IT プロフェッショナルやインフラストラクチャ テクノロジストは皆、5 年以上にわたって「AI の夢」を実現してきましたが、多くの顧客やアナリストとのディスカッションを通じてわかったのは、多くの企業で AI の使用方法と理由に関する理解が未成熟であるということです (この言葉の意味をすでにご存知であればボーナス ポイント。ヒント: 「未発達」と「未組織」の概念を組み合わせたものです)。実際、今週 Dell'Oro のウェビナーに参加したのですが、リアルタイム アンケートの質問の 1 つで社内 AI 展開の段階について聴衆に尋ねたところ、全参加者の 3 分の 2 がまだ AI インフラストラクチャをまったく構築していないという結果が出ました。これらの企業は AI の使用に手を出し、解決すべき問題を見つけようとしたり、ラボで新しい珍しいアイデアを試したり、限られたプロジェクトのためにサービス プロバイダーから AI を購入したりしているところもありました。

そこで、さらに調査を進め（もちろん複数のAIエンジンを使いました、笑）、AIの一般的なビジネスユースケーストップ5を「歩行者に優しい」リストにまとめました。これは、すべてのCIOが今すぐ導入を検討すべき、そして検討すべきものです。これらのトップ5の活用方法は、真新しい「AI」のおもちゃを捏造したり、でっち上げたりしたものではなく、AIを活用して収益、評価、顧客維持率、そして顧客満足度を向上させることができる、そしてそうあるべき、実際のビジネスアプリケーションです。（実際、F100企業の中には既にいくつか実践している企業があります。）

以下のリストから、AIを活用して中核的な業務アプローチを刷新したいと考えている企業は、それぞれの業界におけるリーダーシップを発揮し、維持できるようになることがAIによって支援されることが明らかです。（そして、AIを活用しない企業は競争上の不利な立場に立たされることになります。）

これらの上位5つのビジネスアプリケーションは、1) 顧客サービス、2) 不正行為検出、3) サプライチェーン最適化、4) 予測保守、5) パーソナライズされたプロモーションとマーケティングです。（なお、現在、これらの要件は、手動のルールベースシステムと、初期段階で適応性が低いエクスペリエンスモデルの組み合わせによって既に対応されています。これらについては、後ほど詳しく説明します。）

1. カスタマーサービス

即時の AI 推論のメリット:
AI推論により、会話型AIとチャットボットは、瞬時にパーソナライズされた、状況に応じたカスタマーサポートを提供できます。顧客の感情をリアルタイムで分析・理解することで、AIは複雑な問題を人間のエージェントに自動的にルーティングし、単純なリクエストは自律的に解決します。これにより待ち時間が短縮され、人間のスタッフはより複雑で価値の高いタスクに集中できるようになります。ここで重要なのは、AIモデルが企業を構成するデータファブリックの一部であるということです。顧客の詳細、ケースのコンテキスト、製品とソリューションの詳細、配送と物流、その他の非常に具体的な情報は、AIが参照する知識の一部です。そのため、顧客がAIベースのカスタマーサービスプロセスとやり取りすると、AIは質問に答えたりソリューションを作成したりするために必要なすべての情報に瞬時にアクセスできるため、人間が提供できる以上の価値がもたらされます。

AI なしでカスタマー サービスのニーズに対応する方法:

