AIは至る所に存在 します。携帯電話にも、コンピューターにも、そしてニュースの見出しにも頻繁に登場します。 しかし、すべての見出しの背後で、ビジネスにおけるAIの利用が不可欠となっており、今後もその使用が無くなる兆しはありません。
では、データインテリジェンスの未来は、企業にとってのAIにどのような影響を与えるのでしょうか？ 私たちは、AIが現在どのように活用されているのか、今後さまざまな業界でどのように活用される可能性があるのか、また、データ管理システムの内部と外部、そして独自の課題を探ることで、この問いに答え、データインテリジェンスがビジネスにおけるAIの活用にどのような革命をもたらすことができるのかを理解します。
ビジネスにおけるAI活用の現状
ワークフローの合理化からデータ分析まで、AIの活用はあらゆる規模、あらゆる業界のビジネスの主流となっています。
1. よりスマートなリスク管理
明確なリスク管理戦略を持つことは現代企業にとって必須ですが、個人が計画できることは限られています。 利用可能なデータの量が多いと、何を探しているのかを知るのが難しくなる可能性があり、それを発見するのはさらに難しいでしょう！ 幸いなことに、AIはプロセスの合理化に役立ちます。
機械学習モデルは、予測分析を実施し、オペレーショナルリスク管理の傾向とパターンを特定するために使用することができます。 例えば、モデルが潜在的な市場の変動や業務の中断を発見できれば、その影響を最小限に抑えるために事前に変更を開始することができます。
例え ば、ハリケーンのような自然災害の多い国から材料を調達するとします。 機械学習（ML）モジュールを使用して気象情報を監視することで、サプライチェーンに影響を与える可能性のある今後のイベントを特定することができます。 また、似たような問題に対する過去のソリューションを分析し、何が最も効果的であったかを確認することもできます。
リスク管理と同様に、脅威を回避するためにはセキュリティ（物理的セキュリティとサイバーセキュリティの両方）が鍵となります。 AIの一般的な用途の1つは、金融取引における異常の検出です。 過去に発生した詐欺事件のデータに基づいてモデルをトレーニングすることで、金銭的損失の可能性を減らすことができます。
さらにAIは、セキュリティ侵害を示す可能性のあるネットワークトラフィックやシステムアクティビティの異常をデータから検索することができます。 つまり、セキュリティの脅威をより早く特定し、データ漏洩やランサムウェア攻撃を回避することができます。
2. 製品開発の迅速化
消費者は常に、次に来る大きなものを求めているため、新製品を素早く開発することは、ビジネスの成否を分けることになります。 現在、多くの企業が設計チームをサポートし、開発プロセスをスピードアップするためにAIを活用しています。
AIが役立つ方法のひとつに、予測モデリングがあります。 これにより、市場動向や過去の類似製品の発売履歴などのデータに基づいて、製品の潜在的なパフォーマンスを推定することができます。 ソフトローンチの段階になって興味がないとわかるよりも、市場のギャップを素早く 見つけ、それに合う製品をデザインすることができます。
過去のデータを分析することは、製品に関する情報にとどまりません。 例えば、売上が高くなりやすい特定の月はありますか？ また、ローカライゼーションは必要ですか？ これらはすべて、予測AIモデリングが答えを出すのに役立つ質問です。
これだけでなく、現在では多くの設計ツールがAIを搭載したオプションを提供しています。 これにより、製品開発の設計およびプロトタイプ作成段階を合理化し、市場投入までの時間を短縮して収益性を高めることができます。
3. 効率と収益の向上
AIはさまざまなプロセスを合理化することで、ビジネス全体の効率を高めることができます。 いくつか紹介しましょう：
- AIはリードの生成と認定を支援し、営業チームをデータ入力よりも人脈作りに集中させることができます。
- バーチャルアシスタントは、必要に応じてコールセンターのエージェントに関連情報を提供することができ、IT 、顧客からの問い合わせを簡単に解決することができます。
- IoTは、AIが機械を監視し、最適なパフォーマンスレベルを維持することを保証する予防保守を可能にし、ダウンタイムを削減します。
