• ホームページ
  • 記事
  • ブログ
  • AIを飼いならす。 ビジネスに AI を適用するための最初の一歩を踏み出すにはどうすればよいでしょうか? | ビジネスにおける AI #119

AIを飼いならす。 ビジネスに AI を適用するための最初の一歩を踏み出すにはどうすればよいでしょうか? | ビジネスにおける AI #119

公開: 2024-05-17

パーソナライズされた製品の推奨事項は、お気に入りのショッピング アプリに自動的に表示されますか? 仮想アシスタントはいつでも比類のない効率で質問に答え、問題を解決しますか? そして、世界中でビジネスのやり方を改善しているテクノロジーである人工知能の力から、あなたのビジネスはどのような恩恵を受けることができるでしょうか? ビジネスオーナーとして、この変革の力を活用したいと考えています。 以下に、その方法を示す 5 つのステップを示します。 さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。 企業内で AI を飼い慣らすにはどうすればよいでしょうか? 導入

AI を飼いならす – 目次

  1. 企業内で AI を飼いならすことはどれほど簡単なのでしょうか? 導入
  2. ステップ 1. AI、機械学習、生成人工知能の違いを理解する
  3. ステップ 2. ビジネス ニーズを定義する
  4. ステップ 3. AI がビジネスにどのように役立つかを確認する
  5. ステップ 4. AI を実装するための自分の能力を評価する
  6. ステップ 5. 専門家に相談することを検討する
  7. AI を飼いならす - 概要

企業内で AI を飼いならすのはどれくらい簡単ですか? 導入

ポーランドの企業の間で人工知能 (AI) の人気が高まっていますが、その可能性を十分に活用できていない企業はまだ多くあります。 KPMG の調査によると (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html) によると、現在我が国で AI ソリューションを使用している企業はわずか 15% ですが、世界平均は 35 ～ 37% です。 同時に、AI を導入した企業の最大 62% は、その導入の有効性を監視していません。つまり、AI がどのような影響を及ぼしたのかを把握していません。

これらの数字は、ポーランドのビジネスにおける人工知能の未開発の大きな可能性を示しています。 一方で、13% の企業が 2023 年末までに AI を導入する予定であり、これはこの破壊的テクノロジーの採用の波が来る兆候である可能性があります。 実際、企業は生産性の向上、製品とサービスの品質の向上、財務パフォーマンスの向上、競争力の強化など、AI から多くのメリットを享受しています。

ステップ 1. AI、機械学習、生成人工知能の違いを理解する

ビジネスに AI を導入するための最初の一歩を踏み出すことを検討している場合は、この一連のテクノロジーの基本を学ぶ価値があります。 ビジネスにおける AI の可能性を理解する前に、最も広い意味での人工知能 (AI)、機械学習 (ML) と生成 AI の主な違いを理解する必要があります。 これらの用語はしばしば同じ意味で使用されますが、実際には少し異なる概念を説明します。

AI とは、コンピューターやロボットなど、人間と同じように「思考」し、知的行動を模倣する、プログラムされた機械の一般的な能力を指します。 AI システムは、現実世界からの知識を同化、分析、使用して、新しい情報を導き出すことができます。 AI ベースのテクノロジーの例には、音声認識、画像認識、顔認識などがあります。

一方、機械学習 (ML) は、コンピューター システムがデータから学習し、人間の直接介入なしに意思決定を行う AI の分野です。 ML の重要な機能は、新しい入力データに基づいてアルゴリズムを継続的に自己改善し、適応させる機能です。

生成 AIの急速な発展に伴い、ChatGPT の熱狂的な人気がその主な兆候であり、この新しい傾向を理解することも重要です。 生成 AI は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、さらにはコンピューター コードなどの新しいデータを生成できます。 これは、大量のトレーニング データから学習することで実現されます。 ChatGPT などの言語モデルは、入力データに固有のパターンとルールを学習し、この知識を使用して人間が書いたものに似た新しい独自のテキストを作成します。

生成 AI の力は、革新的な方法で情報を創造的にリミックスし、合成する柔軟性と能力にあります。

ビジネスニーズを定義する

2 番目のステップは、人工知能と機械学習を実装することで満たせるビジネスの具体的なニーズを特定することです。 このプロセスは、詳細な分析といくつかの質問について慎重に検討することから始まります。

