人工知能
ビジネスにおける AI の導入事例: 4 つの実例
この記事では、AI の導入事例を適切に定義し、ビジネスの目標に一致させることにより、AI の機能を戦略的な成果につなげる方法を紹介します。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
AI は今日、企業の運営において極めて重要な要素です。AI エージェントは、日常業務を迅速に処理します。予測分析 AI は、ビジネス上の重要な意思決定を促すインサイトを提供します。AI でビジネスプロセスを自動化することにより、手作業や単純作業が削減され、戦略の策定や成果の実現に注力できるようになります。
しかし、AI の導入と測定可能なビジネス価値との間には、依然として大きな隔たりがあります。企業のインフラ部門と運用部門のリーダーを対象とした Gartner 社の調査では、AI の導入に完全に成功し、ROI の期待値を満たした例はわずか 28% で、20% は完全に失敗したという結果が得られています。
企業のリーダーは、AI への投資と成果とのギャップをどのように埋めればよいのでしょうか。その第一歩は、ビジネスの目標に一致した、インパクトの大きい AI の導入事例を定義することです。
レポート
AI エージェントが台頭—ただし AI エージェントが全決定権を持つわけではない
AI の導入に完全に成功し、ROI の期待値を満たした例はわずか 28% で、20% は完全に失敗したという結果が得られています。
AI の導入事例と ROI との関係
企業が人工知能 (AI) の試験運用にとどまらず、適切な導入事例を選択することにより、AI の ROI を直接高めることができます。AI の導入事例により、特定の AI 機能をビジネスの目標に結びつけることができます。
これにより、実践的なフレームワークが構築されます。リーダーはこのフレームワーク内で、投資の優先順位を決定したり、投資の影響範囲を拡大したり、長期的な成果を測定したりすることができます最大の成果をあげている AI の導入事例には、次のような共通の特徴があります。
- ビジネスの既知の課題を解決する:AI 導入の成功は、テクノロジー自体ではなく、ワークフォース プランニングの改善、採用期間の短縮、決算処理の効率化、反復作業の自動化など、業務上の課題から始まります。
- 測定可能なビジネス成果と整合している:どの導入事例も、生産性、コスト削減、収益拡大、顧客満足度、従業員エクスペリエンス、リスク低減など、リーダーがすでに追跡している各種の指標と連携しています。
- 既存のワークフローに適合している:社員がすでに使用しているシステムやプロセスに AI を組み込むことにより、大きなビジネス価値が生まれます。これにより、AI の導入を円滑に進め、成果を容易に測定できるようになります。
- 組織全体に導入できる:最も価値の高い導入事例は、再現可能な能力を組織全体にもたらします。導入範囲が拡大するにつれて、ビジネスの価値が高くなっていきます。
導入事例の観点から AI ツールを評価すると、ツールの目新しさではなく影響範囲に注目するようになるため、適切な投資判断を行うことができます。
単に「どの業務に AI を導入できるか」ではなく、「AI によって最も具体的なビジネス価値を生み出すことができるのはどの業務か」を検討することが重要です。これが、持続的な ROI を実現する AI ポートフォリオを構築するための基盤になります。
導入事例の観点から AI を評価すると、目新しさではなく影響範囲に注目するようになるため、適切な投資判断を行うことができます。
ビジネスにおける AI の導入事例: 4 つの実例
最も価値が高い AI の導入事例は、緊急性が高い業務、複雑な業務、規模を拡大することが難しい業務に対応する導入事例です。こうした導入事例により、新しいスキル ニーズへの対応、財務状況の把握、社員の支援、重要なプロセスの推進など、ビジネス上の優先事項にすばやく対処できるようになります。
以下に示す主要な AI の導入事例は、さまざまな業界において大きな価値を生み出しています。
1.ワークフォース プランニングとスキル インテリジェンス
51% のビジネス リーダーが、将来的な人財不足を懸念しており、長期的な成功に必要なスキルを確保できていると確信しているリーダーはわずか 32% にとどまっています。企業は、自社の戦略を実現するための能力をより明確に把握する必要があります。
AI ベースのツールを使用すれば、組織としての現在の能力を把握し、将来必要となる人財を予測して、ビジネス戦略に合わせてワークフォースに関する意思決定を行うことができます。AI により、以下を行うことができます。
- 社員データと業務経歴から、ワークフォースの能力を推測する
- ビジネス上の優先順位の変化に応じて、将来のスキル ニーズを予測する
- 各社員に合わせた能力開発の方法を提案する
- 将来のビジネスニーズに適した社内人財を発掘する
- ワークフォース シナリオのシミュレーションを通じて、戦略的プランニングをサポートする
例: 新しい地域への進出を準備している企業について考えてみます。この企業が AI を使用すれば、予測されるビジネスニーズと、現在のワークフォース スキルを比較することができます。また、能力のギャップを即座に特定し、将来の採用ニーズを予測することができます。
その後、採用、社内人財の流動性、対象を絞った学習プログラムのいずれを通じて将来のニーズに対応すべきかを知ることができます。
2.財務計画と意思決定のサポート
財務上の意思決定は、全体的なビジネス データにますます依存するようになっています。Workday の調査では、51% の CFO が、意思決定の際に財務データ以外のデータを重視するようになり、財務部門が評価すべき業務、ワークフォース、市場に関するシグナルの範囲が拡大しているという結果になっています。
