近年活用が進む工学や科学におけるAIの活用
AI本当にすごくなった（ビジネス変革）
1990年代に流行したビジネスプロセス・リエンジニアリング（BPR）は、企業がのビジネスプロセスを根本的に見直す手法として確立されました。BPRの出口戦略の1つとしてIT化が行われていました。それが現在、AIが汎用技術として台頭してきたことで、ビジネスプロセスの抜本的な再設計が可能となってきています。企業は以前よりも柔軟かつ効果的なプロセスを構築できるようになり、プロセスの再設計と組み合わせて利用することで、更なる生産性の向上が見込めるようになってきています。
しかし、AIの可能性を最大限に引き出すためには、企業はプロセスの設計と改善活動をAI施策の中に組み入れ、これをプロダクトマネージャーやプロダクトオーナーが主導する必要があり、プロセス改革の成功のためには、プロセスの詳細な分析、設計思考の取り入れ、リエンジニアリングの役割と活動に対する明確な理解が不可欠であるため、容易にAIの活用することはまだ時間がかかるのかもしれません、
総合的に見れば、AIがもたらす革新はビジネスプロセスに新たなケイパビリティを提供し、企業が各タスクの必要性や頻度、遂行者を再考し、人間と機械の協働を最適化するチャンスを生み出しています。これにより、企業はエンド・トゥ・エンドのプロセスの再設計を通じて、業務の効率性と効果性を向上させることができます。
科学分野における影響
科学分野においてもAIの導入は、科学的プロセスの各段階に革命をもたらしています。文献レビューを効率化、仮説の生成と検証を支援、新しい実験のデザインと実行を最適化に活躍しており、科学者は迅速かつ正確にデータを分析し、学際的な研究を進展させることができています。日本でも中外製医薬ではAIを使ったシミュレーションのによって創薬の開発期間の短縮や人間ではやりきれなかったパターンの検証が実施できるという成果が出ています。しかし、AIの潜在的なリスクに対処し、倫理的な利用を保証するために、適切な規制やセーフガードの確立が必要な課題もあります。
AIによって、科学の進歩と創造性が新たなレベルに達し、人類の知識と理解が未知の領域に広がることが期待されます。
組織に影響を与える
組織がこれからの競争環境で生き残り、成長するためには、AIを理解し、適切に活用する能力の構築が不可欠な中で、AIに対するアプローチの仕方によってビジネスの成否の関わる部分があるのではないかと思います。
アルファベット（グーグル）、メタ・プラットフォームズ（フェイスブック）、アマゾン、マイクロソフトなどのテクノロジー大手は、AIを中心に据えて成功している一方で、以下のような壁にぶち当たってAIの組織的な活用が進んでいないのかもしれません。
1.伝統的な組織の課題：多くの伝統的な組織では、AIを効果的に活用し、ビジネスを変革する能力が不足している。
2.AIの導入の困難さ：小規模かつ一時的な取り組みでは、AIの真の経済的価値を引き出すことは困難であり、体系的かつ戦略的なアプローチが必要。
3.人間とAIの協働：職場環境での作用し合いや新しいプロセスの確立が必要。
4.新しいビジネスモデルの構築：新しい製品・サービスの提供やビジネスモデルの構築を推進し、ビジネスのあらゆる側面に革新につなげる。
過去のAIとは違い、技術発展によって様々な分野での活用が可能であり、実際に効果も出てきています。
いつものことですが、AIという道具をどう活用するかがAI導入の成否になるのは変わらないと思います。成功事例をただ見るだけでなく、自社の環境や特性にあわせると、どうアジャストさせるべきか、導入所へ気をどう消すかということを目的・ゴールとあわせて考える必要があると思います。
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