  1. 具体的にどのような結果を達成したいですか? それは、収益の増加、サプライチェーンの最適化、または顧客サービスの向上などです。
  2. これらの目標を達成する上での主な障害は何ですか?
  3. AI と機械学習はそれらを克服するのにどのように役立ちますか?
  4. このような取り組みの成功をどのように測定したいですか? 特に多くの企業がこの重要なステップを省略していることを考えると、結果をどのように評価するかを最初から計画する価値があります。 これは、KPI、直接的な経済的利益、またはこの実装用に特別に定義されたその他の指標に基づくことができます。
  5. すでに持っているデータは何ですか? データは、企業が新たに導入した AI が使用する重要なリソースです。 AI の可能性を最大限に活用するには、どのような追加データが必要になるかを自問してください。

これらの質問に答えることの価値を十分に理解するために、実際の例を見てみましょう。 クライアントの文書を処理するための長時間にわたる手作業のプロセスに苦労している小規模な会計事務所を想像してください。 彼らは自分たちの目標を「会計を自動化して処理を高速化し、生産性を向上させること」と定義しました。

主な障害は、退屈な作業に費やす時間と、処理する必要がある大量の文書でした。 これらの課題を検討した後、チームは AI ベースの文書処理を潜在的な解決策として特定しました。これは、関連する財務データを自動的に抽出して分類し、エラーを削減し、プロセスを高速化できる自然言語処理 (NLP) テクノロジーです。

この場合、影響を測定する方法は、1 か月あたりに処理されるドキュメントの数の増加と、注文ごとの平均処理時間の短縮でした。 データ リソース、この場合は AI システムのトレーニングに必要な領収書、請求書、その他の財務書類の量を評価することも重要でした。

この例は、AI 導入プロセスの開始時にビジネス ニーズを明確に定義することの重要性を示しています。 この方法によってのみ、適切なソリューションを特定し、それらを適切に実装して、ビジネスに最大の価値を提供することができます。

Taming AI

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/)、Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai) などのツールに手を伸ばす価値があります。 -builder/overview) または Docsumo (https://www.docsumo.com/)。

SensID Cognitive Automation は、自然言語処理 (NLP) テクノロジーを使用して、ロボット タスクや意思決定プロセスの鍵となる文書コンテンツの理解を自動化します。 テキストが分析されると、システムは収集したデータを集約して構造化された形式で表示し、ロボット プロセス オートメーション (RPA) や分析アプリケーションで使用できるようにします。 当社が開発した技術により、多種多様なビジネス文書に含まれる情報を解釈するモデルを効率的に作成できます。

SensID Cognitive Automation は、構造化データ (データベースなど)、半構造化データ (フォーム、csv、html など)、非構造化データ (doc、pdf、html など) を含むさまざまなテキスト ソースからのデータの統合を可能にします。など）、情報の統一されたビューを提供します。

Microsoft AI Builder は Microsoft Power Platform の一部です。 これを使用すると、ビジネス プロセスの最適化に役立つ AI モデルを作成して使用できます。 文書認識など、多くの一般的なビジネス シナリオに対応できる事前構築済みモデルを使用することも、会社固有の要件を満たすカスタム モデルを作成することもできます。

試してみる価値のあるもう 1 つのオプションは、OCR (光学文字認識) を使用して文書を読み取る Docsumo で、PayU や Hitachi などの大手企業から信頼されています。

ステップ 3. AI がビジネスにどのように役立つかを確認する

ビジネスの目標と課題を特定したら、次の論理的なステップは、AI がビジネスに価値と利益を追加できる具体的な方法を特定することです。 場合によってはその道筋が明らかではないため、考えられるさまざまなメリットを考慮してください。

AI の重要な価値要素の 1 つは、顧客に提供される価値を高めることです。 AI は機械学習と高度なデータ分析の力を利用して、企業が消費者の好みや行動をより深く理解できるように支援します。 これにより、よりパーソナライズされた満足のいくショッピング体験が可能になります。

もう 1 つの重要な要素は、従業員の効率と生産性を向上させるAI の可能性です。 AI は、反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、大幅なコスト削減を実現し、チームがより戦略的で創造的な活動に集中できるようにするとともに、仕事の満足度を大幅に向上させることができます。 実際、管理職の 59% は、職場で AI を使用すると仕事の満足度が向上すると信じています (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/)。

最後に、AI ソリューションの導入によって得られる直接的なビジネス上の利益を忘れてはなりません。 プロセスを最適化し、業務を改善し、データをより有効に活用することで、組織は収益と利益を最大化できます。

