AI(人工知能)

ビジネス価値を高めるために、AIがどのように役立つのか、最新のインサイト、レポート、ガイドをアクセンチュアが厳選してお届けします。

AI(人工知能)とは?

AIとは、マシンがあたかも人間のように感知し、理解し、行動し、学習することを可能とする、多種多様なテクノロジーの集合体です。AIは単一のテクノロジーではなく、AIの定義は人によって異なります。

機械学習や自然言語処理などは、すべてAIテクノロジーの一部です。それぞれの技術は独自に進化しており、データ、分析、自動化と組み合わせて適用することで、顧客サービスの向上やサプライチェーンの最適化といった、ビジネス・ゴールの達成に役立つのです。

特化型AI("弱い"AI
AIを「特化型AI」と「汎用AI」に分けて定義する場合もあります。日常生活で体験するAIサービスのほとんどが、単一タスク、または密接に関連する一連のタスクを実行する特化型AIで、例えば次のようなものが挙げられます。

  • 天気予報アプリ
  • デジタルアシスタント
  • データを分析して特定のビジネス機能を最適化するソフトウェア

特化型AIはたいへん有用ですが、活用範囲が限られており、効率性を高めることに焦点をあてて開発される傾向があります。しかし、正しく適用すれば、特化型AIは計り知れない変革の力をもたらし、人々の仕事や生活に世界規模でより良い影響を継続的にもたらします。

汎用AI("強い"AI
汎用AIは、言わばSF映画に登場するAIに近いイメージで、知的なマシンが人間の知性を模倣し、戦略的、抽象的、創造的に考え、様々な複雑なタスクを処理する能力を備えます。現実世界ではデータ処理など、人間より機械の方が得意とするタスクもあるものの、映画に登場するような完成された汎用AIはまだ存在しません。人間と機械のコラボレーションの重要性が高まっているのはこのためです。今はまだ、AIは人間の能力の延長でしかなく、人間に取って代わる労働力にはなり得ないのです。

AIの基礎 | 機械学習とは

機械学習は、システムがデータからパターンを学習し、経験に基づいて改善を続ける技術で、AIテクノロジーのひとつです。詳しくはこちらをご覧ください。

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なぜAI(人工知能)が重要なのか?

AIは、ビジネスだけでなく、人とテクノロジーの関係を大きく変える可能性を秘めており、長年にわたって大衆文化と科学文化の両方から期待されて続けてきました。長い歴史の中でなぜ今、AI活用が市場定着の分かれ目となるクリティカルマスに達しつつあるのでしょうか。

その背景には、近年のデータの急増に加え、クラウド環境の整備やコンピューティングパワーの向上といった、多くのイノベーションの成熟があります。これらAIに必要な環境が整ったことで、AI導入の機会は急速に拡大しています。企業はかつてないほど大量のデータにアクセスできるようになり、今まで存在することさえ認識されていなかった組織内の「ダークデータ」も活用できるようになりました。これら宝の山がAIの成長を後押ししているのです。

ビジネス価値を生み出す源泉 - 適正な活用が条件
長い間、AIはビジネス変革をもたらす可能性があると考えられてきました。AIに必要な環境が整った今日、企業はAIがビジネス価値をどのように高めることができるのかを見極め始めています。自動化によってコストが削減され、業務プロセスに新たなレベルの一貫性、スピード、拡張性をもたらします。事実、アクセンチュアのお客様の中には、70%の労働時間を削減した事例もあります。しかし、それ以上に説得力のあるAIの能力は、企業の事業成長を促進する能力です。AIの本格活用に成功している企業のAI投資利益率は、概念実証(PoC)段階で苦労している企業のおよそ3倍にのぼります。企業の経営幹部の84%が「企業の成長目標を達成するためにはAIの活用が不可欠である」と考えるのは当然と言えます。

