Vidya Plainfield氏──TechSpeed Incの成長責任者。
率直に言おう。人々はAIがすべてを変えるという話を聞き飽きている。数カ月前、私はAI疲れという極めて現実的な現象について執筆した。AI搭載技術があらゆる場所に存在し、人々の働き方を変えつつあること、そして大小を問わず企業が最新のAI施策を声高に宣伝していることは、誰もが知っている。
しかし、そうした宣伝はどれほど効果的なのだろうか。むしろ逆効果になっている可能性はないだろうか。
消費者の懐疑心の高まり
AIはより広範に普及し、日常的な取引において避けられない存在になりつつある。マッキンゼーの2025年版AI状況報告によると、調査対象企業の78%が、少なくとも1つの業務機能でAIを使用していると回答した。顧客は、ある程度、必要に迫られてAIを受け入れることを学んでいる。しかし、それについて聞きたいと思っているわけではない。
Journal of Hospitality Marketing & Managementの2024年の論文によると、AI用語を使用したマーケティング資料は、実際に顧客の購買意欲を低下させることが明らかになった。私が観察したところ、ますます多くの顧客が、企業が最新のAI技術を使用していることを期待している。しかし、Journal of Hospitalityの報告によれば、顧客向けマーケティング資料でAI用語を使用することは、人間だけが提供できる感情的な信頼性を損なうリスクがあるという。
では、業務改善のためにAI技術を使用している企業にとって、これらすべてが何を意味するのか。私が学んだことは次の通りだ。AIについて言及するのは構わないが、それを価値提案の中心に据えるべきではない。AI技術は目的を達成するための手段であり、企業の責任はその目的を実現することにある。
見えないAIの力
私の経験では、最良のAIソリューションは通常、人間にとって大規模で退屈すぎる作業を自動化することで、静かにその役割を果たすものだ。企業として、これらのツールが業務を改善できる限りにおいて、それらに依存することができる。しかし、顧客対応のやり取りに関しては、その依存を控えめに表現したほうがよいかもしれない。
私の経験では、顧客が求めるAIは次のようなものだ。
• 見えない安全装置
AI搭載のファイアウォールは、銀行、融資、金融、取引などの業界において、静かな番犬のような存在になっている。AI不正検知技術は、数十億のデータポイントをスキャンし、異常を特定し、リスクを定量化し、正当な取引を数分の1秒で承認する能力を持つ。この技術が適切に機能していれば、顧客はAI技術と直接関わることなく、速度、効率性、データセキュリティの向上を体験できるはずだ。
• 業務効率
自動文書レビュー、データマイニング、データ抽出、画像アノテーションなどの内部プロセスにAIを使用する企業は、人間の労働時間を節約しながら、消費者により迅速なサービスを提供できる。最近のフォーブスの記事によると、AIツールは平均的な従業員の週あたり最大5時間を節約している。あなたの業務にとっての結果は、速度と効率の向上であるべきだ。しかし、顧客にとっての結果は、「AI搭載」ではなく「シームレス」と感じられる体験であるべきだ。
• 摩擦のない体験
AI技術は、オンラインで顧客の身元を確認したり、適切な人間のカスタマーサービス担当者に引き継ぐ前に顧客をトリアージしたり、オンライン検索結果をパーソナライズしたりするために使用できる。これにより、AIの役割が見えない後付けとなる、より迅速で便利な消費者体験がもたらされる可能性がある。
話題から技術的優位性へ
我々は急速なAI普及の時期にあるが、同時に最初の本格的な失敗の波も目にしている。Heinz Marketingの報告によると、企業のAI投資の72%が約束を果たせていない。同記事はまた、企業の81%がAI投資からのROIを定量化することに極めて困難を感じていると指摘している。
企業が懐疑的になるのも無理はない。私の経験では、顧客は新しいAI搭載バックオフィスシステムの多段階展開について聞きたいとは思っていない。彼らが知りたいのは、このシステムによって可能になる速度、効率性、正確性の向上が、どのようにコストを削減し、収益を改善し、成長を刺激するかということだ。
顧客はおそらく、あなたが品質管理を改善し、製品配送を迅速化し、サービス契約を満たすために最高の技術を使用していることをすでに期待している。しかし、ほとんどの消費者は、詳細よりも成果に関心がある。
採用よりも成果を優先する方法
企業が消費者から手がかりを得て、実験的な採用から成果ベースの実装へと重点を移す方法はいくつかある。
• オープンソースツールの採用
多くの実用的なAI開発は、オープンソースフレームワークを通じて広く利用可能だ。企業はこれらのフレームワークに完全かつ無料でアクセスでき、実証済みのAIモデルを特定のビジネスニーズに合わせて調整できる。私の経験では、このアプローチは高額な技術への投資を削減することで、リスクへの露出を減らすことができる。これにより、オープンソースツールは、人気のあるオープンソースAIモデルに関する強力な社内知識を持つ企業にとって優れた選択肢となり得る。
• モジュール型ソリューションの試験導入
破壊的なAI主導の技術刷新は避けるべきだ。代わりに、業務における単一の影響力の高い領域に焦点を当てよう。カスタマーサービスチャットボットや自動請求書照合などの的を絞ったソリューションを試験導入する。この慎重なアプローチは、本格的な展開に投資する前に問題を特定し対処するのに役立つ。このコスト意識の高いアプローチは、AI技術を活用したいという願望とリスクに対する限られた許容度を持つ中小企業に適しているかもしれない。
• アウトソーシング
デロイトの調査によると、調査対象の経営幹部の83%が、アウトソーシングサービス戦略の一環としてAIを活用している。実験的な技術に投資するのではなく、企業はすでにAI技術で概念実証を確立している第三者プロバイダーと提携している。（完全開示：私の会社は他社と同様にこれらのサービスを提供している。）この方法を選択する場合、あなたの市場に精通し、見えない安全装置、目に見えない業務効率、摩擦のない消費者体験を提供する実績のあるベンダーを探すことをお勧めする。
我々はAI採用の新たな段階に入りつつある。それは、誇大宣伝よりも結果が重要であり、言葉やマーケティング資料よりも行動と成果が意味を持つ段階だ。顧客の生活をAIがどのように改善するかを語るのをやめ、単にそれを実現することに集中すべき時が来たのだ。
