企業がAIを業務のあらゆる領域に組み込もうと競争する中、真の課題は技術を使うことではなく、賢く使うことにある。すべてのプロセスが自動化や予測モデリングの恩恵を受けるわけではない—AIから真のROI（投資対効果）を得ている組織は、AIに適したプロセスとそうでないプロセスの違いを見分けられる組織だ。
適切なAI活用の機会を見つけることは、機械でより多くのことをするというよりも、人間の洞察を損なうことなく最大の影響を与えられる場所を知ることである。以下では、フォーブス・テクノロジー・カウンシルのメンバーたちが、AI実装前に適切な「いつ」「どこで」「どのように」を判断するために組織が取るべき重要な基礎的ステップを共有している。
チームが新技術を容易かつ効果的に使用できる
プロセスがAIに適している重要な指標は、業界や技術的専門知識のレベルに関係なく、チームが新技術を容易に統合し効果的に使用してその価値を実感できることだ。AIへの投資はどのビジネスにも大きな成果をもたらすことができる。しかし、AIツールの適切なトレーニングと継続的なチームコラボレーションが、その成功を実現するために不可欠である。- ウスマン・シュジャ氏、 ブルービーム
AIの追加がステークホルダーの課題を解決する
テクノロジーは最初のステップではない。むしろ、まず慎重に特定し理解する必要がある問題に対する潜在的な解決策だ。顧客の課題や、従業員が戦略的な業務から離れてしまう定型作業など、摩擦が生じる瞬間を見つけよう。そこがAIが最良の結果を達成できる場所だ。しかし、特定の問題を解決するように設計されていなければ、効果的な解決策にはなり得ない。- ナオミ・ラリビエール氏、オートマティック・データ・プロセッシング（ADP）
データが豊富で認知的なプロセスである
AIは自動化の次の進化形だ。従来、私たちは反復的でルールベースのタスクを自動化してきた。今では、パターン認識、予測の作成、洞察の生成など、認知作業の一部を自動化できる。AIに適した候補は、データと人間の推論が豊富でありながら、性質上は反復的なプロセスだ。- ニキータ・フェドロフ氏、 Qase.io
目的を持った測定可能な成果を達成できる
プロセスがAIに適しているかを判断する主な3つの方法がある：目的のあるイノベーションに結びついている、実際のビジネスニーズに対応している、またはコスト削減や生産性向上などの測定可能な影響がある。一つの警告サインは、真の目的なしに「デジタルトランスフォーメーション」のためだけにAIが適用される場合で、これは的を絞った実装よりも効果が低くなる。- エドワード・オーリエマ氏
AIが迅速なフィードバックと精度を促進する
AIは、データが豊富で反復可能で測定可能な成果に結びついているプロセス—予測メンテナンス、トレーラー貨物状況、自動トリアージなど、迅速なフィードバックが精度を高めるもの—に適している。一つの警告サインは、曖昧さや共感を必要とする主観的な成功基準を持つ決定を含むプロセスだ。私のルール：AIは不確実性を自動化するのではなく、明確さを向上させるべきだ。- マーク・ウォリン氏、 フィリップス・コネクト
チームがAIに投資し信頼する準備ができている
プロセスを自動化する最良の方法は、「AIをループに入れる」ことから始めることだ。AIは利用可能なデータを使用して定型タスクをサポートし、人間が主な意思決定者のままとなる。AIはフィードバックで学習し改善するため、プロセスは最終的に「人間をループに入れる」方式に移行でき、AIがほとんどの決定を処理し、人間は最終承認が必要な例外的なケースに対応する。人々が努力を投資しシステムを信頼する準備ができていなければ、AIは失敗するだろう。- ラマ・ドゥルガ・セカール・アンガダラ氏、ウォルマート
人間が自分の決定を容易に説明できない
良い候補：人間がすでに自分の決定をうまく説明できないプロセスを探そう。あなたの専門家が「見ればわかる」と言うなら、その直感はAIが複製できるパターン認識であることが多い。悪い候補：ステークホルダーが「良い出力」とは何かについて合意できないプロセス。人間が成功を定義できないなら、あなたのモデルもできない。- ベルナール・カッセ氏、 トラストAI
タスクが十分な頻度で発生する
ユースケースから始めよう。改善する決定やワークフローを特定し、そのタスクが重要になるほど頻繁に発生することを確認しよう。一つの成功指標を選ぼう。次にデータを検証しよう：アクセス可能で代表的で管理されており、評価とフィードバックをサポートするべきだ。問題が曖昧、低ボリューム、または人間のレビューなしでは高リスクな場合はAIをスキップしよう。断片化したデータやバイアスのあるデータは論外だ。- カーター・リース博士、 レピュテーション
リーダーシップチームがメリットを理解できる
