ビジネスにおける人工知能（AI）とは？
ビジネスにおけるAIの定義
ビジネスにおけるAIは、生産性の向上と業務の効率化を促進し、ビジネス価値を高めます。
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理 （NLP）などの人工知能テクノロジーは、データの力を活用して、人間の能力を超えるスケールで問題解決と意思決定を強化します。データを使用して将来の結果を予測し、トレンドに基づいて可能性をモデル化できる予測分析などの機能は、AIの利点を実質的に活用します。日々の生産性からイノベーションの推進まで、AIはビジネスにも革命をもたらしました。そして、賢明な組織にとって、AIはビジネス運営を新たな高みへと導き続けることができます。
OpenAIは、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、自然言語処理、大規模言語モデル を活用して新しいコンテンツを生成する生成AIを、一般的なビジネス（および個人）向けに普及させました。このようにAIへのアクセスが民主化されたことにより、ビジネスにおけるAIの導入が相次ぎました。
早期導入者はすでに生成AIの物質的なメリットを実感しています。McKinsey1によると、平均的な組織はマーケティング、販売、製品開発、サービス開発に生成AIを使用しています。組織は、このテクノロジーが世界中の業界に大きな変化、あるいは常識を覆す変化をもたらすと考えています。
AIがビジネスでどのように活用されているか
AIは汎用性が高いため、さまざまなビジネス機能に適用できます。ITから戦略まで、AIのユースケースは多岐にわたります。
IT運用におけるAI
IT運用におけるAI（AIOps）は機械学習とビッグデータを活用して予測分析と異常検知を行います。これにより、IT効率が向上し、ダウンタイムが最小限に抑えられます。通常、拡張性のあるデータプラットフォームを活用し、ログ、メトリック、トレース、パフォーマンスデータ、イベントデータ、インフラやネットワークのデータなど、さまざまなITデータを統合します。AIは、オブザーバビリティの実践とIT全体の効率性を向上させ、トラブルシューティングやインフラストラクチャー全般の管理のためにデータセットを迅速に分析します。
ElasticオブザーバビリティでAIOpsについて確認する
サイバーセキュリティにおけるAI
デジタル環境が拡大するにつれ、脅威の対象範囲も拡大しています。サイバーセキュリティにおけるAIは、機械学習アルゴリズムを利用して膨大な量のセキュリティおよび運用データを分析します。AIは、誤検知の振り分け、真の異常の検出、インシデントレスポンスの自動化によって、組織がアラートの確認に費やす時間を減らし、脅威の調査や対応により多くの時間を割けるよう支援します。
Search AIがどのようにサイバーセキュリティを支援できるかを学ぶ
たとえば、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）は、受信トラフィックを分析して異常を検出します。あるIPアドレスが短時間に大量のデータを要求している場合、ボットまたはスクレイピングによるトラフィックである可能性が高いと判断し、一定期間ブロックします。これは、Ticketmasterのようなサイトが、ボットによるテイラー・スウィフトやオアシスのチケットの買い占めを防いでいる（試みている）方法です。
ビジネス分析におけるAI
AIは、大規模なデータセットをリアルタイムで処理および分析することで、ビジネス分析を変革します。IT運用と同様に、AIはビジネスのデータを使用して隠れたパターンを発見し、トレンドを予測し、戦略的な意思決定に役立つ実行可能な洞察を提供します。
たとえばホリデーシーズン中、AIは在庫を発注する時期を工場や食料品店に通知することができます。過去のデータに基づくと、ホリデーシーズンの需要を満たすためには、店舗で何羽の七面鳥を注文すべきかを予測することができます。
ビジネス戦略におけるAI
AIは、リスク管理の促進、競合他社の監視、業務の分析を通じてビジネス戦略をサポートします。シナリオをシミュレートし、リスクを評価し、成長の機会を特定することで、リーダーが自信を持ってデータに基づいた意思決定を行えるようになります。
