人工知能
AI が今日影響を与えている 5 つの業界
AI はこれまで解決不可能と考えられてきた各業界の課題に解決策を提供するとともに、スケーラビリティ、生産性、イノベーションを新たなレベルに引き上げています。
Michael Brenner
ソート リーダーシップおよびカスタマー アドボカシー担当バイス プレジデント
Workday
長年にわたり、人工知能は最先端のビジネス テクノロジーとして注目を集めてきました。しかしつい最近まで、ビジネスリーダーが今すぐ積極的に取り組まなければならない優先事項というよりは、近未来的な構想と捉えられていました。過去数年間でこの状況は一変しています。
AI の普及は、ヘルスケア、金融、教育、製造など、さまざまな業界ですでに現実化しています。当社の調査によると、実に最高経営責任者 (CEO) の 98% は AI の導入が即時的なメリットをもたらすと考えており、4 分の 3 はすでにメリットを享受しています。
また、「AI が人間に取って代わる」という当初の懸念に反し、AI は適切に導入することで人間の創造性や専門知識を大幅に高めることが証明されています。AI はこれまで解決不可能と考えられてきた各業界の課題に解決策を提示するとともに、スケーラビリティ、生産性、イノベーションを新たなレベルに引き上げています。
この記事では、AI を活用して明確かつ測定可能な価値を生み出している 5 つの業界を取り上げます。競合に先んじて優位性を維持するため、企業がどのように AI を活用しているのかを具体的に掘り下げていきます。
AI が 2025 年に最も影響を与えた 5 つの業界
業界 1: ヘルスケアとライフサイエンス
ヘルスケア業界やライフサイエンス業界は、医療システムの運用方法と疾患の検出・治療・管理方法の両方を AI によって変革しています。ヘルスケア業界向けの AI は、複雑なデータ分析や高度な診断に欠かせない機能を強化することにより、変革を推進し、患者の治療成果を高め、真にパーソナライズされた価値ベースのケアを提供しています。
AI は主要領域に広く適用されています。これには以下が含まれます。
診断: 医療画像、病理スライド、その他のデータを分析し、がん、心臓病、遺伝性疾患など、健康上の異常を早期かつ正確に検出します。
パーソナライズされた治療プラン: 患者固有のデータ (遺伝情報、病歴、生活習慣要因など) を統合し、患者に応じて最適化されたケア方法を提案します。
医薬品開発の加速: 有望な医薬品候補を正確に特定し、有効性を予測して、分子間相互作用をシミュレートします。これにより調査期間を短縮し、画期的な治療法の開発を加速します。
集団健康管理: 患者集団全体の傾向を特定し、リスク要因を可視化し、予防的介入を先導して公衆衛生上の課題に対処します。さらにリソースを配分し、公平な医療提供を支援します。
運用の最適化: 予約スケジューリングの自動化から人財配置の最適化、重要備品の在庫管理の改善に至るまで、病院のワークフローを効率化します。
活用例をご覧ください: ある医療提供組織は多くの患者に総合的なケアを提供するため、AI を活用してワークフォースを最適化し、主要職務の補充を行っています。
ガイド
成長企業は AI でさらに変貌する
業界 2: 金融サービス
金融サービス業界は常にデータ主導で業務を進めてきましたが、AI は分析機能や予測機能を新たなレベルに引き上げています。膨大なデータセットをリアルタイムに分析する AI は、金融機関の業務方法を大きく変えています。これにはリスク管理、セキュリティ対応、パフォーマンス追跡、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスの提供が含まれます。以下は、その詳細を簡単にまとめたものです。
不正行為の検出と防止: 取引をリアルタイムに監視し、不審な活動を通知し、被害が拡大する前に不正行為を防止します。さらに新たな脅威に適応・対応し、金融機関が常にサイバー犯罪者の先手を打てるよう支援します。
リスク管理: 予測分析を使用して市場動向、信用リスク、コンプライアンス上の課題を評価し、金融機関が先を見据えて情報に基づいた意思決定を行い、資産を保護できるよう支援します。
金融サービスのパーソナライゼーション: 銀行やフィンテック企業が高度にパーソナライズされた提案 (顧客に応じた投資戦略や支出インサイトなど) を提供できるよう支援することで、顧客のスマートな意思決定を促進し、顧客のエクスペリエンス全体を向上させます。
