生成 AI でデータ主導の意思決定が実現

過去 10 年間、多くの企業がデータドリブン企業への変革を試みてきました。 ただし、この目標を達成したと主張できるのはほんのわずかです。 ハーバード ビジネス レビューのレポートによると、自社がデータを活用してビジネス イノベーションを推進していると回答した経営幹部の割合は 4 年間にわたって大幅に増加していません。

企業は現在、効率化のために生成 AI を使用することに重点を置いていますが、この重点はコスト削減に移るでしょう。 このテクノロジーは、次のいずれかによって収益に大きな影響を与えます。

• まったく新しい製品とサービスの実現
• 既存の製品やサービスにさらに付加価値を与える

データ主導の意思決定の進化

ビジネス データ分析は、今世紀に入ってから大きく進化しました。 経営幹部は意思決定を行う際に、直感から基本的な統計モデル、そして最終的には AI を活用した高度な洞察に移行し、同時によりデータ主導型の考え方に移行しています。

これに伴い、企業が効率を最適化し、機敏性を高め、新たな市場機会を活用できるように、より動的な AI サポートのプロセスを備えたビジネス モデルに移行する必要性が高まっています。

生成 AI は、企業がこの変化を達成するために必要な重要な技術進歩です。 リーダーにリアルタイムの実用的な洞察を提供すると同時に、シンプルなインターフェイスを通じて作業の一部を自動化することでチームの効率を向上させます。

生成的な AI 主導のデータ分析

生成 AI モデルは、構造化データと非構造化データの両方から「学習」する機能のおかげで、大量のデータを迅速に処理できます。

その結果、企業はすべてのデータをモデルにフィードできるようになり、データサイロの打破に役立つだけでなく、新しい洞察も明らかになります。 モデルはさまざまなシステムに保存されているデータにアクセスできるため、以前は見えなかったパターンを明らかにすることができます。

さらに、従来のデータ分析システムは過去のパフォーマンスを分析し、それに基づいて予測を行うことに重点を置いていますが、生成 AI システムはさらに一歩前進することができます。 これらのモデルは、学習したデータのパターンに基づいて新しい「合成」データを作成できます。

この新しいデータにより、企業は特定の主要な変数を変更して将来のシナリオを生成し、それぞれについて不測の事態を計画することができます。 たとえば、小売業者は、新製品のさまざまなバージョンがどのように機能するかをテストし、市場に発売する前に最適なものを選択できます。

最後に、生成 AI により、既存のプロセスを全面的に刷新できます。 反復的で時間のかかる作業を機械に引き継がせることで、従業員が会社により多くの価値をもたらす作業に集中できる時間を確保できます。

考え方が変わり、文化が変わる

私たちは皆、生成 AI とその多くの利点が広く報道されていることを見たことがあるでしょう。 大手 AI 企業の CEO たちはメディアツアーに乗り出し、自社のソリューションがもたらす素晴らしい新しい未来を全員に納得させようとしています。

メディアの一斉攻撃の結果、多くの企業は、役員やスタッフが AI やデータ ソリューション全般の実験に前向きになったと報告しています。 この考え方の変化は企業文化に変化をもたらすため、非常に重要です。これは、データドリブンの変革に対する最大の課題の 1 つとして繰り返し報告されています。

生成 AI を使用すると、データを分析して洞察を得ることが簡単になるため、企業のあらゆるレベルの人々がデータを活用するのに役立ちます。 この技術により、データをより理解しやすくアクセスしやすくすることで、技術的な背景に関係なく、人々がデータに基づいた意思決定や議論に貢献できるようになります。

このように人々が参加していると感じると、士気とエンゲージメントが高まると同時に、意思決定プロセスにさまざまな新しく多様な視点がもたらされ、結果として会社にとってより良い意思決定が可能になります。

さらに、生成型 AI の重要性を認識するリーダーは、大規模な従業員教育プログラムへの投資を開始しています。 安全性とセキュリティは現在、企業にとって最優先事項であり、チームがこれらのシステムを安全に、そして最大の効果を発揮して使用する方法を確実に理解できるようにしています。

そうすることで、あらゆるレベルでよりデータ主導型の考え方への推進を強化しています。

生成 AI のベスト プラクティス

生成 AI は革新的なテクノロジーであるため、一連のリスクと課題が伴います。 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念は、多くの経営者にとって最優先事項です。

最も広く使用されている AI モデルを作成している企業は、セキュリティ、特にエンタープライズ モデルに多額の投資を行っています。 ただし、これは話の半分にすぎません。

これらのソリューションを購入する企業は、それらを適切に使用し、扱っているデータが常に安全に保たれていることを確認する必要があります。 これは、企業が重要な顧客データを扱う場合、たとえば、顧客が生成型 AI ショッピング アシスタントを通じて製品の代金を支払うことができる場合に特に重要です。

いくつかのベスト プラクティスは次のとおりです。

1. 顧客データの匿名化
2. テスト済みで安全な LLM モデルのみを使用する
3. genAIを適切かつ責任を持って使用する方法について従業員をトレーニングする

データ主導の意思決定 + AI: はじめに

現時点では、ほとんどの企業がまだ、小さな効率性に焦点を当てた個別のユースケースを実験中です。 しかし、市場リーダーを自認する企業はすでに、組織全体がメリットを享受できるよう、より総合的な取り組みに注力し始めています。

ビジネス リーダーは、生成 AI の影響を受けるさまざまな部門の人々でガバナンス グループを結成することから始める必要があります。 このグループは、genAI の取り組みを設計、指導、監視し、その学習が社内の他のメンバーと確実に共有されるようにする任務を負う必要があります。

ここで、リーダーは 2 つの重要な決定を下さなければなりません。 1 つ目はテクノロジー パートナーシップに関するもので、自社と顧客のデータに関して信頼できるソリューションとパートナーを選択する必要があります。 一方、リーダーは、組織が詳細を認識して状況に対処できるように、取り組み全体を導く戦略的決定を下す必要があります。

最後に、会社に最高の価値をもたらすユースケースに焦点を当てます。 理論的には良さそうに見えますが、他の人にとっては驚くべき成果を上げているものの、実際の用途にはまったく役に立たないものもたくさんあります。

情報に基づいた戦略的アプローチを生成 AI に採用することで、企業は真のデータ駆動型ビジネスとなり、イノベーションと成長を推進できます。