SOLUTION
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。
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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。
AI
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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