カスタマー サポート: バーチャル アシスタントやチャットボットを使用して 24 時間 365 日体制の顧客サービスを提供し、質問への回答やリクエスト処理を行うほか、ローン申請などの複雑な金融手続きを顧客に案内します。
業務の効率化: データ入力、レポート作成、ドキュメント処理などの反復作業を自動化し、間接費を削減して、チームがより価値のある業務に専念できるよう支援します。
活用例をご覧ください: ある商業用不動産会社は AI を活用してチケットの誤りを最小限に抑え、年間 100 万ドルを節約しています。
業界 3: メディアと通信
AI はコンテンツを作成、配信、消費する方法を変革し、メディア業界と通信業界を大きく変えています。メディア企業が各種ツールを活用してパーソナライズされた魅力的なエクスペリエンスを創出できるよう支援するとともに、制作プロセスを効率化しています。業界の急速な変化に対応するには、創造性とテクノロジーを緊密に連携させる必要があります。AI は以下を実現することにより、メディア企業が常に変化を先取りできるよう支援します。
コンテンツのパーソナライゼーション: 視聴者の行動や好みをアルゴリズムで分析し、最適化された提案をストリーミング プラットフォームやニュース媒体、デジタル コンテンツ ハブを通じて提供することにより、ユーザー エンゲージメントとロイヤルティを高めます。
コンテンツ作成の自動化 記事、ビデオ スクリプト、ビジュアル コンテンツを生成し、創造性の質を維持しつつ制作期間を短縮します (需要の高いトピックや迅速な対応が求められるトピックを制作する場合に特に有用です)。
分析プラットフォーム: 分析を動的に適用することにより、メディア企業は視聴者の好みを理解し、トレンドを特定し、コンテンツ戦略を最適化してリーチやインパクトを最大化できます。
広告ターゲティングの強化: 消費者データや行動パターンを分析し、特定の視聴者層に向けて的確な広告ターゲティングや関連性の高いキャンペーンを実施します。
ワークフローの効率性の向上: メディア制作プロセス (ビデオ編集、キャプション生成など) にかかる時間とコストを削減し、チームが創造的な業務に専念できるよう支援します。
活用例をご覧ください: あるデータ センター運営事業者は AI を活用して会計と財務の連結業務を自動化し、作業時間の短縮と精度向上を組織規模で実現しています。
業界 4: 製造
AI は従来の工場をインテリジェントでアジャイルな製造エコシステムへと変革することにより、製造の新時代を切り拓いています。AI はワークフローの最適化、設備故障の事前予測、各製造工程の的確な運用を実現することにより、製造企業が消費者ニーズの変化に対応し、コストを削減し、廃棄物を最小限に抑えられるよう支援します。技術的進歩が見られる主な領域には以下が含まれます。
予知保全: センサー データを分析して機械に支障が生じるタイミングを予測し、予防保全を可能にすることで、多額のコストが発生するダウンタイムを最小限に抑えることができます。
品質管理: コンピュータ ビジョンを活用して製造中に製品の欠陥を検出し、品質の一貫性を維持するとともに、廃棄物を削減できます。
サプライチェーンの最適化: 需要予測、在庫レベルの最適化、リアルタイムなボトルネック検知により、サプライチェーン ロジスティクスを効率化できます。
ロボティクスと自動化: スマート ロボットは複雑な組立作業を正確に実行し、エラーが大きな損害につながる製造環境の効率性を高め、従業員の安全性を強化します。
エネルギーの効率化: エネルギー消費パターンを分析してエネルギーの使用量を削減できる機会を特定することにより、コストを削減し、持続可能性に向けた取り組みを支援できます。
活用例をご覧ください: ある製造ソリューション プロバイダは AI を活用し、世界に分散する事業拠点の文化を統一し、プロセスを最適化しています。
業界 5: 教育と非営利事業
教育業界や非営利業界は AI によって構造的な課題に対応しています。また、パーソナライズされた学習エクスペリエンス、寄付者エンゲージメント、スマートなリソース配分、戦略的な運用インサイトを活用し、組織の成果を最大化する機会を引き出しています。AI の主な適用分野には以下が含まれます。
