生成AIがビジネスのパフォーマンスを向上させる8つの方法

AIは業界やビジネス機能を超えて広く導入されており、企業の運営方法を再構築しています。マーケティングから人事に至るまで、タスクを自動化し、データ分析を改善し、より迅速に賢明な意思決定を行うために、AIが組織全体で使用されています。

AIにおける新たなトレンドの上位には、生成AIやChatGPT、機械学習、深層学習などの自然言語処理（NLP）ツールが含まれます。Accentureの調査によると、全労働時間の40%がChat-GPTなどの大規模な言語モデルの影響を受ける可能性があります。

AIは労働者を置き換えるのではなく、さまざまな業界の従業員や企業がより戦略的に働けるよう支援することで、繰り返しの作業を削減し、効率を高め、人間の可能性を最大化するために使用できます。

1. AIはビジネスでどのように活用されているのでしょうか？

AIは、業界や注力分野全体にわたって多くのユースケースとビジネス上のメリットがあります。マッキンゼーの調査によると、約50%から60%の企業が何らかの形のAIツールまたはリソースを導入しています。これは、AIが企業にとって不可欠なツールとなりつつあることを示しています。以下では、ビジネスにおけるAIの使用方法の概要をいくつか紹介します。

1.1. 生成AI自動化

すべての役割には、電子メールのチェックやデータの入力、レポートの生成など、少なくともいくつかの反復的な手動タスクが存在します。これらのタスクは時間を取られ、より影響力のある作業に費やすことができる時間を奪います。UiPathの調査によると、回答者の67%が常に同じタスクを行い、自動化できるタスクに週に平均4時間半を無駄にしていると感じています。

AIはルーチンタスクの自動化に役立ち、時間を節約し、生産性を最大化し、人的エラーのリスクを軽減します。これにより、チームメンバーはより有意義な作業に時間を費やすことができ、エンゲージメントが促進されます。

どのタスクを自動化するかに応じて、さまざまなビジネス機能やユースケースに合わせて幅広いツールが利用できます。たとえば、顧客サービス用のチャットボット、採用用の応募者追跡システム、会計用の給与計算プラットフォームなどが挙げられます。これらのツールは、タスクの自動化を通じて業務プロセスの効率化を図り、チームの生産性と成果を向上させるのに役立ちます。

1.2. 強化されたデータ分析

人工知能と機械学習ツールは、人間の能力をはるかに超えた速度と規模で膨大な量のデータを処理および分析することができます。その結果、AIは人間のアナリストにはすぐには分からないパターン、行動、傾向を特定することができ、過去のデータに基づいて将来の結果を予測するのに役立ちます。

強化されたデータ分析の使用例には、さまざまなものがあります。例えば、顧客離れの予測では、AIは顧客の購買履歴や行動データから、離脱する可能性の高い顧客を特定し、それに応じた対策を講じることができます。また、従業員の離職傾向の特定では、従業員のパフォーマンスデータや組織内の様々な要因を分析し、離職のリスクが高い従業員を識別することが可能です。

1.3. 意思決定の改善

AIは、強化されたデータ分析からの洞察に基づいて、意思決定の向上をサポートすることもできます。

AIは、新たなビジネスチャンスを特定し、業務上の障害にフラグを立て、顧客データに基づいてサービスや支援をパーソナライズする効果的な方法を決定し、潜在的な課題に備えることで意思決定を改善できます。

AIが意思決定をサポートする方法としてよく引用される例の1つは、航空会社が通常、予測AI分析を使用して価格を決定することです。航空会社は、AIを使用して航空券の価格を最適化し、需要パターン、消費者の行動、競争、その他の要因をリアルタイムで分析および理解し、より多くの情報に基づいた価格決定につなげます。

上記に挙げた機能は、ビジネスにおけるAIのさまざまな使用方法のうちのほんの一部です。AIは大きなメリットをもたらしますが、重要なビジネスプロセスの正確性と信頼性を確保するには、依然として人間の専門知識とインテリジェンスが必要です。これを念頭に置いて、さまざまなビジネス機能でAIがどのように使用されているかを見てみましょう。

2. ビジネスのパフォーマンスを向上させる8つの方法

2.1. コンテンツの生成

コンテンツ作成者は、時間を節約し、コンテンツ生成プロセスを改善するために、生成 AIツールにますます注目しています。ChatGPT、Google Bard、Jasperなどのツールを使用すると、ユーザーはテキストプロンプトを入力して、アウトライン、電子メール、ブログ投稿などの新しい文書コンテンツを迅速に生成できます。Midjourney、Stable Diffusion、DALL-Eなどのツールは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。これらのツールは、コンテンツ作成者にとって効率的なツールとなり、創造性を高めながら作業のスピードを向上させることができます。

