適用AIのROI：ビジネスを新たな段階へ

AIは至る所にあり、誰もがそれについて話しているが、実際にビジネス価値を生み出している企業はほとんどない。

現在、多くの組織がAIを急速に採用して成功しているという誤った物語があるが、実際にはそうではない。2022年、ガートナーは、平均して、半分（54%）のAIプロジェクトが本稼働段階に達していることを報告した。これは、ガートナーの2019年のAI in Organizationsレポートが、53%のAIプロジェクトが通常、パイロットから本稼働に移行しないことを示唆していたことからわずかに増加したものである。

ビジネスリーダーは、AIの利点について懐疑的になっている。なぜなら、彼らはAIドリブンのソリューションに時間、金銭、他のリソースを投資したが、期待していた結果を得られなかったからだ。AIを完全に諦めるのではなく（大多数の企業がそうすることはできない）、企業は一般的なAIへの投資を減らし、有意義なROIを達成するために適用AIを採用するべきである。

AIの未来は明るい－ROIに到達することができれば

AIは、価値についての懸念にもかかわらず、企業全体で重要な役割を果たし続けるだろう。今がブレーキを踏む時ではない、むしろコースを修正する時だ。

OneStream Softwareでは、最近、世界中の800人の財務リーダーに、業界におけるAI技術の使用と認識について調査を行った。調査結果は、5年以内にAIが財務プロセスの重要なコンポーネントになるということが、回答者の55%以上が同意していることを明らかにした。チームは、有意義なROIを達成できるAIドリブンのソリューションを見つける必要がある。そこで、適用AIが登場する。

適用AIは、特定の財務またはビジネスニーズに応えるために、事前に構築された機能を使用する。这些ソリューションは、特定のユースケースを対象としているため、展開が速くて効率的であり、ROIが高く、価値の実現が早い。適用AIは、財務チームで、需要計画や収益予測の速度と精度を高めるために、歴史的なデータの異常を検出して、ルーチンタスクを自動化するために一般的に使用される。会計人材不足が続いている現在、これらは非常に有益である。

全体として、適用AIは、ビジネスに影響を与える内部および外部の要因に関する貴重な洞察を提供し、リーダーが自信を持って組織を導くことができる。这些洞察は、リスクを軽減し、新しいビジネス機会を特定し、全体的な意思決定を効果的に改善することができる。这些目的構築されたソリューションは、現代の企業にとって強力なビジネスツールとして際立っている。

適用AIの利点：速度と精度

ビジネスは、自信を持って意思決定を行うために、適切な洞察が必要である。這は明らかなように思えるが、多くの一般的なAIモデルは、今日行われるべき意思決定をサポートする洞察を提供するのに十分な速さで展開できない。

一般的なAIとは異なり、適用AIは展開が速く、結果もより正確である。企業はAIドリブンの予測モデルを数日で展開でき、これにより、ビジネスに影響を与える関連性の高い洞察をより迅速に取得できる。

マーケティング面では、適用AIは、製品、チャネル、地理、顧客セグメント別の需要予測を提供することで、マーケティングをより効果的に行うことができる。這により、キャンペーンの影響を最大化し、無駄なリソースを最小限に抑えることができる。

財務部門では、チームは適用AIを使用して、財務計画のためのより正確な需要予測を生成でき、企業が予算をより効果的に割り当て、より情報に基づいた投資決定を行うことができる。

AI-Driven Finance Surveyによると、世界中の財務リーダーは、AIがすでにチームに意思決定を迅速化（49%）、データ洞察を改善（48%）、出力の品質を向上（48%）、リソースの割り当てを最適化（38%）したと考えている。AIが特定のユースケースに利用される場合、より効果的で実行可能になることがある。

AIの課題をクリアする

適用AIは、ほとんどのシナリオで一般的なAIよりも優れたROIを提供するが、まだ注意すべきいくつかの課題がある。

ビジネスリーダーは、一般的なAIの不調な結果に焼かれたため、AIドリブンの出力に対する信頼性が低い。リーダーは、AIモデルへの信頼性が低かったり、ビジネスプロセスへの統合が不十分だったりしたことがあるかもしれない。這は、適用AIの目的構築された機能が価値とROIを高める場所である。

一つの解決策は、適用AIモデルから導かれたデータと結果の透明性を提供することである。チームは、テクノロジーパートナーと協力して、モデルの構成を理解し、シナリオテストを実行して、最も正確なモデルの決定方法を示すことができる。さらに、財務または特定のビジネス部門のための埋め込み、目的構築されたAIを探し、シームレスな消費と分析を可能にする。

従業員のトレーニングも、AIの実装におけるもう一つの障害である。同様のAI-Driven Finance Reportによると、世界中の財務リーダーのほぼ3分の1（32%）が、AIの実装をトップの課題として挙げている。データプライバシーの規制や手順（31%）よりも高い。企業は、ベストプラクティスとトレーニング資料を開発しているテクノロジーパートナーと提携する必要がある。真のパートナーは、単にマシンの鍵を渡すのではなく、従業員のトレーニングニーズに対処することができる。財務またはビジネス向けの目的構築されたAuto AIは、ビルトインワークフローとドリルバック機能を提供することで、スキルギャップをサポートし、従業員が学習するのを支援することができる。

データプライバシーとセキュリティは、AIの実装におけるトップの課題ではないが、まだ重要な懸念事項である。最大の懸念は、一般的な目的のGenAIツール（生成AI）であるChatGPTと共有する機密データが、競合他社や一般大衆の手に渡る可能性があることである。

このリスクを軽減するために、企業は、既存のシステムと統合できる強力なセキュリティ構造を持つ、目的構築されたLLMとGenAIツールを利用することができる。つまり、機密情報を公開せずに、顧客、財務、会社、または使用しているソフトウェアアプリケーションに関する「キュレーションデータ」を照会するためのガードレールを追加する方法がある。

適用AIでビジネスを新たな段階へ

AIの未来は、リーダーがチームの生産性、コラボレーション、ビジネス成果を促進するためのAIの利点を認識するにつれて、より明るいものとなる。多くの組織は、ROIを示しながら非必須の支出を制限することに挑戦されるだろう。適用AIと、既存のアプリケーションにそれを組み込んでいるソフトウェアベンダーに注目して、生産性を高め、現実のビジネス問題を解決する。

適用AIソリューションは、企業が投資から最大の結果を得て、予測的な洞察を得て、利益をもたらす成長を促進するのに役立つ。企業は、目的構築されたAI機能がもたらすROIと機会によって、新たな段階に入ることになる。