ビジネスにおける人工知能 [究極のガイド]

ChatGPT に関する最近の誇大宣伝は、人工知能または AI の無限の能力について私たちに疑問を投げかけています.

これは、質問に答えたり、メールやコードを入力したり、さまざまな人間のような会話を行ったりする、AI 駆動の自然言語処理ツールです。

まだ ChatGPT に出会ったことがなくても、毎日複数回、または少なくとも 1 回は AI と関わっていることでしょう。 それは、AI が私たちの生活のあらゆる面で普及しており、その例が何百もあるからです。

どのように推測しますか？ 私たちがナビゲーションに使用する地図、キーボードや Grammarly などのアプリの自動修正オプション、e コマース サイトでの製品の推奨などは、今日使用されている AI の実例です。

AI により、機械は人間のように考え、解釈し、行動することができます。 Siri や Alexa などのスマート アシスタントから、チャットボットや顔検出に至るまで、AI はいたるところにあり、継続的に開発されています。 AI は人々が賢くなるのを助けるだけでなく、私たちのビジネスのやり方も変えています。

さて、これは私たちを大きな問題に導きます。つまり、ビジネスにおける人工知能の役割は何ですか? このブログではこれに答え、AI が人間のような知性でビジネスのあらゆる分野に絶え間なく革命を起こしていることについて説明します。

この包括的なブログを読んで、スケーラビリティ、成長、意思決定、競争力などのために、さまざまなビジネス分野で人工知能がどのように使用されているかを理解してください!

AIとは

AI がビジネスに与える影響を探る前に、AI の定義を理解することが重要です。

簡単に言えば、人工知能または AI は、人間のように推論、学習、応答、および行動するためのマシンおよびコンピューター プログラムに関する技術分野に関連しています。

言い換えれば、データの収集と分析を支援することで、機械に人間の知性を持たせることができます。 だから「人工知能！」という言葉が出てきました。

AI がマシンにデータを分析させ、解決策を見つける方法は、人間の方法を超えています。 そのおかげで、情報に基づいた意思決定を以前よりもはるかに迅速に行うことができるようになりました。

技術的には、AI は機械学習 (ML) とディープ ラーニング (DL) に基づく一連のテクノロジであり、コンピュータ サイエンスと膨大なデータセットを利用して直感的な問題解決を行います。

これは、人間の知性を必要とする機能を実行できるスマート マシンの開発に関するものです。

それでは、AI とそれがビジネスにどのように革命を起こしているかをさらに理解するために、ML と DL について調べてみましょう。

機械学習 (ML)

機械学習は、データとアルゴリズムを利用して人間と同じように学習する AI のサブセットまたはブランチです。

学習は、時間の経過とともに改善され、アルゴリズムにより多くのデータが供給されるにつれてより正確になる傾向があります。

ML に関連した歴史を持つ IBM によると、ML はデータ サイエンスの進化する分野の重要な部分です。 アルゴリズムは、データセットの分類や、データ マイニング プロジェクトで重要な洞察を明らかにするのに役立つ予測を行うのに役立つように作成されています。

これらの洞察は、ビジネスのさまざまなアプリケーション内での意思決定に役立ちます。
簡単に言えば、ML はビジネスにおける意思決定のプロセスを促進し、最も重要な質問を特定し、それらに答えるデータの洞察を見つけるのに役立ちます。

ML のアルゴリズムを作成するために使用される一般的なフレームワークには、PyTorch、TensorFlow、および Torch があります。

ディープラーニング (DL)

ディープ ラーニング (DL) は、3 つ以上の層を構成するニューラル ネットワークに基づいて機能する機械学習のサブセットまたは特定のバージョンです。 ニューラル ネットワークは、人間の脳の知能と行動をシミュレートします。

単一のレイヤーはデータから適切な予測を行うのに役立ちますが、他のレイヤーはその精度を最適化するのに役立ちます。

DL は、AI がアプリケーションやビジネス オペレーションでどのように機能するかを定義します。これには、自動化、データ分析、推奨事項の作成が含まれます。

また、膨大なデータセットと要因の分析を伴う不正行為の検出など、多くの高度な機能を実行するためにも重要です。

音声対応テレビのリモコン、アプリ内のデジタル アシスタント、フェイク ニュースの検出、プライバシー侵害の警告、音楽制作など、DL アプリケーションは日常の場面で目にすることができます。

AI 対応の製品とサービスの 8 つの実例

AI は機械がデータと分析に基づいて学習し、意思決定できるようにするため、個人や企業がさまざまな方法で活動を迅速に追跡するのに役立ちます。

AI 対応の製品やサービスの実際の例をいくつか紹介します。

1.スマートフォンアプリ

スマートフォンは私たちの生活に欠かせないものになりました。Siri や Google アシスタントなどの組み込みアプリケーションは、AI の最も顕著な例です。 これらは、音声コマンドを受け取り、AI を使用して応答するスマートな仮想アシスタントです。

たとえば、お父さんに遅れるというメッセージを送りたい場合は、Google アシスタントに「OK Google! 私が遅れるというテキストをお父さんに送ってください。 スマートフォンの Google アシスタントがすぐにそれを行います。

その上、今日のモバイルには AI を使用し、バッテリー管理、誕生日のリマインダー、天気予報、イベントの提案などの機能を支援する多くのアプリがあります。

2. 地図とナビゲーション

私たちが日常的に使用している AI ベースの製品のもう 1 つの明白な例は、ナビゲーション用の Google マップまたは Apple マップです。 今日では、地元の人からの指示に頼る代わりに、目的地を入力するだけで、出発点からの最適なルートを取得できます。

さらに良いことに、車、バス、徒歩で移動するルートがわかります。 そのため、移動モードに応じて適切なルートの提案を受けることができます。

AI により、マップは、より優れたリアルなビジュアルで強化されたナビゲーションを提供できます。 また、通行止め、交通渋滞、通りの名前、番地などの情報も取得できます。

3. オートコレクトまたはテキスト編集ツール

Grammarly について聞いたことがある、または使用したことがある場合は、文章のスペルや文法をチェックするなど、AI がテキスト エディターでどのように機能してテキストを修正するかを知っているでしょう。 コンマを間違って使用しても、エディターはエラーを検出します。

