AIが業界全体でビジネス成果をどのように変革しているか

昨年末以来、人工知能の発展の勢いは止められないようです。 GPT-4 のような並外れた認知能力を備えた大規模言語モデルから ASAPP のような ASR プラットフォームまで、AI の進歩のペースは今後も加速し続けることは明らかです。

この分野の進歩は急速に進んでおり、AI システムのトレーニングの一時停止を求める請願書には、多くの一流 AI 研究者、知識人、起業家などから 27,000 人以上の署名が集まっています。 AI のような強力なテクノロジーに関しては確かに注意が必要ですが、これらのシステムの潜在的なメリットは非常に大きいため、近い将来、ますます多くの業界や部門が AI を採用するようになる可能性があります。

AIの導入が急速に広まる理由

知性は私たちが持つ最も強力でダイナミックなリソースであり、無限の目的に使用できるイノベーションのエンジンであり、AI の場合は、再帰的に自己改善する可能性さえも持っています。 AI がこれほど不安をかき立てる理由の 1 つは、創造性、問題解決能力、アイデアを説得力のある形で表現する能力など、人間が最も重視する能力を AI が発揮しているからです。しかし、AI と人間の知能が互いに補完し合う方法を無視するのは間違いでしょう。

過去数か月間、メディアの注目のほとんどは大規模言語モデル (LLM) に集中しており、何百万人もの人々がそれを試し、Google や Microsoft などの大企業がその技術を自社製品に統合しています。しかし、AI は数え切れないほど多くの他の分野にも革命を起こすでしょう。最近のガートナーのレポートでは、金融分野だけでも、需要/収益予測、異常およびエラー検出、意思決定サポート、POC 収益予測、現金回収という 5 つの主要な AI 使用例が特定されています。これらのユースケースにより、人々はより効率的に仕事を遂行できるようになります。たとえば、収益予測により、企業のリーダーはより戦略的な計画を立てることができます。エラー検出により、従業員は面倒な手動分析や後戻りを回避できます。

マッキンゼーは、AI の導入が 2017 年から 2022 年の間に 2 倍以上に増加すると報告しています。ガートナーの調査によると、経営幹部の 45% が ChatGPT に関する宣伝が AI 投資の増加につながったと回答し、企業の 70% が生成 AI を検討しているとのことです。 AI 研究に投入されるリソースが増加し、使用事例も増え続ける中、この傾向は衰える気配がありません。

AIのビジネスケースの拡大

AI の使用事例の増加に伴う必然的な結果は、ビジネス成果の劇的な改善です。 PwC の最近の調査によると、「AI リーダー」を自称する企業は、自動化による生産性の向上、意思決定と顧客体験の改善、より革新的な製品とサービスの開発、従業員の体験とスキル習得の強化など、多くの分野でテクノロジーから大きな価値を獲得していることがわかりました。

自然言語処理 (NLP) を例に挙げてみましょう。AI は音声を完璧にテキストに変換し、大量の消費者データから感情や意味を抽出し、顧客の質問に信頼できる回答を即座に提供できるようになりました。世界のコールセンター市場は、2020 年の約 3,400 億ドルから 2027 年には 4,960 億ドルに成長すると予想されていますが、大手金融機関、航空会社、通信会社がこれらのセンターに何十億ドルも費やしていることを考えると、これは驚くことではありません。 ASAPP のような自動音声認識プラットフォームは、自動化されたコミュニケーションを劇的に改善し、顧客体験の向上、効率性の向上、コストの削減（企業が人的資本にそれほど多くの費用をかける必要がなくなるため）につながります。

組織は AI からの投資収益率 (ROI) を予測する能力にますます自信を持つようになっています。AI リーダーの 72% が、現在の AI プロジェクトの ROI を自信を持って評価できると述べ、59% が来年に計画されているプロジェクトについても同様に評価できると述べています。すべての兆候は、AI のビジネスケースがますます強力になっていることを示しています。

AIはますます日常業務に不可欠な要素になりつつある

完全な自動運転車や AI 主導の未来のその他の要素の実現にはまだ程遠いですが、過去 6 か月間の進歩だけを見ても、この分野がどれだけ急速に進歩するかを予測することがいかに難しいかがわかります。 AI と機械学習がロボット工学や自動化の全般的な進歩と並行して進歩するにつれ、経済への影響は間違いなく莫大なものとなるでしょう。

さまざまな業界やセクターで AI が広く導入されるようになるとともに、企業は AI がますます多くの機能の不可欠な部分になっていることに徐々に気づくようになるでしょう。製品開発から運用、会計、販売、価格設定に至るまですべてがAIの影響を受け、企業は「AIを持つ企業」と「AIを持たない企業」に分かれるでしょう。

採用を例にとると、人事関連の目的で AI を使用している企業の 85% が、AI が効率化に役立ったと回答し、3 分の 2 以上の企業が AI によって応募書類の審査品質が向上したと回答しています。人的資本について言えば、現在、人工知能の分野では世界的な採用ブームが起きており、今後数年間で一部の企業は大きな競争上の優位性を獲得する一方で、他の企業は遅れをとることになるだろう。

AI はビジネスの多くの側面でターボチャージャーとして機能しますが、扱いにくく過度に複雑なレガシー システムを使い続けると、企業はこのパフォーマンスの向上を活用できなくなります。ワゴンにターボチャージャーを取り付けても意味がないのと同じように、効率的なワークフロー ソリューションから機能が豊富でアクセスしやすい顧客対応プラットフォーム (コンタクト センター UI とも呼ばれます) まで、スタックをサポートする適切なテクノロジがなければ AI を導入しても意味がありません。

AIの革新と導入の加速により、この技術への投資が急増し、一部の企業がAIを活用して競争上の差別化を推進する一方で、他の企業がそれに追いつけないことから、数十億ドル規模の評価額が変動することになる。 AI を採用する企業は、AI を既存の人材、製品、業務と統合する新しい生産的な方法を見つけ、将来の利益につながる今日の優位性を獲得します。