俊敏性と競争優位性
AIがもたらす効果は、単に業務の効率化や手間のかかる作業の合理化だけではありません。機械学習とディープラーニングによって、AIアプリケーションは入力データと結果からほぼリアルタイムで学習する傍らで、多様な情報源から取得したデータを分析し、その結果をビジネス上の極めて重要なタスクに高い精度で適用することができます。製品やサービスのレコメンデーションツールなどはその代表例でしょう。AIの自己学習と自己最適化を行うこの能力は、AIが継続的に収益を生み出すことを意味するのです。

このように、AIは絶え間なく創造的破壊が訪れる世界において、イノベーションと競争優位性を促進するためのインサイトを定期的に提供し、企業がこの世界に迅速に適応できるようにしてくれます。AIの本格活用の成功は、戦略的優先事項を実現するための重要な鍵であり、企業が生き残るための要となります。企業の経営幹部の4人のうち3人が、「今後5年以内にAIをビジネス全体で活用しない場合、倒産してしまうリスクがある」と考えています。まさに、AI本格活用の成否は、企業にとって非常に大きなリスクとなるのです。

経営幹部の4人のうち3人が「今後5年以内にAIをビジネス全体で活用しない場合、倒産してしまうリスクがある」と考えています。

AI(人工知能)の恩恵

AIを定義する方法についてはいろいろありますが、最も重要な点は「AIによって何を実現するのか」を中心に議論することです。

エンドツーエンドの効率化AIを活用することで、組織内の軋轢を排除し、組織全体の分析と人的・物的資源の活用度を改善できるため、大幅なコスト削減が可能になります。また、複雑なプロセスを自動化したり、メンテナンスの必要性を予測することでダウンタイムを最小限に抑えることもできます。

意思決定精度の向上: AIの豊富な分析機能とパターン予測機能で人間の知能を補完し、意思決定の質、有効性、創造性を向上します。

インテリジェントな提案AIは人間とは異なるロジックで様々なソリューションを提案することができます。これにより、市場のギャップと機会をすばやく発見し、かつてないスピードと品質で、新しい製品、サービス、チャネル、ビジネスモデルの導入が可能になります。

従業員の強化:日常の定型業務はAIの得意分野です。AIが平凡な作業をこなすことで、従業員はより充実した、価値の高い仕事に時間を使えるようになります。働き方を抜本的に変革し、従業員の役割を強化して成長を促すことで、AIは労働生産性を大幅に向上させると予測されています。

優れた顧客サービス:継続的な機械学習は、顧客一人ひとりの趣向に合った顧客体験(ハイパー・パーソナライゼーション)に必要な全方位(360度)の顧客インサイトを安定して提供します。24時間365日対応のチャットボットからヘルプデスクへの迅速なルーティングまで、企業はAIを利用してリアルタイムで情報を収集し、きめ細かな顧客体験を提供でき、これによって事業の成長、顧客維持、顧客満足度の向上を促進します。

すでに、AIは様々な方法で活用されていますが、AI戦略はビジネス戦略である点を忘れてはなりません。AI投資利益率を最大化するためには、事業の優先課題を明確にし、各課題に対してAIをどのように活用すべきかを判断することが重要です。

AI HUBプラットフォーム/AI POWERED サービス

アクセンチュアでは、AIエンジンの導入はゴールではなく、ビジネスゴールに応じた自動化・高度化を目指すべきと考えており、企業のAI導入を適切・迅速に進められるサービスの開発を加速してきました。アクセンチュアが開発したAI HUB プラットフォーム(複数のAIエンジンから最適なエンジンを組み合わせ、人間のオペレーターとの協調も可能なプラットフォーム)をベースに、その特徴を活かした各種AI POWEREDサービスを紹介します。

AI HUBプラットフォーム

AI POWERED サービス

AI POWERED マネジメントコックピット

AI POWERED バックオフィス

AI POWERED ナレッジシェアリング

AI POWERED コンタクトセンター

AI POWERED コンシェルジュ

AI POWERED セールス

AI POWERED SCM(サプライチェーン・マネジメント)