コンテンツ作成にAIを活用するメリットには次のようなものがあります:

• AIツールを使用してコンテンツを生成すると、コンテンツを最初から開発するよりも必要な時間とリソースが少なくなるため、生産性とスケーラビリティが向上します。
• コンテンツを開発する前にAIを使用してブレインストーミングを行い、新しいアイデアを思いつくことで創造的なインスピレーションを得ることができます。
• AIを活用した分析により、ページビュー、ソーシャルメディアシェア、エンゲージメント率などのコンテンツ指標を追跡し、コンテンツ生成戦略の最適化に役立ちます。

人工知能はコンテンツ生成をより効率的にできますが、AIコンテンツはすぐに公開できるわけではないことに注意してください。コンテンツ作成者やマーケティング担当者は、AIコンテンツを独自のコンテンツのインスピレーションまたは最初の草案として見る必要があります。生成 AIツールによって作成されたコンテンツはすべて、ブランドの声、スタイル、ガイドラインと一致していることを確認するために、チームメンバーによって校正され、事実確認され、編集される必要があります。

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2.2. 分析と洞察

生成AIは、様々な業界において分析と洞察の生成に革命をもたらします。この技術は、膨大なデータセットを分析する能力を通じて、異常検出、予測分析、最適化における前例のない機会を提供します。データの合成により、実際のデータが不足している場合や機密性の高い状況下でも、現実的なシミュレーションを作成することが可能となり、意思決定に貢献します。

生成 AIの応用は、ヘルスケアから金融など多岐にわたります。異常検出におけるサイバーセキュリティ、ビジネス戦略の予測モデリング、電子商取引におけるパーソナライズされた推奨事項など、多岐にわたります。その影響は、リスク管理や顧客のセグメンテーションなど、さらにはヘルスケア分析における診断や治療計画の支援にも及びます。

生成 AIは、隠れたパターンを解明し、意思決定を強化し、業界全体のイノベーションを推進する変革の力を具現化します。AI Analysisのソリューションは、Miichisoftが第33回Japan IT Week【春】で提供するAIソリューションを検討してください。

2.3. 顧客サービス

AIは、企業が顧客と関わり、関連する洞察を特定し、顧客エクスペリエンスを向上させる方法を変革するのに役立ちます。顧客サービスにAIを活用するメリットとしては、応答時間の短縮、24時間年中無休の可用性とサポート、顧客固有のニーズに基づいてカスタマイズされたソリューションを提供できる機会などが挙げられます。

顧客サービスにおけるAIの一般的な応用例は次のとおりです:

• AIを活用したチャットボット: チャットボットは、自然言語処理と機械学習を使用して、顧客とリアルタイムでコミュニケーションします。業界全体の多くの消費者向けWebサイトや企業間(B2B)Webサイトやアプリには、AIを活用したチャットボットが組み込まれており、顧客の質問に迅速に回答し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、サポートを提供しています。
• セルフサービスおよびナレッジベースシステム: チャットボットと同様に、セルフサービスおよびナレッジベースシステムは、顧客が質問に対する答えや一般的な問題の解決策を自分で見つけるのに役立ちます。これらのシステムは高度な検索機能を備えており、よくある質問(FAQ)、チュートリアル、トラブルシューティングガイド、対話型ツールなどのリソースが含まれています。
• 強化された分析と顧客洞察: AIを活用したデータ分析により、チャットボットログ、電子メール、ソーシャルメディアの投稿、レビュー、アンケートなどの顧客とのやり取りのデータに基づいて、センチメントと満足度に関する詳細な洞察が得られます。このデータを使用すると、企業は顧客の好み、問題点、改善の機会を特定でき、全体的な顧客エクスペリエンスの強化とパーソナライズに役立ちます。

2.4. 金融

PwCのレポートによると、調査対象となったCFOの53%が、標準化を推進し、可能な限り多くの手動プロセスをインテリジェントに自動化するために、データ分析、AI、自動化、クラウドソリューションを使用してデジタル変革を加速することを検討していることがわかりました。

財務におけるAIの導入は、財務チームや組織が大規模なデータセットからパターンを分析し、プロセスを合理化し、意思決定を改善し、不正行為を防止し、コンプライアンスを維持することなどに役立ちます。