たとえば、企業は生成AIモデルを使用して、顧客の好み、社会的感情や購買行動などの外部市場動向、競合他社の情報に基づいて、新しい製品のアイデアを迅速に生成および分析することができます。これにより、企業はどの製品を製造するか、予算をどこに配分するか、そして新しい取り組みに何人の従業員を割り当てるべきかを迅速に判断できるようになります。組織はAIを活用することで、製品の製造に影響するあらゆる要因を迅速に分析できるようになり、製品アイデアの立案を手作業で行うことは過去のものとなります。
マーケティングや販売におけるAI
AIツールは、マーケティングチームや営業チームが顧客や競合他社のデータから実行可能な洞察を得るのに役立ちます。AI監視および分析ツールは、顧客行動に関する洞察も提供し、より効果的なキャンペーンを可能にします。パーソナライズされた体験の提供、広告ターゲティングの最適化、リードスコアリングの自動化により、AIはマーケティングと販売の展望を変革し、同時に顧客の期待値も変化させています。
カスタマーサービスにおけるAI
機械学習、自然言語処理、AIによって支えられたチャットボットは、 24時間いつでも即座に正確な応答を提供することで、カスタマーサービスを強化します。RAGを活用して自社独自のデータに基づいて構築されたこれらのチャットボットは、eコマースサイトでの注文状況の確認からビデオドアベルの設置サポートまで、あらゆる質問に対応することができます。これらのツールにより、待ち時間が短縮され、満足度が向上し、サポートチームは複雑な問題に集中できるようになります。
AIがカスタマーサービスをどのように変革しているかを確認する
コンテンツ生成におけるAI
生成AIは、ブログ、SNS、マーケティングキャンペーン用のコンテンツを作成できます。文章作成から画像や動画の制作まで、生成AIはクリエイティブチームにとってブレインストーミングや時間の節約に役立つツールです。
最終的には、AIはブランドがより迅速かつ一貫性を持って、オーディエンスとつながる新しい創造的な方法を生み出す手助けをしてくれます。しかし、組織がAIによって作成されたコンテンツであることを明示せずに、誤解を招く、あるいは虚偽のコンテンツを公開することを防ぐための規制が登場しつつあります。誤情報の発信を防ぐために、組織はAIによって作成されたコンテンツにラベルを付ける必要があります。
検索におけるAI
検索アプリケーションは、機械学習と自然言語処理を活用することで、セマンティック検索や会話型検索のような体験を提供できるように、AIで強化することが可能です。その結果、AIによってより直感的な検索体験が実現され、ユーザーは必要な情報にすばやくアクセスできるようになります。顧客向けの視点から見ると、AIは位置情報や過去の検索などに基づいて、より関連性の高い正確な検索結果を提供することで、検索機能を向上させます。
事業運営におけるAIの利点
AIはビジネスの運営方法を再構築しており、組織に対して効率化、意思決定、成長に関連する多くのメリットをもたらしています。
- 洞察へのより迅速なアクセス：AIは組織内の知識共有を促進します。AIのデータ処理機能は高度な分析を可能にし、情報へのアクセスを迅速化するとともに、実行可能な洞察への素早い到達を実現します。
- 生産性の向上：ワークフローを自動化することで、AIは業務を効率化し、時間のかかる反復作業を代行します。従業員は、イノベーションや成長を促進する、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。実際、ITリーダーの83%はデータに基づく洞察を得るためにAIを活用することによって、生産性が向上すると考えています。
- 顧客満足度の向上： パーソナライズや関連性の調整を可能にすることで、顧客が必要とするものを必要なときに提供し、 AIは顧客満足度の向上に貢献できます。ブランドが問題を効率的に解決し、顧客が大切にされていると感じるパーソナライズされた体験を作り出すことができれば、自然とブランドロイヤルティの向上につながります。
- 競争上の優位性：生産性を高め、ヒューマンエラーを減らし、洞察への迅速なアクセスを可能にし、顧客満足度を向上させることで、AIは技術スタックに早期かつ効果的に統合することで、競争上の優位性を生み出す可能性を秘めています。
ビジネスにおけるAIの課題とリスク
ビジネスにAIを活用することには大きな可能性がありますが、特にAIの統合に関しては課題とリスクが伴います。