AI アルゴリズムは、機械学習、深層学習、自然言語処理を利用して、ワープロであれテキスト メッセージ アプリであれ、文章の修正を提案します。

4. チャットボット

現在私たちが使用しているオンデマンド サービスや製品ベースのアプリは、チャットボットと統合されています。 彼らは何ですか？

アプリやウェブサイトに組み込まれたシンプルな会話ツールで、企業のカスタマー サービス担当者と同じように顧客とのやり取りを開始します。

企業は、顧客の質問、問題、または苦情に対応するために 24 時間 365 日利用できる顧客サービス担当者を探すのが面倒だと感じています。

その上、それも高価でした！ 現在、AI を使用して、顧客に回答し、データを取得し、懸念事項を解釈し、問題を適切に解決するチャットボットを使用しています。

5. スマートカー

テスラのような自動車大手は、AI を使用して車両に自動化を組み込む方法を常に模索しています。 車同士で情報を共有・活用することで、渋滞時の効率的な運転を助け合うことができました。

AI ベースのアプリを搭載したスマートカーは、道路交通、ランドマーク、場所の所在などに関するリアルタイムの情報を即座に提供し、車が目的の場所に時間通りに到着できるようにします。

6. 音楽とビデオのストリーミング

人工知能のアプリケーションは、YouTube、Spotify、Netflix などの音楽およびビデオ ストリーミング アプリで疑いの余地がありません。 再生後に表示される推奨プレイリストまたは映画/シリーズのおすすめは、AI の仕組みを示しています。

特定のジャンルの好みや好みを解釈し、同じトラックやビデオをさらに作成します。

7. セキュリティと監視

AI の使用は、セキュリティおよび監視サービスに必要なアプリケーションでも普及しています。 インターホン、スマート ロック、侵入者警報、煙探知機などのスマート デバイスは、AI を使用して顔、物体、異常な活動を検出しています。

これらのデバイスは、AI を使用して入力を受け取り、分析し、異常な出来事や異常なオブジェクトがある場合に通知するように設計されています。

たとえば、スマート インターホンは、ビデオ/音声通話を介してドアの人と話し、声または顔を認識した後、自動的にドアのロックを解除します。

無許可の訪問者の場合、ドアをロックしたままにするだけでなく、自動アラートを所有者に送信します。

8.ソーシャルメディア

AIの使用に関しては、ソーシャルメディアも遅れをとっていません。 ユーザーの検索意図や好みを認識し、好みに応じたコンテンツをユーザーに提供します。

Twitterは知られている最高の例です！ ヘイトスピーチ、暴力、偽のニュース、違法なコンテンツをインテリジェントに識別してブロックします。

不審な活動が続いているアカウントを削除したり、警告を送信したりすることさえあります。 フェイスブックやインスタグラムもそうです。

さまざまな種類の AI とは?

ビジネスにおけるAIや人工知能を理解する前に、AIの種類を学ぶことが重要です。 これは、ビジネス アプリケーションで使用されている AI のタイプまたはカテゴリを知るのに役立ちます。

さまざまなタイプの AI は、実行するタスクに基づいて分類されます。 ここで、それぞれのタイプについて詳しく見ていきましょう。

1. リアクティブマシン

これは、最初に登場した最も基本的なタイプの AI です。 埋め込まれたプログラムされたルールに基づいて、さまざまな刺激に反応することしかできません。 メモリを使用できないため、新しいデータを学習して応答できませんでした。

つまり、リアクティブ マシンは、現在利用可能な情報を認識し、それに応じて反応することができます。 したがって、限られた数のタスクしか実行できません。 そのため、限定 AI とも呼ばれます。

スパム フィルターは、Deep Blue (チェスをするコンピューター) 以外のリアクティブ マシンの典型的な例です。

2. 限られたメモリ

今日の現代社会で私たちが経験している人工知能の例はすべて、限られた記憶の例です。

この形式の AI は、記憶を使用して、状況や命令に対して行動したり応答したりします。 ニューラルネットワークまたはその他のトレーニングモデルを使用して、新しいデータを処理するようにトレーニングされています。

限られたメモリの AI は、以前のデータと予測を保存して、情報に基づいた意思決定を将来行うことができます。 したがって、このバージョンの AI は、過去の経験を使用して将来の予測を評価します。

スマート ドライビング カーは限定的な AI の一例であり、現在収集されているデータと過去に収集されたデータを使用して、路上で即時の意思決定を行うのに役立つ情報を提供します。

たとえば、一般の人が密集しているエリアや交通信号の多いエリアなどを予測して、運転中により適切な判断を下し、遅延や事故を防ぐことができます。

3. セオリー オブ マインド AI

このバージョンの AI は現在存在しませんが、将来進化する可能性はたくさんあります。 AI が人間の脳をエミュレートし、私たちと同じように意思決定を行うことができれば、AI には無限の可能性があると述べています。

人間の感情を認識して記憶すること、さまざまな社会的状況に対応することなどが含まれます。

簡単に言えば、この AI により、機械は直感や感情に基づいて、人間と同じように意思決定を行うことができます。

4.自己認識AI

これも心の理論AIの一歩先を行く未来型AIです。 それは、その存在を認識し、人間の知性と感情を持っている神話上の機械について説明しています。

つまり、自己認識型 AI は人間レベルの意識を持っており、自分の周りで何が起こっているか、またはこれから起こるかを自己認識します。

技術的には、自己認識 AI は今では遠い夢です。

AI はワーキング セグメントにどのように影響しますか?

