データ・AI活用コンサルティング

リブ・コンサルティングのデータ・AI活用コンサルティングは、単なる技術提供に留まらず、企業が直面する複雑なビジネス課題に対する解決策を目指します。この時代のビジネス環境は、継続的な変化と不確実性に満ちており、データとAIの革新的な活用は、企業がこの変化に対応し、競争の優位性を確立するための鍵となります。

戦略策定から実行フェーズまで一気通貫の支援で、業績向上につながるDXを実現します

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INDEX
  1. データ・AIの重要性とビジネスへの影響
  2. データ・AI活用の考え方
  3. データ・AI活用の効果と課題
  4. データ・AI活用のポイント
  5. データ・AI活用コンサルティングの流れ
  6. データ・AI活用を検討する企業の経営者様へ

データ・AIの重要性とビジネスへの影響

デジタル化の進展は、企業が蓄積するデータの量とその価値を飛躍的に高めています。現代においてはそれらのデータの価値を最大化するためのAI活用が競争優位の確立に重要な役割を果たしています。

企業が取得すべき情報は日々増加する中で、人間が理解して活かせる情報とのギャップが顕在化しています。そのような中で、AI技術は、膨大なデータを分析し、意思決定の支援や、様々な業務を自動化するにあたって強力なツールとなります。

データ・AI活用によるビジネスへの影響は様々なビジネス領域に及びます。経営管理、顧客体験の最適化、商品開発、ロジスティクス、営業、組織開発など幅広い領域において、従来の人間には困難なスケールで業務を最適化し、新たな示唆を提供します。

また、データ・AI活用の真価は個々の業務最適化に留まらず、データの蓄積とAIによる分析・自動処理を企業の中に緊密に張り巡らせることによって、企業全体での最適化や経営スピード高速化につながり、優位性の確立を促進します。

データ・AI活用の考え方

AIAIのコアであるパターン認識能力をビジネスに活かす

AI活用における価値創出の原則は、データからの「パターン認識」に集約されます。

機械学習、AIの核心は、膨大なデータから有意義なパターンを特定し、これを知識として抽出する能力にあります。人間が言語を理解する過程や物のつかみ方を学ぶように、機械学習アルゴリズムはデータからパターンを学習し、これを新たな状況や問題に適用します。

この原則をビジネスに応用するためには、以下の2つの方向性があります。

1. AIによる業務の効率化・自動化

現在のビジネスプロセスを分析し、時間がかかったり、誤りが生じやすい、または専門知識を必要とするタスクを特定します。これらのタスクに関連するデータを把握し、データに内在するパターンをAIで学習することで、人間が処理していたタスクの一部をAIで代替することにより業務を効率化・自動化します。

2. AIによるビジネスの高度化・革新

現在のビジネスモデルを分析し、その中でAIが介入し価値を加えることができる領域を特定します。それらの価値を創出するために必要な「AIタスク」を新たに策定し、逆算的にアルゴリズムとデータを定義します。新たな付加価値業務をAIで創出することにより、単なる技術の活用に留まらず、市場に新しい価値を提供することにつながります。

データ・AI活用の効果と課題

メリット

データ・AI活用の効果

  1. コスト削減と効率化:データとAIの活用により、業務プロセスの自動化が可能になり、人的リソースの削減や時間節約が実現します。また、データ駆動型のアプローチによって無駄なコストを特定し削減し、全体的な運営効率を高めることができます。
  2. 組織エンゲージメント強化:AIとデータを活用することで、従業員の業務負担が軽減され、より創造的かつ戦略的な仕事に集中できるようになります。また、データ駆動型の組織文化が形成されることで、モチベーション向上とエンゲージメントの強化が期待できます。
  3. 顧客関係性の向上:AIを活用することで、顧客データの分析が深化し、顧客の理解が容易になります。また、重要な顧客を判定することにより、よりパーソナライズされたサービスを重要な顧客に優先的に提供し、顧客満足度を向上させることができます。
  4. 新たなビジネス機会の創出:市場のトレンドや顧客の属性・行動パターン等の特徴、そして各種トレンドや顧客の特徴と自社アセットやケーパビリティとの適合性等を分析することで、未開拓の市場や新商品の開発機会を見つけ出すことが可能になります。
  5. 意思決定の高速化と精度向上:データとAIの利用により、事業データや市場データを従来にないボリューム・精度で分析し、より迅速かつ精度の高い意思決定が可能になります。これにより、市場の変動に迅速に対応し、競争優位を確保することができます。