では、AIは顧客満足度を高めるのでしょうか？ 従業員の生産性を最大化できるでしょうか? 収益の増加に貢献するでしょうか? これらの質問のいずれかに対する答えが「はい」であれば、AI は確かに注目に値します。

Taming AI

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

ステップ 4. AI を実装するための自分の能力を評価する

AI の大きな可能性を理解したあなたは、新しいテクノロジを効果的に実装するための組織の能力とリソースを評価し、準備するという最大の課題に直面することになります。 残念ながら、達成したいことと、指定された時間と予算内で実際に実現できることの間には、大きなギャップがあることがよくあります。

社内で AI を使用する機会が数多くある場合は、自分の能力とツールを正直に評価することから始める必要があります。 IT プロフェッショナルに次の質問に正直に答えてもらいます。

  • オーダーメイドの AI ソリューションをゼロから構築する適切なスキルを備えた開発チームが社内にいますか?
  • そうでない場合、外部サプライヤーが提供する既製の AI 製品の購入を検討すべきでしょうか?
  • それとも、経験豊富な外部パートナーと戦略的に連携して、ニーズに合わせたソリューションを共同開発する方が費用対効果が高いでしょうか?

社内リソースが不足しているため、AI 導入プロジェクトを外部の専門企業に完全に委託することが最善の解決策となる可能性があります。 どちらの道を選択する場合でも、最初のステップとしては、市場で入手可能な AI ソリューションを徹底的に調査し、その中に組織の現在のニーズを満たすものがあるかどうかを評価することです。 既製の製品を購入する方が、最初から構築するよりも費用対効果の高いオプションである可能性があります。

AI の統合は、一般的な新しいソフトウェアの実装とは異なることに注意してください。 機械学習、ビッグデータ処理、高度なアルゴリズムの専門知識が必要です。 組織にこのような専門知識がない場合、プロジェクトの成功の可能性を最大限に高めるために、外部の専門家との協力が避けられない場合があります。

ステップ 5. 専門家に相談することを検討する

AI テクノロジーへの熱意にもかかわらず、多くのマネージャーは、組織内にスキルが不足しているため、まだ最初の一歩を踏み出すことを恐れています。 あなたもその一人である場合は、専門のコンサルタントまたは外部企業を導入することを検討してください。

AI システムの構築は、一般的なビジネス アプリケーションの開発とは大きく異なります。 これは高度に専門化された専門分野であり、機械学習、自然言語処理、ディープラーニング、ビッグデータ分析における高度なスキルが必要です。

たとえば、顧客と効果的にコミュニケーションできる AI 仮想アシスタントを作成するには、強固なフルスタック基盤だけでなく、自然言語処理テクノロジーと生成人工知能も必要です。

あなたのチームにそのような専門的なスキルが欠けている場合は、外部の支援を求める方が合理的かもしれません。 専門の AI コンサルティング会社や代理店は、関連する専門知識や経験だけでなく、実証済みのプロセスやベスト プラクティスも提供して、取り組みの成功の可能性を高めます。

もちろん、外部の専門家を雇うには追加のコストがかかります。 ただし、AI を不適切に導入すると、エラー、ダウンタイム、修正の必要性により、さらに大きな経済的損失が発生する可能性があることを覚えておくことが重要です。 または、単にシステム全体の誤動作が原因で、そのシステムが作成されたタスクが実行されなくなります。 だからこそ、専門家​​と協力することが、長期的には時間とお金を節約できる賢明な投資となることが多いのです。

Taming AI

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

AI を飼いならす – 概要

企業への人工知能の導入は、間違いなく深刻で困難な取り組みですが、ビジネスの変革と成長のための大きな機会でもあります。 これにより、効率を向上させ、プロセスを最適化し、顧客により大きな価値を提供するための無数の機会への扉が開かれます。

すでに見てきたように、中小企業から大企業に至るまで、世界中の多くの企業が AI を活用して、退屈なタスクを自動化し、大規模なデータセットを分析し、事実に基づいてより適切な意思決定を行うことに成功しています。

もちろん、他の本格的なビジネス イニシアチブと同様に、AI 導入を成功させるには、詳細な計画と実証済みの原則の順守が必要です。

AI の実装は反復的なプロセスです。 そのため、小規模なパイロット プロジェクトから始めて、テストを実行し、フィードバックを収集することが最善です。 これに基づいて、さらなる開発や調整についての決定を下しやすくなります。 また、重要な成功要因であるデータも忘れないでください。 AI システムに供給する質の高いデータが多いほど、AI の学習とパフォーマンスは向上します。

