今やビジネス向け AI が業界全体で急速に普及しているため、急速に変化する今日のデジタル環境で競争力を維持するには、この変化を受け入れることが重要です。本記事では、AI の重要性、AI 対応戦略の策定方法、インフラストラクチャとデータの役割、AI 導入に向けた従業員と企業文化の準備方法について説明します。
中小企業が AI で成功するための準備
AI とは何か、ビジネスにとって重要な理由とは
AI (人工知能) とは、通常は人間の知能を必要とするようなタスクを実行できるコンピューター システムを指します。AI は、受け取ったデータから学習を重ねることで、パフォーマンスを継続的に向上させます。中小企業が AI を導入することには、次のような多くの利点があります。
- 効率化と自動化。 面倒で、繰り返しが多く、時間のかかる作業を効率化し、自動化します。
- 迅速なデータ分析。大規模なデータセットをすばやく分析して傾向を把握し、データに基づく意思決定の精度を高めます。
- パーソナライズと顧客エンゲージメントの向上。チャットボット、レコメンデーション エンジン、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを活用して、顧客エンゲージメントを高めます。
- 競争優位性。市場の変化に適応し、競合他社に先んじ、変化する顧客の期待に応えることが容易になります。
- コスト削減。効率の向上、ミスの削減、よりスマートなリソース割り当てにより、コストを削減します。
- 生産性の向上。 従業員に適切な AI ツールを提供し、業務をよりすばやく完了できるようにすることで、生産性を向上します。
AI 導入に向けた戦略を策定する
AI 導入に向けた戦略を策定するには、業務のさまざまな側面を網羅した、慎重なアプローチが必要です。中小企業である自社において、AI に何を実現させたいかを自問してみてください。そして、自社が AI 導入に備えられるようにするには、それを各ビジネス機能でどう対応すればいいかを検討します。たとえば、次のビジネス機能では、AI 導入に向けてどのような準備が必要かを考えてみましょう。
- IT—AI 技術に詳しい IT プロフェッショナルの育成または採用に投資します。社内で能力を構築すると、AI システムの実装と保守を効果的に進めることができます。さらに、AI ソリューションにクラウド プラットフォームを使用することも検討してください。クラウド サービスは、スケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティを提供するため、中小企業に適しています。
- セキュリティ—機密情報を保護するため、データ セキュリティを優先します。データ保護規制に準拠するため、暗号化、アクセス制御、定期的な監査、コンテンツや秘密度ラベルを実装します。また、保有する AI モデルを脆弱性やサイバー攻撃から保護することも必要です。データ、顧客、ビジネスの保護に役立つ、エンドツーエンドのセキュリティを提供する会社のソフトウェアを選んでください。
- データ管理—データの品質と整合性を確保するため、明確なデータ ガバナンス ポリシーを確立します。正確性を維持するために、データ管理の役割と責任を定義します。データから有意義な分析情報を引き出すために、AI 分析ツールへの投資も検討してください。これらのツールは、より十分な情報を得たうえでの決定を支援し、ビジネス成長の機会を特定するのに役立ちます。
また、AI を自社のビジネス機能にどのように適用するかを明確にしておくことも重要です。検討を始めるために考えられる分野としては、次のものがあります。
- マーケティング—効果的なセグメント化を行うために AI で顧客データを分析し、AI で得られた分析情報に基づいてマーケティング戦略を最適化することで、顧客エンゲージメントと満足度を高めます。パーソナライズされたマーケティング キャンペーンの作成に関心がある場合は、レコメンデーション エンジンやチャットボットがニーズに合っているか検討してください。
- 財務—財務プロセスで AI を活用して、定型作業を自動化します。これには、請求書処理、経費の追跡、財務報告などが含まれ、これにより手作業を削減できます。
- 人事—採用プロセスに AI を導入して、応募者の選考を効率化します。また、従業員データを分析して改善点を特定し、AI ソリューションを活用して従業員エンゲージメントを高めることで、従業員エンゲージメント施策に AI を役立てることもできます。
AI 導入に向けた予算には、ハードウェア、ソフトウェア、トレーニング、コンサルティング サービスなど、AI 導入初期にかかるコストを含める必要があります。また、選択する AI ソリューションは、将来の成長にも対応できる拡張性があるものにする必要があります。そうすることで、将来的に戦略を根本から見直す必要がなくなります。
初期費用が高額と感じる場合でも、効率向上と収益増加による長期的な ROI の可能性に留意してください。また、AI を活用できるすべての分野に取り組む必要はありません。自社のビジネスに最も適していて、かつ財務的に実現可能なものを選ぶようにしてください。将来的に AI ソリューションの追加を検討する選択肢は常に残されています。
インフラストラクチャとデータを検討する
中小企業において AI に何を実現させたいかという初期目標を設定したら、次はインフラストラクチャとデータの観点から AI 導入の準備を進める段階です。導入する AI ソリューションに応じて、それに対応するハードウェア、ソフトウェア、ストレージを確保する必要があります。クラウド サービスは、スケーラブルなコンピューティング リソースを提供し、大規模な投資を行わなくても中小事業が強力な AI 機能を利用できるため、AI インフラストラクチャとして広く選ばれています。