生活のさまざまな分野でビジネスに AI が適用されているため、多くの人は、AI が人間に取って代わり、仕事を奪われるのではないかと心配しています。 AI が多くのビジネス プロセスを自動化することで、人口の労働セグメントの間で恐怖が明らかになっています。

しかし、テクノロジーの専門家は AI が仕事を自動化することに激しく反対しており、一部の人はそれを困難な問題として表現しています。 仕事をなくす代わりに、従業員は AI 機能を学習して適応することが期待されます。

それらは、AI ツールをサポートし、それらをビジネス向けのターンキー ソリューションにするために必要です。 また、あらゆる分野で絶え間ないイノベーションを推進し、最終的には新しい雇用機会を生み出すことも期待されています。

人工知能により、人間は完全に知識ベースの世界を構築することができます。そこでは、自動化技術を活用して業務を迅速に追跡し、サービスの提供を強化する必要があります。

技術的には、AI は人間の支配下でのみタスクを実行できます。つまり、結果を得てビジネスの運営方法を改善するには、テクノロジーを適用してサポートする必要があります。

AI が仕事に取って代わるかどうかについては議論が続きますが、ここでは同じことについて明確に説明しました。

AI の台頭は、人々の働き方を確実に変化させ、経済に大規模な移行をもたらします。 しかし、それが置き換えるよりも多くの機会を生み出すことが期待されています。

AI とその今日のビジネスへの影響

AI は、ビジネスにおける流行語や予測可能なトレンドではなくなりました。 それはあらゆる業界やセクターで明らかであり、何百もの方法でそれらに利益をもたらしています!

プロセスと効率の向上から顧客への利便性の向上まで、ビジネスの成長を支援するためにあらゆることを行っています。

ビジネスにおける AI の役割を理解するには、テクノロジーではなくビジネス機能の観点から AI を検討する必要があります。

AI は主に、次の 3 つの重要な方法でビジネスに影響を与えます。

• プロセスの自動化
• データ分析とコグニティブ インサイト
• 顧客エンゲージメント

それでは、これらのそれぞれについて簡単に調べて、ビジネスのための AI とは何か、そして AI がビジネスの世界の運営方法をどのように急速に変革しているのかを理解しましょう。

1. プロセスの自動化

ビジネスにおける AI の一般的な、または最初の影響は、面倒な物理的作業やデータ入力作業の自動化です。 通常、これらはすべて、管理および財務タスクを含むバックオフィス業務です。

これはロボティック プロセス オートメーションまたは RPA として知られており、以前のプロセス オートメーション ツールよりもはるかに高度です。 それは、「ロボット」と呼ばれるサーバー上のコードが、人間と同じようにデータを入力し、他の IT システムから情報を収集するためです。

AI が自動化に役立つその他の重要なプロセスには、次のようなものがあります。

• メールまたは通話システムから会社の記録システムへのデータ転送。
• 取引後に複数のシステムにクレジットカードとデビットカードの記録を更新します。
• さまざまな種類のドキュメントから請求およびその他のシステムの情報を抽出します。
• 取扱説明書、法律、および契約に関する情報を読んで、重要な情報と条項を抽出します。

2. データ分析とコグニティブ インサイト

ビジネスの世界における AI の 2 番目の重要な影響は、データ分析の分野で見られます。 アルゴリズムは、時間の経過とともに巨大なデータセットのパターンを検出し、その傾向またはパターンを解釈します。 ほとんどの企業は、機械学習アプリケーションを使用して膨大な量のデータを分析し、洞察を予測します。

• どのような顧客が購入する可能性が高いですか?
• 異常な取引や詐欺を特定します。
• 製品 (電子機器、自動車など) の安全性と品質の問題を特定するための保証データを分析します。
• パーソナライズされた広告でターゲティングを自動化します。
• 保険会社に正確な保険数理モデリングを提供します。

AI ベースのアプリケーションによる認知的洞察は、通常、人間の能力の範囲外にあるプログラムによる広告購入、高速データ処理など、機械が行うジョブのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

3. 顧客エンゲージメント

今日の企業では、カスタマー サポート サービスを改善し、全体的なカスタマー エクスペリエンスを向上させるために、AI が徐々に使用されています。

チャットボットやその他のインテリジェント エージェントのおかげで、企業は販売代理店の助けを借りることなく、いつでも顧客との直接的なやり取りを開始できるようになりました。

インテリジェントなチャットボットまたはエージェントは、カスタムの苦情、苦情、クエリなど、無数の問題に対処するのに役立ちます. 興味深いことに、彼らはそれを人間の自然言語で行います。

ただし、カスタマー サポートでの AI の使用は、カスタマー サービスの幹部や営業担当者にとって必ずしも脅威ではありません。 これは、特定の範囲の問題または会話タイプのみを処理するように設計されているためです。 それ以上に、本物のエグゼクティブが必要です。

つまり、チャットボットや AI ベースのアプリによるコグニティブ エンゲージメントは、問題や苦情があると通常は焦ってしまう顧客の待ち時間を短縮するのに役立ちます。

AI が顧客エンゲージメントを強化する方法には、次のようなものがあります。

• 24 時間年中無休のカスタマー サポート サービス。
• パーソナライゼーションに役立つ製品/サービスの推奨事項を企業に提供します。
• 価格、販売オファー、会社の顧客ポリシーなどのトピックについて顧客に答える。
• パーソナライズされたメッセージや通知を顧客に送信します (誕生日、記念日、新製品のオファーなど)。

ビジネスにおける人工知能の広範な応用

ビジネスにおける人工知能の用途や例は数え切れないほどあります。 ビジネスにおける AI の使用は最速の速度で加速しており、あらゆるセクターのシナリオは刻々と変化しています。

IBM のレポートによると、ビジネスにおける AI アプリケーションの採用は、COVID-19 のパンデミックをきっかけに急増しました。 企業が顧客の需要を満たすためには、オンライン ビジネスの運用を容易にすることが前提条件となりました。

今日の企業は、AI の高度なツールのほとんどにアクセスできます。 レポートによると、データ セキュリティ、カスタマー サポート サービス、および運用の自動化は、AI が大きな影響を与え始めた 3 つの主要な領域です。

しかし、企業や企業における AI の方法やアプリケーションは他にもあります。 それらについてはこちらをご覧ください。

1. 自動化されたプロセス

企業は、毎日何百もの操作を実行する必要があります。そのほとんどは、従業員にとって単調で平凡な反復作業です。

これらには、データ入力、在庫管理、人事および給与管理などの操作が含まれます。

AI 対応のソフトウェアまたはアプリケーションを使用すると、従業員が重要なタスクだけに重点を置くことができるように、何百ものそのような操作を自動化できます。

一般的な例は、最近のカスタマー サービス部門の働き方です。 基本的なクエリですべての顧客に手動で応答する代わりに、AI を活用したインテリジェントなチャットボットを使用しています。 カスタマーサポート担当者は、チャットボットの範囲を超えた複雑な問題のみを引き継ぎます。

