知能のコストは低下している: 企業はどうやって競争できるのか?

$15.7兆。

それが日本、ドイツ、インド、イギリスの総合的な年間生産額よりも高い。驚くことではないが、それはPwCが2030年までにAIが世界経済に貢献することができるという推定値でもある。知能のコストがこれまでにずっと安定して低下していることは秘密ではない。実際、2020年には、企業の3分の1がAIのコストが20%低下したと報告している。

1965年、ゴードン・ムーアは、チップ上のトランジスタの数が2年ごとに倍増することを予測し、コンピューティングパワー、データストレージ、アルゴリズムの効率性の向上につながった。予測の後、クラウドの近い指数関数的な成長と従量課金制により、現在では小規模な組織でも比較的低コストで高性能なコンピューティングインフラストラクチャにアクセスできるようになった。これにより、大規模な前払い投資の必要性がなくなり、小規模な組織が大規模な組織と同等の立場で競争できるようになった。

さらに、データの爆発的な増加が知能のコスト低減に重要な役割を果たした。インターネットの成長とセンサーの普及により、分析のために利用可能なデータが豊富に存在するようになった。これにより、マシンラーニングアルゴリズムを大規模なデータセットでトレーニングできるようになり、精度とパフォーマンスが向上した。さらに、オープンソース運動により、開発者が無料で大規模なデータセットを利用できるようになり、知能システムの開発への参入障壁が低くなった。最後に、アルゴリズムの効率性の向上も知能のコスト低減に貢献した。研究者は、マシンラーニングアルゴリズムのトレーニングと最適化の新しい手法を開発し、より速くて正確なモデルを実現した。これにより、計算リソースを少なくして知能システムを開発できるようになり、開発と展開のコストが低減された。

AIとML技術が普遍的な時代に、企業が業界横断的に運営し、革新する方法に大きな変化が見られるだろう。例えば、フィンテックでは、AgileなスタートアップがSTPの顧客KYCとオンボーディングから財務と予算の洞察まで、すべてをAIで提供している。また、ヘルスケアでは、小規模なテクノロジー企業がウェアラブルからの入力で患者症状を予測し、タイムリーな緊急サービスを提供できるようになっている。

コネクテッド企業の構築は重要

コネクテッド企業は、従来型の企業よりも知能のコスト低下の恩恵を受けることができる。理由の1つは、コネクテッド企業がデジタル技術を使用して、顧客、従業員、サプライヤー、パートナーとリアルタイムに接続していることにある。また、インフラストラクチャにクラウドファーストアプローチを採用し、モバイルデバイス、ソーシャルメディア、その他のツールからの大量のデータを簡単に処理して、プロセスを合理化し、顧客の行動に関する洞察を得ることができる。大多数のコネクテッド企業は、実際には3つの主要な柱に基づいて構築されている。

人間の可能性の拡大: 多くの場合、コネクテッド企業はイノベーション、敏捷性、コラボレーションの文化を擁している。高度な自動化とエンドツーエンドのデジタル化により、従業員は繰り返しの手作業タスクから解放され、創造的な問題解決と高次の作業に時間を費やすことができる。実際、イノベーション文化をサポートするデジタルインフラストラクチャを構築することは、文化そのものを構築することと同等の重要性を持つ。

バリューネットワーク: コネクテッド企業のリーダーは、線形的なサプライチェーンは時代遅れであることを理解し、代わりにテクノロジープロバイダー、集約者、配布者、スタートアップのエコシステムに投資している。バリューネットワーク内の低遅延接続により、すべての利害関係者が意思決定、プロセスの最適化、製品の迅速な提供を促進するリアルタイム情報のストリームにアクセスできる。具体的な例として、自動車保険会社が製造業者とテレマティクス会社と提携して、運転者が安全な運転を実践している場合に低いプレミアムを請求するペイアズユードライブモデルを立ち上げたことがある。同時に、車載テレマティクスによって収集された情報は、緊急対応者が事故現場を迅速に特定するのに役立つとともに、安全性のコンポーネントを最適化するために重要なデータを製造業者に提供する。

コグニティブオペレーション: 現代では、「イノベーションの文化」は、文化を支えるデータと同等の重要性を持つ。コネクテッド企業は、従来の組織よりも分散化され、柔軟性が高く、分散チームと結果重視のアプローチを特徴としている。アジャイルな方法論、人間の介入がほとんど不要なAI駆動プロセス、高度な内部接続性がコネクテッド企業の特徴である。これにより、データがシステム全体にシームレスに流れ、利害関係者がボトルネックを生み出すことが多いシロ化された運用を介さずに、仕事に重要な情報に即座にアクセスできる。

現実世界への影響は?

アジア、中東、アフリカの20以上の国に存在する急成長を遂げているFMCG企業は、複数の地域で地位を固めようとしていた。しかし、企業は成功を収めていたにもかかわらず、発展途上国における零細小売業の分散化により、地域の販売ポテンシャルを十分に活用することができなかった。具体的には、企業は手作業によるプロセスへの依存度が高かったため、需要の可視化と市場シェアの増加に苦労していた。解決策として、AIを活用したプラットフォームを使用して運用を自動化し、重要な運用データをマッピングすることが第一歩であった。次のステップは、セールス担当者と地域マネージャー向けのダッシュボードを作成し、地理的浸透率をマッピングし、領域ギャップを特定し、有効なアウトレットカバレッジ戦略を構築することであった。わずか数ヶ月で、企業はサイズあたりの価値が15%増加し、セールス担当者の生産性が15%改善し、ECOが50%増加した。

同様に、パンデミックが全盛期にあったとき、CPG企業は、COVIDの蔓延状況をさまざまな地域で追跡し、その情報をAIプラットフォームにフィードして、在庫切れに陥る可能性のある小売店を予測した。こうした洞察と、デジタルに接続された配送ネットワークを使用して、企業は競合他社の商品が棚から消えたままの状態で、数日間で商品を補充することができた。

知能の倫理と敏捷性

これらの物語は、小規模な組織が利用可能なAIツールと才能を活用することで、大規模な伝統的な企業が再現するのが難しい影響を生み出すことができることを示している。カットエッジの分析ツールにアクセスできるすべての組織が存在する世界で、競争力を維持するには、コネクテッド企業になることが不可欠である。

しかし、経済的価値を生み出すことに加えて、企業が同業他社と一線を画する明確な機会は、AIの倫理的な使用に取り組むことである。つまり、技術を環境と社会の課題に役立てるだけでなく、AIモデルが文化的に敏感で、少数派の視点に偏見がないこと、およびプライバシー規制に従って使用されることを保証することである。AIが企業運営にさらに根付くにつれて、労働力の置き換えも重要な懸念事項となる——これに対処するために、リーダーはスキルアッププログラムと効果的な変更管理を実施することができる。