Alfred Sin, パーソナライゼーションの責任者、Amperity Alfred Sin パーソナライゼーションの責任者、Amperity

AI感謝の日：ビジネス戦略におけるAIの実世界での進化

企業におけるAIは、もう将来の概念ではなく、企業が運営、競争、成長する上で重要な役割を果たすものです。過去数年間に、かつては期待や躊躇が見られたものが、現在はビジネス戦略の重要な要素となっています。顧客体験のパーソナライズから、マーケティング、分析、顧客サービスにおける意思決定を支援するまで、AIは企業がデータからより多くの価値を抽出し、顧客により多くの価値を提供することを支援しています。AI感謝の日を迎えるにあたり、我々は新しい時代に入ったことを実感しています。この時代では、責任ある、根拠のある、ビジネスに合致したAIは、もう選択肢ではありません。AIを使用するかどうかではなく、どのように使用するかが、本当の挑戦です。AIが始まるスマートデータ企業はデータで溢れていますが、その多くはシステム、シロ、チーム間で断片化しています。最近の調査によると、データ専門家は約半分の時間をデータを準備することに費やしており、これはイノベーションに課せられる大きな負担です。AIは、顧客データの分野で力乗算器となりつつあります。アイデンティティ解決の自動化から、リアルタイムセグメントの生成、活性化決定まで、AIはチームが時間価値を加速し、データの手間よりも戦略に重点を置くことを支援しています。ChatGPT、Claude、Perplexityなどのツールは、新しい可能性を解き放っていますが、AIの最も効果的な応用は、実用的問題の解決に依然として帰着します。手動ワークフローの排除、洞察と行動の間の遅延の削減、プライバシーに優れたスマートな顧客体験の構築などです。全ての核心にあるのは、シンプルな真実です。AIは、悪いデータを修正できません。データがシロ化され、不完全、または古くなっている場合、最も高度なモデルでも期待を裏切るでしょう。そのため、信頼できる、利用可能なデータ資産を構築することは、企業のAI取り組みのステップ0です。実践における責任あるAIの姿力には責任が伴います。AIがビジネスワークフローの中でより中心的な役割を担うにつれ、その設計とガバナンスは、以前よりも重要になります。責任あるAIは、公平性、説明可能性、プライバシーのみではありません。AIツールが利用可能、監査可能、現実世界の制約と一致することを保証することです。信頼は、チームがモデル動作を検査し、フィードバックを提供し、システムを進化させる必要に応じて構築されます。AIを基盤とするツールは、バージョニング、変更追跡、透明性をデフォルトでサポートする必要があります。しかし、採用が急速に進む中で、72%の幹部は、自社の組織がほとんどのイニシアチブにわたってAIを統合しているが、リスクを管理する準備ができているのは3分の1以下であると述べています。責任あるAIには、共有フレームワーク、機能横断的コラボレーション、モデル制限と組織の準備度の両方に対する深い理解が必要です。プライバシーは、顧客の信頼を損なうことなくパーソナライズされた体験を提供できるように、技術的な基盤を必要とします。顧客IDを安全に管理するための永続的、安定した基盤があれば、AIでパーソナライズされた体験を提供できることを保証します。パフォーマンスの高いパーソナライズAIの潜在を明らかにするユースケースの1つは、パーソナライズです。メールキャンペーン、インアプリ体験、または顧客サービスとのやり取りに関係なく、現代の消費者は、ブランドが自分たちを知っており、自分たちが何を望んでいるかを理解していることを期待しています。ただし、侵入的ではなく、適切な方法で行われることを求めています。AIは、企業がパーソナライズされた体験を大規模に提供することを支援しています。ただし、効果的なパーソナライズには、高品質のデータが必要です。つまり、デバイスや行動をまたいだ顧客IDを解決し、データをクリーン、完了、最新、利用可能な状態に保つ必要があります。マッキンゼーによると、データ駆動型パーソナライズを採用する企業は、収益を5〜15%増加させ、市場リターンを30%まで改善できます。ただし、そこに到達するには、企業はAIを使用して、データ自体の準備に加えて、分析、意思決定、ビジネスシステム全体での配信を自動化する必要があります。これは私たちが毎日見ていることです。企業は、AIを使用して、マッチレートを改善し、ライフタイムバリューなどの属性を予測し、キャンペーン、チャネル、ライフサイクル段階全体で顧客データを活性化しています。カスタムコードを書いたり、壊れやすいデータパイプラインを維持したりする必要はありません。そのようなインフラは、スケールとスピードの両方を解放します。次のステップ：企業戦略におけるAIの未来次の12〜24ヶ月で、AIは、ボルトオンツールから企業インフラストラクチャに深く埋め込まれるようになります。競争力を維持するために、企業は、AIと互換性のあるシステムではなく、AIを第一に考えるシステムが必要になります。これが、将来の姿です： スケーラブルなデータ準備 静的なデータウェアハウスは、AIに豊富なコンテキストを提供するデータストアに取って代わられ、顧客データをリアルタイムで精製、増強、活性化できるようになります。このアジリティにより、チームは、エンジニアリングのオーバーヘッドを減らしながら、洞察をより迅速に提供できます。 ユースケース固有のモデリング 企業は、1つのマスターカスタマーモデルを構築するのではなく、AIを使用して、各ワークフロー（マーケティングセグメント化、リアルタイムジャーニーの最適化、エグゼクティブレポートなど）に合わせてカスタマーコンテキストを適応させます。 組み立て可能なAIツール モジュラーで相互運用可能なAIコンポーネントにより、チームは迅速に構築、テスト、イテレーションを行い、小規模から始めて、段階的に価値を実現できます。これにより、実験が奨励され、製品、データ、ビジネスチーム間のループが縮小されます。 企業AIエージェントの台頭 AIコパイロットは、顧客の質問に答えるだけでなく、顧客のプロファイルを基に顧客の代わりに行動を取ります。ブランドの顧客データが最も正確なものであるほど、顧客に利益をもたらすことになります。 誰でも使えるAI 生成インターフェイスとローコードツールの恩恵により、AIは、データサイエンティストのみのものではなくなります。ビジネスユーザーは、トレンドを探索し、コンテンツを生成し、チケットを必要とせずにアクションを実行できます。 戦略に沿ったAIの整合最終的には、質問は、AIが強力であるかどうかではなく、戦略をどのようにAIを活用するかです。最も成功した組織は、AIの機能に投資するだけでなく、AIを効果的に機能させるために必要な基盤となるデータインフラストラクチャ、ガバナンス、文化に投資する組織です。そのためには、透明性を構築し、データ品質を優先し、すべてのチームに迅速かつ責任を持って動作するためのツールを提供する必要があります。私たちは、AIがクリーンな顧客データに根ざし、利用可能で、機能全体に埋め込まれている場合に、価値を解放できることを確認しています。前方に進むにつれて、AIはモデルやコードだけではなく、人、パートナーシップ、目的についてであることが明らかです。前方の道は、多くの可能性に満ちています。そうであることが、感謝すべきことです。