2024年のビジネス成長を加速する最新AIトレンド

2024年のAIビジネストレンド

AI技術の進化によって大きなトレンドの波が生まれています。
それがビジネスへどのように影響するのか、併せて見ていきましょう。

AIのビジネス活用が当たり前の時代に

AIは近年、ビジネスでの活用が進んでおり、特にデータ分析や予測の分野で活発に利用されています。例えば、AIが過去の売上や実績データを学習し、精細な需要予測を行えば、供給量を調整できるため、企業の機会損失や過剰在庫のリスクを低減できます。

また市場競争に打ち勝つためには、もはやデータ活用は必要不可欠となっていますが、膨大なデータが社内外で蓄積されている昨今、いかに量・質共に高いデータ分析が行えるかが肝になっています。そうした中、人間では取り扱えなかったデータ量をAIが解析し、より精度の高いデータにて意思決定を行うことで、有意義なビジネスを進められると考えられています。

AIの最新ビジネストレンド

近年はAIの技術が進化していることで、新たな活用の可能性が生まれています。

自然言語処理(NLP)の進化

自然言語処理(NLP)とは、人間が日ごろから会話や文章で利用している自然言語を処理する技術です。米国企業OpenAIのChatGPTに代表されるような生成AIが注目され、ビジネスに利活用が進んだのも、主にこの技術の進展が背景となります。膨大な量のデータを深層学習(ディープラーニング)し、高精度な言語モデルが作り出されています。これにより、人間が自然と感じる会話のやりとり及び文章作成や要約、翻訳などが可能になりました。

社内のドキュメントデータをAIで活用「仕事のAI」

ロボティクスとオートメーション

AIは、RPA(Robotic Process Automation)という自動化技術と組み合わせることで、業務プロセスの効率的なオートメーション化に寄与します。例えば、紙のデータをスキャンして文字を読み取りテキストデータ化する「AI-OCR」はその代表例です。AIは文字認識精度を向上させ、紙文書のデータ化をスムーズにします。
こうしたオートメーション化がバックヤードにて進んでいくことで、ビジネス・業務全体の効率化につながります。

AIによるパーソナライズドマーケティング

消費者のニーズの多様化に対応する必要があることから、個々人にパーソナライズしたマーケティング手法は大いに注目されています。そのパーソナライズにAIを用いることで、より個々人に最適なサービスの提案が可能になり、顧客満足度向上につながります。

AIがもたらすビジネスチャンスとは？

世の中の急速な変化に伴い、AIをどのようにビジネスに活用することができるかが肝といえます。AIが入り込むことができるビジネスチャンスとなる領域を見ていきましょう。

新規ビジネスモデルの創出

生成AI市場の急速な伸長を背景に、AIを用いて新規ビジネスモデルを創出する動きは決してめずらしいものではなくなりました。より容易にAIを新たな分野に活用していける可能性が見出されたのです。海外ではすでに人によるコーディングを生成AIが担い、人材を新たなビジネスに投入する動きもみられます。

コスト削減と効率化

人の作業がAIに代替される時代となれば、人的コスト削減の契機でもあります。また、人手不足が深刻化する国内において、AIによる省力化・自動化が進めば、よりクリエイティブな業務にリソースを投入できます。質の高い商品・サービスの提供は顧客を喜ばせるでしょう。

顧客体験の向上

AIは顧客体験そのものを向上させてくれます。例えば、先述のパーソナライズドマーケティングを実施することで、顧客はより自分にとって最適な商品やサービスを利用できるようになるため、購買の際により満足感を覚えます。
また、カスタマーサービスの分野で、お問い合わせ対応に負荷が高く、それが顧客満足度に影響している場合には、AIチャットボットが代替することで、顧客が持つ悩みを早期に解決できます。これもAIがもたらす顧客体験の向上の例といえます。

新たな収益源の開拓

AIビジネスは、新たな収益源にもなり得ます。例えば製造業ではAIを活用することで生産プロセスを最適化し、生産効率を向上させることで、売上を上げている事例もあります。

実践編 - AIビジネスのためのアクションプラン

これからAIをビジネスを進め、成功させるために必要な戦略とアクションプランの設計方法を見ていきましょう。

中長期的なビジョンを策定する

まずはビジネスの中長期的な目的を明確にするステップであるビジョンの策定を行うことが重要です。AIビジネスでは売上の拡大、顧客満足度およびエンゲージメント向上、コスト削減・生産性向上などを目的とすることができます。それらの目的を見据えて、中長期的にビジョンを掲げます。同時に測定方法も検討しておきましょう。

AI導入の計画とステップを策定する

AIは技術であるため、どのようなシステムに組み込むのか、またどのような運用を行っていくのかの計画が必要になります。導入・運用・効果測定までの一連のステップを整理し、綿密に計画を立てましょう。

人材育成と組織文化の変革

AIを導入した後は、活用する人材が必要になるため、社内の教育を進めるなどの人材育成や組織文化の変革も求められるでしょう。特に生成AIは、これまでAIの専門家のみの領域だったところ、一般社員にも広がり「AIの民主化」が進みました。これからの時代は、AI教育は定常化していく可能性があります。

パートナーシップとコラボレーション

社内だけでなく、他企業や組織とのパートナーシップとコラボレーションを同時に進めることで、新たな市場へのアクセスやイノベーションにつながります。双方の強みを活かした協業により、新たな領域への進出も可能になるでしょう。

リスク管理とコンプライアンスチェック体制の確立

生成AIは便利な一方、情報漏洩リスクがついてきますが、AI活用に当たっては「人による判断」がより一層求められるようになってきます。リスク管理とコンプライアンスチェック体制の確立は、AIビジネスを推進するに当たって発生する必要事項です。

継続的な学習とイノベーションへの投資

AIは、一度学習したら終わりではなく、継続的に学習していくことで、常にその時点におけるベストプラクティスを提供するものです。またAI活用におけるイノベーションを見据えた投資の視点も、企業の大きな躍進と成長には欠かせない取り組みといえるでしょう。

【AIのビジネス活用事例】

実際に生成AIを導入した企業の事例をご紹介します。

ある大手飲料メーカーは、中期経営方針にてプロセス・組織・ビジネスモデルの3領域におけるイノベーションを推進することを掲げており、その一環として生成AI導入を行っています。

例として、生成AIを用いた社内情報検索システムを導入し、技術情報を効率的に取得でき、グループ全体の知見を共有する仕組みを構築しました。これにより、商品開発強化やグループ間のイノベーション創出を目指しています。同時にセキュリティを強化しており、情報が外部に漏れない工夫もされています。

経営戦略と紐づく計画的なAIの導入から運用、リスク管理まで、AIビジネスに取り組む際の参考になる事例といえます。

まとめ

AIの最新トレンドと共に、ビジネス活用のステップをご紹介しました。今後もさらに進化していく可能性のあるAIは、今こそ取り入れるチャンスといえます。ぜひ貴社に合ったAI活用方法を見つけ、成功につなげてください。