あらゆる企業が、製品機能のアップデートや社内規定の改定など、業務上および組織上の変更を行っている。そして多くのリーダーと同様に、私もかつては、そうした変更の実施状況を最初から最後まで追跡するだけで十分だと考えていた。しかし、コンテンツの適応スケジュールにおいて予期せぬ遅れが生じる企業を何度も目にしてきた。そしてその遅れは、企業をコストの伴うリスクにさらす可能性がある。
例えば、単純な業務方針の転換であっても、デジタルおよび物理的なチャネル全体で、栄養成分表示や免責事項、あるいはコンプライアンスに関するコンテンツを即座に更新する必要が生じることがある。そして、コンテンツの更新が業務の移行よりも遅れると、企業はコンプライアンスや安全性に関するリスクにさらされる事態に陥りかねない。
この課題を解決するために、私は企業に対して、AIツールを活用してコンテンツの変更を効率化することを勧めている。企業のオーナーは、重大な方針転換のたびに頭を悩ませる必要はないが、変更を迅速かつ正確に実施するための戦略は不可欠だ。ここでは、更新の遅れを解消し、企業の業務を守るために、AIをどのように活用すべきか、私の推奨する方法を紹介する。
AIによるコンテンツ更新や作成の手法を模索する
複数の場所に存在するコンテンツは、同時に更新する必要が生じる場合がある。例えば、組織が課題を特定して変更の実施を決定した場合、ウェブサイト、研修動画、文書などにわたってコンテンツを作成または更新しなければならないことがある。
人為的ミスや業務効率の低下を招くことなくこれを実施する一つの方法は、その責任をAIシステムに担わせることだ。一部のAIソリューションは、こうした混乱や不整合を最小限に抑えることを目的に特別に開発されている。
AI市場適応企業であるSmartcatがまとめた報告書「The State of Global Enterprise Growth」によると、調査対象となった組織の半数以上が、過去1年間にデジタル資産に少なくとも1つの新しい言語を追加したという。この作業を従業員に割り当て、すべてを手動で更新する場合、どれほどの時間がかかるか想像してみてほしい。
ウェブサイト、文書、動画など、複数のプラットフォームでコンテンツを同時に更新できるAIソリューションを見つけることは、時間とコストの節約につながる。また、製品、ポリシー、メッセージングが変更された際にも、情報の整合性を保つ上で役立つ。
IrisAgentのような他のコンテンツソリューションは、AIによる自動化を活用してサポート対応を分析し、頻出する課題からナレッジ記事を作成したり、古くなったコンテンツを特定して改定を促したりする。承認された記事は、連携するサポートシステムにアップロードできるため、企業が顧客のよくある質問に答えるための有益な情報を構築するのに役立つ。
こうしたツールに頼ることで、企業は手動での更新作業に何週間も費やすことなく、一般向けに公開されているすべての資料の一貫性を維持することが可能になる。
ビジュアルAIで古いコンテンツを特定する
社内外のリソースに対して抜本的な変更を行うよう求められた場合、どうすればよいだろうか。高度なAIツールを活用すれば、編集、置換、または削除が必要なコンテンツや画像のすべての箇所を特定することができる。
例えば、企業がウェブサイト上にある従来の製品の画像をすべて特定し、それを次世代版製品の画像に置き換えたいとする。OpenArtのようなビジュアルAI製品を使えば、画像が別の画像に埋め込まれている場合でも、検索と置換をより簡単に行うことができる。企業はいくつかの異なるツールを併用する必要があるかもしれないが、AIソフトウェアに作業を任せることで、時間とコストを削減できる。
より大規模なアセットライブラリを保有する企業であれば、Cloudinaryのような同様のツールを活用できる。このビジュアルAIツールは、単一の画像に基づいてアセットを検索するのではなく、画像に写っているコンテンツに基づいて画像を検出できる。さらに、生成型の置換機能を使用して、それらの画像内のオブジェクトを更新することも可能だ。
このアプローチは、チームメンバーに手動で作業を任せるよりもはるかに効率的だ。Googleレンズのような無料のAIツールも、SNS上の画像を最新の状態に維持するのに役立ち、古いメディアによって生じるソーシャルメディアの混乱を防ぐことができる。
AIでプロセスのボトルネックを特定する
組織における大きな変革の一環として、リーダーが一部のプロセスを見直すことになる場合がある。しかし、具体的に何を改定し、何を維持すべきかを正確に判断するのは困難を伴う。こうした領域でも、専門特化したAIソフトウェアが力を発揮する。
例えば、プロセスやワークフローのボトルネックとなりそうな箇所を特定するように訓練されたAI製品の導入を検討してみるとよい。この機能をAIツールに委ねることで、チームメンバーにどこで非効率が生じているかを直接尋ねる必要がなくなる。同時に、リーダーはAI製品の新たな活用法を提示することで、従業員の間で広がる「AI疲労」を克服することもできる。
このステップを踏むことが、どのようにオペレーショナルリスクの回避につながるのだろうか。第一に、企業は文書の承認から製造ラインに至るまで、あらゆる業務の経路変更をよりスムーズに行えるようになる。第二に、リーダーはデータに基づくインサイトを活用することで、プロセスを変更する正確な理由を説明できるようになる。
組織における変革を実行することは決して容易ではないが、現代のビジネスエコシステムにおいて競争力を維持するためには、変化は避けて通れない現実だ。それでも、リーダーは変化によって自社を潜在的なリスクにさらす必要はない。企業はAIツールを頼りにすることで、チームに過度な負担をかけることなく、必要な改善や更新を行うことができるのだ。
