Manish Sood（マニッシュ・スード）氏は、企業のAIとイノベーションを支援するリアルタイムデータインテリジェンスプラットフォームReltioの創業者兼CEOである。
チポトレは今年、「Ava Cado（エイバ・カド）」という名のAIアシスタントを採用プロセスの効率化のために導入し、採用期間を12日間から4日間に短縮した。同様に、ゴールドマン・サックスも、将来的には「経験豊富なゴールドマン社員」となるAIアシスタントを発表した。これらの初期導入事例は、単に人間の業務を補完するだけでなく、仕事の進め方そのものを再考する深遠な変化を示している。
企業におけるエージェント型AIの導入への関心が高まっている。あらゆる役割、あらゆる部門、あらゆる業界でAIエージェントのユースケースが存在する。しかし、AIの可能性はLLMが一般に認知されて以来、大きく変わっていない。成功の鍵は依然としてデータの品質とタイムリーさにある。当社の調査によれば、企業のAIイニシアチブの半数以上が、データ品質の低さ、信頼性の欠如、情報のサイロ化により失敗している。
エージェント型AI時代で成功するためには、企業は情報を戦略的資産に変える信頼性の高いリアルタイムデータを活性化するための新しいデータプレイブックに従う必要がある。
統合されたコンテキストが最重要である理由
AIの真の力は、企業固有のデータとの統合にある。Ava Cadoが成功しているのは、チポトレの採用データや職務内容にアクセスできるからだ。ゴールドマン・サックスのAIアシスタントが真の「経験豊富な社員」になるには、市場データ、顧客インサイト、社内のディールメイキングプロセスが必要だ。このようなコンテキストがなければ、AIは単純な一次元のチャットボットにとどまる。
公開インターネットデータはLLMが普遍的にアクセスできるが、顧客とのやり取り、取引履歴、サプライチェーンのインサイトなどの内部の独自データは、各組織に固有のものだ。企業にとっての真の競争優位性は、この内部の非公開データをAIの幅広い知識ベースと統合することから生まれる。公開データは一般的な知識を提供するが、企業の意思決定や業務に必要な特異性を欠いている。
AI成功のための企業データ戦略
主な課題は、信頼性の高いリアルタイムの360度データからのコンテキストでAIに燃料を供給することだ。これには企業全体のコンテキストシステムが必要となる。アプリケーションの乱立により、ほとんどの企業はアプリケーション全体に複数のシステムを持ち、断片化、不整合、そして最終的には信頼性の問題を引き起こしている。AIの可能性を最大限に引き出すには、企業はこれらの異なるデータソースを単一の信頼できるビューに統合する必要がある。
あらゆるものの360度ビュー
CRMやERPなどの単一のアプリケーションがドメイン固有のデータを格納する従来のシステム・オブ・レコード（SOR）モデルは時代遅れとなっている。今日の企業は、やり取り、取引、メタデータを含む構造化、半構造化、非構造化データの複雑なウェブを管理している。エージェント型AIによる意思決定は、これらのデータポイントを統一された360度ビュー、つまりコンテキストシステムに統合することに依存している。
例えば、顧客プロファイルは基本的な連絡先情報を超えて進化している。AIを活用したパーソナライゼーションには、複数のチャネルにわたる顧客の取引、やり取り、関係性、好みに関するデータが必要だ。AIが意味のあるインサイトを提供するには、個人レベルでの因果関係を総合的に把握する必要がある。AIはこのコンテキストを必要としている。
どこから始めるか：企業データの統合
AI対応の企業を構築するには、3つの重要なステップから始める：
1. サイロ化されたデータを統合する。 データは企業全体で相互運用可能で、一貫性があり、再利用可能でなければならない。企業は、異なるソースからの品質の低いデータを安全で信頼性が高くアクセス可能な情報に変換するデータ統合ソリューションを必要としている。
2. 統合されたデータをAIに活用する。 AIの採用には、内部データと外部データ（構造化、非構造化、メタデータ）を一貫したコンテキストレイヤーに結合する必要がある。内部データは、企業内でAIを真に有用にするための「秘密のソース」である。
3. AIのROIを測定する。 測定可能な影響がなければ、AIへの投資は無駄になる。早期導入企業はすでに以下の成果を見ている：
• 収益の向上： マッキンゼーによると、AIを活用したオムニチャネル戦略により、収益が3%から15%増加し、販売ROIが10%から20%向上している。
• 業務効率： AIを活用したM&Aツールにより、統合時間が25%短縮され、合併成功率が15%向上している。
• 不正検出： マスターカードはAIを使用して不正検出率が20%向上し、場合によっては最大300%向上したと報告している。
企業データの優位性
今後5年間で、エージェント型AIは効率性、イノベーション、パーソナライゼーションを推進するだろう。問題はAIを受け入れるかどうかではなく、組織がどれだけ迅速に適応できるかである。
競争優位性はAI自体からもたらされるものではない。AIツールはコモディティ化するだろう。真の差別化要因は、AIにリアルタイムで信頼性の高い情報を供給する、動的な企業全体のコンテキストシステムを展開する能力にある。このコンテキストは、AIが意味のある成果をもたらすことを保証する、継続的に更新される単一の情報源として機能する。
コダックがデジタル写真の革命を見逃し、シアーズがeコマースへの適応に失敗したように、統一されたインテリジェントなデータ基盤の構築を怠る企業は取り残されるだろう。未来は、AIを受け入れるだけでなく、その真の力がそれを支えるデータから生まれることを理解する企業のものである。
