クラリッサ・ウィンダム・ブラッドストック氏、Any Lab Test Now最高経営責任者（CEO）。
最近、私の目を釘付けにした見出しを読んだ。最高財務責任者（CFO）の90%近くが、AIから「非常にポジティブな投資収益率（ROI）」を報告しているというのだ。わずか9カ月前はどうだったか。同じことを言ったのは27%だけだった。
これは段階的な改善をはるかに超えており、私自身の歩みを振り返るきっかけとなった。検査ラボのフランチャイズシステムのリーダーとして、我々は2年近くAIを実験してきた。しかし、その過程のどこかで、我々はそれを実験として扱うのをやめ、実際にそうであるもの、つまり収益ドライバーとして扱い始めた。
その結果は。AIは我々が100万ドル以上の新規顧客収益を生み出すのを支援し、数十万ドルの運営コストを削減した。我々が語っているのは理論上の利益ではなく、人工知能の戦略的活用に帰することができる実際のドルだ。
以下は、我々がAI実験からAI収益へと移行するために使用した5つのフレームワークである。
1. AIの能力ではなく、ビジネス上の課題から始める。
多くの企業がAIへのアプローチを逆にしていると思う。彼らは「我々が解決する必要がある課題は何か」ではなく、「AIで何ができるか」と問うてきた。
マッキンゼー・アンド・カンパニーのデータがこれを裏付けている。企業の39%のみが、AIから企業レベルの利払い・税引き前利益（EBIT）への影響を報告しているが、64%がイノベーションを可能にしていると述べている。言い換えれば、企業はAIツールのパイロット運用に忙しいが、それらのパイロットを実際のビジネス成果に結びつけていないのだ。
我々は初期にこの過ちを犯した。ツールをテストした。手を出した。しかし、戦略的になるまで、そのどれも針を動かすことはなかった。テクノロジーから始めるのではなく、2つの重要なビジネス上の問いに取り組む必要があった。どこで潜在顧客を失っているのか。そして、どの反復的なタスクがチームの時間を消費しているのか。
これらの課題を特定すると、適切なAIソリューションを見つけることは簡単になった。
2. 顧客向けAIを展開して収益成長を促進する。
我々の最初の主要な展開は、顧客獲得に取り組んだ。潜在顧客が我々の検査ラボサービスを理解し、健康に関する質問への回答を得て、予約へと導くように設計されたAI搭載ツールを立ち上げた。
影響は即座に現れた。24時間365日、パーソナライズされた即座の応答を提供することで、我々は顧客ジャーニーから摩擦を取り除いた。我々のウェブサイトから離脱していたかもしれない人々が、今ではリアルタイムで必要な情報を得ている。
これらのAI支援による顧客とのやり取りは、大量の新規顧客収益を促進するのに役立った。ガートナーの最近の調査によると、アマゾンやナイキを含む、顧客獲得にAIを使用している企業は、コンバージョン率が25%から30%増加し、AI駆動のデジタルコマースを活用している企業は、顧客満足度が25%向上し、リピート購入が20%急増している。これに沿って、私自身の企業もこの種の利益を直接目にしている。
3. 内部AIを使用してコストを削減し、効率を高める。
我々の2番目の展開は内部的なものだった。フランチャイズネットワーク全体の業務を合理化するように設計されたAIシステムを導入した。日常的な管理業務の自動化から、フランチャイジーのコンプライアンス文書作成や業務上の質問の支援まで、さまざまなタスクを割り当てた。
これにより、年間推定25万ドルの手作業の負荷を削減できた。これは、より高い価値の仕事にリダイレクトされた重要なスタッフ時間、文書作成におけるエラーの減少、新しいフランチャイジーのより迅速なオンボーディングを意味する。
HyperSenseの調査によると、生成AIを使用している平均的な企業は、支出した1ドルごとに3.70ドルのリターンを得ている。鍵となるのは、自動化するプロセスについて容赦なく具体的であることだ。我々は一度にすべてをAI化しようとはしなかった。代わりに、大量で反復的なタスクを特定し、それらのワークフローを処理するソリューションを構築した。
4. ワークフローを再設計し、既存のプロセスにAIを追加するだけではない。
既存のプロセスにAIを単に取り付けて、変革を期待することはできない。仕事がどのように行われるかを根本的に再考する必要がある。
マッキンゼーによると、高パフォーマンスのAI企業は、他の企業よりもワークフローを根本的に再設計する可能性が高い。我々が顧客向けAIツールを導入したとき、ウェブサイトにチャットボットを追加しただけではなかった。質問がどのようにルーティングされるか、情報がどのように提示されるか、各タッチポイントでコンバージョンをどのように測定するかを含む、顧客問い合わせプロセス全体を再構想した。
内部ツールでは、フランチャイジーが業務サポートにアクセスする方法を再構築した。メールの返信を待つ代わりに、一般的な質問に対する即座の回答を得て、サポートチームは真に人間の専門知識を必要とする複雑な問題に集中できるようになった。
このタイプのワークフロー再設計は重要だ。AIは構築したものを増幅する。壊れたプロセスの上に構築すれば、より速い機能不全を得るだけだ。この区別は重要である。
5. 重要なことを測定し、説明責任を組み込む。
初日から、我々は明確な指標を確立した。最初のAIツールについては顧客コンバージョン率と収益、内部ツールについては節約された時間とコスト削減だ。測定できなければ、管理できない。そして、取締役会にROIを証明することは確実にできない。
これを行うために、ダッシュボードを作成し、毎週パフォーマンスを追跡し、実際のデータに基づいて調整を行った。また、透明性と人間による監視も組み込んだ。顧客はAIとやり取りしているときにそれを知っている。これに加えて、AI生成コンテンツが我々のコンプライアンス基準を満たしていることを確認するための品質チェックがある。
この説明責任フレームワークは、AIが価値を提供し、顧客と従業員の両方との信頼を構築するのに役立つ。
競争の現実
AIはもはやオプションではない。最も価値を見出している企業は、効率のためだけでなく、成長とイノベーションを推進するためにそれを使用している。そして、競争格差は急速に拡大している。戦略的AIに早期に移行した企業は、そうしていない企業よりも2.5倍高い収益成長をすでに見ている。
競合他社が収益モードにある間、まだパイロットモードにいるなら、遅れをとっている。しかし、この5つのフレームワークは、実験から実行への移行のロードマップを提供するのに役立つ。実際のビジネス上の課題から始め、収益を促進するかコストを削減する場所にAIを展開し、ワークフローを再設計し、容赦なく測定する。
