AIからROIを生み出すためのオペレーターガイド

人工知能（AI）ブームは、多くのプラス面がある一方で、通信事業者にとって根本的な課題も生み出しています。AI導入に多額の投資を行っているにもかかわらず、多くの通信事業者は依然として、バランスシート上で意味のあるROI（投資利益率）が実現できていません。

実際、世界的に 支出 AIへの投資は2028年までに632億ドルに達すると予想されているとMITは発表した。 分析 企業のAIパイロットのうち、測定可能な財務収益をもたらしているのはわずか5%程度で、大多数はROIがほとんど、あるいは全く得られていないことが分かりました。このギャップにより、事業者は投資効果を実感してもらうために、ますます高いプレッシャーにさらされています。その結果、パイロットの失敗にリソースが浪費されたり、理論上は有望に見えても実際には不十分なソリューションに性急に投資したりすることがしばしば発生しています。

現実には、AI時代における成功は、単に新技術の目新しさや洗練度だけで決まるのではなく、チームがいかに的確に自社の根本的な課題を理解し、真の価値をもたらすテクノロジーを活用したソリューションを選択できるかによって決まります。成功のための万能薬はありませんが、いくつかの点を考慮することで、チームを正しい方向に導くことができます。

緊急税を避ける

AIのROIを阻害する大きな障壁の一つは、時代遅れになるのではないかという恐怖心が意思決定に影響を与えてしまうことです。こうした考え方が戦略に影響を与えると、組織は最新のトレンドに追いつこうと、貴重な時間、エネルギー、そしてリソースを浪費し、緊急税を支払ってしまう可能性があります。

こうしたプレッシャーは、内外の要因によって引き起こされる可能性があります。経営陣が競合他社が新しいAI機能を宣伝しているのを目にすると、すぐに比較の罠に陥り、競争力を維持したいという当初の願望が、瞬く間に反応的な対応競争へと転じてしまう可能性があります。

この出発点から行われた投資は多くの理由で失敗しますが、最も一般的な理由の一つは準備不足です。競合他社が類似の製品やサービスを提供している場合でも、組織の データ基盤 あるいは、運用の成熟度が同じテクノロジーをサポートするのに十分ではない可能性があり、戦略的な動きのように見えるものが危険な賭けに変わる可能性があります。

だからこそ、日々の業務に最も近いマネージャーやディレクターは、テクノロジーに関する意思決定を行うのに最適な立場にあることが多いのです。一見必須と思われるテクノロジーが市場に登場した場合、これらのチームはまず、そのテクノロジーが解決できる明確な問題があるかどうか、そして組織が本当にそれをサポートする準備ができているかどうかを評価する役割を担うべきです。彼らは、どこに摩擦が生じているのか、どこで時間が失われているのか、そしてテクノロジーがどこにインパクトを与える可能性があるのか​​を理解しているため、目新しいものを追いかけるのではなく、実際の業務に即したAI導入の意思決定を支援することができます。

自転車監査を実施する

もう一つのよくある技術調達の落とし穴は 買いすぎこれは緊急税とは異なり、真のニーズが存在し、AIソリューションを購入する運用上の準備が整ったと判断された後に発生します。この時点では、「何かが必要か」ではなく、「実際に何が必要か」という疑問が生じます。

この問題は、物流のような旧来の技術に縛られた業界で特に顕著です。物流業界は近年のテクノロジーの発展により、0から60へと飛躍を遂げてきました。かつては時代遅れのシステムやプロセスで現代の複雑性に対処することが課題でしたが、今ではサードパーティプロバイダーや社内開発を通じて入手可能な無数のテクノロジーのウィッシュリストから選択することが課題となっています。

「自転車監査」は、購入に至るまでのプロセスにおいて非常に役立ちます。意思決定者に、シンプルな問いかけに答えを促します。「フェラーリと自転車、どちらが必要なのか？」 野心的な技術チームは大きな夢を描きたがり、サードパーティプロバイダーは通常、最初から最高レベルのソリューションを提供することを目指します。どちらも価値あるものですが、自転車で目的地までたどり着けるのであれば、フェラーリ級の馬力に投資するのは理にかないません。