最も成功するAI導入は経営陣の支持によって推進・維持されるため、最も有望なAIユースケースはリーダーシップチームがメリットを完全に理解できるものだ。AIでは、見ることが信じることだ。経営陣にとって特に時間がかかるプロセス、特に反復的かつ/または管理的なものは、AIの非常に有力な候補だ。- オーレ・ブッフ氏、 ロビコ
プロセスがルール解釈や情報伝達を含む
エージェント型AIは革新的だ！複雑なシステムを理解し、人間の言語でそれらを伝えることができる。主にルールを解釈したり情報を伝達したりする場所で人々が働くプロセスに最適だ。例えば、Workdayプラットフォームでの定型的なHR問い合わせの処理は、エージェント型AIが効率的に管理できる明確なガイドラインに従っている。本当の変化は、AIを摩擦を取り除く協力者として見るときに訪れる。- ニシャント・パリク氏、 マスターカード
決定が信頼できるデータと明確な成果に依存する
AIは決定が信頼できるデータと明確な成果に依存する場合に最も効果を発揮する。プロセスが判断力、非構造化入力、または常に例外に依存している場合、それはまだ準備ができていない。私はよくリーダーたちに「AIがこれをできるか？」と問うのではなく、「AIがこれをすべきか？」と問うよう伝えている。その転換により、AIが実際に測定可能な価値を提供する場所に的を絞ることができる。- ジョン・ヘルナンデス氏、 クエスト・ソフトウェア
AIがビジネスKPIとUX KPIの両方にプラスの影響を与える
AIを重ねることで、ビジネスKPI（サイクルタイムや変換率など）だけでなく、ユーザー体験KPI（クリック数やNPS/C-SATなど）にも影響を与える明確で反復可能なプロセスを探そう。基礎となるデータの正確性を考慮しよう。高度な判断、低いスケール、重い微妙さ、曖昧なデータを必要とする領域は避けよう。「まずパイロット、後でスケール」戦略が最適だ。- アムルタ・スレシュ氏、アサナ
データがクリーンで構造化されており、プロセスが意思決定を多く含む
AIが進化し人間の認知を模倣する方法を考えると、今まで以上に立ち止まって見直す緊急の必要性がある。AIイノベーションはすでに自動化を超えて、独立した思考の異なるレベルに移行している。AIの準備状況を評価するには、データがクリーンで構造化されており、プロセスが意思決定を多く含む必要がある。人間の共感を必要とする機能にAIを統合してはならない。- ダルメシュ・アチャリヤ氏、 ラディックスウェブ
データサイロによって停滞している反復的で時間のかかるプロセス
AIの戦略的ユースケースを特定する際は、データサイロによって停滞していることが多い反復的で時間のかかるプロセス—例えば、法務やコンプライアンスレビュー—を探そう。AIはマーケティングコンテンツのリスクを法務部門に送る前にフラグを立て、チームに教育することができ、長いレビューサイクルを短縮し、特に銀行にとって相当な時間と法的コストを節約できる。- アサフ・バシウ氏、 ペルサド
作業が大量でトランザクション的で、明確なパターンがある
AIを始めるのに最適な場所は、明確なパターンを持つ大量のトランザクション作業だ：例外処理、反復的な調査、または定型的な文書作成など。プロセスが独自の関係や戦略的決定に基づく微妙な判断を必要とする場合、それは適切な候補ではない。AIは熟練した専門家が戦略的活動に集中できるよう、手作業を自動化することに優れている。- アレックス・サリック氏、 イヴァルア
高品質のデータと明確な目標を含む
組織はしばしばAIを精密ツールというよりも万能薬として扱う。AIの成功は信頼性の高い高品質データと測定可能な成果に依存している。データにバイアスがあるかサイロ化されている場合、または目標が曖昧（「顧客体験の向上」など）で収益や効率性への明確なつながりがない場合、リターン戦略なしに技術を適用することを急いでいる。AIは壊れたデータや未定義の目標を修正することはできない。- ブライアン・ガーナート氏、 レゾネイト
プロセスを作成するのではなく最適化している
AIに適した候補は、よく理解され、文書化され、反復可能なプロセスだ。成功がどのようなものかを知っているが、実際の実行に時間がかかるものだ。プロセスを最適化するのではなく作成するためにAIを使用すると、幻覚が忍び込む。AIは曖昧さからではなく、明確さから最もよく学ぶ。- ジョシュ・ダナム氏、 リヴィール
従業員にイノベーションのための時間をより多く与えられる
AIが適しているかどうかを判断するには、企業はまず解決しようとしている問題を特定する必要がある。従業員の時間を解放しようとしているのか？手動入力のエラーを減らそうとしているのか？もしそうなら、文書作成、問題の仕分け、スクリプト作成などの領域から始めて、従業員が手動入力や修正ではなく、より多くの時間をイノベーションに費やせるようにしよう。- チャールズ・クラウチマン氏、 レッドウッド・ソフトウェア
