効果的なAI戦略を構築する方法

要約(tl;dv)

成功するAI戦略を策定するには、以下の重要な要素に重点を置く必要があります。

1. 明確なビジョンの確立：
   AIイニシアチブを全体的なビジネス戦略と整合させ、戦略的優先事項と整合させ、AIが価値を創出できる具体的なビジネス領域を特定します。

2. 適切なユースケースの優先順位付け：
   潜在的なビジネス価値、実現可能性、実用性に基づいて、潜在的なAIアプリケーションを評価します。

3. 進捗の測定と追跡：ライフサイクル全体を通じてAIイニシアチブのパフォーマンスを評価するための明確な指標を定義します。

背景と課題

2年前、生成AIは現実というより夢のようなもので、多くの組織はその可能性に慎重でした。しかし今日、私たちは全く異なる状況に直面しています。アメリカのNational Research Groupが実施した新たな調査によると、60%以上の組織（過去12か月間で4倍以上増加）が生成AIのユースケースを本番環境に導入しています。さらに、3分の2の組織が将来のAI予算の50%以上を生成AIプロジェクトに費やす予定です。
次世代AIの可能性を掴むための競争が正式に始まったことは明らかです。
一部の企業は次世代AIの実用化に向けて目覚ましい進歩を遂げていますが、他の企業はまだ投資を行っていません。この新たなグローバル調査は、大手グローバル企業の経営幹部2,500人へのインタビューに基づき、企業が次世代AIによって具体的な投資収益率（ROI）を達成する方法を深く掘り下げ、さらに重要な点として、企業の成功に役立つ具体的な要因を探っています。

この調査では、包括的なAI戦略が、ビジネス価値をより迅速に高め、あるいは少なくとも競合他社に先んじるために不可欠であることが特に強調されています。現在、AI戦略を策定していると回答した企業はわずか35%ですが、策定した企業はより迅速に大きな成果を上げており、大多数（78%）が既にAIによる投資収益率（ROI）を実現しています。

では、効果的なAI戦略とはどのようなものなのでしょうか？

効果的なAI戦略

私たちは、十数年にわたり、自社とクライアントのためにAIイノベーションを先導してきた経験に基づき、成功するAI戦略は、明確なAIビジョン、的確なユースケースの実装、そして継続的な成果の追跡を軸に据えるべきだと確信しています。現在、独自のAI戦略を策定中の経営幹部にとって、これら3つの中核となる基盤を組み込むことは、長期的かつ持続可能な成功への明確な道筋を描く上で役立つでしょう。

1. AIに関する明確で魅力的なビジョンを策定する

堅牢なAI戦略の基盤は、組織の文脈においてAIを包括的に捉える能力です。AIへの取り組みは、独立したプロジェクトとして捉えるのではなく、企業戦略全体に緊密に統合されるべきです。これを実現するには、IT部門とビジネス部門がより緊密に連携できる、従来とは異なる運用モデルが必要です。

私たちは、トップダウンとボトムアップの両方のアプローチを採用し、高レベルの戦略と戦術的なテクノロジーユースケースを組み合わせる必要があります。この二本柱のアプローチにより、次世代AIの実装をより広範な戦略目標と整合させながら、AIから最も恩恵を受ける可能性が高い関連チームやステークホルダーから、実践的な課題に関する洞察を得ることができます。

トップダウンの視点から、まず私たちは、全体的なビジネス戦略における戦略的優先事項を、投資を集中させるべき重要な領域である特定のAIドメインに結び付けます。これらの領域は、部門、コア製品、あるいはカスタマージャーニーやコンタクトセンターのワークフローといったエンドツーエンドのプロセスにまで及びます。

同時に、経営陣には最前線のチームからフィードバックを集め、ブレインストーミングを行うことで、業務で直面する具体的な問題や障害をより深く理解することを推奨します。マクロ戦略では、適切なAI活用の機会を特定し、変化に対応する上で極めて重要な、日々の業務の細部が見落とされがちです。

私たちがビジネスドメインを重視すべき理由は、単一のAIアプリケーションだけでは、特に孤立している場合は、経済的メリットをもたらす可能性が低いからです。最も大きなインパクトは、顧客がファストフードを注文する方法や野球ファンの試合観戦方法を変えるなど、複数のビジネスユースケースが連携してバリューチェーン全体を再構築することでもたらされることが多いのです。

2. 適切なユースケースを優先順位付けする

AI戦略の構築に関する議論でよく耳にする最大の課題の一つは、最も有望なビジネスユースケースを特定し、最大のビジネスインパクトを生み出すために優先順位を付けることです。

多くの組織はAIに多額の資金を投入していますが、最初にどこに投資すべきか判断に苦労することがよくあります。AIの汎用性は、メリットとデメリットの両方があります。応用範囲は多岐にわたるものの、どの応用が最も価値をもたらすかを判断するのはしばしば困難です。それだけでなく、組織は技術的な複雑さ、データの準備状況、ステークホルダーの賛同、より広範な戦略目標との整合性など、様々な要素も評価する必要があります。
Gen AI のユースケースに優先順位を付ける際には、期待される価値生成と、そのユースケースの推定される実行可能性および実現可能性に基づいて、下記シンプルなマトリックスを使用して各潜在的なユースケースをプロットすると便利です。

以下は、独自のユースケースを計画するために尋ねることができる質問の例をいくつか示します。

ビジネス価値

影響:これにより、顧客と従業員のニーズが改善されるでしょうか?
調整:これはどのようにして主要なビジネス目標をサポートするのでしょうか?
再利用/拡張性:将来のユースケースのために再利用して構築できますか?