しかし、効率が上がるだけではありません。 プロセスの合理化はコスト削減につながり、結果として利益の増加につながります。 その上、AIソリューションの中には積極的に収入を増やすものもあります。 例えば、営業部門やマーケティング部門は、データを利用して顧客の行動を予測し、市場動向を特定することで、より効果的なマーケティング戦術、より優れたリー ドジェネレーション、売上増につなげることができます。
AIを活用したセールスのもう一つの例は、パーソナライズされた商品レコメンデーションです。 AIは、顧客の行動や閲覧履歴を分析し、その顧客が以前見たものから興味のありそうな商品をレコメンドすることができます。 多くのeコマース企業が採用している効果的なアップセル・クロスセリングの手法です。
4. 顧客体験の最適化
顧客サービス部門でAIを活用し、迅速で効果的なサポートを提供することができます。 簡単な質問をする顧客は、しばしばコールキューで長時間待たされることになり、フラストレーションや悪い経験につながります。 カスタマーサポートのチャットボットなど、AIを活用したツールを提供することで、こうした基本的な質問に即座に答えることができます。 さらに、複雑な問い合わせの場合は、必要に応じてチームのメンバーにエスカレーションできます。
しかし、現在、顧客にとって重要なのはスピードだけではありません。 パーソナライズされたサービスもますます重要になっており、AIはそれを提供するのに役立ちます。 顧客の行動や過去のやり取りに関するデータを分析し、顧客の嗜好に関する知見を提供することで、適切でパーソナライズされたカスタマーサポートを提供することができます。
最後に、AIを使って顧客のフィードバックデータを分析することができます。 アンケート、ソーシャルメディアへの投稿、第三者によるレビューなどを素早く分析することで、傾向や潜在的な痛点を発見し、先手を打って修正することができます。
ビジネスにおけるAIの利点とは？
AIはすでにさまざまな企業で広く利用されており、新たな応用例も常に発見されています。 ここでは、現在議論されているビジネスにおけるAIの潜在的な応用例をいくつかご紹介します。
金融サービス
金融サービス分野で事業を展開する企業は、銀行顧客向けのAIチャットボットの利用から、金融取引における潜在的な不正行為の特定まで、すでにAIの複数の用途を見出しています。
しかし、多くの企業はAIへのさらなる投資を望んでいます。 実際、調査によると、「金融サービスプロバイダーは、AIに関して最も強い投資成長意向を示している 」1とのことで、小売業者や製造業者をも上回っています。
金融機関がAIを活用する方法のひとつに、より複雑な投資戦略の開発があります。 市場動向や株価の推移をモデル化することで、投資家はより的確な投資機会を予測できるようになります。
また、ロボアドバイザーのようなAIテクノロジーを活用することで、より迅速に取引を実行できるようになるでしょう。 これらはAIを搭載したツールで、自動化されたパーソナライズされた投資アドバイスを提供し、資産配分やポートフォリオの管理も支援します。
AIは保険業界にも応用できます。 日本最古の保険会社である東京海上は、組織全体でAIを着実に導入しています。 今後の計画としては、自然災害後のクレーム査定に関連するリスクを軽減するためにAIを活用することなどが挙げられます。
グループ最高デジタル責任者兼常務執行役員の生田目雅史氏は「台風や洪水などの自然災害の場合、人手による既存の保険金査定手続きは非 常に時間がかかり、危険を伴います。私たちは現在、ドローンや衛星のデータを私たちのモデルに取り込み、このような災害による保険金の査定を行うことを検討しています」。2
医療・ライフサイエンス
ヘルスケア・ライフサイエンス業界も近年、AIへの注目が高まっています。 実際、小売業／消費財、自動車／製造業に次いで、AIのリーダーが最も目立つ業界の1つです。3
将来的には、AIが標準的な診断ツールになるのではないかと期待されています。 ヘルスケアにおけるAIの代表的な応用例のひとつが、デジタル画像から意味を導き出すコンピュータビジョンです。 このテクノロジーは、患者のスキャン画像から潜在的な癌の兆候を検出するなど、診断オペレーションにおいてさまざまな用途に使用できます。
AIは、ウェアラブル技術やIoT機器から収集した健康データの分析にも使用できます。 パターンや傾向を特定することで、診療所をどこに置くか、医薬品を最も必要とされる場所にどのように配給するかなど、医療計画の決定に役立てることができます。 さらに、個人レベルでは、患者は自分の健康状態を正確かつ最新の状態で把握することができ、何か変化があった場合（例えば、糖尿病患者の血糖値が急に下がった場合）には適切なアラートが表示されます。