Taming AI

私たちのコンテンツが気に入ったら、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok の忙しいミツバチのコミュニティに参加してください。

Taming AI. How to take the first steps to apply AI in your business? | AI in business #119 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

すべての投稿を表示

ビジネスにおける AI:

  1. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
  2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
  3. ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
  4. AI支援のテキストチャットボット
  5. ビジネス NLP の今日と明日
  6. ビジネスの意思決定における AI の役割
  7. ソーシャルメディア投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
  8. 自動化されたソーシャルメディア投稿
  9. AIを活用した新たなサービスや製品
  10. 私のビジネスアイデアの弱点は何ですか? ChatGPT を使用したブレインストーミング セッション
  11. ビジネスでの ChatGPT の使用
  12. 合成俳優。 AI ビデオ ジェネレーター トップ 3
  13. 便利なAIグラフィックデザインツール3選。 ビジネスにおける生成 AI
  14. 今日試してみるべき 3 つの素晴らしい AI ライター
  15. 音楽制作における AI の力を探る
  16. ChatGPT-4 で新たなビジネスチャンスを掴む
  17. 経営者向けAIツール
  18. あなたの生活を楽にしてくれる 6 つの素晴らしい ChatGTP プラグイン
  19. 3 グラフィックAI。 インテリジェンスを生成し、ビジネスを実現する
  20. マッキンゼー グローバル インスティテュートによると、AI の未来は何ですか?
  21. ビジネスにおける人工知能 - はじめに
  22. NLP、つまりビジネスにおける自然言語処理とは何ですか
  23. 自動文書処理
  24. Google翻訳とDeepL。 ビジネスにおける機械翻訳の 5 つの応用例
  25. ボイスボットの運用と業務応用
  26. 仮想アシスタント技術、それとも AI と会話する方法?
  27. ビジネスインテリジェンスとは何ですか?
  28. 人工知能はビジネスアナリストに取って代わるのでしょうか?
  29. 人工知能は BPM にどのように役立ちますか?
  30. AI とソーシャルメディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
  31. コンテンツ管理における人工知能
  32. 今日と明日のクリエイティブAI
  33. マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
  34. 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えるのでしょうか?
  35. デジタル企業における RPA と API
  36. 将来の雇用市場と将来の職業
  37. エドテックにおける AI。 人工知能の可能性を活用した企業の 3 つの例
  38. 人工知能と環境。 持続可能なビジネスの構築に役立つ 3 つの AI ソリューション
  39. AI コンテンツ検出器。 それだけの価値があるのでしょうか？
  40. ChatGPT対Bard対Bing。 どの AI チャットボットが競争をリードしているでしょうか?
  41. チャットボット AI は Google 検索の競合相手ですか?
  42. 人事および採用のための効果的な ChatGPT プロンプト
  43. 迅速なエンジニアリング。 プロンプトエンジニアってどんな仕事をするの？
  44. AI モックアップ ジェネレーター。 上位 4 つのツール
  45. AIと他に何か？ 2024 年のビジネスにおけるトップテクノロジートレンド
  46. AI とビジネス倫理。 倫理的なソリューションに投資すべき理由
  47. メタAI。 Facebook と Instagram の AI サポート機能について知っておくべきことは何ですか?
  48. AI規制。 起業家として知っておくべきことは何ですか?
  49. ビジネスにおける AI の 5 つの新しい用途
  50. AI 製品とプロジェクト - 他のものとどう違うのですか?
  51. AI を活用したプロセス自動化。 どこから始めれば？
  52. AI ソリューションをビジネス上の問題にどのように適合させるのでしょうか?
  53. チームのエキスパートとしての AI
  54. AIチーム vs 役割分担
  55. AIのキャリア分野はどうやって選べばいいのでしょうか？
