企業AI：人工知能がビジネスの未来をどのように作り上げていくのかとそのガイド

エンタープライズAIとは何ですか？

企業AIは、人工知能、機械学習、自然言語処理（NLP）の能力をビジネスインテリジェンスと組み合わせます。組織は、企業AIを使用して意思決定を推進し、競争優位性を拡大します。AIの実装は、自動化されたワークフローや改善されたデータ管理など、ビジネス価値を生み出す大規模なプロセスを企業が容易に行うのを助けます。エンタープライズAIは、組織の収益を増加させ、プロセスを効率化し、顧客エンゲージメントを向上させ、新たなビジネスチャンスを創出し、その他多くのことを支援することができます。

企業環境でのAIの利点は何ですか？

エンタープライズAIは、大規模なデータセットと高度なアルゴリズムを活用して、企業全体での運用を最適化し、ワークフローを効率化し、スケールでのイノベーションを推進します。これは既存のエンタープライズシステムやツールと統合します。エンタープライズAIの使用例には次のようなものがあります：

 

データインテリジェンス

企業AIの重要な要素はデータインテリジェンスです。データインテリジェンスは、より良い洞察と戦略的な意思決定のために生成型AIを使用して分析を次のレベルに引き上げます。それはデータを民主化し、それを行動可能な知識に変え、組織が変化するビジネス環境により迅速に適応し、イノベーションを推進することを可能にします。

 

サイバーセキュリティの強化

AIはサイバーセキュリティアプリケーションに多くの利点をもたらし、規制遵守を強化します。AIが大量のデータを処理し、人間が見逃す可能性のあるパターンを見つける能力のおかげで、AIパワードのソリューションは迅速に悪意のあるユーザーやコードを見つけて隔離し、データ侵害を防ぐことができます。違反やリークが発生した場合でも、AIは脅威の起源を特定し、将来何に注意すべきかを学ぶのに役立ちます。

 

カスタマーサービスの改善

AIを活用した会話型のカスタマーサービスツール、例えばチャットボットは、顧客の意図や感情を理解することができ、人間のエージェントの負担を軽減しながら、よりパーソナライズされた会話を可能にします。AIを顧客関係管理（CRM）プラットフォームに統合することで、よりパーソナライズされた顧客体験を構築し、ロイヤルティとリテンションを向上させることができます。

 

業務の加速

企業はAIを使用して、以下を含む複数の方法で操作を加速することができます：

• 運用コストの削減
• 予測販売分析を使用して収益を増やす
• 研究開発のスピードアップ
• 在庫管理の最適化
• リスクの低減
• スタッフの定着率の向上と採用コストの削減

この加速は、ビジネス界が進化するにつれて、企業に競争優位を提供します。

 

意思決定の最適化

ビッグデータはビッグビジネスであり、エンタープライズ規模の企業はそれを多く持っています。AIは、大量の構造化データと非構造化データを処理し分析するために作られています。ディープラーニングソリューションは、リアルタイムでそれを監視し管理し、同時にパターンとトレンドを探し出して意思決定を改善します。

生成AIとデータインテリジェンスを活用することで、企業は人間の目には見えないパターンを捉えることができます。データサイエンスの専門家は微妙な洞察に必要ですが、AIは非技術者の従業員がより良く情報に基づいた決定を下すのを助けます。

企業のAI戦略を採用するリスク

エンタープライズAIは、エキサイティングな機会と多くの利点をもたらします。しかし、AIは非常に複雑で進化している分野であり、この技術を採用することは次のような課題を伴います：

• AI専門知識の不足: AIの実装には、高度に専門化したエンジニアやデータサイエンティストが必要です。
• 相互運用性の問題: 既存のレガシーシステムは、AIをビジネスインテリジェンスと統合する際の障壁となる可能性があります。
• 規制遵守：地域によっては、AIが規制遵守のための追加要件や複雑さを導入する可能性があります。
• 透明性: 多くの機械学習アルゴリズムは「ブラックボックス」として機能し、その作成者でさえどのように動作するかを正確には知らない。これは、組織がAIの決定がどのように、またはなぜ行われたかを確認するためのツールが必要であることを意味します。
• データの品質: ほとんどのAIプラットフォームは、トレーニングや学習の目的で高品質のデータを必要とします。組織は、企業の人工知能システムを適切に実装するための現在および過去のデータが十分にない場合があります。
• ハイプと期待: NLPのようなAI技術は大きな話題を提供します。ステークホルダーやチームメンバーは、現在可能な以上の実装を期待するかもしれません。

現在の企業AIアプリケーション

今日、組織は多数のエンタープライズAIアプリケーションから選択できます。選択肢の一部は次のとおりです：

チャットボットとバーチャルアシスタント

エンタープライズAIをカスタマーサポートに利用することで、効率を向上させ、コストを削減し、カスタマーエクスペリエンスを改善することができます。研究結果によると、チャットボットはカスタマーサービスのコストを最大30％削減し、顧客の87％がチャットボットの使用にOKまたは満足していることが示されています。音声アシスタントは、障害を持つ人々が情報にアクセスするのを助け、あなたの会社のアクセシビリティと評判を向上させることができます。

予測保守とリスク管理

予測保守は、企業が問題が発生する前に先手を打つのを助け、例えば航空客の安全を保ち、二酸化炭素排出量を低減するのに役立ちます。リスクを評価するための予測モデルを使用することで、従業員はリアルタイムで問題に焦点を当てることができます。また、場合によっては、命に関わるミスを避けることも可能です。

パーソナライゼーションと顧客体験

AIのパーソナライゼーションは、ユーザーが消費するコンテンツや製品に広く存在しています。例えば、Netflixを視聴したり、Amazonで買い物をしたり、Spotifyで音楽を聴いたりする人々は、AIによって導かれています。消費者はこの種の助けを歓迎するだけでなく、それを期待しています。

