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KPMGグローバル発行「機能変革における AI と生成 AI」概略

Rui-AI✖︎新規事業コンサルタント


生成AIにおける業務機能変革に対する捉え方・考え方を改めてキャッチアップするのに役立ちそうだったため、以下記事の内容を整理しました。

KPMG「AI & generative AI in functional transformation」


はじめに-記事全体像

本記事は、「Gemini 1.5 Pro」を利用して整理しています。
また、「Claude 3.5 Sonnet」で本記事の内容をスライド化しています。
※スピーディーな情報整理が目的のため、正確な内容は元記事でのファクトチェックをお願いします。


生成AIでビジネスはどう変わる？： 初心者向け実践ガイド

生成AIの可能性

ビジネス界では、「生成AI」に注目が集まっている。従来の人工知能は特定の問題解決に役立ってきたが、生成AIはコンテンツ作成能力により、より幅広いビジネス機能に関係する。

CxOは、生成AIの活用を早急に検討する必要がある。業務効率化、収益性向上、顧客満足度向上を実現する可能性を秘めている。

AIの有効性は、データの質とプロンプトに依存する。最大限の価値を引き出すには、適切に統合する必要がある。

KPMGのレポートによると、回答者の57％が、生成AIは今後1〜3年間のビジネス目標達成に役立つと回答。

機能変革における生成AI

主要な組織機能は、生成AI実装の主要な推進力。戦略の実行、価値の創造、データの維持において重要な役割を果たす。

生成AI活用の5つのカテゴリ

  1. コンテンツとインサイトのジェネレーター: ブログ投稿、メール、画像作成

  2. 情報抽出器: データセットやドキュメントの要約と分析

  3. スマートチャットボット: 会話形式で対話する仮想アシスタント

  4. 言語翻訳者: 複数言語への翻訳、コンテンツ構築

  5. コードジェネレーター: テキストをプログラミング言語のコードに変換

適用例

  • 財務報告書、予算編成モデル、プレゼンテーションの作成

  • 市場洞察を生成する調査ツール

  • 問い合わせ対応の自動化

  • 多言語レポート作成

  • ローコードアプリケーションの生成、システム問題の診断と修正

AIはビジネス機能に価値を提供

  • トランザクション処理の自動化

  • サイクルの高速化

  • 分析、意思決定、イノベーション時間の増加

  • 予測精度の向上

  • 監査コンプライアンスへの信頼度向上

生成AIが価値を提供する機能

  • マーケティング、営業、サービス

  • 調達

  • サプライチェーンマネジメント

  • 財務

  • 人事

  • IT管理

各機能における生成AIユースケース

マーケティング、営業、サービス

  1. パーソナライズされたマーケティング: AI主導のデータ分析による見込み客増加

  2. エンゲージメントレベル向上: パーソナライズされたエクスペリエンス提供によるコンバージョン率向上

  3. オンボーディングのサポート強化: 自動化によるコスト削減、顧客満足度向上

  4. 顧客育成: セキュリティ、サポートの改善による信頼向上

  5. 顧客維持率向上: パーソナライズ化による顧客生涯価値とロイヤルティ向上

調達

  1. カテゴリーマネジメントの変革: AIによる自動化とリスク予測

  2. ソーシング効率向上: RFxプロセスの自動化とサプライヤー評価

  3. 契約ライフサイクル管理: 契約作成、交渉、コンプライアンス検証の自動化

  4. ユーザー調達の合理化: 購買プロセス簡素化

  5. 財務調達の革新: 請求処理、支払い、現金管理の最適化

サプライチェーン

  1. 統合計画とシナリオモデリング: データ分析による予測分析と計画の有効化

  2. 分散オーダーフルフィルメント: ピッキング、梱包、配送ルートの最適化

  3. 品質管理の向上: 文書化の自動化と異常検出

  4. サプライチェーンの可視化向上: リスク評価と可視化の強化

  5. 需要とネットワークの最適化: 需要予測、在庫最適化

財務

  1. 業績解説: 財務報告書の内容を生成し、ストーリーテリングを向上

  2. 契約の生成とレビュー: 標準契約の生成、リスクと利益の監視

  3. 見積もりから回収までの最適化: データ分析によるキャッシュフロー改善

  4. 金融規制への準拠: 規制要約の自動化とコンプライアンス改善

  5. ベンチマーキングと競合分析: 競合他社の分析と市場トレンド理解

人事

  1. オンボーディングのパーソナライズ化: オンボーディングプラン、トレーニング資料の作成

  2. 従業員学習の強化: パーソナライズされた学習コンテンツとキャリアアドバイス

  3. 採用エクスペリエンス向上: 職務記述書作成と面接ガイド作成

  4. 従業員サポート: 質問への自動応答と適切なチームへのエスカレーション

  5. 従業員分析: 人事レポート作成と従業員パフォーマンス分析

IT管理

  1. サービスの可用性とパフォーマンス向上: AIOpsと予測メンテナンスの活用

  2. イノベーション促進: 生成AIコード生成による迅速なプロトタイピング

  3. セキュリティ強化: 脅威検出と解決の迅速化

  4. ITドキュメントとスケジューリングの自動化: ナレッジアセット開発と従業員スケジューリング

  5. 従業員エクスペリエンス向上: パーソナライズ化されたITサポート

生成AI導入の成功戦略

ポイントAIソリューションは、短期的なメリットはあっても、長期的なメリットは少ない。生成AIを既存システムに統合する戦略的なアプローチが必要。

KPMGは、組織のAI戦略策定を支援し、AI主導の機能変革を推進する。

適切に実装されていない生成AIは、評判リスクにつながる可能性。倫理、セキュリティ、知的財産権に関する考慮事項を理解することが重要。

KPMGの6つのレイヤー

  • ガバナンス: 責任あるAI原則を反映

  • データ: データアーキテクチャを適応させ、データインテリジェンスを有効化

  • テクノロジー: 生成AIツールを含むように技術アーキテクチャを拡張

  • 機能プロセス: 生成AIの影響を反映し、ベストプラクティスを強化

  • 人材: 新しい役割と必要なスキルを明確化

  • サービスデリバリー: 自動化を考慮し、デジタルワーカーの影響を反映

データの準備

  • データ戦略: ユースケース、リスクを把握するためのフレームワーク

  • データ管理: データ説明責任、追跡、カタログ化

  • データアーキテクチャ: プラットフォーム間の相互運用性と統合

  • データ品質: 高品質なデータによるAIモデルのトレーニング

  • データ活用: 利害関係者の賛同、データリテラシーの向上

変革の全体像

KPMG Powered Enterprise変革方法論 は、生成AIに適応可能。

5つの段階

  1. ビジョン: 生成AIを含む将来のモデルについての共通認識

  2. 検証: 詳細なターゲットオペレーティングモデルの定義

  3. 構築: AIソリューションの構築とテスト

  4. 展開: ターゲットオペレーティングモデルの実装

  5. 進化: 継続的な最適化と市場変化への適応

責任あるAI: 説明責任、信頼性、公平性を重視したAIの展開。


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