人工知能：今優先すべき7つの役割

近年の退職者の急増は、労働力不足が現実であることを示している。セントルイス連邦準備銀行の調査によると、新型コロナウイルス感染症の流行後、労働力就業率は大きく低下していない。実際、新型コロナウイルス感染症の流行時には25～54歳の基幹労働者の数は減少したが、他の年齢層（特に55歳以上の労働者）に比べると減少幅は小さかった。

これは、従業員の大部分が一斉に退職するのではなく、再編成されることを意味します。調査会社は、調査の中で職種の劇的な変化と、人工知能や機械学習のスキルに対する大きな需要を確認した。

これを念頭に置いて、人材の再配置が行われ、業界をリードする企業が新しい、より価値の高い仕事を創出する中で、企業が優先すべき 7 つの AI 関連の役割を以下に示します。

（1）ロボティック・プロセス・オートメーション部門長 – ディレクター、副社長、上級副社長

説明:この役割は、ソフトウェア ロボットまたは人工知能に基づくビジネス プロセス自動化テクノロジの改善を担当します。彼らは、プロセス改善、製品設計、ビジネス変革の分野でチームを率い、新しいデータセット、研究開発または収益ダッシュボードの実装、自然言語処理プロセスの自動化などのタスクを伴う場合があります。

重要性:ロボティック プロセス オートメーションを効果的に管理すると、自動化プロセスにおける人間の支援の必要性が最小限に抑えられ、速度、品質、生産性が向上します。

（２）AI・機械学習担当副社長、上級副社長、エグゼクティブ副社長

説明:この役割は、データおよび機械学習エンジニアのチームを率いて社内外向けの高品質な製品を構築することにより、革新的で世界クラスの製品と機能を構築する責任を負います。彼らはチームを率いて指導し、高度な機械学習/AI および分析システム、ツール、サービスを実装し、前例のない規模で運用します。

重要である理由:多くの企業は、市場での競争力を維持し、収益を増やし、運用コストを削減するという課題に直面しています。人工知能は、企業が賢明な意思決定を行い、新たな収益を上げ、新規顧客を引き付け、事業運営コストを最適化するために利用できる最も強力なツールです。プロジェクトの成功には技術的なリーダーシップが不可欠です。

（3）カスタマーインサイトマネージャー

説明:カスタマー インサイト エグゼクティブは、データと調査を通じて顧客理解を深め、マーケティングの改善に取り組みます。これらの分析と洞察は、すべてのマーケティング チャネルで利用可能であり、優先顧客タッチポイントで配信されます。

重要である理由:消費者の洞察は、非効率性と反復的なタスクを削減する上で大きな役割を果たします。ビジネス リーダーは、消費者の洞察を活用して主要業績評価指標を測定し、運用の卓越性と製品のイノベーションを最適化することもできます。これにより、解約、無駄、冗長性が削減されます。

（4）プロダクトマネージャー – 人工知能/機械学習

説明:この役割は、企業内のデータ サイエンス製品ロードマップの定義と所有を担当します。最適化、統計、機械学習モデルの研究開発を優先し、新しい製品機能を市場に投入して顧客のビジネス プロセスを自動化します。

重要である理由:顧客体験に重点を置くことは、企業が顧客の課題に対する解決策を見つけ、市場のトレンドに対応するために不可欠です。

（５）最高データ責任者

説明:最高データ責任者は、クラス最高の情報管理とデータ運用を実現する責任を負います。最高データ責任者は、エンタープライズ インテリジェンスと自動化機能を構築し、ミッションと活動をサポートするために、関連データが利用可能で、信頼性が高く、一貫性があり、アクセスしやすく、安全で、タイムリーであることを保証します。これらには以下が含まれます:

• ビジネス全体のリーダーと協力して、継続的なデータ戦略を定義します。
• 適切かつ明確に定義されたデータ ガバナンス アプローチを実装します。
• 最適なアクセス/取得、セキュリティ、ストレージ/キャッシュ、移動/変換、分類/暗号化をサポートする構造を作成します。
• 複数のチームにまたがってデータを管理します。

重要である理由:多くの企業は大量のデータの処理に苦労しており、適切なタイミングで適切な情報を提供して「データそのものに語らせる」能力はビジネスの成功に不可欠です。最高データ責任者は、基礎的なデータと分析機能を確立し、データが次の主要なビジネス上のメリットを生み出すようにする上で重要な役割を果たします。

• ビジネス リーダーは高度な分析にアクセスして、望ましいビジネス成果をもたらす意思決定を行うことができます。
• ビジネス リーダーは、企業の取締役や幹部に対して、自社のビジネスにおけるユースケースにデータをどのように適用できるかを説明する権限を持ちます。
• データは、強み、弱み、機会、脅威に関する議論を導く強力なツールになります。

（6）データサイエンティスト

説明:データ サイエンティストは、主要なビジネス イニシアチブに情報を提供するためのデータ、分析、統計モデリング、機械学習機能を提供する責任を負います。

重要性:データ サイエンスは、データを有効活用できるあらゆるビジネスに価値を付加できます。ワークフロー全体にわたる統計と洞察の生成から、新しい候補者の採用、上級スタッフによるよりスマートな意思決定の支援まで、データ サイエンスは今日のビジネス環境に不可欠です。

（7）最高デジタル責任者

説明:最高デジタル責任者は、企業全体のデジタル変革を推進するための主要なテクノロジーを主導および構築する責任を負います。この役割は、アーキテクチャ委員会、資本計画、セキュリティ プロセスなどの主要な IT ビジネス プロセスの戦略的リーダーです。

重要性:企業は、従来のアナログ ビジネスをデジタル ビジネスに変革することで、成長と戦略の刷新を推進する必要があります。この役割は、デジタル ツール、プラットフォーム、テクノロジー、サービス、プロセスをインテリジェントに使用して新しい価値を創造することに重点を置いています。さらに、デジタル変革が進むにつれて、多くの企業がクラウドに集まっていますが、その結果はさまざまです。クラウド コンピューティング戦略の管理は非常に重要です。管理を誤ると、企業に数百万ドルの損害が発生する可能性があるからです。

これら 7 つの AI の役割は重要ですが、それらを埋める人材を見つけるのは難しい場合があります。人工知能、機械学習、データ分析は新しい分野であり、関連する経験を持つ人はほとんどいません。

これは、企業が AI/ML とデータ主導の世界における労働力の再配置に直面しているという事実に起因しています。