AI は、データ入力のエラーを減らし、正確性を確認するのにも役立ちます。 AI がこのように運用を自動化し続けると、すぐに企業は最大の効率と生産性のレベルに達するでしょう。

2. 情報に基づいた意思決定

意思決定に関しては、AI は人間よりも優れたパフォーマンスを発揮しています。 従業員が膨大な量のデータから特定のデータセットを読み取って解釈することはほとんど不可能です。 AI を活用したアプリはそれを数秒で行います。

彼らは、会社のデータベースで利用可能な大量のデータを読み取って分析し、傾向、将来のシナリオ、リスク、および課題を特定します。

それに応じて、AI は、企業の目的と使命に沿ったビジネスの適切なアクション プランも提案します。

企業が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つデータ解釈の場合、AI はより正確であると私たちは感じています。 彼らは、人間が決して読むことができないデータからパターンと結果を抽出します。 そのため、従業員が手動の意思決定に投資する時間と労力を節約できます。

3. 生産性の向上

これは、AI による膨大な業務の自動化に成功した後の、注目に値するビジネスの改善です。 自動化されたワークフローにより、従業員は単純で反復的なタスクから時間を解放し、重要な業務をより適切に実行できるようになりました。

その結果、AI 対応アプリと合わせて、あらゆる種類の操作をより迅速に完了することができます。 これにより、業務の効率が向上し、会社の生産性マニホールドが強化されました。

4. 採用と人材獲得

採用プロセスには、求人の掲載、候補者の検討、面接の候補者の整列など、一連の活動が含まれます。

これらは採用の最初のステップに過ぎませんが、候補者のスクリーニングから書類の処理まで、さらに多くのステップがあります。

AI を活用した HR アプリケーションは、採用プロセスの各ステップを容易にし、HR エグゼクティブが最適な候補者を迅速かつ効率的に選択するのに役立ちました。 AI がどのように役立つかの小さな例を次に示します。 投稿された仕事の説明を推測し、同様の仕事を探している候補者に同じ内容を自動的に推奨します。

AIは候補者のスクリーニングにも役立ちます。 候補者の面接成績、資格、スキルから、職務に適した最適な候補者のリストを要約して提案します。

5. カスタマーサービス

AIによる変革が進んでいるビジネス分野を1つ挙げるとすれば、それは「カスタマーサービス」です。

この分野では、顧客と即座に対話するためのチャットボットから、顧客の好みや購入行動を特定するためのインテリジェント システムまで、ほとんどのユース ケースが見られます。

AI は、企業がパーソナライズされた方法で顧客により良いサービスを提供するのに役立ちました。 営業担当者がすべての顧客情報と購入の詳細を手動で収集して、後でパーソナライズされた推奨事項を提供することは技術的に不可能です。

AI は、大量の顧客データと購入履歴から結論を導き出すことでそれを行います。 予測分析を使用して、顧客が必要とする、または購入したい企業に製品を提案します。

全体として、AI は、次の行動方針を決定し、ターゲット顧客に最適なオプションを提示するのに役立つカスタマー サポート システムを強化しました。

6. 製品の推奨事項

ビジネス、特に製品ベースの e コマースでは、AI を使用して製品を推奨しています。つまり、クロスセルとアップセルです。 購入者の注文、ウィッシュ リスト、または購入を追跡し、顧客の行動を分析します。

次に、ユーザーが閲覧または購入したものに基づいて製品を推奨します。 したがって、顧客が自分の興味やニーズに合ったものを購入する可能性が最大になります。

私たちが毎日目にする製品レコメンデーションのもう 1 つの一般的な例は、YouTube、Spotify、Amazon Prime、Netflix などのストリーミング アプリでのプレイリストまたはビデオ コンテンツのレコメンデーションです。

7. 詐欺および脅威の特定

ビジネスにおける AI の適用範囲は、本当に想像を絶するものです。 AI が詐欺やその他のセキュリティ上の脅威を防ぐとは誰が想像できたでしょうか?

ヘルスケア、ホスピタリティ、不動産などの複数の業界で、センサー、モーション ディテクター、温度計などの AI テクノロジが組み込まれたデバイスが使用されています。

カメラやアラームなどのスマート セキュリティ アプライアンスには、通常を超えた問題を特定するためのデータが供給されます。 これには、異常な温度、煙/火災の危険性、不審な動きなどが含まれます。 これらは、企業が隅々までセキュリティ レベルを向上させるのに役立ちました。

AI が詐欺から私たちを救ったもう 1 つの大きな例は、金融部門で見られます。 多くの金融会社は、ML アルゴリズムを使用して詐欺や疑わしい取引を検出する AI を活用したシステムを持っています。

不正行為が検出されるたびに、システムはトランザクションを停止し、必要な当局/顧客に直ちにアラートを送信します。

8. サプライチェーン業務の合理化

企業は、供給および配送機能において AI ベースのソリューションから多大な恩恵を受けています。

材料の価格と入手可能性、サプライ チェーンを介して材料を輸送する必要がある距離、輸送速度を予測できます。

これらの有用な分析データはすべて、企業がサプライ チェーンの運用について正確な洞察を得るのに役立ちます。 材料を調達して完成品を出荷するための最適な方法を見つけるのに役立ち、時間とコストを節約できます。

サプライ チェーンの運用における AI の使用のもう 1 つの基本的な例は、配送担当者が目的地までの最適なルートを見つけるために使用するナビゲーション アプリです。

9. オーディエンス セグメンテーション

AI により、ブランドは顧客をハイパーターゲティングできます。つまり、適切なオーディエンスに適切なタイミングで適切なメッセージを届けることができます。

方法を知りたいですか？ ビジネスが販売やソーシャル メディア プラットフォームなどのさまざまなソースから収集した顧客データを分析します。 顧客の特​​定の好みを理解し、それらを別々のグループに分類するのに役立ちます。

顧客の各グループのニーズを理解することで、マーケティング キャンペーンの対象を適切に絞り込み、適切なオーディエンスにリーチできます。 つまり、AI は企業のマーケティング キャンペーンの効果を高めるのに役立ちました。