1. ルールベースのチャットボット: 今日の基本的なチャットボットのほとんどは、事前に定義されたスクリプトと決定木を使用しており、予測可能なリクエストしか処理できず、より複雑または微妙な質問には対応できません。これはかなり一般的な体験であり、顧客からは「恐ろしいボット地獄」とみなされています。
2. 手動ルーティング: 多くの企業は、顧客からの問い合わせを手動で評価・トリアージするために人間のエージェントに依存していますが、これが遅延や非効率につながる可能性があります。多くの場合、情報がサイロ化されているため、多くの人間のエージェントの介入が必要になります。多くの場合、これらの人間のエージェントは依然としてスクリプトベースであるため、対応の迅速さに欠け、顧客は頻繁に不満を抱くことになります。
3. 限定的なパーソナライゼーション: サポートは顧客の基本プロフィール（例：名前や購入履歴）に基づいてパーソナライズされるかもしれませんが、AIが提供できるリアルタイムの行動コンテキストが欠けています。人間のエージェントは何が購入されたかは把握できても、なぜ購入されたのかという文脈や、顧客がどのような人物なのかというニュアンスまでは理解できません。まさに、豚に口紅を塗るような状況です。

2. 不正行為の検出

即時の AI 推論のメリット:
AI推論は、リアルタイムの取引監視と異常検知を可能にし、従来の手法をはるかに上回る精度で不正行為を特定します。機械学習を用いて膨大なデータセットを分析し、微妙な行動パターンを検知し、ルールベースのシステムでは見逃してしまうような新たな不正行為の手口を検知します。これにより、金銭的損失を防ぎ、顧客のセキュリティを守ります。そしてここで重要なのは、異常分析が「正常」の基準を蓄積していく中で、継続的かつほぼリアルタイムで実行できることです。AIモデルは、使用を重ねるごとに正常状態を自動的に学習し、逸脱が検知されると、さらに注意を促すフラグを立てます。

AIなしで不正検出のニーズにどのように対処するか:

• ルールベースのシステム: 現在のシステムは、多くの場合、ハードコードされたルール（例えば、一定額を超える取引や新しい場所からの取引をフラグ付けするなど）に依存しています。これらのシステムは既知の脅威に対しては有効ですが、新しく巧妙な不正行為の手口によって容易に回避されてしまいます。ハードコードされたシステムでは、単発的に発生する不正行為や通常の行動を模倣する不正行為は簡単に見逃されてしまいますが、AIベースの検知システムは、はるかに大規模かつ長期的な通常の行動の基盤を活用できます。
• 事後分析： 今日の不正調査の多くは事後対応的です。人間のアナリストは、フラグが付けられた取引を発生後に確認しますが、これでは金銭的損失を防ぐには遅すぎます。また、人間の調査員を介した手作業によるプロセスは、時間、コスト、規模の面で大きな負担となっています。AIによる調査は、膨大なケースの詳細を綿密に調査し、何が理にかなっているかを判断し、こうした人間の介入を10分の1以下に削減することができます。
• 高い偽陽性率: 従来のルールベースのシステムは、誤検知率が高くなることが多く、正当な顧客に不便をかけ、人間のレビューチームに無駄な作業を発生させる可能性があります。AIは誤検知率を低減し、生産性と顧客維持率を向上させると同時に、コストとリスクを削減します。

3. サプライチェーンの最適化

即時の AI 推論のメリット:
大規模な製造業を基盤とする組織にとって、サプライチェーンは不可欠です。すべての部品や完成品にはライフサイクルがあります。AI推論は、市場の購買動向と需要動向、製造生産パターン、予想棚卸期間、そして原材料の入出庫に関するリアルタイム輸送データを分析することで、ライフサイクル全体にわたる高精度なリアルタイム需要予測と物流最適化を実現します。これにより、企業は潜在的な供給途絶を予測し、生産スケジュールや在庫をより効率的に管理し、配送ルートを最適化することなどが可能になります。

AIなしでニーズにどのように対応するか:

• 歴史的予測: 企業は通常、需要予測に過去の販売データや季節的な傾向を頼りにしていますが、これは時間がかかり、急激な市場の変化や部品の問題に適応することができません。AIは基本的にリアルタイムで動作し、過去のデータに加え、顧客やサプライヤーのマクロ的な傾向を活用して、何がいつ必要かを判断し、これらのニーズを満たすサプライチェーン計画を作成します。
• 手動ルート計画: 物流管理者は、多くの場合、手動で、または顧客の要件の変化、世界/マクロ経済、不足などのリアルタイムの変数を組み込むことができない古いサイロ化されたソフトウェアを使用して、資材を計画します。
• 反応型在庫管理: 在庫管理は、多くの場合、トランザクション型で反応的であり、在庫切れまたは過剰在庫の状況につながり、コストの増加、顧客維持率の低下、収益の損失などにつながります。