AI POWERED アセットメンテナンス

AI POWERED プロダクツ&サービス

AI(人工知能)の未来

アクセンチュアのレポート「AI: Built to Scale(ビジネス全体でAIを活用する)」によると、経営幹部の84%が「企業の成長目標を達成するためにはAIの活用が不可欠である」と考えています。しかし76%が、「AIの全社的な活用に苦労している」と回答しています。これまで、AIの概念実証(PoC)から本格導入に移行するための青写真(設計図)はなく、多くの人が苦労してきました。多くの困難を伴うこの転機では、ビジネスを成功させるために必要なすべての手順を実践する必要があります。

ビジネス価値を定義する
AIの活用方法は無数に存在します。AI導入時には何に注力すべきか、どのように判断すればよいのでしょうか?AIのビジネス全体での活用を成功させるためには、まず「自社にとって重要なビジネス価値とは何か」を定義し、戦略目標を策定することから始めましょう。次に、各戦略目標に対して様々なAIの活用方法を評価し、優先順位を設定していきます。

人材を再編成する
AIの著しい成長に適切に対処しサポートするためには、多様性のある労働力で組織を再構成することが求められます。初期にはAIと自動化が人間の仕事を奪うかもしれないという不安の声も聞こえてくるかもしれませんが、AIの未来は人間とマシンとの協業にかかっており、人材の再構築と働き方改革が急務となっています。

ガバナンスと倫理の枠組み(フレームワーク)を構築する
企業は常に「信頼」を念頭に置いてAI戦略を策定する必要があります。適切なガバナンス構造を構築し、倫理原則をアルゴリズムとソフトウェアの開発に確実に反映することが重要です。

これらすべての要素をうまくAIに反映することで、AIがもたらす指数関数的な価値を引き出し、市場の競争力を維持することができます。もはやAIは、「あると良いもの」ではなく、ビジネスの未来に不可欠な存在なのです。

AI(人工知能)の倫理:レスポンシブルAIの重要性

AIの倫理と向き合うことを避けて、AI導入を進めることはできません。AIは猛烈な勢いで進化し続けます。ほかの強力なテクノロジーを採用する際と同様に、企業は社会との信頼関係を築き、顧客と従業員に対して説明責任を負う必要があります。

アクセンチュアは、従業員やビジネスに力を与え、顧客と社会に等しく良い影響をもたらすAIを設計、構築、展開することを「責任あるAI(レスポンシブルAI)」と定義しています。レスポンシブルAI によって、企業は信頼を獲得し、自信を持ってAIをビジネス全体で活用していくことができます。

信頼
AIを利用するすべての企業に対して、監視の目が必要です。「責任を持ったAIの推進と実践をPRしている企業が非公式でグレーゾーンの活動に参加していた」、といった"倫理上のお芝居"は珍しくありません。また、人間が抱いている無意識のバイアス・偏見による過ちも大きな問題に発展します。責任あるAI(レスポンシブルAI)は、企業と顧客および従業員の間で信頼を構築するための、AIの在り方に関する新しい定義です。

データ・セキュリティ
データ・プライバシーとAIの不正使用の問題は、企業の信頼とシステムの両方に不利益をもたらす場合があります。企業は最初からAIプログラムに機密性、透明性、セキュリティをデザインし、責任を持ってデータの収集、利用、管理、保管を確実かつ安全に行う必要があります。

透明性と説明可能性
倫理委員会の立ち上げや倫理規定の改訂に際しても、企業は投資を管理し、倫理、法律、規制上のリスクを回避するためのガバナンスフレームワークを確立する必要があります。AIテクノロジーによる意思決定に対する責任の重要性は増しており、企業はAIシステムがどのように結果を導き出すのかを十分に理解した上で、意思決定のブラックボックス化を回避する必要があります。明確なガバナンスの枠組み(フレームワーク)と倫理委員会の設置は、AIソリューションの開発に倫理規定を適切に組み込むための手順と規則を策定するための柱となります。

統制
マシンに意思はありませんが間違いを犯すことはあります。企業は問題が発生した場合に備えて、リスク管理の枠組み(フレームワーク)と緊急時対応計画(コンティンジェンシープラン)を用意しておく必要があります。AIシステムによる意思決定の責任の所在を明確にし、必要に応じて問題をエスカレーションするためのマネジメント・アプローチを定義しましょう。

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