10. サイバーセキュリティ

サイバー セキュリティは、Web およびソフトウェア アプリケーションに対する攻撃の脅威が非常に大きいため、課題に満ちています。 AI は、ネットワーク環境を理解することで、脆弱性の管理と脅威の最小化に役立ちます。

また、データ センターのプロセスを監視して、脅威を特定して防止し、データ セキュリティ レベルの向上に役立つ洞察を提供します。

企業はクラウドに最大量のデータを保存するため、サイバー脅威のリスクが高まります。 AI ベースのサイバーセキュリティ システムは現在、クラウド ネットワーク システム内のデータ侵害を防止しています。

そのため、Microsoft や Google などのテクノロジー大手は、クラウド プラットフォーム上の脅威からデータを保護するために、RiskIQ や Mandiant などの AI ベースのサイバー脅威インテリジェンスを展開しています。

11. 顧客関係管理 (CRM)

AI がカスタマー サポート サービスをどのように変え、購入者の満足度を向上させたかについては既に説明しました。

そのため、明らかに、CRM にも影響を与えます。CRM は、今日の企業がカスタマー エクスペリエンスを向上させるために使用する不可欠なツールです。

CRM は、POS、電子メール、ソーシャル メディアのユーザー生成コンテンツ、e コマースなどから収集された膨大な顧客データを利用して、企業が販売とマーケティングの次のステップを計画するのを支援します。

AI を CRM に統合するのは今日のことですが、初期段階では、多くの変更が期待できます。

自動化された洞察と予測分析を使用して、販売サイクルの改善、リードの生成、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンのキュレーション、顧客の苦情/払い戻し/製品リコールの削減に役立ちます。

12.デジタルアシスタント

ビジネスにおける AI の顕著なアプリケーションの 1 つは、カレンダーへのイベントの追加、経費の追跡、顧客からの問い合わせの提出など、企業がさまざまな主要タスクをより簡単に実行できるようにするデジタル パーソナル アシスタントです。

多くのデジタル アシスタントまたは IPA (インテリジェント パーソナル アシスタント) は、顧客の名前と連絡先情報を保存しますが、購入行動も記憶しています。

これにより、企業は顧客エンゲージメントを高めることで、顧客満足度とロイヤルティを向上させることができます。

著名な産業における AI の一般的なユースケース

ビジネスにおける人工知能の無数の利点または使用により、将来、人工知能のない世界を想像するのは困難です. AI 対応のツールとアプリケーションは、かつてないほどビジネスの生産性を高めています。

最適化されたワークフロー管理から正確な予測、セキュリティの脅威を防ぐ顧客への対応まで、AI はさまざまな方法でビジネスを変えています。 ここでは、AI の介入によって広く恩恵を受けたいくつかのセクターについて説明します。

1. ヘルスケア

AI は、診断と治療の手順に大きな変化をもたらし、医師や医療サービス プロバイダーがサービスを改善するのに役立ちます。

AI および ML ツールは、プロバイダーが患者の健康記録から収集されたデータを分析するのを支援しています。 これにより、患者の病気や状態をより迅速に評価し、より適切なカスタマイズされた治療計画を提供できます。

診断センターは、患者をより正確に検査およびスクリーニングし、医師に正確な推論を提供するさまざまな AI 対応マシンを使用しています。

現在トレンドとなっている医療分野での AI の最も一般的なアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

• 医用画像解析
• ICU および CCU で患者を監視するためのよりスマートなアプライアンス
• スマートウェアラブルによる健康パラメータの監視
• 予測分析を強化することで、敗血症などの状態について早期に警告を送信する

2. 金融サービス

今日、AI は金融セクターに大きな影響を与えており、ほとんどの企業が機械学習ツールを使用してキャッシュ フローを分析し、不正行為を検出し、信用スコアを改善しています。

また、金融会社は、顧客による各取引の正当性を理解できるようになり、融資の承認、ポートフォリオ管理、取引などに関する重要な意思決定に役立ちます。

AI は、金融会社全体を支援するだけでなく、個人の財務管理も支援しています。

今では、残高を確認し、即時支払いを行い、毎月の請求書をスケジュールし、投資に関するパーソナライズされた推奨事項を受け取ることができます.

つまり、金融ポートフォリオの改善に役立っています。

今日の金融セクターにおける AI の一般的な使用例の一部を以下に示します。

• 顧客のポートフォリオを評価し、ファイナンシャル アドバイザリー サービスを提供します。
• 大規模なデータセットからパターンを分析して、取引の意思決定を行います。
• 顧客の支出パターンを調査して、借入行動を予測します。
• 膨大なデータ セットをシステムに入力する際の人的エラーを削減します。
• 顧客とのやり取りを開始し、顧客の緊急のニーズに対応します。

3.産業保全

今日のほとんどの業界では、AI を使用して機械の予知保全を進めています。

彼らは、AI 対応ツールを使用して、マシンとアセットの現在の状態を調べ、それらがサービスを提供する可能性のある時間を予測しています。 その後、機械の修理やメンテナンスが必要な適切な時期を知るのに役立ちます。

現在、ほとんどの工場は機械学習を備えた AI を導入して、データを処理し、工場のパフォーマンスを予測し、機器の信頼性を高めています。 これにより、プロセスのダウンタイムや遅延を回避し、全体的な生産性を向上させることができます。

全体として、AI は、機械資産のライフ サイクルを推定し、交換または新規購入をスケジュールし、メンテナンスの総コストを最適化するのに役立ちます。

4. 輸送

運輸部門における AI アプリケーションの最初の例は、並外れたナビゲーション エクスペリエンスを提供する自動運転スマートカーですが、他にも多くのアプリケーションがあります。

最近登場した AI 交通管理システムは、スマート シティで交通の流れを最適化するために使用され、ドライバーと歩行者が最適なルートを見つけて時間を節約するのに役立ちました。

今日の著名な交通機関における AI の他の独占的な使用例は次のとおりです。

• 空港での顔スキャン
• AI配車サービス
• フライト、電車などでの遅延予測。
• AIを活用した駐車場管理
• 道路状況モニタリング

人工知能はどのようにビジネスに役立つようになったのですか?

