負荷を軽減する多くの機会を生み出します。
この傾向は成長すると予想されます。Google Cloudのヘルスケア業界ソリューションのグローバルディレクターであるAashima Guptaは、「看護師の引き渡しなどの重要な管理タスクを支援し、わかりやすい説明とコミュニケーションを生成し、最終的に患者ケアやその他の価値の高い活動のためにスタッフを解放するために、AIエージェントを採用する医療提供者と健康保険の急増を期待しています。」
医療機関の中で、短期的な価値を提供するトップユースケースは、臨床業務を加速するものです。たとえば、ジェネンAIは、臨床文書化、メンバーとプロバイダーのコミュニケーション、クレーム処理など、バックオフィスのタスクを合理化するために使用されています。AIエージェントは、補償の質問、資格に関する質問、または請求状況に応答するために、24時間年中無休のサポートを提供できます。また、医療専門用語の簡単な説明やビジュアルから健康保険プランで使用されるコーディング用語まで、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングアウトリーチを生成するために、世代AIツールを活用することに多額の投資をしている医療提供者も見ています。
グプタは、これらの初期の改善を、より大きなAI変革のための基本的な基盤と見なしています。すでに、世代AIだけでなく、さまざまなタイプのAIを取り入れた長期的なユースケースが形になりつつあるのを目のとっています。いくつかのトップ例には、AIを使用して医療へのアクセスを強化し、放射線学などの専門分野でAI支援画像分析によるスクリーニングと早期検出を再考し、パーソナライズされた健康アドバイス、多言語サポート、投薬リマインダー、およびケアナビゲーションアドバイスを提供できるAIヘルスコンシェルジュなどの新しいイノベーションを可能にします。また、新薬の発見や既存の薬の再利用を支援するために生物学的プロセスをシミュレートするAIモデルの数が増えています。
グプタによると、ヘルスケアにおけるAIの究極のビジョンは、個人が自分の健康をコントロールできるようにし、単に病気を治療するだけでなく、積極的に予防することです。AIは、患者記録、臨床試験、遺伝情報などの膨大なデータセットをふるいにかけ、パターンを特定し、前例のない精度で病気のリスクを予測することができます。これにより、より早い介入、より効果的な治療、および個人の特定のニーズを対象とした新しい治療法の開発につながります。
「医療記録、画像データ、ゲノム情報などのデータを分析して洞察に満ちた要約を描くためのマルチモーダルAIモデルの採用が増加し、個別化医療のビジョンに近づきます。このデータ分析とAIの融合は、個人の健康をより深く理解し、真にパーソナライズされたヘルスケアへの道を開くための鍵です」とグプタは言いました。
メディア&エンターテインメント
長年にわたり、メディアとエンターテインメント業界は、デジタルトランスフォーメーションを、従来企業から「メディアテック」企業への移行と表現してきました。今、私たちはその進化の次の段階に入っています-「メディア-AI」企業になります。今年の初めに、ある顧客がメディアとエンターテインメント業界全体で「デモパロザ」と呼んでいるのを見ました。個々のチームは、正式なトップダウンアプローチなしで、より有機的に世代AIを実験しています。
今日、Google Cloudのメディア&エンターテインメントのグローバル戦略産業ディレクターであるAlbert Laiは、このアプローチは、明確に定義された優先順位付け、ガバナンス、およびエンタープライズAIの責任ある使用に関連する明確なビジネス成果を備えた戦略に道を譲っていると述べています。
「多くの企業は、ユースケースからソリューション、アイデアから生産、実験から投資収益率まで、ノイズと複雑さと進歩をナビゲートすることができました」とライは言いました。「現在、コンテンツ制作、収益化、オーディエンスエクスペリエンスなど、メディアサプライチェーン全体、および企業全体にまたがるユースケースが見られています。」
現在、メディアおよびエンターテインメント業界のトップユースケースは、検索およびAIエージェントによる企業の生産性向上のポイントソリューションの実装とオーディエンスのパーソナライズに焦点を当てています。たとえば、サブスクリプションと請求の日常的なカスタマーサービスタスクを自動化し、バックオフィスプロセスを加速し、企業全体のデータへのより良いアクセスを提供し、マーケティングの運用効率とコスト効率を高め、ソフトウェア開発ワークフローを合理化するために、世代AIを組み込んだ企業を目にしています。Gen AIはまた、マルチモーダルの推奨事項と検索を通じて、よりパーソナライズされたオーディエンスエクスペリエンスを提供しやすくし、キャプション、字幕、音声説明の吹き替えや生成などの特定のコンテンツローカリゼーションタスクを支援します。
長期的には、メディアやエンターテインメントの組織は、ワークフロー全体を最適化できる、より強力な世代AIソリューションの構築に移行する可能性があります。スクリプト分析からメディアアーカイブ検索の近代化、モデレーションと収益化のためのコンテンツ理解まで、コンテンツ制作タスクの全範囲にわたって、すでに多くの初期の調査を見てきました。その他の新しいユースケースには、ストーリーボード、ポストプロダクションプロセス、メディアレンダリングを支援するワークフローに世代AIを統合することが含まれます。
「Gen AIは、メディアやエンターテインメントの人々を置き換えることではなく、責任を持って使用してクリエイティブチームを強化し、視聴者の体験を向上させ、コストと時間を節約し、収益を増やすことです」とライは言いました。
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全体として、過去数か月は目を見張るものがあり、世代AIの実行に関する新しい教訓と持ち帰りを明らかにしました。来年には、投資を最大限に活用するAI戦略を開始できる組織との真の差別化が見られるようになると予想しています。その作業の多くは、業界で最大の機会がどこにあるかを理解し、影響を与えるための適切なユースケースに優先順位を付けることに関するものです。しかし、ジェネレーション AI の台頭は、新たな課題ももたらします。
AIがより洗練されるにつれて、悪意のあるアクターの方法も洗練されます。ディープフェイクは、誰かの肖像や声を説得力のある置き換えることができるAI生成合成メディアであり、個人や組織に脅威が高まっています。これと戦うために、組織はAI戦略の重要な要素として「ディープフェイク防御」を優先する必要があります。これには、ディープフェイクの拡散を検出して軽減し、ブランドの評判を保護し、ますますデジタル化する世界で信頼を育むためのテクノロジーと戦略への投資が含まれます。
Google Cloudでは、AIイノベーションの先駆的な数十年の経験を共有し、組織が最も困難な課題をナビゲートするのを支援することにコミットしています。特に、リーダーが組織内で堅牢なAI戦略にどのようにアプローチし、開発できるかに関する明確なガイダンスとフレームワークを開発しています。たとえば、単純な優先順位付けマトリックスを使用して、潜在的なユースケースをプロットし、期待される価値の生成と推定実行可能性と実現可能性を比較し、顧客が能力を評価し、AIロードマップを開発するのに役立ちます。
ジェネレーションAIは、新しい概念から急速に移行し、現在ではビジネス目標を達成し、業界を変革するためのダイナミックなツールです。2025年を見据えて、企業はコアバリュードライバーを特定し、ジェネレーティブAIがプロセスを再考し、AI投資のリターンを完全に実現するためにエクスペリエンスを再構築する方法を探る必要があります。