景気後退は大きな不確実性をもたらします。AIに投資する際に理解すべき重要なポイントは何でしょうか?

過去数か月間、COVID-19ウイルスは世界中に大きな影響を与えてきました。世界保健機関によると、4月28日現在、世界中で280万人の感染者が確認されており、世界213カ国以上で19万8000人近くの死亡が確認されている。 COVID-19のパンデミックにより、政府や企業はウイルスの拡散を遅らせるために重要な対策を講じることを余儀なくされています。

[[331519]]

3月19日、カリフォルニア州の40歳以上の住民全員に、基本的な生活必需品の買い物以外は外出せず「屋内待機」するよう要請された。 1か月前、ここの交通はひどく混雑していました。それ以来、ニューヨーク市、フィラデルフィア、オハイオ州、デラウェア州、その他多くの州や都市がこれに追随した。

もちろん、何千人もの命が失われ、さらに何十万人もの人が感染するという悲劇に何らかの影響を与えるためには、こうした措置が必要なのです。抜本的な対策を講じたとしても、家族や地域社会がCOVID-19パンデミックから回復するまでには、少なくとも数か月かかるだろう。人々の苦しみを背景に、企業が経済減速にどう対処するかという懸念は、せいぜい無意味な逸話的な議論のように思える。

しかし、COVID-19が世界経済に与える影響は、医療危機を同様に重大な金融危機へと変える可能性がある。米国の失業保険申請件数は毎週二桁の割合で増加している。中国では、COVID-19の流行により1970年代以来初の経済収縮が発生し、米国ではダウ工業株30種平均が3か月で35%近く下落した。米国経済は明らかに減速傾向にあり、世界中のあらゆる業界の企業が景気後退に備えている。

AI と機械学習の成功事例にはリスクがあるのでしょうか?

過去 5 年間で、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) プロジェクトは、企業の投資優先事項のトップに躍り出ました。ガートナーによれば、2020 年までに 14% の組織が AI を導入し、さらに 48% の組織が導入を検討しているとのこと。 AI と ML が急速に導入され、関心が継続している理由は、AI/ML テクノロジーへの投資がほぼすべてのビジネスに大きな影響を与える可能性があるためです。

大手多国籍銀行は、AI/ML ベースの予測を導入して、成約プロファイルに適合する可能性が高い顧客をターゲットにすることで、新規顧客の成約率を 2 倍に高めることができました。同社はまた、顧客がすでに購入した他の製品への関心に基づいて、顧客がいつサービスの購入に興味を持つかを予測することで成約率も向上させました。ある多国籍保険会社は、団体契約を結んでいる顧客と自社のウェブサイトのトラフィックが多い契約に重点を置くことで、アップセルの可能性を 2.9 倍に高めることができました。

これらは、AI/ML が消費者と企業に大きなメリットをもたらすユースケースのほんの一部です。ほとんどの組織にとって、たとえ財政的に健全な時期であっても、AI/ML の課題は ROI の測定ではなく、プロジェクト開発に伴う重要なタイムラインにあります。経済の縮小、解雇の可能性、そして今後の不況期を考えると、既存の AI/ML 投資や新たな AI/ML 投資はどうなるのでしょうか? 企業はどのように対応し、適応すべきでしょうか?

不況における AI/ML は、助けになるのか、妨げになるのか?

経済の低迷は常に大きな不確実性を伴います。不況は短期間で深刻なものになるのでしょうか。それともそれほど深刻ではないものの、期間が長くなるのでしょうか。不況に備えることは、最良の状況下でも複雑な課題です。多くの組織は、不況が始まったときの対応が遅く、その後経済が必ず回復したときに十分な速さで対応できません。

景気後退が話題になると、企業は投資の削減について考え始める必要がありますが、正しい行動とは何でしょうか。特に AI/ML への投資に関してはどうでしょうか。AI/ML プロジェクトの実際の収益は、数週間ではなく、より長い時間枠で測定されることがよくあります。 AI/ML プロジェクト (解約予測、ローン不履行監視、マーケティング キャンペーンの最適化など) は、これまで組織の戦略的な領域に重点が置かれ、成長やリスク管理をターゲットとしてきたため、大きな利益をもたらす価値の高い機会となっていますが、多額の資金とリソースも必要とします。

企業におけるこれらの AI/ML の使用事例は不況時にはさらに価値が増すため、本当の問題は AI/ML への投資を再評価すべきかどうかではなく、企業が AI/ML の価値をいかにして高め続けられるかということです。経済不況時の ML イニシアチブ?

経済の減速期に組織が投資を再評価する際、最も可能性の高い対応の 1 つは、新しい人材、特にデータ サイエンティストや AI/ML の専門家など、高度なスキルを持ち、高額な報酬を得る人材の採用を遅らせたり、やめたりすることになるでしょう。プロジェクトを完了する必要があるものの、リソースが利用できない、またはアクセスできない状況において、企業はどのようにして AI/ML プロジェクトを継続的に進化させ、拡張できるでしょうか?

答えは、自動化を活用して、既存の BI 組織内でまったく新しいクラスの AI/ML 開発者を支援することにあります。 AutoML 2.0 プラットフォームは、AI/ML ソリューションの開発に必要なほぼすべてのステップを加速し、次の 2 つの方法でエンタープライズ ビジネスにメリットをもたらします。まず、AI/ML 開発ライフサイクルを合理化することで、AutoML 2.0 は AI/ML プロジェクトのタイムラインを数か月から数日に短縮できます。次に、さらに重要な点として、AutoML 2.0 プラットフォームへの投資により、ビジネス インテリジェンス開発者やデータ エンジニアなど、まったく新しいクラスのユーザーに力を与えることができます。

AutoML 2.0 を搭載したこれらの新しい AI/ML エキスパートは、経済不況時に組織が AI/ML 投資を拡大するのに役立つだけでなく、経済が安定して成長に転じたときに簡単にアクセスできるリソースも提供します。

投資回収

今後の不況がどれだけ長く続くかに関わらず、その影響は誰もが感じる可能性があり、その影響は甚大なものとなるでしょう。このような経済減速の際には、収益を測定できるようになるまでに長い時間がかかることから、AI/ML テクノロジーを活用するプロジェクトへの投資を減らすことが直感的な対応策となるかもしれません。しかし、企業が取り組まなければならない本当の問題は、AI/ML への投資が価値があるかどうかではありません。

代わりに、AutoML 2.0 などの新しいテクノロジーを採用して、BI プロフェッショナルとデータ エンジニアのより強力な技術チームを作成し、すべての企業ですでに存在するより多くのユーザーを有効にすることに重点を移す必要があります。