金融分野におけるAIの具体的な使用方法には次のようなものがあります:

• リアルタイムのデータ分析: 財務チームと金融サービス組織は大量のデータを管理しているため、ビジネス上の最も重要な洞察を追跡するのは困難な場合があります。AIツールは大量のデータを自動的に処理し、パターンと傾向を特定することで時間を節約し、他のツールでは見落とされていた可能性のある洞察を明らかにします。これらの洞察は、金融専門家が信用の管理、リスクの計算、借り手の精査、投資の決定に関連するデータに基づいたより適切な意思決定を行うのに役立ちます。

• 不正行為の検出とマネーロンダリング対策(AML): 不正行為の検出とAMLプロセスの多くは手動で行われ、時間がかかり、人的ミスのリスクが伴います。AIを活用したデータ分析を使用して、金融取引と関連アクティビティをリアルタイムで評価し、正常な動作と異常な動作、または疑わしい動作を識別できます。不審なアクティビティが検出されると、AIツールは人間のアナリストまたはその他の関係者にさらに確認するよう通知できるため、効率の向上に役立ちます。

• コンプライアンス: AIはコンプライアンスチェックを自動化し、すべての金融取引と活動のリアルタイム記録を維持するのに役立ち、規制違反や罰則の全体的なリスクを軽減できます。

• 予測と予算編成: AIツールは財務データを分析して予測を立てることができます。AIは、市場動向、経済指標、企業固有の指標などの大量の過去の業績データを処理して、将来の傾向や結果についての予測を生成できます。その結果、AIは潜在的な財務リスクを最小限に抑えながら、予算編成とリソース割り当ての決定を改善するのに役立ちます。

2.5. 人事管理

候補者の調達と採用、オンボーディング、従業員記録の管理、既存のチームメンバーの育成など、従業員のライフサイクル全体にわたってAIを活用することで、人事チームが効率を高め、人材のエンゲージメントを維持できるようになります。

人事におけるAIの多くの使用例には次のようなものがあります:

• 採用資料のコンテンツ作成: 採用チームや人材獲得チームは、ChatGPTやGoogle Bardなどの生成 AIツールを使用して、職務内容、面接の質問、候補者への連絡メール、内定通知書などの採用目的のコピーの草案を作成できます。ジョブとコンテンツの種類に関する関連詳細を特徴とするプロンプトをツールに提供することにより、ツールは推奨コピーを生成します。採用資料を完成させるには追加の詳細情報の共有や編集が必要になる可能性がありますが、AIツールを使用すると、コピーを最初から作成する場合に比べて時間を節約できます。

• 候補者のスクリーニングを自動化します: 多くの応募者追跡システム（ATS）や同様のソリューションには、特定の基準と資格に基づいて候補者を自動的にスクリーニングし、適合しない個人を除外するAIテクノロジーが組み込まれています。これらのシステムには、候補者に自動メールを送信して、前進していないことを通知する機能が含まれていることがよくあります。これにより、採用チームと人材獲得チームは、最も適任な人材に時間を集中させることができます。

• 候補者のエンゲージメントを促進します: カスタマーサービスチャットボットと同様に、一部の雇用主は候補者のエンゲージメントを促進する革新的なソリューションとしてチャットボットを採用しています。企業は、自社のキャリアページにAIチャットボットや仮想アシスタントを組み込んで、個人のスキルや経験に合った仕事を紹介し、インタラクティブな応募プロセスをガイドし、途中でよくある質問に答えます。

• 人員計画の簡素化: 人材管理システムや人事情報システム（HRIS）などのテクノロジーにより従業員データが一元化され、企業による人事プロセスの管理と自動化が容易になります。これらのシステムを通じて、組織は給与、福利厚生、勤怠管理、学習と人材育成、その他の人事機能を管理できます。

2.6. 会計

会計チームは多くの場合、データ入力、給与管理、経費の承認などの手動の反復的なタスクに多くの時間を費やします。 会計チームに人工知能を導入することで、これらのタスクの多くを自動化し、時間とリソースを節約できます。

会計でAIツールを使用すると、次のようなメリットがあります:

• 自動化されたタスク: 人工知能は、データ収集、データ入力、分類、調整、請求書発行などの多くの手動会計タスクを自動化できるため、会計士はより戦略的なプロジェクトに取り組み、顧客とやり取りする時間を確保できます。

• 合理化された給与管理: 米国給与協会は、給与計算を手動で処理する場合、最大8%の人為的エラーが発生すると推定しています。 AIと機械学習により給与計算が自動的に処理されるため、時間を節約し、人的ミスを排除し、給与計算の正確性を確保できます。

