スティーブン・デアンジェリスは、Enterra Solutionsの創設者兼CEOであり、国際的に認められた人工知能と高度な分析の専門家であり、商業エンティティと政府機関の競争力、回復力、セキュリティへの応用についての専門家です。彼は特許所有者、テクノロジー先駆者、起業家です。スティーブンのキャリアは、国際関係、ビジネス、政府、学術の交差点にあります。
AIは誕生以来、誤った主張で溢れてきました。それは、技術的な背景がない人々が、ジェネレーティブAI、シンボリックAI、またはエージェントAIなどの用語を区別するのに苦労することにも部分的に由来しています。さらに、技術会社は、提供していない機能を提供していることを主張することでこの状況を利用しています。状況をさらに複雑にするには、AIがますます普及するにつれて、最も基本的な統計分析を行う会社さえも「マシンラーニング会社」として自分たちを再ブランド化しています。この増加するトレンドは、潜在的な顧客にさまざまな「AI」ソリューションが実際に何ができるかについての不確実性を残しています。エージェントAIが登場するにつれて、企業がこの用語を同様に不正確に使用していることを既に見ています。実際、多くの企業は単純な「チャットボット」を使用しているにもかかわらず、自分たちをエージェントAIプロバイダーとしてブランド化しています。エージェントAIはAI技術の重要な進歩を表しますが、実際に何を意味するかを理解することが重要です。真のエージェントAIは、ジェネレーティブAI、シンボリックAI、説明的数学と非線形最適化エンジン、およびエージェントベースのプレゼンテーションをバランスさせた、繊細な4つの要素のダンスです。これにより、人間のユーザーが高度なテクノロジーにアクセスできるようになり、ビジネスインサイトへのアクセスが民主化されます。現代のAIの誤解を整理する「人工知能」の定義は広いですが、有用で堅牢なものにするために必要なものを考慮すると、テクノロジーのアンサンブルが必要です。チャットボットはインターネットを検索して要約してその結果を再生することができますが、大規模言語モデル(LLM)に含まれるデータを検証したり、信頼できる洞察を生成するために必要な人間のような微妙な判断で推論したりすることはできません。変革的なビジネスインパクトを持つAIソリューションを作成するには、より大きな全体を形成するために組み合わさるさまざまなコンポーネントが必要です。この複雑なバランスは、人間のような推論をサポートしながら、エンドユーザーにとって人間の能力を超えたスケールで信頼できるデータを合成、分析、最適化します。基本的なツールは「人工知能」の最小限の定義を満たすかもしれませんが、今日のビジネスには、さらに多くのことを実行できるソリューションが必要です。これを、大衆市場の自動車会社が高級ブランドの外観を模倣しようとすることに例えることができます。彼らは表面的な美観を遠距離で模倣することができるかもしれませんが、詳細や素材の質（あるいはエンジンの下にあるもの）を調べると、真実が明らかになるでしょう。エージェントAIの機能を裏付けることなく「エージェントAI」というマーケティング用語を使用する企業は、同様に簡単に特定できるはずですが、顧客は常に技術的な専門知識を持っているわけではありません。企業は「最適化会社」と主張するかもしれませんが、実際には制約ベースの非線形最適化を実行できるでしょうか？または、基本的な予測を行うために線形回帰モデルを使用していますか？もっとひどいことに、40の制約のうち4つしか処理できないプログラムを使用していますか？誰でも「AIベース」のソリューションを提供していることを主張できますが、結果の差は大きいです。これは、AIの開発と展開の次の段階に進むにつれて理解することが重要です。エージェントAIは革命的なテクノロジーであると約束しています。これは、強力なAIベースの分析と高度な最適化機能へのアクセスを民主化することになります。エージェントAIの仕組みとその重要性エージェントAIには4つの重要な要素があります。シンボリックAI、説明的数学と最適化エンジン、ジェネレーティブAI、および「エージェント」自体です。 シンボリックAIは「深い推論」の部分であり、論理的推論、帰納的推論、演繹的推論などを担当します。論理ベースのプログラミングと定理証明技術を使用して、人間の脳を模倣するように問題を解決します。 強力な高次元の説明的数学と最適化エンジンは、膨大な量のデータを処理して洞察を生成するために必要な重い計算を行うために使用されます。 ジェネレーティブAIは「薄いスライシング」機能を実行して、大きなデータセットを特定してそれから外挿します。 