テクノロジーの壁：すべての組織が、AI技術を自社のスタックに組み込む準備が整っているわけではありません。言い換えれば、データの成熟度に達していない、あるいは必要なデータアーキテクチャやインフラストラクチャーにアクセスできない組織は、AI技術の導入に苦戦する可能性があります。
スキルギャップ：AIは、複雑化するデジタル環境のために組織が直面している技術的スキルのギャップを埋めるものと考えられていますが、AIそのもののスキルも依然として高い需要があります。テクノロジー自体が急速に進化しているため、AIの専門家は不足しています。したがって、適切な実装と実行が困難な場合があります。次に、テクノロジーを最大限に活用するためには、組織は新しい技術と新しいプロセスについてチームを再教育する必要があります。アップデートが登場するたびに、このサイクルが繰り返されます。
AIの乱立と技術的負債： 組織が複数のベンダーのAIソリューションを実装すると、長期的なコストが当初の予算をはるかに上回り、技術的負債が発生する可能性があります。その結果、ツールの乱立によって、スケーラビリティを確保できなくなってしまいます。組織やそのデータが成長するにつれて、ポイントソリューションでは新たなニーズに対応できなくなっていきます。AIソリューションを使用する従業員は、システムの保守要件、データの検証と整合性の確保、データサイロに悩まされることになります。
雇用の喪失：AIは人間の能力を補完するツールと考えられていますが、分析からクリエイティブ、製造まで、さまざまな業界における多くの業務機能の自動化を実現する存在でもあります。その結果、AIは多くの分野で雇用を奪ったり、労働者に悪影響を及ぼす可能性を孕んでいます。
データセキュリティ： 多くの組織は、データセキュリティに対する信頼が不足しているため、AI、特に生成AIの導入に消極的です。AIモデルはブラックボックスのように動作する可能性があるため、規制遵守の確保や自社データの保護が最大の懸念事項となります。検索拡張生成（RAG）のような、自社専用や機密データ向けに設計された新しい技術が登場しているにもかかわらず、組織は自社データがセキュリティの脅威にさらされることに対して、依然として慎重です。
ガバナンスの欠如：AIの急速な導入は、適切なガバナンスの欠如につながっています。AIの登場により、国際的または地域ごとの規制に対応することは、これまで以上に複雑になっています。大規模な組織は、将来的なAI関連の法規制が自社に影響を及ぼす可能性がある場合、プロセスに大幅な変更を加えることに慎重になることがあります。
AIが業界全体でどのように使用されているか
私たちはすでにあらゆる業界においてAIがもたらす変革的な影響を目の当たりにしています。私たちの家では、配信サービスがカスタマイズされたおすすめを提供したり、スマートホームデバイスが音声コマンドで温度や照明を調節したりするのを見てきました。ビジネスにおけるAIは、これまで舞台裏で、仕事のあり方を変革してきました。
金融サービス
金融サービスでは、AIの強化された分析機能により、不正検知やセキュリティリスク管理が強化され、顧客体験が向上しています。AIは、ローンの承認を合理化し、財務アドバイスをパーソナライズし、コンプライアンスのプロセスを改善することができます。AIアルゴリズムで動くロボアドバイザーは、パーソナライズされた自動投資ポートフォリオを通じて、投資家にとって参入障壁の低い手段を提供します。
テクノロジー
テクノロジー分野では、AIは製品のイノベーションを推進し、業務の最適化を図り、セキュリティリスクを軽減するとともに、自然言語処理、コンピュータビジョン、自律システムなどの分野で進歩を促進しています。これにより、組織は高度なパーソナライズを提供するソリューションの構築や、業種全体を見渡せる包括的な可視性を実現することができます。
小売
小売業では、AIは企業がショッピング体験をパーソナライズし、在庫を管理し、需要を予測するのに役立ちます。小売業者は、AIを活用した推奨や動的な価格設定を利用して、収益と顧客満足度を最大化できます。
通信
AIがネットワークの最適化を強化し、サービスの停止を予測し、カスタマーサポートを改善します。通信事業者はAIを活用して利用パターンを分析し、関連性エンジンを通じて顧客に個別化された体験を提供します。
公共部門