ビジネスにおける人工知能の影響は、あらゆる小規模または大企業が採用しているため、広く感じられます。 よりスマートな意思決定を行い、顧客との関係を改善し、管理を合理化するのに役立ちます。

全体として、企業がさまざまな方法で成長を加速するのを支援したのは、大規模な技術的進歩です。 AI によってビジネスに革新的な改善をもたらしたい場合は、最高のテクノロジー企業から専任の AI 開発者を雇ってください。

より深く掘り下げて、事業運営における人工知能の使用法を学びたいですか? ここまで、各事業分野で目覚ましい進歩を遂げている様子をご紹介しました。

1. マーケティングにおける人工知能

AI is helping businesses of all types to enhance their marketing efforts and reach the maximum audience. It is firstly enabling companies to automate their day-to-day marketing tasks such as scheduling emails, predicting and analyzing campaign performance, and tracking social media activities.

Apart from these, a big role that AI plays in marketing is content moderation and creation. It is helping businesses to produce content faster and promote them in the right way.

It is assisting content marketers big time to improve their marketing campaigns and heighten their campaign successes.

A few noteworthy ways AI is aiding businesses in their marketing aspect are:

Ad targeting and performance analysis

Effective AI platforms are helping businesses to create and target ads for the right audience. Most of them, such as the Levity.ai tool analyze the ad performance according to the targeted customer segment and hence, predict their success accurately.

Content creation and moderation

AI-powered tools help in generating content based on keywords, business area, and target audience. It also moderates user-generated content on social media platforms and prioritizes them based on your business.

SEO (Search Engine Optimization)

With the help of Machine Learning algorithms, AI is assisting marketing teams to identify the intent behind buyers' searches as well as search trends. This enabled them to make better strategies for SEO.

Predictive customer analysis

By analyzing the data of previous purchases and interactions of customers, AI helps to understand your customers better. Subsequently, you can engage in a way to improve your relationships with them.

画像認識

Many platforms, including Google Lens and FaceApp, can now read digital images, videos, or graphic inputs, and infer meanings from them due to AI.

This is helping marketers to deduce useful insights from thousands of pictures posted daily on social media and know how their products/services are used.

2. Artificial Intelligence in Sales

Most salespeople or executives struggle to meet their monthly or annual targets. To meet their targets, they are keen to adopt any technologies or solutions that look promising. While nothing was really that effective, AI-based solutions worked much better.

The success rate in the sales field grew exponentially. This poses a risk to firms or companies that are not adopting AI tools.

A recent Harvard Business Review revealed how AI has been constantly facilitating sales and assisting businesses to improve their bottom line.

From providing sales managers with self-assessment tools to accurate sales forecasting and augmenting customer engagement, AI has facilitated sales functions in many ways.

Here are some prevalent ways AI is assisting businesses to improve sales.

Targeting well by adapting to the buyers' needs

Sales teams can quickly collect customer data and process insights to know about the intention and interests of buyers. So, they can adjust their services or modify products according to the buyers' needs.

Enhanced personalization

AI tools helps the sales team to send personalized notifications or targeted messages to specific buyers after gleaning insights from the huge customer data. This helps them in prioritizing leads and generating more sales.

Access to real-time information or data

AI gives salespeople access to accurate real-time data anytime, which helps them in making informed decisions.

Track progress in sales

AI-enabled tools aid the sales team to monitor their progress across various sales channels by gathering information from multiple sources.

需要予測

Sales teams can now forecast sales precisely with the help of AI-powered tools based on current sales and customer behavior patterns.

3. Artificial Intelligence in Customer Support

When it comes to understanding the relationship between AI and business, customer support services are a primary link.

All thanks to AI, companies can now better interpret customers' emotions, predict their behavior, and solve their issues instantly. It not only escalated the level of customer experience but also helped enterprises to grow loyalty in their customers.

AI-powered apps like MonkeyLearn and IBM Watson Tone Analyzer are assisting companies in customer sentiment analysis and further improving their customer services.

A great example is how TripAdvisor is using its customer data from feedback and social media interactions to depict customer emotions, future trends, and opportunities for improving its services.

A few prominent ways AI is benefiting businesses by improving their customer services are:

Chatbots engaging in excellent customer interactions

From responding to the customers' queries faster to reminding customers to order items left in the carts, collecting reviews, and asking them to rate, Chatbots are doing everything!

Enhances lead generation

AI tools facilitate the generation of leads by allowing companies to determine what customers want or what their pain points are.

For instance, AI is useful for companies to analyze the browsing trends of websites to determine what customers are looking for and subsequently, guide them to buy that.

Identify urgency and initiate actions

Using AI, companies are analyzing the interactions with their clients and potential leads to recognize the urgency. AI tools pick critical words like “I'd like to order” and frustrating phrases like “I am highly disappointed”, and “Won't buy from you anymore” to handle customers' concerns like a professional sales representative.

Stellar customer care services

With the help of AI-powered bots, companies are facilitating excellent customer care or support services.

An AI bot is available 24X7 to provide resolutions to customer complaints or grievances real quickly. Some of the bots even have multilingual support to help solve issues of global customers.

4. Artificial Intelligence in Operations

To understand why is artificial intelligence important in business, learn how it is transforming every field, including operations management. It is firstly reducing the workload of manual processes with machine learning.

AI-enabled tools do a lot in streamlining business operations. From automating repetitive tasks to eliminating human errors, creating predictive data models to making tasks efficient, they help businesses in their routine operations in many ways.

Workflow automation is a vital improvement AI brings in the aspect of business operations.

It raises the accountability of companies by facilitating centralized communications and allowing employees to access the real-time status of the operations. This reduces downtime and enhances the response time!

ML algorithms are also built to respond to data, and they tend to improve when fed more data.

Thus, when it comes to business operations, the ML algorithms identify patterns from the data and group them into separate clusters. This helps companies to make better decisions whether it's about processes, product development, supply chain operations, and delivery.

These are the two critical ways AI helps improve operations in business.

Automation of routine operations

AI-enabled devices or smart machines are simplifying processes and doing mundane tasks freeing up personnel for more productive activities.

For instance, the RPA (Robotic Process Automation), a critical component of AI is using software robots or simply 'bots' for complete back-office jobs, which include filling in forms, feeding and retrieving data, and forming predictions based on the data.

Predictive analysis of various datasets

This is perhaps the most vital way for AI in business operations that help in determining any anomalies or abnormalities in functions.