AI は提供されたデータを基に動作するため、データの品質は非常に重要です。 1) データの品質 (正確性、関連性、解決したい課題を適切に表しているか) を評価し、2) データを一元化して、AI における信頼できる唯一の情報源となっているようにしてください。これにより、データ管理が簡素化され、重複が削減され、AI プロセスで使用されるデータ全体の信頼性が向上します。
AI 導入に向けて従業員と企業文化を準備する
AI に対する懸念に対処する
歴史を通じて、多くの技術革新は、人々がそれを十分に理解する前には不安を抱かれてきました。電信が発明されたとき、短く不完全な文章のせいで人々のコミュニケーション能力が低下すると考える人もいました (この考えは、後にテキスト メッセージについても繰り返し聞かれました)。現在は、AI が仕事を奪うのではないかと心配する人もいます。
AI に対する従業員の不安を和らげるには、この話題について率直に取り組みます。これらは、従業員の仕事に取って代わるものではなく、より簡単かつ効率的にするためのツールであることを説明します。結局のところ、人間は生きた経験を自身の役割に取り込み、専門知識を提供し、ニュアンスを理解し、感情を汲み取った判断を行うことができます (これらは、AI には簡単にはできないことです)。従業員の本質的な価値を認めていると伝えることで、従業員は自身が尊重されていると感じ、日々の業務にこの新しいテクノロジーを取り入れる意欲も高まります。
さらに、AI は単独では動作しません。パイロットやドライバーが必要です。重いパレットを持ち上げるときに、パレット内の個々の箱を手作業で運ぶのではなく、フォークリフトを使うようなものです。作業が適切に行われるようにするために、誰かがフォークリフトを操作しますが、フォークリフトのおかげで作業はずっと楽になります。
学習曲線への対応方法を決める
新しく使用するプロセスで従業員が AI を活用できるようにする方法は、導入するプロセスによって変わります。たとえば、従業員が日常的に使っているアプリで生産性を高めるために、既存の AI ソフトウェアの購入を検討している場合、そのソフトウェア会社には、従業員の学習に使用可能なトレーニング リソースが用意されている可能性があります。一方で、自社向けに特化してカスタマイズされた AI システムを独自に構築する場合は、導入とトレーニングの両方を支援できる専門知識を持つ IT またはサポート担当者を追加で採用する必要があるかもしれません。
AI システムを導入した後も、AI テクノロジの最新動向を把握しておくことが重要です。これを実現するには、次の点を検討してください。
欧州委員会の Code of Practice on Disinformation (偽情報に関する行動規範) が最近改定された際には、Microsoft を含む 30 社あまりのオンライン プラットフォーム、広告主、パブリッシャーが、この問題の深刻化に対応する取り組みの強化に賛同し、署名しました。最近の事例である Paris Call、Christchurch Call、および Declaration on the Future of the Internet のような、国際的な協力のもとで複数のステークホルダーが起こす行動は、民主主義世界の中で国々の政府と一般民衆が手を組む機会になります。政府はこうした動きを受けて、それぞれの規範や法律を基盤にしながら、世界中の民主主義国家に必要な責任や担うべき責任の明確化を推進することができます。
急速かつ急進的な透明化の動きを通して、民主政府と民主社会は、国家主導型攻撃の発信元を特定し、国民に情報を開示し、体制への信頼感を育むことができ、実質的に影響工作の力を削ぐ効果が得られます。
- 継続的な学習の文化を確立する。 AI 関連のオンライン コース、ワークショップ、セミナーを利用できるようにします。
- AI コミュニティに参加する。 専門家が知見を共有し、最新トレンドについて議論しているオンラインの AI コミュニティ、フォーラム、ソーシャル メディア グループに参加します。
- AI 関連の出版物やニュースレターを購読する。 信頼できる AI 情報源を選び、研究、進歩、業界ニュースに関する最新情報を定期的に受け取ります。
- ソフトウェア更新プログラムを監視する。 更新、新機能、改善点を定期的に確認し、AI ツールを最大限に活用できるようにします。
- 新しいテクノロジを試す。 新しい AI テクノロジを使って小規模な実験を行うためのリソースを割り当てます。
AI の次のステップと未来
AI は何十年も前から、あまり意識されない形で存在してきました (たとえば、多くのワード プロセッサに搭載されているスペル チェック機能など)。しかし、今日利用できる生成 AI のような近年の AI ツールの中には、まだ発展途上のものもあります。こうした新しいツールがどのように進化し、業務をさらに効率化していくのかを見届けることは、AI を使う醍醐味の 1 つです。
AI 導入に向けた準備を始めたばかりであれば、中小企業向けの AI の仕組みや、それが目標の設定と達成にどのように役立つかについての詳細をご覧ください。
Microsoft 365 チームは、ビジネスの開始、実行、成長に役立つリソースの共有に重点を置いて取り組んでいます。
関連コンテンツ
ビジネスの管理
現場 AI: 業界の枠を超えた活用例
ビジネス インサイトは、専門家による税務または財務の助言を行うものではありません。税務または財務の現状についての相談をご希望の場合は、お客様の顧問である専門家にお問い合わせください。
Microsoft 365 をフォロー