財務部門は AI を活用して、各種の情報を集約して重要なパターンを特定し、迅速に意思決定を行うことができます。AI により、以下を行うことができます。
- 財務データ、運用データ、ワークフォース データを統合し、一元的なビューを作成する
- 財務パフォーマンスの変化の要因を特定する
- さまざまなビジネス シナリオにおける需要を予測する
- 業績に影響が出る前にリスクを特定して軽減する
- データに基づく推奨アクションを通じて、プランニングや投資判断をサポートする
例: 四半期予測の実施中に、ある事業部門の利益率が低下していることに財務チームが気付いたとします。この場合、AI 分析システムを使用して、財務実績、運用コスト、販売実績、業務データを分析することにより、利益率低下の主な要因を特定することができます。
その結果に基づいて、AI のソフトウェアは採用、価格設定、投資の変更が今後 2 四半期の利益率にどのように影響するかをモデル化します。財務部門のリーダーは、こうしたシナリオを活用して選択肢を評価し、利益率が低下している事業部門に対して必要な対応を提案することができます。
3.エンプロイー エクスペリエンスと人事業務
社員は、入社、新しい役割への異動、休暇の取得、福利厚生制度の変更、評価面談の準備、キャリア機会の検討など、自身のキャリアにおける重要な局面で人事部門と関わることになります。こうした局面において、新しい疑問、タスク、ポリシー、期限が発生するため、明確で関連性が高い、容易に利用できるサポートを社員に提供する必要があります。
社員が人事業務用の AI を使用すれば、必要な情報を迅速に検索して定型業務を完了し、キャリア全体を通してパーソナライズされたサポートを受けることができます。AI により、以下を行うことができます。
- 各社員の役割、目標、状況に基づいて、パーソナライズされたガイダンスを提供する
- 適切なタイミングで、関連するポリシー、リソース、次のステップを提示する
- キャリアアップにつながる学習や能力開発の機会を提案する
- 社員情報と過去のやり取りを要約し、各社員に合わせたサポートを提供する
- 自然言語による会話を通じて、定型的な人事業務を処理する
例: あるグローバル企業が AI を活用して、全社的なスキルアップを実現するための取り組みを開始したとします。この取り組みでは、各社員の役割、現在のスキル、キャリアの目標、ビジネス上の優先事項に基づいて学習内容がパーソナライズされます。
社員が各種のトレーニングを通じて新しい能力を習得していくと、AI システムによって推奨内容が継続的に調整されるため、キャリアを通じた継続的な能力開発を支援することができます。
4.インテリジェントなビジネスプロセス自動化
多くの組織が、明確に定義されたビジネスプロセスを通じて、複数のチームやシステム間で業務を効率的に処理しています。ビジネスプロセスにより、調達業務、財務業務、人事業務、IT 業務などから構成される日常業務を円滑に進めるための「情報取得、承認、意思決定、アクション」という流れが調整されます。
組織の規模が拡大すると、こうしたプロセスが複雑になり、スピード、一貫性、可視性を維持することがますます難しくなります。AI を活用すれば、状況の変化に応じてワークフローがプロアクティブに適応するため、インテリジェントなビジネスプロセス自動化が実現します。AI により、以下を行うことができます。
- 複数のビジネス システムにわたる情報を解釈する
- ワークフロー内で次に実行すべき最適なアクションを判断する
- チーム、システム、ステークホルダー間で業務を調整する
- 状況に応じた提案を通じて承認プロセスを効率化する
- 例外を検出し、人間の判断が必要な場合にのみエスカレーションする
例: ある企業が、新しいソフトウェアの購入申請を処理しているとします。この場合、AI エージェントを活用すれば、単に承認手続きを進めるだけでなく、価格情報を収集して予算と比較し、会社のポリシーに基づいて、誰が購入を承認すべきかを判断することができます。
その後、不足している書類を特定して次のアクションを確認し、人間の判断が必要な例外事項についてのみエスカレーションします。
時間のかかる定型的な申請は、最小限の手作業だけで処理されるため、社員は価値の高い業務に注力できるようになります。
導入事例を適切に定義することにより、AI の機能を高レベルの戦略的優先事項につなげるためのフレームワークが実現します。
AI の導入事例の実践
AI が最大の価値を発揮するのは、明確に定義されたビジネス上の課題に対処する場合です。導入事例を適切に設計すれば、AI の機能を測定可能な成果につなげることができます。これにより、投資の優先順位を決定して AI の導入を推進し、長期的な影響を評価するための実践的なフレームワークが実現します。
導入事例を効果的に実行するには、明確な目標、信頼性の高いデータ、適切なガバナンス体制を整え、すでに意思決定や業務が組み込まれているワークフローに導入事例を統合する必要があります。これにより、AI を活用して意思決定プロセスの改善と業務の効率化を行い、中核となるビジネスプロセスを強化できるようになります。
影響力が大きい導入事例を中心に AI 戦略を策定することにより、投資を成果につなげる再現可能な方法が実現します。AI 機能の進化に伴い、効果的な取り組みの規模を拡大し、新しいニーズに合わせて AI の活用方法を調整することができます。これにより、AI が、業務のレジリエンス、イノベーション、長期的な成長を継続的に支える原動力へと進化します。
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