政府や公共部門の組織は、都市計画、公共の安全、市民の関与のためにAI分析を活用できます。AIを活用したツールは、業務の効率化、政府職員のサポート、リソース割り当ての改善、公共サービスの効率化に役立ちます。
AIをビジネスに導入する方法
AIをビジネスに導入するための万能な解決策はありませんが、全体としては「小さく始める」という基本原則に従った戦略的なアプローチが求められます。
手順1：問題を特定する
AI には多くの利点がありますが、業務のあらゆる側面で AI が必要になるわけではありません。AIで解決したい問題に焦点を当て、業務監査を実施してください。これにより、リソースを最大限に活用し、最大の価値を得ることができます。
手順2：成功の定義を明確にする
ビジネスへのAIの導入を成功させるには、自社にとって「良い」ことを測定するのに役立つ一連のKPIを策定する必要があります。AIが組織の生産性にどのような変化をもたらすのかを理解することは、数あるパフォーマンス指標のうちの1つにすぎません。この他にも、カスタマーサポートのコンテキストでレビューによって評価される顧客満足度の向上や、サポートチケット数の抑制、解決時間の短縮などがあります。
手順3：モデルを選択する
選択するAIモデルには、多くの要因が影響します。コスト、言語、ITエコシステム、導入の能力とタイムライン、データプライバシー規制、そしてガバナンスなど、すべてが関係してきます。LLMを事前にトレーニングするのか、既存モデルを微調整するのか、それともRAGを活用するのかを決定する必要があります。これは、自社のAIアーキテクチャの基盤となります。
手順4：速く試して、すぐに失敗する
AIモデルを適切な仕様に調整できたら、次は導入です。この段階では、AIが本番環境でもトレーニング通りに動作しているかを確認するために、アクティブな監視が重要です。精度、処理速度、関連性（ユースケースによって異なります）などをチェックする必要があります。この段階では、フィードバックループを構築し、LLMを強化させ、ユーザー体験を微調整し、スケール可能なリファレンスアーキテクチャを確立することが求められます。
手順5：安全枠を設定する
AIイニシアチブは、データのプライバシーとコンプライアンスから、倫理的な考慮事項、品質管理、リスク管理まで、独自の課題をもたらします。考えられる障害を予測して、プロジェクトがビジネス目標に適ったものになるようにする必要があります。グローバルな規制を考慮しながら、AIの応答のトーンや、ハルシネーションの頻度といった点も監視する必要があります。
手順6：タイムラインを設定する
期間を大まかに設定ます。たとえば、1四半期とします。この期間内の30日と90日の時点に目標を設定します。四半期をかけて、AIによって強化されるユースケースの価値を証明します。チームの立ち上げや、作業中またはスタックへの追加中の技術など、自社に固有のニーズは、最初のユースケースをデプロイして洞察を得る際のスピードに影響を及ぼします。これにより、手順2で設定したKPIに基づいて、いつ頃に成果が見込めるかの明確なイメージを持つことができます。
ElasticによるエンタープライズAIソリューション
Elasticは、検索、オブザーバビリティ、セキュリティ機能を強化する強力なAI駆動型エンタープライズソリューションを提供します。Elastic Search AI Platformを統合することで、企業はデータの潜在能力を最大限に引き出し、イノベーションを推進し、競争の激しい環境で優位に立つことができます。
Stack Overflowは、Elastic Search Platformを使用してAIの信頼ギャップを埋め、開発者を支援します。Elasticのセマンティック検索と生成AIにより、OverflowAIプラットフォームは、Stack Overflowの公開コンテンツの強みと企業のプライベートインスタンスを組み合わせて、関連性の高い文脈に沿った情報を開発者に対して提供します。
ElasticのSearch Aプラットフォームを活用すれば、ベクトルデータベース、すぐに使えるセマンティック検索、高度な関連性、データ取得、柔軟なプロビジョニングを利用して、効果的で革新的な顧客体験や従業員体験を構築することができます。
1 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai