Convergence Lab. の木村です。 

ディープラーニングを始めとする、機械学習・AI技術は革新的な技術です。しかし、なかなか思うように導入が進んでいないのはなぜでしょうか? それは、ゴール設計に問題があるのかもしれません。 

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AI導入に向いたゴール ー「人間にできること」をまかせる

 ゴールのないプロジェクトは破綻します。AIを導入する際にも、ゴールの設計は非常に大切です。一方で、AI導入に向いたゴールがどのようなものなのかわからない、ということがあるのではないでしょうか? 

人間にできないことをAIにやらせようとするのは難しいです。AIはチェスや将棋、囲碁で人間を遥かに超えた強さを見せることもあります。しかし、人間にできないことをAIにやらせようとするためには、開発も難しくなりがちですし、多くの時間や費用がかかります。AIにやらせるべきことは、むしろ、「人間にできること」です。大量に人がいたら、あるいは一人の顧客につきっきりで対応できたら実現できることをAIに任せるべきです。

具体的に、AI導入に向いたゴールは以下の2つです

 

以下では、それぞれについて見ていきましょう。

 

効率化

これは、普段の業務で大量に人をつかっておこなっている仕事を自動化するというアイデアです。

おもに、コストカットがその目的となります。

これは、帳票の自動入力や製品の検査の自動化などがそれに当たるでしょう。

どちらかというと、AIよりRPAのほうが得意な業務もあります。

 

差別化

これは、一人の顧客にたいして、担当者が大量に時間が使えた場合にできることを、自動化してしまおうというアイデアです。

競合製品やサービスとの明確な差別化をおこなって、売上を上げていこうとするのがその目的です。具体的な内容は製品依存にはなってしまうと思います。

たとえば、自社がカーテンやカーテンレールの製造を行っていたとして、お客様の家で直接サービスが可能だと仮定しましょう。外の明るさに応じて自動でカーテンを開け締めするなどが思いつくかもしれません。それはセンサーとAIを組み合わせれば実現可能です。もし、お客様に無限のサービスを行うことが可能だったらと仮定して考えるのがポイントです。

差別化アイデアを考えるのは、効率化よりも難しいです。しかし、その分、適切に設計すれば効果も期待できます。

 

まとめ

AI導入を成功させるためのゴール設計についてお話しました。ポイントは「人間にできること」を AIにやらせることです。なかでも「効率化」や「差別化」をゴールに設定するのがおすすめです。

 

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