• 税務調査サポート: AIを活用した税務監査サポートツールは、監査人や会計士が財務諸表や記録を効率的に作成して、それらが正確で最新かつ関連性のあるものであることを確認するのに役立ちます。また、AIは文書管理を簡素化し、税務監査人が関連する財務データを簡単に特定してアクセスできるようにし、監査完了に費やす時間とリソースを削減します。

2.7. 営業

予測分析とAIを活用したアルゴリズムにより、営業チームは顧客の行動や好みをより深く理解し、営業業務を自動化および改善できます。

営業チームはAIを使用して、販売プロセスと戦略の次の側面を支援できます:

• 手動タスクの自動化: Salesforceが7,700人の営業担当者を対象に実施した調査によると、営業担当者が実際の販売に費やす時間は週の平均30%未満であることがわかりました。彼らの時間の多くは、データ入力やパイプライン内の取引に関する最新情報の共有などの手動タスクに費やされています。AIツールは時間のかかるタスクの自動化に役立つため、営業担当者は販売により多くの時間を費やすことができます。

• 需要予測: AIは過去の業績や現在の経済指標を分析して、営業チームが将来の需要を予測するのに役立ちます。AIアルゴリズムを使用して顧客データ、インタラクション、過去の販売パターンを分析すると、見込み客の特定、見込み客の優先順位付け、見込み客との関わりのための次のステップやアクションの特定、販売プロセスの最適化に役立ちます。

• リードスコアリング: AIを活用したリードスコアリングツールは、機械学習アルゴリズムを使用して、見込み顧客とリードに関するリアルタイムの更新を営業チームに提供します。これにより、リードスコアが正確かつ最新であることが保証されます。リードが電子メール内のリンクをクリックするか、企業ウェブサイトからリソースをダウンロードするか、または別のアクションを実行するたびに、AIアルゴリズムがリードのスコアを自動的に更新します。

• アウトバウンド電子メールキャンペーンの作成とパーソナライズ: コンテンツ生成のユースケースと同様に、ChatGPTなどの生成 AIツールを使用して、顧客やリードへのアウトバウンド電子メールの草稿を作成できます。AIを活用したリードスコアリングツールからのデータを活用することで、営業チームのメンバーは、個人のスコア、好み、行動に基づいてアウトリーチをパーソナライズし、製品の推奨事項を共有することもできます。

2.8. マーケティング

マーケティングチームは、人工知能ツールと機械学習アルゴリズムを使用して、データを分析し、顧客の傾向とパターンを特定し、マーケティングキャンペーンと戦略を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させます。

AIは、マーケティング戦略の結果を向上させるだけでなく、手動タスクを自動化することでチームメンバーの時間を節約することもできます。

AIがマーケティングにどのように使用されているかの例をいくつか紹介します。

• 強化された市場調査と競合他社の分析: マーケティングチームと専門家は、マーケティングと競合他社の調査に多大な時間を費やします。AIシステムとツールは、関連する市場データや競合他社の差別化要因を検索、整理、分析するための高度な機能を備えており、手作業での調査に費やされていた時間を節約できます。AIは大量のデータを自動的に処理できるため、マーケティングチームのメンバーが見逃していた重要な市場や競合他社の洞察が明らかになる可能性があります。

• 視聴者のセグメンテーションとパーソナライゼーションの改善: AIは、マーケティング担当者が顧客の行動を追跡、理解、予測する方法を簡素化できます。AIツールを使用すると、企業は顧客の行動、好み、人口統計指標に応じて顧客をさまざまなカテゴリに分類することで顧客プロファイルを作成することもできます。顧客プロファイルに基づいて、マーケティングチームはメッセージングとコミュニケーションをパーソナライズして、特定の顧客セグメントに最も関連性の高い製品、サービス、プロモーションを強調できます。

• 予測マーケティング分析: マーケティング担当者は予測分析を使用して、過去および現在の顧客データからパターンと傾向を特定し、チームが将来どの戦略やキャンペーンが最も効果的であるかをより効果的に予測できるようになります。予測分析は、顧客のニーズを予測し、ターゲティングを最適化し、アップセルとクロスセルの機会を特定するのに役立ちます。

3. 結論

ビジネス全体にAIを統合することで、組織は時間を節約し、コストを削減し、高度なデータを活用して意思決定を改善し、チームメンバーがより戦略的な優先事項に集中できるようにすることができます。

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