現在、人工知能（AI）と、それが様々な分野や企業にもたらしたメリットについて、多くの議論が交わされています。しかし、企業におけるAI運用の成熟度は、いくつかの理由から重要です。第一に、AI導入の出発点を正確に評価し、ベストプラクティスや最先端の技術と比較して、企業がどの段階にあるのかを把握するのに役立ちます。
AIにおける運用成熟度とは、組織内における人工知能技術の開発と統合のレベルを指します。この概念には、企業が人工知能を効果的に導入・活用し、プロセスの改善、データに基づく意思決定、製品・サービスの革新を実現する能力が含まれます。
成熟度の高い企業は、高度なテクノロジーを導入するだけでなく、データとインサイトを重視する組織文化を育み、堅牢な技術インフラを備え、人工知能の可能性を最大限に引き出せる熟練したチームを擁しています。運用上の成熟度を達成するには、継続的な技術進化、戦略的適応、そして社内コンピテンシーの開発というプロセスが必要です。
マッキンゼー調査によると、人工知能（AI）の成熟度が高い企業は、それぞれの業界でリーダーとなる可能性が3～5倍高いことが示されています。さらに、デロイトのデータによると、AI成熟度がより高い企業は、生産性を最大40%向上させることができることが示されています。
この評価は、リソースの効率的な配分を促進し、企業が最も開発が必要な分野に注力することを可能にします。ギャップと機会を特定することで、組織は最大のインパクトと価値をもたらす取り組みを優先することができます。
Forrester調査によると、企業の56%が投資の最適化と運用効率の向上に成熟度の測定が不可欠であると考えています。運用成熟度を評価することで、AI導入に向けた詳細かつ構造化されたロードマップを策定することが可能になります。ロードマップには、段階、マイルストーン、成功指標が含まれており、導入を秩序正しく戦略的に導くことができます。
AI 成熟度を測定することの利点は何ですか?
さらに、測定は組織内に必要な文化的変化を促進し、イノベーションと適応の文化を育みます。「成熟度を継続的に監視することで、必要に応じて戦略を調整し、AI導入における継続的かつ持続的な改善を確実にすることができます。また、プロジェクトの成功を損なう可能性のある問題を予測・回避することで、リスクを軽減することにも役立ちます」と、KeyrusのビジネスディレクターであるPaulo Simon氏は述べています。
成熟度の高い企業は、テクノロジーがもたらす競争優位性をより効果的に活用できる立場にあります。この運用を評価し改善することで、企業は競争力を維持し、その潜在能力を最大限に引き出すことができます。PwCによると、 AIの効果的な導入は、2030年までに世界経済に最大15.7兆米ドルの付加価値をもたらす可能性があります。最後に、ツールが企業の戦略目標と整合していることを保証すれば、取り組みがビジネス目標に直接貢献し、具体的な価値を生み出すことが保証されます。
パウロ氏にとって、業務の成熟度を測定することは、テクノロジーを効果的かつ戦略的に導入するための基本であり、企業が人工知能がもたらす課題に立ち向かい、機会を捉える準備が十分に整っていることを保証するものです。
AIの運用成熟度の段階
- 初期の認識
- 認識の文化:当社では、人工知能と機械生成人工知能 (GenAI) の概念と利点についての社内認識文化を推進しています。
- 教育とトレーニング: AI/GenAI とそのビジネスへの潜在的な影響についての理解を深めるために、あらゆるレベルの従業員を対象に教育とトレーニングの取り組みが実施されています。
- 実現可能性評価:企業は、実装によって大きな利益が得られる可能性のある領域を特定するために予備評価を実施します。
- 部門別実施
- 実装戦略:企業は、ビジネス目標と全体的な戦略に沿って、特定の領域に AI/GenAI を実装するための明確な戦略を策定します。
- 既存のプロセスとの統合: AI/GenAI は既存の企業プロセスにスムーズかつ効率的に統合され、ワークフローを最適化し、運用効率を向上させます。
- 影響測定:効率性の向上、コストの削減、顧客エクスペリエンスの向上など、実装の影響を測定するための KPI とメトリックが確立されます。
- 初期探査
- 制御された実験: 実際のビジネス シナリオでの適用性と実現可能性を調査するために、制御された実験とパイロット プロジェクトが実施されます。
- 結果評価:パイロット プロジェクトの結果は厳密に評価され、定義されたビジネス目標の達成における成功と有効性が判断されます。
- フィードバックと学習:同社は、ツールの調査を継続しながら、パイロット プロジェクトからのフィードバックを活用してアプローチを学習し、調整しています。
- 組織の拡大
- ガバナンスと変更管理:当社は、組織全体にわたる AI/GenAI の拡張を監視し、関連する組織変更を効果的に管理するために、堅牢で効果的なガバナンス フレームワークを実装しています。
- インフラと人材への投資:技術インフラと、この分野の専門的な人材の雇用と育成に多額の投資が行われています。
- スケーラビリティ戦略:この戦略は、組織全体に効果的に拡張し、システムが増加したワークロードを処理できるようにするように設計されています。
- 高度な操作
- 総合的な自動化:社内プロセスから顧客やパートナーとのやり取りに至るまで、企業の業務のあらゆる側面に統合されます。
- データに基づく意思決定:アルゴリズムによって生成されたデータと洞察に基づいて意思決定が行われ、より正確で効果的な意思決定が実現します。
- 継続的なイノベーション: 当社は継続的なイノベーションのアプローチを採用し、常に新しいアプリケーションや進歩を模索して競争力を維持しています。
- AI/GenAIにおけるリーダーシップ
- イノベーションの文化:当社はイノベーションと実験の文化を育んでおり、組織のあらゆるレベルで AI/GenAI の使用が奨励され、評価されています。
- 戦略的パートナーシップ:専門知識、リソース、最先端のテクノロジーにアクセスするために、市場リーダーと戦略的パートナーシップを構築します。
- 将来のビジョン:当社は将来を見据えたビジョンを維持し、常にテクノロジーの最先端を探求し、AI を適用して新しいビジネス モデルを作成し、業界全体を変革する方法を模索しています。
今日の市場において企業が競争力を高めるには、業務成熟度を測定することが不可欠です。現在の段階を理解し、戦略的な道筋を描くことで、リソースを最適化し、成果を最大化することができます。
成熟度の6つの段階に従うことで、企業は初期のAI認識から確固たるAIリーダーシップへと進化し、AI導入の成功を確実なものにし、継続的なイノベーションの文化を育むことができます。「この体系的なアプローチはリスクを軽減し、企業がAIによってもたらされる機会を最大限に活用することを可能にします。そのため、測定は持続的な成長と将来の成功にとって不可欠な戦略となります」とサイモンは結論付けています。
