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DXの潮流、CDOの挑戦
2020.10.09

With/AfterコロナにおけるAI技術の可能性第4回

医療や製造業での導入も盛んに、AIはビジネスで価値を生み出す技術に進化している

著者 Bizコンパス編集部

AI導入で失敗しないためには、「ビジネス価値を先に算出する」

 最後に島田氏は、企業でAI活用が成功する共通点について指摘します。

 「現場に課題があり、協力的であること、そして、データがあることです。NTT ComはIoTやクラウドでデータを扱う機会が多いため、データからビジネス的な価値を生み出すために、どのようにデータを取得して、それをどう蓄積・活用すべきなのかについて、クライアントに実例を紹介したり、意見をお伝えすることもあります。

 データを活用するための前提としては、AIの導入を目的にするのではなく、日々の業務課題をどう解決するかというアプローチをすることがポイントになります。ただ、そういったアプローチをとっても、そのプロジェクトがビジネスとしての価値をどうしても見いだせないケースもあります。

 そのため現在私たちは、ビジネスモデルを可視化できる「ビジネスモデルキャンバス(BMC)」のフレームワークを、AIや機械学習導入のケースに応用した「機械学習キャンパス」という取り組みを、プロジェクト開始前にクライアントと実施しています。

 AI導入が自社ビジネスに本当に価値をもたらすのかをあらかじめ明らかにすることで、事業部門が経営層に対して、メリットやリスクについての説明やコンセンサスをとりやすくなります。興味のある方は気軽にお問い合わせください」

ビジネスでのAI活用について、 簡易アンケートが2ページ目より表示されます。 最も多かった回答についてエバンジェリスト島田氏の解説記事を後日掲載します。ぜひご協力ください(全1問)

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