製薬および医療技術企業のJohnson & Johnsonは、AIを使用して新薬開発を合理化し、創薬で分子モデリングを使用し、臨床試験を加速する予定です。 同社はまた、顧客や従業員との対話のために強化された拡張チャットボットを活用する予定です4。標準的なチャットボットのより高性能なバージョンである拡張チャットボットは、クエリのコンテキストをよりよく理解するために、より洗練された自然言語理解（NLU）と自然言語処理（NLP）を組み込んでいます。 これにより、ユーザーにとってより有益な、より関連性の高い回答を返すことができます。
製造
AIは製造業界において、さまざまな形で活用することができます。サプライチェーンの最適化や製品開発サイクルの短縮に活用できます。
AIを搭載したロボットは、反復的な製造作業を正確に行うことができます。 これらを使用することで、ワークフローを合理化し、生産時間を短縮することができます。 また、ヒューマンエラーのリスクも低減します。
前述したように、メーカーはAIを予知保全に活用することもできます。 品質管理システムの中には、AIを利用して欠陥を迅速かつ正確に自動検出できるものもあります。 例えば、コンピュータービジョンシステムは、電気部品から自己組み立て家具まで、あらゆるものの欠けやひび割れを検出することができます。
世界的な消費者向け製品企業であるProctor & Gamble（P&G）は、すでにビジネス全体でAIを活用しています。 また、製造業におけるユースケースをさらに発展させる計画もあります。
「データの統合、モデルの開発、モデルのメンテナンスなど、AIのライフサイクル全体を自動化する必要があります」、P&Gの最高情報責任者（CIO）であるVittorio Cretella氏は述べています。 「自動化により、バイアスとリスクを効果的に管理しながら、一貫した品質でより多くのモデルを提供できるようになります」5
P&Gはまた、AIを活用して環境負荷を削減する計画もあります。 2025年までに、AIを活用して製造におけるエネルギーと水の消費を最適化することを目指しています。6
小売 & コンシューマーパッケージ製品
小売業は、AIの活用に関して主要な業界の1つであり、AIリーダーが最も多い業界の1つです。7 AIを活用して顧客のショッピング体験をパーソナライズし、コンバージョン率の向上と総売上高の増加につなげる方法を考えれば、これは当然のことです。
このようなビジネスにおけるAIの応用は、Marks & Spencerのような小売業者が今後数年間で拡大する予定のものです。 製品パーソナライゼーションをオムニチャネルネットワーク全体に広げたいと考えていますが、それだけではありません。 また、AIを活用してプロモーションや商品の値下げ方法を最適化することも視野に入れています。8
Walgreens Boots Allianceもまた、AIを活用し、小売業をリードする薬局としてその足場を固める計画です。 将来的な目標としては、AIを活用して在庫ニーズをより的確に予測したり、ロボットやAIを活用したマイクロフルフィルメントセンターを運営するなど、舞台裏のプロセスを最適化することが挙げられます。9
AIを活用することで、顧客のショッピング体験を真に次の世紀へと導く計画もあります。 ビジュアル検索のようなAIを搭載したツールは、コンピュータの視覚を利用し、買い物客が写真をスナップするだけで、特定の製品をウェブ上で検索できるようにします。
拡張現実（AR）は、顧客が家にいながらにして服を試着できるようにするために、小売業者によっても利用されています。 顧客がオンラインで服を買う場合、携帯電話のカメラを使って、製品がどのように見えるかをバーチャルで見ることができます。 Ikeaのようなブランドは、同じようなテクノロジー、技術を家具の小売業に応用しています。 お客様はARを使って、ソファやコーヒーテーブルが自分のリビングルームでどのように見えるかをバーチャルで見ることができます。
メディア・エンターテイメント
メディアやエンターテインメント業界におけるAIの活用はホットな話題であり、AIが生成するコンテンツに関する議論も盛んです。 記事や脚本、さらには美術に至るまで、AIが生成したコンテンツの利用について多くの議論がなされていますが、これらは必ずしも視聴者に温かく受け入れられているわけではありません。
