カーター・リースはReputationのAI担当バイスプレジデントである。
AIは現在、ほぼすべてのビジネス会話を支配している。しかし、私の経験では、正しい問いを投げかけている企業はほとんどない。問いは「AIを導入すべきか？」ではない。その答えはイエスだ。問うべきは「この強力なツールを、自社の特定の業務、独自データ、固有の顧客関係にどう適応させるか？」である。
競争優位性を獲得するのは、単にAIを持つことからではなく、自社の分野で他社とは異なる、より優れた方法でAIを展開することから生まれる。業界でAIリーダーとしての経験に基づき、AI実装を差別化し、真にビジネスに貢献させる5つの方法を紹介する。
1. AIデータの優位性を構築する
多くの企業がAIレースで差別化に失敗しているのは、皆が同じアルゴリズムやツールを使用しているからだ。彼らが気づいていないのは、真の差別化要因は多くの場合、それらのAIツールを動かすデータにある。
そして、一般的または公開されているデータセットではなく、独自の高品質な専有データが重要だ。
慎重に選別された、特定領域に特化した情報—完全に自社のエコシステム内に保持されている情報—でAIモデルをトレーニングできて初めて、他社が容易に複製できない性能上の優位性を獲得できる。例えば製造業では、ある工場のセンサーデータでトレーニングされたAIは、その特定のワークフローの言語を理解するため、汎用モデルよりもその施設を最適化できる。
2. 明確なROI指標でAIの影響を定量化する
他の新技術と同様に、AIも取締役会やステークホルダーに価値を証明する必要がある。これは、AIが何をできるか、そして実際にビジネスに何をもたらしているかについての、冷静で確かな数字を提供することを意味する。
より迅速な応答時間や高い顧客満足度スコアなど、測定可能な成果に直接結びつくKPIの追跡から始めよう。また、これらの指標を、製品開発の加速、サービス品質の向上、運用コストの最適化など、既存の組織目標と一致させることも重要だ。
また、AIは人間の従業員の代替ではないことを念頭に置くべきだ。ほとんどの場合、AIは単にチームの効率を高め、手作業ではなく、より戦略的なタスクやイノベーションに集中できるようにするものだ。
3. AIバイアスを軽減する
AIはデータや設計に隠されたバイアスを反映する鏡である。そのバイアスが表面化すると、信頼性への潜在的なダメージは取り返しがつかないものになりかねない。そのため、先進的な企業は最初からモデルに公平性を組み込むために余分な努力をしている。
これは、バイアスがシステムに入り込む場所と方法について可視性を提供するAI中心の観測ツールを使用して、入力、出力、結果を厳密に測定することから始まる。
地理的・文化的なカスタマイズも同様に重要な役割を果たす。モデルは言語のニュアンス、地域の規範、地域ごとの期待を適切に考慮し、真に関連性のある応答を提供する必要がある。おそらく最も重要なのは、有害なクエリや問題のあるパターンが発生した際に検出して対処できるリアルタイムモニタリングを組み込むことだ。
4. AIをチームの一員として扱う
突き詰めれば、AIは新入社員と同じだ。トレーニングと学習・成長の時間が必要である。新人社員が初日からスーパースターになることを誰も期待しないが、AIには不可能な基準を求めることが多い。最初は、組織内でAIができることとできないことについて現実的な期待を設定する必要がある。AIには限界があることを認め、適切なデータとフィードバックでAIを時間をかけて改善していく。
また、新しいチームメンバーと同様に、AIは監視なしで働くべきではない。人間による監視がAIを軌道に乗せ続ける。そして、AIが人間の専門知識を増幅するもの—人間の代替ではない—と従業員が理解すれば、彼らはAIを受け入れる可能性がはるかに高くなる。
5. AIインフラを基礎から設計する
AIは断片化したテックスタックの上に振りかける魔法の粉ではない。データがサイロ化され、切り離されたシステム全体に散らばっていると、AIは全体像を把握することすら難しく、まして行動を起こすことはできない。
評判管理を例に取ろう。現代のブランドは、レビュー、ソーシャルメンションの言及、アンケート、サポートチケットなど、非構造化フィードバックに溺れている。AIはリアルタイムでこれらの点を結び付け、強力な洞察を生成する素晴らしい仕事ができる。しかし、単に分断されたインフラにAIを追加しようとしているだけでは、期待する結果は得られない。
コアプラットフォームに組み込まれたAIと、後付けとして追加されたAIの違いは、スピード、精度、俊敏性、競争優位性など、あらゆる重要な指標に現れる。評判管理に関しては、ネイティブに統合されたAIシステムは、異なるフィードバックチャネル間でパターンを認識し、問題が悪化する前に検出し、組織のあらゆる部分に正確なインテリジェンスを提供できる。
最終的な教訓
AI導入から最大の効果を得るには、最新の華やかなモデルを追いかけることではなく、組織固有の強みを活かす思慮深い戦略を作ることが重要だ。独自データ、測定可能な成果、AI対応インフラなどの真の差別化要因に焦点を当てることで、ビジネスとともに成長し進化する競争優位性を構築することができる。