4. 予知保全

即時の AI 推論のメリット:
産業機器からのリアルタイムセンサーデータを分析することで、AI推論は機械の故障を正確に予測できる。 前に それらは必ず発生します。これにより、予防的な修理が可能になり、高額で混乱を招く計画外のダウンタイムを最小限に抑え、重要な資産の寿命を延ばすことができます。データが増加するにつれて、AIはより正確に、事前に取るべき行動を提案できるようになります。

AIなしでニーズにどのように対応するか:

• 予防保守: メンテナンスは、機器が必要かどうかに関係なく、固定のカレンダーに基づいてスケジュールされることが多く、不必要な検査とコストが発生します。
• ルールベースの異常検出: 従来のシステムは、標準的なパフォーマンスしきい値に基づいたルールを使用しています。AIは、これを超えて、わずかな逸脱を識別します。 普通 操作上の問題が発生する最も初期の兆候となることがよくあります。
• 反応型修理: 多くの組織では依然として「故障まで稼働させる」モデルを採用しており、機器は故障してから修理されます。これは、深刻でコストのかかる、そして混乱を招くダウンタイムにつながります。AIは文字通り故障を予測し、事前に取るべき対策を提案します。そして、Agentic AIを活用すれば、こうしたメンテナンスタスクを自動的に実行できます。

5. パーソナライズされたプロモーションと商品の推奨

即時の AI 推論のメリット:
AI推論は、顧客および見込み客データ、閲覧パターン、外部の関連ソーシャル会話、その他あらゆるデジタルソースをリアルタイムで分析し、必要に応じて超パーソナライズされた商品レコメンデーション、コンテンツ、そして動的価格設定やプロモーション価格を提供します。実際、追跡可能な行動を通じて高い購入意欲を示す、人口統計学的に有効な見込み客は、エンゲージメントのない見込み客とは全く異なる対応が可能です。これにより、適切な顧客に適切なタイミングで適切なオファーを提示することで、顧客エンゲージメントとコンバージョン率を大幅に向上させることができます。

AIなしでニーズにどのように対応するか:

• 大まかなセグメンテーション: マーケティング チームは、多くの場合、基本的な人口統計に基づいて顧客を大規模なグループに分割しますが、このプロセスは個別のパーソナライゼーションよりもはるかに精度が低くなります。
• 推奨エンジン: 最新の推奨エンジンはすでに機械学習を使用していますが、AI 推論では、感情やリアルタイムのコンテキストなど、より幅広いデータ ポイントを分析することでこれをさらに進め、より関連性の高い動的な推奨を作成できます。
• 手動キャンペーン管理: 従来、マーケティング担当者は静的なマーケティング キャンペーンを作成および管理しており、顧客とのやり取りに基づいてリアルタイムに適応することはありません。

要するに…AIは既に存在し、今後も存在し続けるでしょう。もちろん、時間の経過とともにさらに進化していくでしょうが、すでに実用レベルに達しており、実際のビジネス機能に容易に活用して、現在よりも優れた成果を上げることができます。以上です。そして、AI技術はほんの6年前にはどこからともなく現れたように思えましたが、猛スピードで成熟しており、AIを活用したいと考える企業には既に大きな成果をもたらしています。当初はSFのようだった多くの歴史的なマクロ技術トレンド（Linux、WiFi、インターネットなど）と同様に、AIが「完成」するのを待つ必要はありません。AIは簡単に導入でき、今日、大きな価値を実現できます！「待つ者は欲する」という古い格言はまさにその通りです。

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