理論的には、AIを使って脚本を書き、シーンをアニメーション化し、特殊効果を生成することで、コンテンツの制作をスピードアップし、関連コストを削減することができます。 しかし、AIソースがこのような分野でどのように機能するのか、また人間のアーティストにどのような影響があるのか、多くの人が懸念を示しています。 2023年のアメリカ脚本家組合のストライキの主要な争点のひとつは、生成AIの使用をめぐるもので、ストライキの主要な結果のひとつは、スタジオが映画やテレビ の脚本プロセスでAIを使用する方法を厳しく管理することでした。
新しい契約では、スタジオは単にAIを使って脚本を作成し、それを仕上げるために低賃金でライターを雇うことはできません。 また、すでに人間のライターが書いた台本をAIで編集することも禁止されています。
AIが生成するコンテンツの倫理はさておき、エンターテインメントとメディアのビジネスにおけるAIの役割は、ユーザー体験の継続的なパーソナライゼーションに貢献すると思われます。 ストリーミングプラットフォームは今後も、視聴者にコンテンツを推薦するためにアルゴリズムを使用し、ユーザーの嗜好や行動を分析して提案を行います。 AIが進化するにつれて、これらのアルゴリズムはより予測的で正確なものになっていくでしょう。
コミュニケーション
多くの人にとって、チャットボットはAIがビジネスに利用される初めての経験です。 単純な質問には適していますが、複雑な問題には苦労しているのが現状です。 しかし、自然言語処理が進化し、より洗練されるにつれて、より多くのクエリを理解し、対応できるようになるでしょう。 テクノロジー、例えば感情分析や音声認識などの技術も進化し、リアルタイムのアシストカードのような機能でコンタクトセンターのパフォーマンスを向上させるでしょう。
この分野の進歩は、より正確な自動翻訳にもつながりそうです。 スラングの解析には常に困難が伴いますが、信頼性の高い翻訳は世界中の人々のコミュニケーションをより円滑にします。
また、それを可能にするシステムも重要です。 AIはネットワークのパフォーマンスを最適化し、潜在的な障害やボトルネックを予測することもできるようになります。 また、需要予測に基づいてリソースを動的に割り当てることで、より信頼性の高いサービスを確保することもできます。
エネルギー
通信業界と同様に、エネルギー業界もAIの予測能力の恩恵を受けるでしょう。 長年のデータに基づいて訓練されたモデルは、需要を予測し、変動を管理し、リアルタイムのニーズに合わせて供給を動的に調整することで、エネルギー配給を最適化できるようになります。 イギリスの「TVピックアップ」現象をご存じでしょうか。TVの内容（例えばサッカーのハーフタイム！）に基づいて電力需要の急増が予測できるというものです。 想像してみてください。
また、AIを活用したサイバーセキュリティ・システムを利用することで、エネルギーグリッドのセキュリティを強化することも可能です。 これらは、予測分析を使ってサイバー脅威を早期に検知することで、エネルギーインフラをサイバー脅威から保護するのに役立ちます。
しかし、エネルギープロバイダーにとって有益なだけでなく、AI主導のシステムは、エネルギー消費パターンを分析し、使用量を最適化し、無駄を削減するための戦略を推奨することができるようになります。 さらに、再生可能エネルギー源の立地計画にも利用できます。 過去の気象データは、風力タービンや太陽光発電所をどこに建設すれば出力が最大になるかという有益な情報を提供してくれます。
例えば、時期によってソー ラーパネルの理想的な傾斜角度や、最大出力を得るための風力タービンのブレード角度を割り出すことができるかもしれません。
データ管理システムをビジネスAIに活用する上での現在の課題
多くの組織がデータ管理システム（DMS）を使ってデータを管理しています。 これは、大量のデータを管理する企業にとっては必須です。そうでないと、簡単に追跡できなくなります。 これは、セキュリティリスク（特に個人情報や機密情報の場合）であると同時に、潜在的に貴重な情報を無駄でもあります。
一般的にAI DMSは様々なテクノロジーとプロセスで構成されています。 データの保存、検索、保護、操作に重点を置いています。 ビジネスAIに関しては、それを可能にするデータ収集、統合、クリーニング、保存プロセスを可能にします。
ただし、ビジネス AI でのデータ管理システムの使用には課題がないわけではありません。
