AI ファーストの利点: 現実世界の 5 つの成果

効率の向上は、どの組織にとっても継続的な目標です。効率を高めれば高めるほど、タスクにかかる時間と費用が少なくなります。例えば小売業では、AI ドリブン型のスマートシェルフシステムがモノのインターネット (IoT) とクラウドベースのアプリケーションを使用して、商品を補充するようバックヤードにアラートを出します。在庫システムは何が補充されているかを記録し、データ分析を活用して追加注文のタイミングと頻度を予測します。

AI および AI と密接に関係する機械学習 (ML) は、1つのアクションの実行にかかる時間内に驚異的な量のデータを処理できるため、傾向、パターン、異常値などを特定してビジネスに関する貴重な洞察を生み出すことができます。資金調達、マーケティング、サイバーセキュリティ、製造など、どのような活動を行う場合も、この洞察には大きな戦略的価値があります。例えば、顧客の行動を予測したり、ネットワーク侵害の試みを追跡したりできます。製造ラインで歩留まりと品質のバランスを取ることも可能です。資金提供者に要求が殺到しないように資金調達活動を調整するのにも役立ちます。これによって、組織のニーズとそのサービスを利用する顧客のニーズに適切に応える安定した組織となります。

前述の小売業の例では、スマートシェルフと在庫システム間のやり取りにおいて人の介入は最小限に抑えられるため、エラーが発生する可能性が大幅に削減されます。タスクに手作業の部分があると、エラーが起きる可能性があります。人は注意散漫になったり疲れたりするものです。AI ドリブン型のシステムでは、このような手作業の問題が起こりません。エラーが減少すると、効率性や生産性が向上し、最終的には会社の利益向上につながります。簡単に言うと、特定のタスクにおいて AI プロセスは人を上回るパフォーマンスを発揮することができます。

スピードと効率は密接に関連し、一方が向上すれば他方も向上します。ある画面でのキー操作とクリックを減らすことで、タスクをどれだけ速く完了できるか考えてください。マルチタスクや大量のデータのレビューを行う AI の能力によって、人手を介さずに処理が加速します。保険会社や金融会社は、このスピードを利用して、請求、ローン申請、信用調査をレビューします。すると、保険会社では請求処理の時間が短縮され、銀行では住宅などのローン承認の効率が上がります。その結果、会社のコストが削減され、顧客満足度が向上します。多くの場合、実際に何度も実験して、プラットフォームを利用するあらゆる顧客にとって最適なパフォーマンスを選択しています。

大規模なチームが協力して1つのタスクに取り組むと、特にメンバーがタイムゾーンの異なる複数の場所に分散している場合には、ワークフローが行き詰まる可能性があります。音声認識などの AI ドリブン型ツールを利用すると、会議の録画の文字起こしなどのタスクが加速されて、チームの効率を高めることができます。医療の文脈では、文字起こしによって開業医は手作業でデータをキャプチャする必要がなくなります。法的な供述録取、ビジネスミーティング、ウェビナーの文字起こしは、以前は数日かかっていたかもしれませんが、今では AI を利用すれば数秒しかかかりません。これにより、タスクに集中し、完了までの時間を短縮できます。