財務報告と会計

計算するための膨大な金融データがあるため、企業はますますエンタープライズAIに助けを求めています。大規模言語モデル（LLMs）は、チームの繰り返し作業を減らし、他の作業のために時間を解放し、データ入力、取引分類、請求書処理などのエリアでのエラーを減らすのに役立ちます。

プロセスの最適化と自動化

データ入力などの繰り返し作業は時間がかかり、より重要で興味深い仕事から従業員を引き離します。それだけでなく、手動でのミスはビジネスの収益を損なう可能性があります。このようなタスクをAIで自動化することで、プロセスを効率化し、リソースを再配置することができます。例えば、データインテリジェンスプラットフォーム内の自動化は、企業がデータを取り扱う方法を変革し、エラーを減らし、全体的なデータ管理体験を改善することができます。

AIエンタープライズソフトウェアの未来

AIは絶えず進化しており、エンタープライズにとっての重要性は今後も増す一方です。ここでは、注目すべきトップのエンタープライズAIトレンドをいくつか紹介します。

民主化

生成型AIの台頭により、AIはもはやIT専門家だけのものである必要はなくなりました。Databricksのようなプラットフォームは、すべての従業員が自然言語でデータを検索、理解、クエリするのを助け、LLMsを使用します。生成的検索を使用すると、自然言語アシスタンスによるコードの記述、ミスの修正、答えの検索を通じて、新しいデータやアプリケーションの開発を加速することができます。

生成 AI

生成型AIは、自身で新しいコンテンツを解釈または作成できるAIの一種です。より大きく、より強力なモデルが続々と登場することで、生成型AIの能力は拡大しています。彼らはデザイン、ビデオ、オーディオ、スピーチなどを包括するだけでなく、複数の表現タイプを同時にシミュレートできるマルチモーダルモデルに向かっています。

倫理

AIは、人間が知能を持つ機械の意味を理解し、技術が急速に進化すると、倫理的な懸念を引き起こす傾向があります。懸念は、バイアスや真実性からプライバシーと説明責任にまで及びます。AIはデータから学習するので、データにバイアスが含まれている場合、そのバイアスが継続する可能性があります。これらの問題に対処するための十分な規制と政府の監督があるまで、企業はAIを透明かつ責任を持って使用することに対する倫理的な義務があります。これはリーダーシップを発揮し、責任あるAI開発を支援し、顧客との信頼を築く機会を提供します。

企業AIソリューションでの成功例

Databricksは、Data Intelligence Platformを通じて、幅広い業界の組織がエンタープライズAIで成功を収めるのを支援します。このプラットフォームは、すべてのデータ、AI、ガバナンスのニーズに対する開放的で統一された基盤を提供するために、レイクハウス上に構築されています。例には以下のようなものがあります：

リピーターを生む、ワンランク上のゲーム体験の提供

3000万人の顧客を持つSEGAヨーロッパは、何十年にもわたりゲーマーを喜ばせてきました。しかし、Covid-19のパンデミックは、1秒あたり25,000のイベントが50,000に跳ね上がったときに、SEGAのレガシーインフラを揺さぶりました。この企業は、この大幅なデータセットの増加を理解できるプラットフォームが必要でした。構造化されていないデータやストリーミングデータが分散環境に存在すると、データの処理が難しくなり、さまざまなソースからのデータのアクセスとインポートに多大な時間がかかります。

AWS上のDatabricks Data Intelligence Platformを使用することで、SEGAはすべてのデータを一か所に保存し、データチームにリアルタイムアクセスを提供することができました。SEGAはまた、重要な指標を追跡し、より良く、より深いゲームの洞察を得ることができるようになりました。それは感情と行動の分析のための統合された機械学習インフラを持ち、忠実で関与するコミュニティを構築し続けています。

Walgreensは薬局のケアをパーソナライズして患者の結果を改善します

Walgreensは、毎年9,000の場所で8億2,500万の処方箋を管理しています。これは1秒あたり10,000の取引に相当します。しかし、企業の既存のソリューションは、新しいビジネス要件をサポートするためにスケールアップすることができない、コストのかかるオンプレミスの技術を使用していました。48時間のターンアラウンドに加えて、データ操作には効率的で効果的な方法論がありませんでした。

Walgreensは、デジタルトランスフォーメーションの一部としてMicrosoft AzureとDatabricks Data Intelligence Platformを採用しました。WalgreensのデータをLakehouseに取り込むことで、データインテリジェンスの洞察を瞬時に可能にし、チームがリアルタイムで一つのスペースにデータを集約することを可能にしました。より良いスケーラビリティにより、Walgreensの生産性は、よりスマートなアルゴリズムとデータチーム間の効率的な協力のおかげで20%増加しました。

あなたの企業AIプラットフォームのためにDatabricksの力を使いましょう

Databricks Data Intelligence Platformは、データの独自性を理解するデータインテリジェンスエンジンによって支えられ、データを最大限に活用し、常に先を行くことを支援します。この統合されたデータプラットフォームは、データのサイロを排除し、データの検索を容易にし、自動化によりデータタスクをスピードアップし、より良い意思決定のためのデータ洞察へのアクセシビリティを提供します。これは、データを保護し、コンプライアンスを確保する強力なセキュリティを提供し、ROIを改善し、その他の機能を提供します。

あなたのビジネスのユニークなデータは非常に価値があり、最適化する価値があります。The Data Intelligence Platform for Dummiesで、エンタープライズAIとデータインテリジェンスがあなたの組織にどのような影響を与えるかを学びましょう。