• AI/機械学習にとって成功事例探しは意味がない?

    2017.09.12

    DataRobot

    AI/機械学習にとって成功事例探しは意味がない?

    ビジネスの課題解決にAI/機械学習を率先して取り入れる企業が増えている。その一方で、AI/機械学習の導入効果を測り切れず、他社の成功事例を参考にしてから判断するという企業もある。やはり成功事例を後追いすることが得策なのだろうか。新日鉄住金ソリューションズ ソリューション企画・コンサルティングセンターの三橋利也が解説する。

    「ファーストムーバー」にアドバンテージあり

    新日鉄住金ソリューションズ 三橋利也 氏
    新日鉄住金ソリューションズ
    ソリューション企画・
    コンサルティングセンター
    三橋利也

    急速に進化し続けるITの世界では新しいトレンドが次々と登場している。近年もクラウド、モバイル、ビッグデータ、IoTといったトレンドが注目を集め、ビジネス課題を解決する手段として導入されている。AI/機械学習も、いまが”旬”のトレンドといえる。技術的には長い歴史があるものの、ビジネスの現場で実用化され始めたのはつい最近のことだからだ。

    「すでに一部の企業では大きな成果を上げているAI/機械学習ですが、日本ではクラウドやモバイルのように広く普及するまでにはまだ至っていません。そこには日本企業ならではの事情がある」と三橋は言います。

    「日本企業は新しいITが登場したとき、それが必ず効果をもたらすと確認できて初めて、自社に取り入れるという傾向が強い印象です。他社の成功事例を収集し、その事例を自社に当てはめた場合の効果を測定してから、ようやく着手するのです。つまり事例がトリガーになっており、私のところにも『できれば同業他社の成功事例が知りたい』という問い合わせが多数寄せられています」(三橋)

    上述したように、AI/機械学習を導入してビジネス課題を解決した企業は少なくない。しかし入手できる成功事例は少数だ。考えてみてほしい。あなたの会社が新しいITを導入して大きな成果が得られたとき、競合他社のヒントになるような成功事例を公開するだろうか。入手可能な成功事例は、他社に知られてもビジネスに影響がない範囲、または他社の追随を許さないほど先行しているものが多い。

    とりわけAI/機械学習は、人手で対応しなければならない非効率な業務を自動化して高速化できる可能性があり、ビジネスに与えるインパクトは大きい。そこで三橋は次のように提言する。

    「AI/機械学習は他社に先んじて導入することを強くお勧めします。現状のAI/機械学習に対する導入機運の高まりは、技術の成熟度や実際にもたらしているビジネス価値の点から見て、決して一過性のブームではありません。AI/機械学習は企業競争力の源泉として定着する技術になり得ます。数多くの導入事例を見てきた立場から『ファーストムーバーにこそ、アドバンテージがある』と言えます。

    AI/機械学習を率先して導入し、成功の果実をつかみ、AI/機械学習を活用できる人材を育成し、より強固な競争力を築き上げるべきです。すでに成功している企業は、事例のないところから率先してAI/機械学習を導入し、POC(概念検証)の実施を通じて効果的な使い方を発想・発見し、時間をかけて人材を育て、AI/機械学習の活用を定着化・拡大したわけですから。

    とはいえ投資も必要なので、そう簡単に着手できないのも事実でしょう。そうした場合は、新日鉄住金ソリューションズに相談してください。これまでの経験から企業が考えるビジネス課題の解決にAI/機械学習が適用可能かどうかのアドバイスも行っています」(三橋)

    新日鉄住金ソリューションズが提供するAI/機械学習ツール「DataRobot」を利用すれば、少ない投資でトライ&エラーを重ねながら成功の手がかりを見つけ出すことが可能だ。AI/機械学習の導入によるビジネスイノベーションは、”石橋を叩いて”進めるのではなく、必ず成功させるという気概を持っていち早くスタートすることが鍵といえる。

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