人工知能 (AI) は私たちの周りに常に存在しています。例えば、スマート ホーム デバイスや体の状態をスキャンする健康診断ツール、車に搭載されている機能などです。AI は私たちの生活方法に革命を起こし、それは私たちの働く場所にも反映され、AI や AI プラットフォームに加えAI を活用した製品やサービスを開発、デプロイ、管理するテクノロジが企業規模であらゆる組織で取り入れられています。
マッキンゼーの調査 (The State of AI in 2022) によると、 企業の AI の導入比率は 2017 から約 2 倍となり、AI から最高の財務的リターンを得ている組織は、競合他社を引き離しています。マッキンゼーの調査回答者は、さまざまな活動にまたがる使用例を挙げており、24% がサービス業務の最適化に AI を適用し、20% が AI ベースの新製品を開発するために AI を適用し、19% が顧客サービス分析、顧客セグメンテーション、AI ベースの新製品強化のために AI を適用しています。
The State of AI in 2022, McKinsey (Dec. 6, 2022)
しかしながら、そのような AI ユース ケースからビジネスの価値を創出するためには、さまざまなツールや複雑なテクニックを駆使する必要があります。そのため、企業は信頼できるプロバイダーとオープンソースのテクノロジを利用し、特注の AI プラットフォームを開発しているのです。このアプローチにより、企業の AI プラットフォームは信頼性とサポート、およびオープンソース ツールのイノベーションとコミュニティの両方を活用することを可能とするのです。
それでは、これらのツールを利用して AI をプラット―フォームを活用している企業のユース ケースを見ていきましょう。
10 個の企業向けの一般的な AI プラットフォーム ユースケース
マッキンゼーの調査によると、AI の利用方法の平均数は2018年の 1.9 から 2022 年には 3.8 と 2 倍に跳ね上がりました。このうち、ロボット・プロセス・オートメーション、コンピュータ・ビジョン、自然言語処理が依然として最もよく導入されており、チャットボットとディープラーニングがそれに続いています。
製品やサービスの革新おとびオペレーションの最適化のために AI を導入する企業と協力してきた Anaconda のここ数十年から、企業向けに 10 個の一般的な AI ユース ケースをご紹介します。
1. タスクの自動化
AI はデータの入力やカスタマー サービスのフォローアップ、おすすめの製品紹介など、手動のタスクを自動化することができます。これにより、メンバーは他のタスクに集中することができ、効率性の向上とコスト削減を実現します。過去に成功したコンテンツやキャンペーンに基づいて、自動化はマーケティング部署のための調査やセールス リード、新しい戦略の表面化のためにも利用することができるということが言えます。
2. カスタマー サービスの改善
チャットボットやバーチャル アシスタントを使用した AI により良いカスタマー サービスを提供することができます。AI はカスタマーのメールを探したり、製品やサービスの改善を促す苦情のパターンの記録をサポートしたりします。AI はパーソナライズ化したエクスペリエンスやより早い問題の解決策を常にカスタマーに提供する手助けをするタスクの自動化を行います。
3. 不正行為の検出
金融業界では AI の検出アルゴリズムを利用して、数秒で不正行為を検出しています。これらのモデルには不正を識別するため、カード保有者の識別や、カードの発行場所、トランザクションの場所や時間、金額を検出します。モデルが不正を検出すると、通知システムがトランザクションをブロックし、モデルが疑わしいトランザクションを検知した瞬間に不正検出サービスのアラートを鳴らすようにプログラムすることができます。不正検出アルゴリズムはネットワーク侵入検知など、他の分野にも適用することができます。
4. 新たなインサイトを発見するデータ分析
データや機械学習、自然言語プロセスを使用し、インサイトを表面化、分析をパターン化することで、AI は企業のデータをより早く合理化することができます。AIは、SNS のコメント、レビュー、アンケート、電話のスクリプト、顧客サービスのチャットなどを使って、テキストの感情を測定し、個人の意図を予測することができます。これらのインサイトを活用することで、既存製品の潜在的な機会の発見、多くの顧客に影響を与える前の問題点の特定、新製品やサービスの開発、マーケティング キャンペーンの推進、業務の改善など、迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定が可能になります。これらは、これらのインサイトを利用する方法のほんの一例です。
5. セキュリティ保護
パスワードによる認証、CAPTCHA による人間かボットかの判別、顔認識、指紋スキャナーなど、AI によってセキュリティ上の脅威をリアルタイムに検知することが可能になります。機械学習によって実現したこれらのソリューションは、サイバー攻撃の防止、オンライン上の悪質業者の特定、組織の防御力強化を支援し、データ、顧客、従業員を脅威から守ることが可能です。
6. 予測可能なメンテナンス
予測分析を用いて、機器が故障しそうな時期を予測し、問題が発生する前に修理を行うことができるようになります。高精度の異常検知アルゴリズムは、1 ミリの単位で問題を検知し、人間のオペレーターが介入して重要な機器や安全システムの故障を防ぐためのフラグを立てることができます。これはアクシデント発生防止、装置のアップタイムの改善、メンテナンス コストの削減を実現します。信頼できる予測メンテナンス システムはカスタマーの安全や満足度、リピート率の確保の手助けとなります。
7. サプライ チェーンの最適化
サプライ チェーン全体で分析モデルはマーケティング戦略、販売価格、ロケーションなど多くのデータ ポイントの需要レベルの明らかにするために使われています。予測分析は異なる施設の在庫の需要レベルも記述します。最適化モデルは製造者からディストリビューション センター、最終的に店頭に並べるところまでの在庫のフローを正確にガイドする手助けを行います。機械学習は、部品・車両メーカーとその物流パートナーの効率性と収益性を高め、顧客サービスとブランドの評判を向上させるのに役立っています。
8. インテリジェント サーチ
AI はユーザーの求めているものを理解し、最も関連のある結果を従来の検索エンジンよりも素早く発見するインテリジェント検索エンジンとして活用することもできます。これにより、検索エンジンのユーザビリティを向上させ、ユーザーはオンラインで探しているものを簡単に見つけることができます。これを実践している例が OpenAI の ChatGPTで、GPT-3 の言語モデルをベースに構築され、ディープラーニング技術で訓練されたチャットボットは、ChatGPT が Google の検索エンジンを脅かすであろうと予測する人もいるほどの高速パフォーマンスを実現します。
9. 患者の診断
医療画像解析のための視覚的データ処理は、医療において、放射線技師が診断や病気の発見のために医療画像をより速く読み取ることを支援するために使用されています。研究者は、過去に撮影したX線画像で訓練し、肺、乳房、脳などの腫瘍の初期発生を認識するディープラーニング アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、放射線画像データの複雑なパターンを認識するように訓練され、人間が行うよりも 30 倍速く診断情報を提供することができ、より迅速で正確な診断に貢献することができます。
10. 商品の推奨
E コマース企業は AI を利用して顧客の購入履歴やページビューを分析し、より関連性の高い商品を推奨してターゲティングを強化し、より成功率の高い広告キャンペーンで適切なオーディエンスにリーチできるようにします。予測分析は、予測出荷モデルにも使用され、顧客の商品パターンを予測し、好みの商品が最寄りの倉庫に在庫されていることを確認します。AI は価格の最適化にも使用され、企業は人気商品には割引を提供し、人気のない商品で利益を得ることができるようになります。
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