1. 技術スキルの壁
ビジネスAIにデータ管理システムを使用する場合、学習曲線が急な場合があります。 SQLなどの専門的な言語知識が必要とされることも少なくありません。 AIやデータ管理の増加により、適切な専門知識を持つデータサイエンティスト、エンジニア、アナリストが求められています。
社内でトレーニングを実施することも可能ですが、その場合、追加費用が発生したり、多くの時間を割かなければならないため、遅れが生じる可能性があります。
2. データの正確性とキュレーション
保存し、使用するデータはすべて高品質でなければなりません。 混合フォーマット、不完全なデータセット、メタデータの欠落 などの問題は、AIアルゴリズムの精度と有効性を妨げます。 レガシーシステムや異種データベースからデータを統合する場合、それは困難で時間のかかる作業になります。
AIを導入するには、完全かつ高品質で、よく整理されたデータを用意することが不可欠です。 スピードは落ちますが、長い目で見れば、より多くの問題を防ぐことができます。
3. 経営の複雑さ
データ管理システムは多くの場合、非常に複雑です。 高品質のデータと適切なスタッフがいても、すぐに圧倒されてしまいます。 ほとんどの企業は、膨大な量のデータを高速で収集しますが、適切なソリューションが導入されていないと、簡単に混乱が生じてしまいます。 DMSの適切な管理を怠ると、すぐにコスト増とパフォーマンスの低下につながります。
4. ガバナンスとプライバシー
世界各地のガバナンス要件は急速に変化する可能性があります。 国によって規制が異なるため、複数の市場で事業を展開する場合は、さまざまな規則を満たしていることを確認する必要があります。 データガバナンスポリシーの確立、アクセス制御の設定、規制へのコンプライアンスの確保は複雑なプロセスです。
医療やその他の機密性の高い業界のデータとなると、事態はさらに複雑になります。 機密データを侵害や不正アクセスから守るには、強固なセキュリティ対策が必要です。 残念なことに、これらを実施するにはコストと時間がかかります。
AIの登場は、データリネージ、セキュリティ、プライバシーに関する懸念を増 幅させています。 データガバナンスは、AIシステムが倫理的に開発され、使用されることを保証することにも焦点を当てなければなりません。
例えば、データソースと変換を追跡するために、堅牢なデータリネージを確立する必要があります。 データガバナンスは、AIのプロセスがプライバシー規制に準拠し、機密データが安全に取り扱われることを保証する必要があります。
5. AIアプリケーションの出現
従来のデータ管理システムでは、AIアルゴリズムの処理、保存、分析要件をサポートするのに苦労することがよくあります。
例えば、ドメイン固有の要求に答える生成的なAIアプリケーションを可能にするために、組織は大規模な言語モジュール（LLM）を開発し、チューニングする必要があります。 これはデータとは別のプラットフォームで行わなければならず、手作業によるエンジニアリングで接続しなければなりません。
AIアプリケーションに使用するには、高性能でスケーラブルなデータ管理システムが必要になります。 複雑なアルゴリズムを開発し、大規模なデータセットをリアルタイムで扱うには、多くのコンピューティング・パワーが必要です。 優れたデータ管理システムには、AIアプリケーションのニーズの変化に合わせて変更できる、適応性のあるインフラストラクチャーが必要です。
データインテリジェンスでAIのビジネス応用を改善する方法
AIのためのデータ管理システムの使用を妨げる問題の多くは、データプラットフォームが組織のデータとそ の使用方法を根本的に理解していないために発生します。
幸いなことに、AIは問題の原因 の一部ではありますが、ソリューションを提供することもできます。 生成AIは、このような課題を解決する強力な新ツールです。
Databricksが提供するようなデータインテリジェンスプラットフォームは、企業データのセマンティクスを深く理解するためにAIモデルを採用しています。 これはデータインテリジェンスとして知られています。
データインテリジェンスは、ビジネスにおけるAIの応用をいくつかの方法で改善するのに役立ちます。
インテリジェンス
データインテリジェンスプラットフォームは、生成AIのパワーと、レイクハウスのデータインテリジェンスプラットフォームのストレージおよび統合の利点を組み合わせたものです。 この組み合わせにより、データインテリジェンスエンジンのパフォーマンスが可能になります。データのユニークなセマンティクスを理解する強力なツールです。