  56. 製品開発プロセスに人工知能を追加することには常に価値があるのでしょうか?
  57. HR における AI: 採用の自動化が人事とチームの開発に与える影響
  58. 2023 年に最も興味深い 6 つの AI ツール
  59. AI が引き起こす 6 つの最大のビジネス事故
  60. 企業の AI 成熟度分析は何ですか?
  61. B2B パーソナライゼーションのための AI
  62. ChatGPT の使用例。 2024 年に ChatGPT を使用してビジネスを改善する 18 の例
  63. マイクロラーニング。 新しいスキルを習得する簡単な方法
  64. 2024 年の企業における最も興味深い AI 導入
  65. 人工知能の専門家は何をするのですか?
  66. AI プロジェクトはどのような課題をもたらしますか?
  67. 2024 年のビジネス向け AI ツール トップ 8
  68. CRMにおけるAI。 AI によって CRM ツールは何が変わるのでしょうか?
  69. UE AI 法。 ヨーロッパは人工知能の使用をどのように規制していますか
  70. ソラ。 OpenAI によるリアルなビデオはビジネスをどう変えるのでしょうか?
  71. AI ウェブサイト ビルダー トップ 7
  72. ノーコードツールとAIイノベーション
  73. AI を使用すると、チームの生産性がどの程度向上しますか?
  74. ChatGTPを市場調査に使用するにはどうすればよいですか?
  75. AI マーケティング キャンペーンの範囲を広げるにはどうすればよいでしょうか?
  76. 「私たちは皆開発者です。」 シチズン開発者はあなたの会社をどのように支援できるでしょうか?
  77. 輸送と物流における AI
  78. AI が解決できるビジネスの問題点は何ですか?
  79. メディアにおける人工知能
  80. 銀行と金融における AI。 ストライプ、モンゾ、グラブ
  81. 旅行業界における AI
  82. AI が新しいテクノロジーの誕生をどのように促進しているか
  83. ソーシャルメディアにおけるAI革命
  84. 電子商取引における AI。 グローバルリーダーの概要
  85. AI画像作成ツールトップ4
  86. データ分析用の AI ツール トップ 5
  87. あなたの会社の AI 戦略 – どのように構築するか?
  88. ベスト AI コース – 6 つの素晴らしい推奨事項
  89. AI ツールを使用してソーシャル メディアのリスニングを最適化する
  90. IoT + AI、または企業のエネルギーコストを削減する方法
  91. 物流におけるAI。 5つの最高のツール
  92. GPT ストア – ビジネス向けの最も興味深い GPT の概要
  93. LLM、GPT、RAG...AI の頭字語は何を意味しますか?
  94. AI ロボット – ビジネスの未来か現在?
  95. 企業に AI を導入するにはどれくらいのコストがかかりますか?
  96. AI はフリーランサーのキャリアにどのように役立ちますか?
  97. 作業を自動化し、生産性を向上させます。 フリーランサーのための AI ガイド
  98. スタートアップのための AI – 最高のツール
  99. AIを活用したWebサイト構築
  100. OpenAI、Midjourney、Anthropic、Hugging Face。 AIの世界では誰が誰ですか？
  101. イレブンラボ、あとは何？ 最も有望な AI スタートアップ
  102. 合成データとビジネスの発展におけるその重要性
  103. トップの AI 検索エンジン。 AIツールはどこで探せばいいのでしょうか？
  104. ビデオAI。 最新のAIビデオジェネレーター
  105. 経営者のためのAI。 AI があなたの仕事をいかに楽にするか
  106. Google Gemini の新機能は何ですか? 知っておくべきことすべて
  107. ポーランドのAI。 会社、会議、カンファレンス
  108. AIカレンダー。 会社での時間を最適化するにはどうすればよいでしょうか?
  109. AI と仕事の未来。 ビジネスの変化にどのように備えるべきでしょうか?
  110. ビジネス向けの AI 音声クローン。 AI を使用してパーソナライズされた音声メッセージを作成するにはどうすればよいですか?
  111. 事実確認とAI幻覚
  112. 採用における AI – 採用資料を段階的に開発
  113. ミッドジャーニーv6. AI画像生成のイノベーション
  114. 中小企業におけるAI。 中小企業はAIを活用してどうやって巨大企業と競争できるのでしょうか？
  115. AI はインフルエンサー マーケティングをどのように変えるのでしょうか?
  116. AI は開発者にとって本当に脅威なのでしょうか? Devin と Microsoft AutoDev
  117. EC向けAIチャットボット。 ケーススタディ
  118. eコマースに最適なAIチャットボット。 プラットフォーム
  119. AI の世界で何が起こっているかを常に把握するにはどうすればよいでしょうか?
  120. AIを飼いならす。 ビジネスに AI を適用するための最初の一歩を踏み出すにはどうすればよいでしょうか?