学生エクスペリエンスのパーソナライゼーション: 学生一人ひとりの学習スタイルや進捗状況を評価して学習内容を調整し、学生のエンゲージメントや成果を最適化します。
管理業務の効率化: スケジューリング、入学手続き、寄付者管理など、時間のかかる業務を自動化・最適化し、従業員が価値の高い取り組みに専念できるよう支援します。
学生を成功に導く予測分析: 学習に遅れが生じそうな学生を特定し、的を絞った支援を実施することで、離脱を防止し、成績向上を促進します。
寄付者に関するインサイト: AI を活用して寄付者の行動を分析し、トレンドを特定するほか、募金キャンペーンを最適化して効果を最大化します。
学習へのグローバル アクセス: リモート学習ツールを提供して地理的・社会経済的な障壁を排除し、世界各地から学習できる環境を整備します。
活用例をご覧ください: ある公立大学は AI を活用して効率性を最適化し、社員エンゲージメントを高め、インサイトに基づいた意思決定を促進しています。
AI に共通する課題
AI は業界を問わず魅力的な機会を創出していますが、その他の変革的なテクノロジーと同様、導入には固有の課題が伴います。企業が AI の能力を真に活用するためには、このような課題を理解し、真正面から取り組む必要があります。以下では、組織が AI 導入時に直面する主要課題と、これらの課題に効果的に対処する方法をいくつかご紹介します。
質とアクセス性の高いデータの確保
AI を効果的に活用するには、堅牢かつ正確で適切に構造化されたデータが必要になります。しかし多くの組織は、断片化/サイロ化されたデータ システムが障害となり、データの統合や分析に苦慮しています。当社の AI に関する最高情報責任者 (CIO) 指標調査レポートによると、IT リーダーの 60% は、データが現在もある程度または完全にサイロ化されていると述べています。これは AI 機能の導入時に大きな障壁となります。
質の低いデータは、AI の予測能力を制限するだけでなく、バイアスを助長し、最適な結果を導き出せなくする可能性があります。長期的な成功を収めるためには、データ ガバナンスの枠組みを優先的に整備し、データを統合・前処理するテクノロジーに投資する必要があります。
倫理と規制の複雑性への対応
AI テクノロジーの進化の速度は、AI を監督する規制の枠組みを整備する速度を上回ることが少なくありません。そのため規制の及ばない領域が生じる場合があります。ヘルスケア、金融など、規制が厳しく、プライバシーやコンプライアンスが最重視される業界では特にそうです。
アルゴリズム バイアスも倫理的な課題をもたらします。意思決定の影響が脆弱な立場にある人々に及ぶ場合は、倫理的な問題が特に発生しやすくなります。倫理的配慮を開発に組み込み、AI システムを定期的に監査する組織は、自社のソリューションを社会的・法的期待と整合させることができます。
ワークフォース レディネスの促進
AI のワークフローへの統合が急速に進むと、社員に抵抗感が生まれたり、チーム内でスキル ギャップが顕在化したりする場合があります。スキルアップを適切に行わない場合、従業員は AI テクノロジーを活用するのではなく、AI が自身に取って代わると感じる可能性があります。これは導入を遅らせ、効率性を低下させます。
このようなギャップを解消するには、効果的なトレーニング プログラムを実施して AI に対する懸念を払拭し、適切なツールを提供し、社員が自信を持って効果的に AI を活用できるよう支援する必要があります。
レガシー システムがもたらす非互換性の克服
多くの組織は、AI とシームレスに統合させることが困難なレガシー システムを運用しています。このような時代遅れのテクノロジーは、AI 導入のスピードを遅らせるだけでなく、コストを増大させます。また、AI の能力を最大限に引き出すためには、大規模なアップグレードや置き換えが必要になります。
高度な相互運用性と拡張性を備えたクラウドベースの AI ソリューションは、組織が混乱を最小限に抑えながら AI を段階的に導入できるよう支援します。
コストと ROI 期待値の両立