メトリクスによる監査

その決定を下す一つの方法は、解決しようとしている問題を、プライマリ、セカンダリ、ターシャリーの3つの指標レベルで理解することです。これら3つを総合的に評価することで、どこに摩擦が生じているか、各レイヤーにおける最適なパフォーマンスとはどのようなものか、そしてそのギャップを埋めるためにどれだけの投資が必要かを明確にすることができます。

三次指標は、運用における中核的な行動を表します。この層には、しばしば重大な非効率性が存在し、よりクリーンなデータ取得やより効率的な実行といった改善を可能にする自転車レベルのソリューションは、比較的小規模な投資で大きな効果を発揮する可能性があります。

二次指標は、真のパフォーマンス向上要因を反映します。顧客コンバージョン率や、チームが生産性向上を通じて影響を与えることができるその他の要因などが考えられます。ここでの非効率性の解決には、通常、自転車よりも高度でありながらフェラーリほど複雑ではないもの、例えば大規模なデータセットを処理できる高度な自動化などが必要になります。

主要な指標は、収益のような大きな岩です。フェラーリ級のソリューションが登場する傾向にあるのは、まさにこの分野です。通常、収益に多大な影響を与えると期待される高額なテクノロジーです。検討する価値はありますが、二次的、三次的な課題にまず対処しなければ、これらのソリューションは真のROIポテンシャルを達成できない可能性があることを忘れてはなりません。

小規模でターゲットを絞った低レベルの投資は、迅速な成果が得られる傾向があるため、多くの場合、最適な出発点となります。また、何が効果的かを学ぶ機会を創出すると同時に、時間の経過とともに段階的な利益を積み重ね、最終的には、はるかに少ないリスクで、より大規模な投資と同等、あるいはそれ以上の総合的なインパクトを実現するのに役立ちます。

Bicycle Auditとこの3段階の指標フレームワークを組み合わせることで、組織は実際の問題に合わせてソリューションを適正規模化することでリスクを軽減できます。重要なのは、高度なAIを避けることではなく、最小限の投資で最も影響力のある問題を解決することから小規模に始め、そこから拡張していくことです。

スタートアップのパートナー選びは戦略的に

最近 発生します AI関連のベンチャーキャピタルの隆盛により、市場には新たなスタートアップ企業が殺到しています。これらの破壊的イノベーターたちは、最も目の肥えた調達チームでさえも動揺させるほどの、革新性と成果を約束するプレゼンテーションを繰り広げるでしょう。

しかし、買い手は注意が必要です。これらの新規参入企業の多くは、製品もその背後にいる人材も、実績が未熟な場合が多いのです。アーリーアダプターになることには、知らず知らずのうちに彼らと共同で製品を開発してしまう可能性など、固有のリスクが伴います。アーリーアダプターになることはメリットをもたらすこともありますが、意識的な選択であるべきです。なぜなら、実際に財務的な影響を与える問題の解決に尽力したい場合、ベンダーの最新アップデートの微調整を支援するために貴重なリソースを費やすことは、不要な頭痛の種となる可能性があるからです。

ベンダーとの統合後は、その結果の多くはあなたのコントロールの外にあります。ベンダーのロードマップ、顧客サポートの拡張性、価格動向、そして成長に伴うパフォーマンスの維持能力はすべて変化する可能性があります。こうした変化は、当初は完全には見えなかった形で、パートナーシップの長期的な価値を形作る可能性があります。

こうした不確実性を乗り越えるには、初期段階での忍耐と洞察力が必要です。時間をかけて概念実証（PoC）を通じてソリューションを検証し、より深い統合を行う前に契約上の義務を理解し、既存ユーザーと直接話し合うことで、パートナーシップの期間全体にわたって価値を提供できるプロバイダーを選定することができます。

AIを効果的に活用する

これらの点を総合的に考えると、AIからROIを生み出すための第一かつ最も重要な要素は、的確な識別力を養うことであるという現実が改めて浮き彫りになります。チームが真の摩擦を特定することに集中すれば、非効率性が排除され、より価値の高いタスクに時間を再配分できるため、成果が向上します。真のROIとはまさにこのことであり、規律、透明性、そして長期的に収益にプラスの影響を与える実用的な意思決定を通してのみ得られるものです。