So, technically, it helps to avoid any critical situation or catastrophe in your business!

Streamline supply chain operations

A majority of business, including retail manufacturers, uses AI-powered tools to keep track of every aspect of their value chain, starting from manufacturing and distribution to resource deployment and shop floor management.

在庫管理

Using image recognition, an ML ability of AI assists businesses in inventory management. It uploads image data of the products, categories/labels them, and even identifies defective items.

5. Artificial Intelligence in Human Resources

When it's about using AI for business, organizations are continuously employing AI-based technologies to source the right talents efficiently.

It helps in virtual recruiting (which became common in business after the COVID-19 pandemic) as well as in the usual recruitment processes.

From analyzing the profiles of suitable candidates to finding the best candidates from applications, AI undertakes a whole lot of functions that help Human Resources (HR) managers source talents efficiently.

AI helps HR teams to overcome common challenges of sourcing, which include employee retention, determining wages or compensations according to workforce expectations, and assuring learning opportunities for career growth.

Some of the key ways AI is aiding companies in HR management are:

ソーシング

ML algorithms pick up relevant words from resumes submitted on online job portals to help companies find candidates that are suitable for the jobs. It also recommends that prospective candidates apply for vacant positions according to their job preferences.

Screening and interviewing

AI benefits companies largely during the interview process reminding them about scheduled interviews, providing details of candidates, assessing the skillsets of candidates, and preparing a questionnaire for the HR managers.

選択

AI-based applications also help HR recruiters to compare candidates based on their interview performance, prepare individualized job offers, and anticipate candidates' intentions regarding the job offer.

オンボーディング

The last step of talent acquisition ie, the onboarding process also gets easier due to AI.

It helps recruiters ease their onboarding processes which involve loads of documentation, signatures, access and authorization, and orientation.

6. Artificial Intelligence in Accounting

One of the remarkable advantages of AI in business as mentioned earlier is the automation of tasks that results in better accuracy and efficiency of operations.

Accounting is a crucial field in business that involves a lot of repetitive tasks like uploading files, entering data (cash flow, expenses, sales, etc.), classifying data according to correct accounting codes, and so on. Since AI promises to make no errors, it has a demanding role in accounting processes.

AI-empowered tools are using ML to enhance the practices for accounting. It aids in almost all types of accounting processes including the generation of financial statements, payroll, taxation, and auditing by enabling automation.

Some of the prevalent use cases of accounting in business are:

Performing repetitive accounting tasks

AI assists the finance and accounting personnel to avoid tedious tasks like data entry, recording day-to-day transactions and classifying them, reconciling accounts, correlating data from invoices or receipts, evaluating operational and employee expenses, tracking sales, and generating annual reports.

Semi-automation of critical processes

AI-based tools are likely to change the future of critical processes in accounting, such as payroll. With brilliant software applications that are mostly cloud-based, AI is making the tasks of payroll easier, such as checking working hours, making monthly payments, calculating overtime, issuing tax forms, etc.

7. Artificial Intelligence in Business Analytics

Most modern businesses are driven by the huge amount of complex data, which resulted in the adoption of AI-based analytical tools.

They are assisting businesses to have an intuitive risk management model, determine customer engagement, analyze risks in the supply chain, and created targeted campaigns based on customer data.

AI in business analytics is indeed a product of automation of data analysis, which is a usually time-consuming and resource-intensive task. It not just seamlessly analyzes the structured dataset of a business but also the unstructured or raw data using NLP (Natural Language Processing), image/video analytics, and speech analytics.

Some of the commendable ways AI supports business analytics are:

イノベーションの推進

Analytical tools are performing a comparative analysis of products that will drive innovation and improvements in the existing products.

This helps in creating new products that are better than the rivals and can attain a competitive edge in the industry.

危機管理

No businesses operate without risks or uncertainties. Companies can predict risks and prevent operational disruptions and hence subsequent losses. AI analytical tools perform big data analysis and enhance their risk management model.

So, you can make smarter decisions to avert or minimize risks and save costs.

顧客感情分析

It is an automated AI-enabled process that helps you to discover what customers perceive about your brand, products, or services.

Seamless supply chain management

Supply chain managers and executives use AI tools to extract data about various processes. They use data-driven information to identify challenges and solve them to streamline operations and make their supply chain efficiency.

Challenges to Overcome in AI

While the benefits of AI in business are far-reaching, never overlook the challenges that come across while adopting or implementing AI-driven tools.

That's why many companies are still reluctant about using AI in their operations.

Here are a few common hurdles that you can come across while adopting AI technology in your business.

1. Lack of awareness

While AI is the recent buzzword everywhere, many businesses, especially small enterprises are still not aware of AI applications in business. For them, identifying the benefits of AI and quantifying them is a major challenge.

When they are fully not aware of the advantages of AI, they become non-interested to learn how is artificial intelligence used in various aspects for improving their business.

2. Inadequate skills

One of the major hurdles to adopting artificial intelligence in business is the lack of skills and knowledge. You need technically competent and knowledgeable professionals who can operate AI-powered tools and get the desired job done.

For instance, AI is now able to interpret a vast amount of sales data and predict trends or patterns in the market. It helps them in discussing future scenarios or outcomes and make decisions based on them.

Thus, your employees must know how to feed the AI-powered tools with the data and make them capable of interpreting data just like they do.

3. Preparing the right dataset

If you are ready to fully explore the capabilities of AI, it is necessary to ensure that you have the right or required data set on your end. The dataset should be properly classified or structured, secured, and accessible.

Unfortunately, many businesses still lack proper resources for data management. They generate clusters of data that are not arranged. So, it becomes impossible for AI algorithms to provide accurate insights or formulate decisions based on disordered datasets.

4. Bias problem

AI systems work based on certain datasets that they are trained for. Those are good data, and hence, artificial intelligence services depend on them. When your company lacks good data, it can fail to implement its AI tools.

Low-quality data produced based on assumptions are never appropriate for AI analysis resulting in anomalies in the predictions or outcomes.

Low-quality data are often developed based on bias. It's essential to eliminate any such biases and make AI only responsive to unbiased data.

