業界大手がIoTとAIを成功裏に導入するための3つのステップ

変化は避けられませんが、人間はそれに抵抗する傾向があります。エリザベス1世女王は、編み機の発明によって国民の職が奪われることを恐れ、編み機の発明者に特許を与えることを拒否した。最近ではロボットによる自動化やUberなどが失業の主な原因として挙げられていますが、実際はその逆で、どちらの場合も雇用率や賃金は以前よりも高くなっています。

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新たなイノベーションが私たちの知る世界を変えると期待されているのと同じように、抵抗は今日でも存在します。モノのインターネット (IoT) と人工知能 (AI) を組み合わせることで、コンピューティング インテリジェンスがデスクトップから解放され、私たちの生活、家庭、車、都市、そして世界に浸透するようになります。さらに、現在の見出しでは AI による終末や失業への恐怖が煽られている一方で、AI によってより多くの雇用が創出され、私たちの問題がすべて解決されると約束する見出しも同じくらい多くあります。

覚えておいてください、革新は決して止まりません

ロイヤル・ダッチ・シェルは貝殻の販売から始まり、サムスンは干物販売の食料品店として始まりました。これらの企業は、自ら革新していなかったら、今日も存在していたでしょうか? 同じことが技術革新にも当てはまります。技術革新は、過去のやり方を混乱させる一方で、新たな機会やスキルへの扉も開きます。以下にいくつか例を挙げます。

• 中国の大手フィンテックプラットフォームの1つは、従来の融資担当者を雇う代わりに、デジタル融資に人工知能アルゴリズムを提供するために3,000人以上のデータ分析職を創出した。
• GE は、ロボット工学やデジタル製造などの先進技術の到来に労働者が備えられるよう設​​計された Learning Excellence プログラムを通じて、将来の仕事に備えて従業員を訓練しています。
• マイクロソフトは2022年までに15,000人のAIエンジニアを育成し、認定することを目指している。

実際、ManpowerGroup の最近のレポートが指摘しているように、世界の労働力に関しては、イノベーションが主役です。これまで以上に多くの雇用主（87%）が自動化のために従業員数を増加または維持することを計画しており、84%は人材不足を補うために従業員数を増やすことを計画しています。デジタル変革により、企業や個人はより速く成長し、より良い成果を生み出すことができます。これは、熟練労働者と非熟練労働者の両方を含む新しい仕事がますます増えることを意味します。 (出典: IoT Home) 現在、最も急速に成長している職業には、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、アプリケーション開発者など、明らかに人工知能に関連する職業が含まれますが、ビジネス アナリスト、ヒューマン マシン インターフェイス デザイナー、ロジスティクスの専門家、ロボット工学のメカニックなど、それほど目立たない職業も含まれます。

さらに重要なのは、情報経済と人工知能 + 人間のコラボレーションによってもたらされる新たな機会です。相互接続されたデジタル プラットフォームをインフラストラクチャとして使用することで、ほぼ誰でも新しいスキルを学習して開発し、会社を設立し、商品やサービスを取引し、アプリケーションのテストや複雑な問題の解決策をクラウドソーシングし、独自の人工知能を構築することさえできるようになります。顧客、生産者、プロバイダーを 1 対多で接続することにより、これらのデジタル プラットフォームはコラボレーションとイノベーションのための重要なハブになります。

業界の巨人が成功するための3つのステップ

では、IoT と AI を活用してビジネスを改革したいと考えているリーダーにとって、これは何を意味するのでしょうか?

私はほぼ毎月、IoT や分析/AI ソリューションの実装に成功した全国のテクノロジーリーダーたちとワークショップを主催しています。これらのワークショップの目的は、インタラクティブなディスカッションを通じて、参加者の経験から実用的な洞察を引き出すことです。ゲストには、Oracle、Ericsson、Hitachi、AT&T、GE、Verizon などの企業の幹部が含まれています。それぞれの議論から浮かび上がった 3 つのテーマは次のとおりです。

• 1 つの課題に焦点を当てる: IoT と AI がすべての課題を解決できると考えるのは簡単ですが、これは誤解です。特定のプロセスに関連する問題や非効率性に焦点を当てることで、組織は現実的な戦略を策定し、適切なリソースを割り当て、必要なデータのみを収集できるようになります。すべての問題を解決しようとしないでください。重大な組織的課題に対処し、早期の成功を示すことにより、プログラムに対する経営陣の信頼とコミットメントが強化されます。改善するプロセスを選択したら、まず入力/出力、時間価値、財務価値、その他の指標など、いくつかの観点から分析して、次のステップと収集するデータを決定する必要があります。
• 適切なスキルを獲得する: IoT/AI プロジェクトを成功させるために必要なスキルの多くはトレーニングを通じて対応できますが、新しい人材を採用する必要がある場合もあります。ほぼすべての経営幹部は、組織内に新たな能力を構築するために、正社員とコンサルタントの両方を含む外部リソースを雇う必要性を強調しました。主な役割には、データ サイエンティストやアーキテクト、データベース管理者 (DBA)、上級ネットワーク/クラウド リソース、データ セキュリティの専門家、ビジネス アナリスト、カスタマー エクスペリエンスのスペシャリストなどがあります。プロジェクトの開始時に時間をかけて、プロジェクトに必要な役割とスキルの概要を説明すると、リソースの不足によって生じるコストのかかる遅延を回避できます。
• 無限の反復: 「万能」な IoT/AI プラットフォームは存在しません。それは継続的な改善への取り組みです。データの価値を発見し、それを洗練することは、完璧な宝石を発見するようなものです。初期の洞察を得るために、まずセンサーを導入することから始めることができます。これには、時間間隔、地理的位置、人口統計など、さまざまな観点からパターンを発見することが必要になる場合があります。場合によっては、さまざまなモデルを「テスト」するための新しいアルゴリズムを開発することを意味します。洞察が明確になるにつれて、これらのアルゴリズムを最適化し、データが生成および消費されるデジタルエッジに近づける必要があります。予測分析と機械学習アルゴリズムを使用して調査結果を継続的に改善していくと、価値への道筋がより明確になります。

未来を再構築する

太古の昔から、人類は世界をより良い方向に変えようと努めてきました。人類が発明した最も古い道具は石で作られていましたが、最新の道具は技術によって作られています。私たちが生み出すあらゆるイノベーションは、それが社会をいかに前進させるかという興味と、それが私たちを時代遅れにしてしまうのではないかという恐怖という、二つの流れを呼び起こすようです。私たちの不安にもかかわらず、現実には、今日ではかつてないほど多くの人々がより良い仕事、教育、医療を受けることができるようになっています。現代世界のデジタル化は、起業家精神と新しいビジネスモデルの発展も加速させています。接続されたデジタル エコシステムは、こうしたイノベーションと人間と機械のコラボレーションを実現する重要な要素であり、適切に実行されれば、IoT/AI プラットフォームは、企業が時間の経過とともによりスマートになり、より優れた洞察を生み出すのに役立ち、それによって再イノベーションを加速します。