課題

データ・AI活用の課題

  1. ソリューションの企画・設計:ビジネスニーズに合わないAIソリューションを採用すると、期待される結果が得られないことがあります。不適切なソリューションの実装は、時間と資源の無駄遣いにつながり、最悪の場合、事業に損失をもたらす可能性があります。
  2. データ統合、システム化:データの統合やAIシステムの構築は、一定の初期投資がかかり、適切な戦略なしではコストがかさむ可能性があります。多種多様なデータソースを管理し、データの品質を維持することは、一定の専門知識と資源を要します。
  3. プライバシー、セキュリティ:データとAIの活用においては、顧客や企業の機密情報を扱うことが多くなるため、データのプライバシー侵害やセキュリティのリスクに対応するため、ポリシー策定やオペレーションの工夫、システム上の対策が必要です。

データ・AI活用のポイント

コア・データの自己強化サイクルが競争優位性の源泉
データ・AIの活用は、単なる効率化を超えて、競争力を根本から変革する要素となっています。特に、コア・データの「自己強化サイクル」は、戦略的優位性を構築する上で重要な概念です。

自己強化サイクルは、コア・データとAIの相互作用によって生じる現象です。このサイクルは以下のステップで進行します

  1. コア・データ蓄積:自社のビジネスモデルに固有であり、競争力に活かせる重要なデータ資産を特定・蓄積します。
  2. AIの高度化:AIを活用してデータから得られる洞察を深め、効率化・自動化や、ビジネスの高度化・革新が促進されます。
  3. 優位性の増強:AIの高度化によってさらに優位性を強め、独自データを収集し、それを再びAIの高度化に利用します。これにより、成長の原動力となるサイクルが確立されます。

データ・AI活用コンサルティングの流れ

データ・AI活用の不確実性をコントロールするプロセス

データ・AI活用において、企業が取り組むべきプロセスは、単なる技術の実装以上のものです。データ・AI活用の「データからパターンを抽出する」という特性から、不確実性をいかにコントロールしながらビジネス価値を企画し実現していくかが重要です。

1. 課題設定

企業のビジネスモデル、市場環境、業務プロセス等を分析し、AIが解決すべき具体的な課題を特定します。洗い出した課題に対して、ビジネスインパクトと実現可能性による評価を行うことで、優先的に取り組むべき課題を定義します。

2. データ収集

AI活用を実現するためのアウトプットを導出するためのデータを特定し収集します。そして、データの品質を確認し、課題の実現性を評価します。

3. AIモデル開発

アジャイル開発手法を採用し、継続的な試行錯誤を通じてAIモデルを改善します。データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、IT専門家、実務責任者など多様な専門家が協力し、技術的実現性だけでなく、ビジネス価値も含めて検証します。

4. トライアル施策実施

初期段階で小規模なトライアルを実施し、AIソリューションの実効性を評価します。そして、テスト結果をもとに、AIモデルを継続的に調整し、最適化を図っていきます。

5. 業務適用・自動化

効果が実証されたAIソリューションをシステムとして実装し、業務プロセスに統合することで組織全体に展開します。

データ・AI活用を検討する企業の経営者様へ

データ・AI活用推進において重視すべき事項

データ・AIの活用は、ただ技術を導入する以上の意味を持ちます。企業がこれらの先進技術を採用する際、いくつか重視すべき事項があります。

1. 人間中心のAIと業務の統合

  • リブ・コンサルティングでは、AI技術の導入において、人間中心のアプローチを重視します。これは、AIを業務プロセスと社員の働き方に統合する際、人間の判断や創造性を最大限に活用するための業務設計を意味します。
  • AIと人間が協働することで、業務の効率化を図るだけでなく、社員のエンゲージメントと満足度の向上にも寄与します。

2. AIの戦略的活用

  • リブ・コンサルティングのアプローチは、単にAI技術の実装に留まらず、企業経営上の目標成果に直結する戦略とソリューションの設計に焦点を置いています。
  • 企業のビジネスモデルを理解し、データ・AIがもたらすビジネス成果レバレッジのポテンシャルを特定することで、企業にとって最適なAI戦略を設計します。

3. ビジネス価値の段階的検証

  • 当社はデータ・AI活用において、技術的な実現可能性だけでなく、ビジネス価値の段階的検証に重点を置いています。
  • 投資対効果(ROI)を最大化し、不確実性リスクを管理するために様々な先進的なケーススタディを基にデータ・AIプロジェクトが目指す成果を段階的に検証し、成功へと導く手助けをします。

データ・AI技術の活用において、これらのポイントは企業が直面する多様な課題に対応し、持続可能な成長を実現する鍵となります。当社は、これらの重要な要素を踏まえた上で、貴社と共にビジネス成果の創出に取り組むことを約束します。

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