5. データセキュリティ

ほとんどの AI アプリケーションは、膨大な量のデータに基づいて機能します。 これらのデータのチャンクは、状況の予測や意思決定においてビジネスに役立ちますが、データ セキュリティの問題も引き起こします。

ビジネスに AI を適用するために生成するデータが多ければ多いほど、それらにアクセスできるユーザー/システムが増え、データ セキュリティの侵害やプライバシーの盗難の可能性が高くなります。

そのため、業務に AI アプリケーションを導入するには、適切なデータ セキュリティ管理が必要です。

ビジネスに AI を適用するために生成するデータが多ければ多いほど、それらにアクセスできるユーザー/システムが増え、データ セキュリティの侵害やプライバシーの盗難の可能性が高くなります。 そのため、業務に AI アプリケーションを導入するには、適切なデータ セキュリティ管理が必要です。

AI の未来に何が待っているのか?

人工知能に関する現在のシナリオがどうであれ、AI が将来支配することは明らかです。 AI がテクノロジーをさらに進化させるにつれて、企業やスタートアップ企業はますます AI ツールを実装して有利になります。

次世代の消費者体験からパーソナライズされたレコメンデーション、複雑な問題の解決、コンテンツの生成まで、すべてを行っています。

AI は、データセットを解釈および分析し、データセットからパターンを発見するという前例のない能力のために、今日のビジネスで探求されています。 よりスマートな意思決定、顧客とのやり取りの分析、売上予測、市場動向の予測、データの自動化などを支援しています。

言い換えれば、ペースの速いビジネスの世界で競争力を高めるために、さまざまな方法でビジネスを支援しています。 このシナリオを考えると、企業は近い将来、より多くの AI を使用する可能性があります。

多くの人は、AI が労働力を人間のような知性に置き換えようとしていると懸念していますが、そうではありません。 AI は将来の経済の大きな部分を占めるようになりますが、可能な限り効果的にするには人間の介入が必要になります。

人工知能は人間に取って代わるものではありませんが、人間のさまざまな知性を増強し、これまで以上に生産性を高めます。

人工知能があなたのビジネスに適しているかどうかを判断してください!

業種を問わず、AI はさまざまな形でビジネスに役立ちます。 ビジネスで人工知能の能力や有用性を活用するために、技術的にアップグレードしたり、専門家になったりする必要さえありません。

現在、大小を問わず何千もの企業が独自の AI プラットフォームを開発しており、データの分析、プロセスの高速化、反復タスクの削減、よりスマートな意思決定の迅速化を可能にしています。

一言で言えば、AI は、従業員の作業負荷を軽減しながら、営業やマーケティングから会計やデータ分析まで、さまざまな面でビジネスを支援しています。 エラーの回避、危機の回避、コストの削減にも役立ちます。

ビジネスにおける AI の総合的な利点に興奮している場合は、Webskitters Technology Solutions Private Limited にご連絡ください。 当社は米国のアプリおよびソフトウェア開発会社のパイオニアであり、AI テクノロジを活用してビジネス向けのすぐに使えるアプリケーションを構築しています。 方法についてはお問い合わせください。

よくある質問

1. AI の主な属性は何ですか?

AI または人工知能は、データの取り込み、適応、反応、前向き、並行の 5 つの主要な属性で構成される幅広い技術概念です。

AI はデータのチャンクを処理するため、データの取り込みは属性の 1 つですが、AI は適応性を高める機械学習のために常に状況に適応する必要があります。

また、AI ツールは周囲の環境や状況に応じて変更する必要があるため、受動的です。 AI については、予想されるシナリオに基づいて結果を予測することが多いため、前向きな属性も考慮されます。

最後に、AI ツールは一度に複数のデータ、複数の人、複数のシステムを処理できるようになっているため、同時実行属性を考慮することが重要です。

2. 最も一般的な AI モデルは?

AI モデルは、特定のタスクを実行し、一連のデータに基づいて一般的なパターンを特定するなどの結果を提供するように設計されたソフトウェア プログラムです。

通常、AI には複数のモデルがありますが、現在知られ適用されている最も一般的なモデルは、線形回帰、ロジスティック回帰、ディープ ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、およびサポート ベクター マシンです。

3. 最も高度な AI はどれですか?

今日最も進んだ AI はどれか疑問に思っているなら、それはディープ ラーニングです! これは、エンジニアやプログラマーが膨大な量のデータを与えて機械やシステムをトレーニングする AI の一種です。

マシンはデータを使用して、問題を解決し、状況を予測し、意思決定を行い、有用なタスクを実行します。

4. 私たちは毎日どのような AI を使用していますか?

AIはどこにでもあります！ 電話の音声アシスタント、Siri/Alexa などのデジタル アシスタント、フェイス アンロック、ナビゲーション用の Google マップ、ショッピング アプリでの同様の製品のおすすめ、毎月の請求書の支払い/請求サイクルのリマインダー、スパム/詐欺の検出など、毎日何百もの例に出くわします。 .

5. AI が解決できる主な問題は何ですか?

AI が解決に役立っている現実の問題とビジネス上の問題には、次のようなものがあります。

• お客様の問題
• 膨大なデータセットの分析
• 需要予測
• 画像・動画認識
• 顧客の行動や問題点の予測
• 病気の正確な診断
• ソーシャル メディアでのヘイト スピーチやわいせつ行為の排除

6. 最新の AI トレンドは?

ほとんどの組織は AI テクノロジーを採用しており、複数の方法で最終的な利益をますます改善しています。 今日広く普及している主要な AI トレンドのいくつかは次のとおりです。

• テキストの編集・修正、音声、画像のAI
• アートとコンテンツのためのジェネレーティブ AI
• 顧客体験を研ぎ澄ますための適応型 AI
• AI を活用したアシスタント
• 個別学習
• 不正防止

7. AI は中小企業をどのように支援できますか?

今日、AI とビジネスは密接に関係しています。 ビジネスが飛躍的に拡大し、成長するのを支援してきました。

あらゆる規模と種類の企業が AI の恩恵を受けており、むしろ業界で競争上の優位性を獲得しています。 AI は、小規模企業が成長し、ビジネスを次のレベルに引き上げるのに役立っています。

1. 顧客サービスの向上
2. プロセスの自動化
3. サイバーセキュリティの強化
4. より良いマーケティング キャンペーンの開発
5. 顧客関係の育成

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