AI の初期導入には、テクノロジーの購入、高いスキルを持つ人財の採用など、多額の投資が必要となることが少なくありません。リーダーは長期的なコストを管理する一方で、明確な ROI を達成するよう求められます。現実的な目標を設定し、AI 導入を測定可能なビジネス目標と連携させ、的を絞ったパイロット プログラムを開始することにより、コストを抑えながら価値を最大限に引き出すことができます。
あらゆる業界の AI 導入を成功に導く鍵
AI はあらゆる業界を変革していますが、AI の導入方法は画一的ではありません。しかし AI の統合に成功した組織には、AI の能力を最大限に引き出す共通の戦略があります。これらのベストプラクティスを実践することにより、混乱を招くことなく、AI をイノベーションの原動力として活用できます。
具体的かつ測定可能な目標を定義する
AI を導入する際は常に明確かつ実行可能な目標を定義します。測定可能な目標 (顧客満足度スコアの改善、一定の割合に準じたコスト削減、定めた期間内での売上増加など) を設定することで、AI への投資と組織の優先事項を整合させることができます。これらの目標の進捗状況を定期的に評価し、戦略を調整して、目標を堅持します。
倫理的施策の基盤を構築する
信頼は AI 導入を成功させる礎となります。公平性と透明性を持って AI ツールを運用するためには、多様なデータセットに投資して保守を行い、定期的に監査してバイアスを検出・軽減し、データ プライバシー基準を優先的に遵守する必要があります。ステークホルダーに対しては、AI が組織内でどのように使用されているのかを正確・率直に説明します。そうすることで、顧客、社員、パートナーの信頼を長期的に醸成できます。
柔軟性と拡張性の高いソリューションを選択する
AI テクノロジーは組織のニーズに合わせて成長できる必要があります。混乱を最小限に抑えるため、既存のシステムとシームレスに統合するプラットフォームを優先・選定するようにします。高い拡張性は機能の段階的な追加を可能にし、相互運用性はあらゆる部門がインサイトを活用できる環境を提供し、戦略の統合を実現します。
小さく始めて徐々に拡大する
まずは大きな効果が得られる領域に的を絞ってパイロット プロジェクトを実施し、管理可能な環境下で AI を検証します。パイロット プログラムを通じてデータを収集し、アルゴリズムを調整し、運用上の課題を把握します。パイロット プロジェクトが成功したら、導入範囲を徐々に拡大していきます。習得した教訓を活かしてプロセスを最適化し、導入範囲を効果的に拡大します。反復的なアプローチは大規模な悪影響が及ぶリスクを低減し、有益な成果をもたらす AI の能力を明らかにして、社内の信頼を醸成します。
トレーニングとスキルアップに投資する
AI 導入はチームを置き換えるのではなく、チームを強化するものであるべきです。ワークフォースの能力開発を優先し、トレーニング プログラムを提供して、社員が AI ツールを効果的に活用できるよう支援します。幸いなことに、どの業界の従業員も AI 導入を歓迎しています。AI が人間の可能性を高める方法について調査した Workday のレポートによると、AI ツールは職務スキルのレベルアップに役立つとすでに認識している回答者は 83% に上ります。
テクノロジーと人間の専門知識を組み合わせて活用できる環境を促進することにより、優れた成果を生み出し、変化に対する抵抗感を組織規模で低減できます。
エキスパートと提携する
AI 導入を成功させるには、最先端のツールを確保するだけでは不十分です。業界固有の課題や機会を熟知している戦略的パートナーが必要になります。経験豊富なイノベーターと連携している組織は、AI の能力を最大限に引き出し、複雑さに対応できます。これはヘルスケア、金融、教育など、多くの業界に言えることです。
Workday は深い専門知識と最適化されたソリューションを提供することにより、組織が責任を持って効果的に AI を活用できるよう支援します。業務の効率化、意思決定の強化、有益な成果の創出を実現する Workday ツールは、急速に進化するビジネス環境を常に先取りすることを可能にします。
ガイド
成長企業は AI でさらに変貌する
AI は、ほぼすべての業界や市場において、ビジネスの在り方を根本から変える原動力となっています。しかし AI の真の価値を実現するには、さまざまなステークホルダーから支持を得る必要があります。この AI マスタークラスでは、財務業務や人事業務などで AI を最大限に活用する方法について学習します。