実行可能性

ユーザビリティ: AI を本当に役立つものにするには、どの程度の精度が必要ですか?
適応性:これを既存のプロセスにどれだけ簡単に適応させることができるか?
スピード:組織にどれだけ早く価値をもたらすことができるか?

実現可能性

技術的な適合性: AI は実際にこのユースケースに適合しているでしょうか?
データの準備状況:このユースケースのデータはどの程度アクセス可能で信頼できるでしょうか?
リスク許容度:不正確さや誤用の影響はありますか?

全体として、上記のようなマトリックスを使用すると、AI のすべての可能性を理解するプロセスが簡素化され、さまざまなユースケース間のさまざまなトレードオフが明確に視覚化されます。

3. AIの進化を測る

ユースケースのパイロット運用中であろうと、本番環境での運用開始中であろうと、組織はAI戦略が実際に約束した成果を上げていることを確認する必要があります。他のあらゆる取り組みと同様に、ジェネレーションAIのパフォーマンス評価は成功に不可欠です。

ジェネレーションAIのビジネス価値を完全に理解するには、パイロットから運用開始、そしてそれ以降も、各ユースケースのライフサイクル全体を測定し、継続的に最適化と改善を行う必要があります。ここで重要業績評価指標（KPI）は、パフォーマンスを客観的に評価し、戦略とビジネス目標を整合させ、具体的な成果を示し、データに基づいた調整を行う上で不可欠です。また、影響を厳密に測定することで、組織全体のリーダーシップにおける説明責任を促進し、将来のユースケースの優先順位付けに役立つ貴重な洞察を得ることができます。

ここでは、次の5つの主要領域でAIを測定することを推奨しています。
モデル品質指標：これらの指標は、AIモデルの精度、事実性、信頼性、セキュリティを評価および監視するのに役立ちます。責任あるAIの原則と実践をサポートしながら、最終目標に対する現実的な期待を設定するのに役立ちます。
システムメトリクス：組織のニーズを満たすには、AIシステムが効率的、確実、かつ大規模に稼働していることを確認することが重要です。これらのメトリクスは、AIプラットフォームとインフラストラクチャの健全性とパフォーマンスを監視するのに役立ちます。ボトルネックを明らかにし、コンピューティングコストとパフォーマンスを最適化できる領域を見つけることができます。
採用指標： AIの導入は一夜にして完了するものではありません。そのため、ユーザーが新世代のAIツールとどのように関わっているかを深く理解することが重要です。これらの指標は、採用状況、使用頻度、その他の質的なユーザーフィードバックに関する洞察を提供します。
運用指標： AI投資のROIを判断するには、AIがビジネスプロセスにどのような影響を与えるかを理解する必要があります。これらの指標は、AIの機能や機能がクリックスルー率や通話抑制といったダウンストリームの成果をもたらしているかどうかを測定するのに役立ちます。
ビジネスへの影響:最後に、これらの財務指標により、収益の増加、コストの削減、リスクの軽減、投資に関連した主要分野でのイノベーションの加速など、戦略目標を達成しているかどうかを可視化できます。
KPI をこれら 5 つの領域に分割することで、AI 世代の価値を包括的に理解できると同時に、投資の技術的影響とビジネス的影響の両方について深い洞察を得ることができます。

最後に、AI導入後の成果を比較できるよう、現在の指標のベースラインを確立することが重要です。そのためには、導入前の測定期間や、AIを導入していない同じプロセスの結果と本番環境のAIユースケースのA/Bテストを行う戦略が必要になる場合があります。

多くのお客様との協業において、測定に注力する一貫した実践と努力は、リーダーにとって最大の関心事の一つです。ベストプラクティスとしては、この測定計画をユースケースの設計段階で策定し、実装時に後付けで追加するような形で扱うのではなく、その時点で策定することが挙げられます。

AI投資の可能性を最大限に引き出す

AI戦略においては、これらの新たな能力が戦略目標とビジネス要件に確実に適合していることが不可欠です。さらに、AI戦略はAI技術とインフラの導入・拡張だけにとどまらず、人材、プロセス、そして組織的な要素にも対処する必要があります。こうした背景がなければ、いかに優れたジェネレーションAIの取り組みであっても、期待に応え、その潜在能力を最大限に発揮することはほとんど不可能です。

AIは変革をもたらす機会であり、組織にとって前例のない価値領域を創出する独自の位置付けにあります。しかし、それを最大限に活用するには適切な戦略を策定する必要があります。この機を捉えたいリーダーや経営幹部にとって、上記の中核となる基本原則を理解することで、AIイニシアチブを現在そして将来にわたって成功させるための基盤となる、思慮深く包括的な戦略を策定できるようになります。