AIがいかにして企業のセルフサービス時代への移行を可能にするか

営業マネージャー、アナリスト、CFO のいずれであっても、会社からの回答を要求する問い合わせがあるはずです。

動きの速い企業では、こうした疑問は、取締役会、顧客行動の変化、定期的なレビュー、市場の変化などにより、予告なく発生することがよくあります。

ベンダーへの支払いが行われたか、最新の解約率はいくらか、その原因は何かなどを判断する必要があるかもしれません。あるいは、上位10%の顧客が会社の収益に占める割合など、より深い分析が必要な問題かもしれません。これらは「ビッグデータサイエンス」のジレンマではなく、実践的な問題であり、多くの場合ビジネスクリティカルな問題であり、解決には依然として多大な労力を必要とします。

その後は、スプレッドシート、ダッシュボード、アプリケーションを精査して適切な情報を探し出し、回答を提供するという、しばしば長引くプロセスが続きます。回答には数時間、場合によっては数日かかることもあります。このプロセスは通常、断片化され、複雑化しています。データは複数のシステムやツールに分散しており、それぞれ異なるチームが所有または運用しています。

これらの遅延は、ビジネスに多大な不必要なコストを発生させ、いくつかの調査では、 収益の20%～30% 非効率性により、毎年多くの時間が失われています。遅延だけでなく、従業員の信頼を損ない、意思決定を遅らせます。これにより、従業員は戦略的な質問をすることを躊躇してしまいます。

AIの次の段階は、従業員が社内の複数のチームに頼ることなく、複数のデータソースにアクセスし、洞察を生み出せるようにすることです。AIは門番ではなく、実現者となり、摩擦を取り除きます。

このタイプのAIは、誰もが優先タスクに集中できるようにし、全員の自律性を高めます。もっと率直に言えば、 セルフサービス 情報収集、質問への回答、洞察の生成へのアプローチ。

企業におけるAIの進化

「セルフサービスAI」の分野は、企業の重要なデータから外挿し、洞察を収集するプロセスが交差する領域で、誰でもいつでも実行できる環境を提供します。これは、インテリジェンス機能が集中型から分散型へと移行し、洞察がワークフローに組み込まれることを意味します。社内の煩雑なプロセスを回避するだけでなく、チームは鋭い質問をし、そこから得られた知識を活用することができます。セルフサービスAIは単なる「DIYビジネス」にとどまりません。戦略的に思考し、データポイント間のより深いつながりを構築できるよう、従業員のスキルアップを促すものです。

このタイプのAIは、データが社内の保管庫のどこにあるのかを把握するだけでなく、そのコンテキストや意味を理解し、さらには活用方法を提案することもできます。指標間の関係性を解釈し、異常を検知するだけでなく、見逃されがちな傾向を表面化させることも可能です。これにより、企業はより的確で合理化し、顧客により多くの価値を提供できるようになります。

ダッシュボードとデータとの対決

労働環境においては、データリテラシーの向上が求められています。分析プラットフォームへの投資が数十年にわたって行われてきたにもかかわらず、従業員は依然として、自分のパフォーマンスを左右するデータとのつながりが希薄だと感じています。

ビジネスリーダーの97％は、データが成功に不可欠であると述べていますが、チームが「データリテラシーその結果、機会とリソースが無駄になります。多くの場合、洞察は技術的な壁や専門チームの背後に閉じ込められ、十分に活用されていないのです。

マッキンゼー 労働者が約 1日1.8時間、, に相当 ほぼ5分の1 仕事の週の終わりに、情報を探し求めます。

これを数分に短縮できたらどうなるでしょうか?

新しい AI エンジニアリング技術により、企業は、保守と開発をデータ エンジニアとデータ サイエンティストのチームに依存していた従来の静的で一次元的なダッシュボードから脱却できるようになります。

企業が移行しているダッシュボードは動的です。利用可能なすべてのリアルタイムデータと情報にアクセスできるだけでなく、ユーザーとインタラクションすることで、データやインサイトの分析を支援します。自律的かつ戦略的な意思決定を瞬時に提供し、最終的にはより優れた管理、より高度なビジネス監視、そして利用可能なデータとのより深い関係性を実現します。

セルフサービスAIの実践

すべての AI が同等というわけではありません。

AIとデータの民主化は大胆かつ称賛に値する野望ですが、ChatGPTやその他の会話型AIツールの利用を通じて多くの人が実感しているように、質問の仕方やプラットフォームがアクセスできるデータによって回答は変動する可能性があります。同様に、プライベートで機密性の高い資料が扱われている場合や、絶対的な正確性が求められる場合、AIのような望ましくない結果が生じる可能性があります。 幻覚は信頼を損なう可能性がある 非常に迅速に。

企業にさらなる自律性と制御性をもたらすには、AIプラットフォームが各従業員と共有できるデータを把握する必要があります。これらの要素が組み込まれると、従業員は誰でも質問をすることができ、迅速かつ正確でパーソナライズされた回答を受け取ることができます。さらに、その回答は人間のフィードバックに基づいてさらに洗練されていきます。

あらゆるレベルの従業員がセルフサービスAIを活用することで、本来であれば他部署に回されるような質問にも回答できるようになります。これにより、ボトルネックが軽減され、迅速な対応が保証されるだけでなく、専門チームがより価値の高い問題や解決策に集中できるようになります。

会社の業績や予測に関する詳細、さまざまなチームの勤務表の編成、どの顧客セグメントが最も収益を上げているかなど、体系的にすぐに解決できます。

営業部長は、各地域の営業マネージャーを訪問する代わりに、四半期ごとに数値を集計し、それぞれの目標と照合することができます。顧客タイプごとに営業サイクルの平均所要時間を把握し、それに応じてリソースを配分したり、マーケティング部門からの現在のパイプに基づいて収益目標が達成可能かどうかを把握したりすることができます。つまり、リーダーは事後対応的な意思決定ではなく、情報に基づいたリアルタイムの意思決定を行うことができるのです。

最も収益性の高い顧客を迅速に分類し、その結果に基づいて顧客維持やインセンティブ戦略を策定できます。情報がAI向けに文脈化されていれば、これらすべてが可能になり、驚異的なスピードで提供されます。

AI主導のテクノロジーがもたらす機会

このように AI を使用すると意思決定が迅速化され、収益が向上するだけでなく、企業のビジネスのやり方にも影響が及びます。

セルフサービス AI プラットフォームは、企業のバックボーンとして機能し、企業を支え、前進させ、企業体を構成するすべての組織が確実にサポートされるようにします。

より迅速かつ効果的な洞察を得ることで、企業の生産性は向上します。予測と将来予測はより正確になり、持続可能な成長の基盤となります。障害や課題は、予防または適切に管理されるようになります。

よく言われるように、データは新しい石油です。そして、その油田をすべての人に開放することで、企業には富を得る機会が生まれ、従業員には企業がこれまで経験したことのないレベルの権限が与えられます。