人工知能クラウドトランスフォーメーションのバリューチェーン
人工知能は、特殊なテクノロジーから強力で広く利用可能なビジネス機能に進化しました。機械学習は、今やイノベーションのニューウェーブを促進しています。つまり、データは発明の起源であり、ML は組織にとって過去を説明するだけでなく、未来を予測し、有意義な行動を規定するためのまったく新しい機能でもあります。この機能がすべての市場とビジネスに与える影響から、あらゆる業界の組織が AI への投資を増やしています。この投資は、顧客に関するインサイトの向上、従業員の効率の向上、イノベーションの加速を通じて競争上の優位性を生み出すことができます。これは、縦型と横型の両方のユースケースにまたがる広大な問題領域に AI を適用できることが原動力となっています。
特に、AI を適用できるビジネス上の問題領域は、単一の機能や領域ではなく、AI が経済的に大きな違いをもたらす市場での競争条件を再設定する機会を持つ、ビジネスのあらゆる機能やあらゆる業界領域にわたって大きな可能性を秘めているということです。AI は、何十年もの間経済的に解決できなかった問題や、単に技術的に AI なしでは取り組むことが不可能だった問題に対するソリューションやソリューションへの道筋が得られるため、結果としてもたらされるビジネス上の成果は計り知れません。
一例として、追加データをほとんど加えずにドメイン固有の機能を実行する大規模な AI モデルが新たに登場したことで、組織に大きな変化を引き起こし、ビジネスの差別化に役立っています。これらは主に生成 AI の分野であり、幅広い関心を集め、人々の想像を駆り立てています。ただし、このようなモデルの開発、適用、調整は複雑になる可能性があります。
図 2:AWS CAF-AI トランスフォーメーションのバリューチェーン (ピンクとマゼンタの部分はすべて、ここで構築した元の CAF の分野です)。
上の図は、変化する市場環境と急速に加速する分野に直面する中で、AI の導入についてどのように考えるべきかという方向を示しています。
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AI は組織に新しい能力を提供します。
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これらの新しい能力により、ユーザーとユーザーの組織は具体的なビジネス成果を生み出すよう努めます。これらのビジネス成果には、ビジネスリスクの軽減 (生産チェーン内の壊れた部品や欠陥部品の検出など)、環境、社会、ガバナンス (ESG) パフォーマンスの向上 (環境保護コンプライアンスレポートの自動要約とフラグ付けなど)、新規および既存の収益の増加 (顧客への製品およびサービスの推奨事項のパーソナライズなど)、または業務効率の向上 (出張領収書の分類と内部予約コードへのマッピングなど) などが含まれます。ただし、このようなビジネス成果を生み出すには、AI を導入する能力が鍵となります。
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AI を導入するには、組織には少なくとも 4 つのドメインにおいてトランスフォーメーションを実行する必要があります。
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テクノロジー: 技術力を確立し、AI の活用と導入を可能にすることに重点を置いたドメイン。
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プロセス: AI の能力を通じて事業運営のデジタル化、自動化、最適化、革新に重点を置いたドメイン。
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組織: ビジネスチームとテクノロジーチームが、AI を駆使して、顧客価値の創造と戦略的意図の達成に向けた取り組みをどのように調整しているか。
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製品: AI の機能を活用した新しい価値提案 (製品、サービス) と収益モデルを作成することで、ビジネスモデルを再考します。
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これらのドメインを変革し、AI を活用できるかどうかは、ビジネス、人員、ガバナンス、プラットフォーム、セキュリティ、およびオペレーションにおける基礎的な能力に依存します。
AI の導入を成功させるには、ジャーニーを次のように計画してください。
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AI によって何が可能になるかを理解したうえで、逆算して考えます。
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長期的にどのようなビジネス成果が期待できるかを定義します。
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ビジネスがたどらなければならないトランスフォーメーションを確立します。
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このジャーニーを支える基礎的能力を開発します。