データインテリジェンスエンジンを活用することで、組織固有のニーズに合わせてパフォーマンスを自動的に最適化することができます。 それだけでなく、お客様独自のインフラを最も効率的な方法で管理することもできます。
これにより、データの高い水準を維持し、メタデータを効果的に管理することができます。
シンプルさ
先に述べたように、ビジネスAIにDMSを使用する場合、管理の複雑さが大きな課題となります。 データインテリジェンスプラットフォームを利用すると、作業をシンプルにできます。
データインテリジェンスエンジンは組織の言語を理解し、データの検索性と発見性を高めます。
自然言語は、コードを書くときやエラーを解決するときにも役立ちます。 これらのプロセスを合理化することで、新しいデータやアプリケーションの開発がスピードアップします。
データインテリジェンスプラットフォームによってユーザーエクスペリエンス全体が簡素化されるため、参入障壁ははるかに低くなります。 これにより、より幅広いチームメンバーがプラットフォームを効果的に利用できるようになり、データの民主化への取り組みが促進されます。
プライバシー
生成AIにより、私たちがデータを操作する方法が複雑になりました。 最近では、それを補うために、より強力なガバナンスとより厳しいセキュリティ対策を実施する必要があります。
Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームは、ガバナンスとセキュリティに対する強力で統一されたアプローチを中心に構築されたAI開発ソリューションを提供します。
つまり、データのプライバシーや知財管理を損なうことなく、さまざまなAIの組み合せを追求することができるのです。
DatabricksデータインテリジェンスプラットフォームでビジネスにおけるAI活用に革命を
ビジネスにおけるAIの活用は、必ずしも一筋縄ではいきません。 多くのユースケースが先導されていますが、特に従来のデータ管理システムが関与している場合、克服すべき課題が多くあります。
データインテリジェンスプラットフォームは、AIを使用してこれらの課題の多くに取り組み、インテリジェントで使いやすく、プライベートで安全なソリューションを提供します。
Databricksデータインテリジェンスプラ ットフォームはそのようなプラットフォームの1つです。 これにより、組織全体が効率的かつ効果的にデータとAIを活用できるようになります。
すべてのデータとガバナンスのためのオープンで統一された基盤は、レイクハウスアーキテクチャに基づいて構築されています。
一方、データインテリジェンスエンジンは、お客様独自のデータを理解するために動作し、より簡単に分析、発見、アプリケーションの構築を可能にします。
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームにより、データの共有、エンジニアリング、保存、セキュリティが向上し、その可能性を最大限に引き出すことができます。
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1出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
2出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
3出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
4出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
5出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
6出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
7出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
8出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
9出典：https://www.databricks.com/resources/whitepaper/mit-cio-vision-2025
