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AIシンドロームへの正しい処方箋
競争優位につながるAI活用とは

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AI推進で考えるべき3つの検討ポイント

 AI活用の検討はどのように進めるのがよいのだろうか? 典型的な失敗例に着目すると、「とりあえずできそうなことをできる範囲でやってみる」というアプローチが非常に多い。乱立した検討チームが、ベンダーから技術や事例の紹介を受け、予算の範囲内で使えそうなものを見つけて具体化を図る、という進め方である。こうしたアプローチは一見取り組みが進んでいるように見えて、数カ月後に問題が顕在化することがほとんどで、多くの場合、巻き返しできずにやり直しとなる。こうした失敗例を踏まえ、AI検討を成功裏に推進するための3つの検討ポイント*4を提示する。

出典:アクセンチュア

ポイント①:目指す姿(ゴール・シナリオ)

 できそうなことからテーマを選ぶアプローチの問題点は、実現できても効果が小さく、投資に見合う効果とならずに、検討が止まってしまう点にある。また、単純業務の置き換えを効果の中心に据えている場合は、人員整理しない限り効果が生まれないという事情により実行が難しい。

 現状AI技術の成熟度は低く、本気で活用する際には相応の投資を伴う。そのため、大きく投資してでも実現したい、本質的な変革ポイントを見極める必要がある。言い換えると、AIに関する取り組みが事業の競争優位に直結し、売上げ・利益が劇的に伸びるゴール・シナリオこそが最初に検討されるべきである。

ポイント②:当面の成果(クイック・ウィン)

 目指すゴールが見えたとしても、最初の一歩が定まらないケースも多い。AIの創出効果は多くの場合、目的変数・説明変数となるデータ量に依存する。データが少ない状態で大きな効果を一気に実現するのは難しく、小さなスコープから始め、データを貯めながら段階的に拡大する、というアプローチを取らざるを得ない。ところが、入口である小さなスコープでのスタートの段階でもわかりやすい効果を求められ、プロジェクトが頓挫してしまうケースが多い。

 最低限、目指すゴールで達成される競争優位・収益貢献のシナリオに対して、入口の取り組みで何が達成・検証されるのかを明確に示すこと、それに加えて十分な大きさが得られなくても、足元の業務課題に対する改善効果の提示による納得感の醸成が必要となる。

ポイント③:技術進歩への備え

 最後に、新しい技術の出現にどう備えるのか、という問いがボトルネックとなるケースもある。次々に新しい技術が生まれることが予想されるなかで、自社が張ろうとしている技術は投資に値するのか、という問いである。難しい問いではあるが、進化途中にあるAIが万能の解決策をもたらす魔法の箱ではなく、累積学習量に依存して価値が高まる特性を持つことから考えると、(a)学習のためのデータの質・量と、(b)AI技術の進化速度・コスト、の2観点を意識した運用設計が必要となる。

(a)データの質・量については、貯めるデータの範囲を慎重に定義する必要がある。学習させるデータが汎用的であればあるほど、Googleなどのグローバルデジタルプレーヤーと真正面からAIの学習度合いで戦うことになり、自社で苦労した取り組みに優位性が生まれない懸念が高まる。キーとなるデータセットについては、固有性・特殊性があり参入障壁として機能する必要があり、加えてそれが自社の競争優位につながるかという観点で十分か、という条件を同時に満たさなければならい。

(b)進化速度・コストについては、革新的なAI技術が登場すること自体は防げない。むしろアンテナを張って目利きし、精度・コストの観点でより有望なAIが出たら乗り換えられるような準備が重要となる。すなわち、固有性・特殊性があり競争優位につながる十分量のデータを蓄え、新たなAI技術の適用に向けた学習再現性を担保することが備えになるのである。

 当社の見立てでは、最初のポイント「目指す姿(ゴール・シナリオ)」でつまずくケースが最も多く、これをどう定めるのか、について次章でさらに考察してみたい。

*4 【図表1】AI活用の取り組みをより意義のあるものにするためには、①目指す姿(ゴール・シナリオ)、②当面の成果(クイック・ウィン)、③技術進歩への備え、の3点について十分な考慮を行う必要がある。

 

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