エージェントAIは会話のコンポーネントであり、人間のようなやり取りを可能にし、先進的な分析と洞察へのアクセスを民主化します。システム全体をオーケストレーションする「クォーターバック」です。 エージェントAIは繊細な4つの要素のダンスです。エージェントはリーダーです。分析エンジンの下にあるデータを統合して最適化するエージェントがなければ、ユーザーは大量の情報にアクセスできますが、それを整理して利用する方法はわかりません。エージェントAIは複雑な分析と最適化データを、先進的なデータ分析の背景がなくてもビジネスユーザーが利用できるアクセス可能なユーザーインターフェイスに変換します。ジェネレーティブAI、シンボリックAI、数学と最適化エンジンには個別の用途がありますが、エージェントはこれら4つの要素をユニークで調和のとれた方法で動作させるために重要な4番目のピースです。エージェントAIが登場する前は、人間のオペレーターがエージェントの役割を果たしていましたが、人間がこれほどの量の情報を処理することは不可能です。今日、他の3つの要素でサポートされるAIエージェントは、数十の制約が影響を与える大量のデータセットを分析できます。これらのエージェントはまた、各コンポーネントが他のコンポーネントに与える影響について包括的な理解を持っており、今日のビジネスを前進させるために必要な最適化の洞察を生成します。さらに、人間のような推論と会話ができるAIエージェントによって提示されるため、これらの重要なビジネス洞察は、技術的な専門知識がなくても利用できます。真のエージェントAIはビジネス最適化を革命的に変えている今年の消費者エレクトロニクスショー（CES）で、NVIDIA CEO Jensen Huangは、2025年末までに30％の企業が「デジタル従業員」を抱えており、ビジネスに有意義な貢献をしていると予測しました。これは大胆な予測のように聞こえるかもしれませんが、エージェントAIと長期間にわたって取り組んできた人々にとっては、長期にわたる真実の認識にすぎません。シンボリックAI、ジェネレーティブAI、現代の説明的数学と最適化エンジン、およびAIエージェントの有益なガイダンスとともにダンスすることにより、重要なビジネス最適化の洞察が以前よりもアクセスしやすくなっています。真のエージェントAIは革命的なテクノロジーであり、それを採用しない企業は後れを取る危険があります。シンボリックAI、ジェネレーティブAI、現代の説明的数学と最適化エンジン、そしてAIエージェントの有益なガイダンスとともにダンスすることで、重要なビジネス最適化の洞察が以前よりもアクセスしやすくなっています。真のエージェントAIは革命的なテクノロジーであり、それを採用しない企業は後れを取る危険があります。
最適化はもうただの流行語ではありません。完全に定義可能で測定可能な結果であり、古い手法や実現不可能なAIシステムでは達成できないものです。———————— 収益成長の最適化は、現在のCPGセクターで最優先事項です。グローバル経済の頭風、持続的なインフレ、サプライチェーンの課題、買い手の行動の変化によって引き起こされる不確実性は、収益と利益の増加を達成するために、変化する状況を体系的に解読して航行する方法を理解することの重要性を強調しています。CPG組織にとって、収益成長管理（RGM）のトップレベルのドライバーを包括的に最適化する能力は、価格、プロモーション、メディアミックス、消費者向け製品パッケージを変化する市場状況と一致させることです。これは、消費者嗜好、インフレ、地政学的緊張、気候変動、世界人口の変化などの影響で、複雑化しています。CPGメーカーの約75%が、モダンなトレードスペンドを管理するのに苦労しており、CPG幹部の70%が、5年前に比べて今よりストレスを感じているという理由で、これが主な理由です。多くの組織は、デジタル化された収益成長最適化を、嵐を切り抜けるメカニズムとして優先しています。プロモーション最適化研究所の2024年産業状況報告書によると、80%の回答者は、新しいRGMプロセスをサポートし、最適化されたプロモーション、価格、パック成長分析をより深く理解するために、デジタルソリューションまたは分析機能に投資していると述べました。POI報告書では、54%の企業が新しいトレードプロモーション管理ソリューションを採用し、31%の企業が自動化された価格設定機能の統合を開始する予定であることも明らかになりました。多くのシステムは、「AIエナブル最適化ソリューション」としてマーケティングされており、インフレ圧力を軽減し、収益を増やすことができます。しかし、実際にはそうではありません。高度な分析が企業のテクノロジーとビジネスプロセスに統合されるにつれて、すべての数学的手法とAIが実際の収益成長最適化を大規模に提供できるわけではないことが明らかになっています。CPGリーダーは、最適化の定義が古くなっていて不正確であることを学んでいます。業界は従来、「最適化」という用語を、昨日の回帰分析とビジネスシナリオシミュレーションの使用として定義してきました。これらの古い手法は、単に予測手法であり、最適化を行わないものです。また、生成AIとニューラルネットは最適化を行わず、組織のデジタル変革の他のコンポーネントを支援するための貴重な手法であることもわかっています。分析の風景は急速に変化しています。高度な分析会社は、CPGパートナーがこれらのテクノロジーの使用と特定の適用について理解と成熟度を築くことを支援する必要があります。最適化はもうただの流行語ではありません。完全に定義可能で、その成果は、CPGメーカーと小売業者の両方の制約をバランスよくすることで、決定可能で測定可能です。この程度の制約ベースの最適化とその有形な利点は、古い手法と実現不可能なAIシステムでは達成できないものです。そのため、組織は、採用している収益成長最適化ツールの統計数学とAIの特定の能力を理解することが重要です。高度な分析とAIの世界で良質なものと悪質なものを区別することで、持続可能な収益を推進し、市場の変動に耐え、業界の競合他社を上回る能力が向上します。ツールボックスについて 収益成長最適化のための高度な数学とAIツールをツールボックスに持っていることは、価値があることです。たとえば、鋼鉄のブロックを切断したいとします。理論的には、はさみで切断できますが、完了するまでに数年かかります。一方、アセチレンターチで切断すると、数秒で完了します。AIエナブルテクノロジーも同様です。今日のCPG収益成長最適化システムで使用されているほとんどのAIは、現実の市場の複雑さを考慮することができません。非線形の問題を解決するために、古い線形回帰手法を使用し、1、2、3、または4つの静的な制約を最適化する代わりに、CPGブランドが毎日乗り越える2〜3十の制約を最適化します。これにより、分析の基本的な不適切なパフォーマンスが発生し、CPGメーカーと小売業者にとって、収益成長の推奨と運用のパフォーマンスおよびROIが効果的に生成されません。生成AI（GenAI）は、もう1つのこの不一致の例です。CPGバリューチェーンには、GenAIアプリケーションに貴重なユースケースがありますが、収益成長最適化ではそうではありません。これは、GenAIモデルが、ガベージインガベージアウトの問題を区別できない検索エンジンベースの手法に依存し、ニューラルネットマシンラーニングが最適化を実行できないためです。数学の問題を促進する真の収益成長最適化は、コアで制約ベースの高次元の数学の問題であることを覚えておくことが重要です。グラスボックスマシンラーニングを使用する高度な数学とAIソリューションは、CPGメーカーと小売業者の両方に同時に価値を提供する最適化を実現するために、すべての制約と変数を組み込む必要があります。これにより、システムは、組織が運営する環境を根本的に理解し、真の最適化を実行して、メーカーと小売業者の両方に価値をもたらすトレードプロモーションカレンダーを生成できます。次に、毎日の価格、トレードプロモーション、メディアミックス、商品の選択などの収益成長管理の他の重要なレバーを最適化して、消費者需要に一致する推奨事項を生成します。影響を測定する：事後分析収益成長最適化ツールのROIの影響を決定するには、包括的で計算されたアプローチが必要です。まず、トレードプロモーションスペンドから生じる、売上高、利益、小売棚ドルの純増加、市場シェアなどのコアKPIの事後分析に焦点を当てます。これらの4つの柱のパフォーマンスは、実装戦略の影響と改善が必要な領域を示します。2番目の主要カテゴリは、トレード有効性レシオです。トレードに費やした1ドルあたりの平均リターンは何ですか？これは、収益成長最適化ツールを時間の経過とともにスケーリングする上で重要です。両方の側面を同時に実行することで、組織は外部の変動性を切り抜け、業界の競合他社よりも市場シェアを獲得することができます。強力なROIは、単に数字だけではありません。セグメントでの競争上の優位性も獲得します。CPGの景観での収益の最適化は、間違いなく複雑です。デジタル化はそれを簡素化する約束を提供していますが、企業のリーダーは、利用している高度な数学とAIツールを強く理解する必要があります。知識は力であり、最終的にブランドと企業の評価を業界のトップに押し上げることになります。
