【AIによる予測】予測マシンの世紀#6 安さでビジネス戦略そのものが変わる
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
AIとの共同に関して、『予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済』がわかりやすいため、紹介していきます。一つ一つ詳しく見ていきます。重要なため。
目次
はじめに―機械知能
安さはすべてを変化させる
第１部 予測（魔法の予測マシン；「知能」と呼ばれるわけ ほか）
第２部 意思決定（決断を解明する；判断の価値 ほか）
第３部 ツール（ワークフローを分解する；決断を分解する ほか）
第４部 戦略（経営層にとってのＡＩ；ＡＩがあなたのビジネスを変容させるとき ほか）
第５部 社会（ＡＩと人類の未来）
「安さはすべてを変化させる」に関しての続編です。前回の記事は以下。
予測が安くなることが、何に一番影響を与えるか？とても大事な部分です。
■安さはすべてを変化させる
前回は、今起こっている問題を予測問題に置き換える「AIインサイト」について触れました。
それでは、予測が安くなることにより、何の価値があがるでしょうか？
予測のような入力が安くなると、他のものの価値を高めることができる。経済学者はこれらを "補完 "と呼んでいる。
コーヒーのコストが下がると砂糖やクリームの価値が上がるように、自律走行車の場合、予測のコストが下がると、車両の周囲のデータを取り込むセンサーの価値が上がる。
何かが安くなると、他のモノの価値が上がります。インテルはイスラエルの新興企業Mobileyeを1兆7000億円で買収しました。
これは自動運転用に、主に車両が物体やマーキングを効果的に見ることができるようにするデータ収集技術のためです。
予測が安価になれば、予測がより多くなり、予測を補完するものがより多くなる。この2つの単純な経済力が、予測マシンが生み出す新たな機会を後押ししている。低レベルでは、予測マシンは人間の予測タスクを軽減し、コストを節約することができる。機械が大きくなるにつれて、予測は変化し、意思決定の質を向上させることができる。
どこかの時点で、予測マシンが、戦略そのものを変える時がきます。ではどのように変えていくのでしょうか？
ここから、ビジネスを根本的に変える例として、Amazonが取り上げられています。Amazonでの買い物、されている方が多数かと思います。
Amazonのウェブサイトにアクセス
→
商品カートに入れて支払い済ませる
→
Amazonが商品を発送
です。アマゾンのビジネスモデルは「買い物をしてから出荷する」というものです。
Amazonで買い物すると、AmazonのAIが、「あなたにお勧めの商品はこちら」といった形で、予測して商品を提案してくれます。
例えば、AIが約5％程度で、買いたいものを正確に予測するとしよう。そうすると、推奨する20のアイテムの約1つを購入することになる。提供されている何百万ものアイテムを考慮すると、それは悪くない。
今後、AmazonのAIの精度が上がります。ある時点で、AIの予測精度がしきい値を超え、Amazonのビジネスモデルが変化します。
予測が十分に正確になると、Amazonはあなたが注文するのを待つのではなく、あなたが欲しいと予測した商品を発送することで、より利益を上げることができる。
「注文する前に発送される」。すごい時代です。もしそうなれば、他の小売店に出向く必要がなくなります。Amazon一強になりますね。これは顧客にとっても良いことです。
Amazonはあなたが買い物をする前に発送してくれるので、うまくいけば、買い物をする手間を完全に省くことができる。予測精度を上げると、Amazonのビジネスモデルは、「買い物をしてから出荷する」というものから、「出荷してから出荷する」というものに変わる。
ここで生じるのは、いらない商品が送られた場合に、返品する手間です。そこでAmazonは、商品返品のためのインフラに投資し、例えば週一回、集荷を行う配送型トラックを用意し、顧客がいらない商品を回収する必要があります。
この新たなビジネスモデルは、現状では、返品された商品を回収して処理するためのコストが、収益の増加を上回るため、まだ実施されていません。
ある時点で利益が出ると予測しているため、予測の精度が十分に良くないうちにも、アマゾンが新戦略を採用するというシナリオが想像できる。より早く立ち上げることで、AmazonのAIはより多くのデータをより早く入手し、より早く改善することができるようになる。Amazonは、開始が早ければ早いほど、競合他社が追いつくのが難しくなることに気付いている。より良い予測はより多くの買い物客を引き付け、より多くの買い物客はAIを訓練するためのより多くのデータを生成し、より多くのデータはより良い予測につながり、好循環が生まれる。早すぎる導入はコストがかかるが、遅すぎる導入は致命的である可能性がある。
Amazonは、2013年（！）に「先取り出荷」に関する米国特許を取得しています。
ここで大事なのは、Amazon のビジネスモデルを「買い物をしてから出荷する」から「出荷してから出荷する」へとシフトさせ、商品返品サービスの運営に垂直統合するインセンティブを生み出し、投資のタイミングを早めているということだ。これらはすべて、予測マシンの精度を上げるだけで実現することができる。
ここから、大事な結論が帰結されます。予測マシンの精度を上げることをダイヤルが上がる、という表現をするとして、
第一に、予測マシンのダイヤルがどのくらいの速さで、どのくらいの距離で回転するかについての情報を収集することに投資しなければならない。
第二に、ダイヤルを回すことで生まれる戦略的な選択肢についてのテーゼを開発することに投資しなければならない。
自分の関わっている分野、参入したい分野で、どの予測が大事になるかを調べて、その精度に関して調査する。さらに、予測精度が高くなることでどのような戦略の選択肢が出来るかを調べる。大事です。そういった意味では、この本はとても貴重です。出会えてよかった。
今後、本は以下のような構成で進みます。ほぼ、この流れに沿って、Noteにまとめていきます。ほぼ自分のためです！！
あなたの組織にとっての予測マシンの戦略的な意味合いが明らかになる前に、基礎を構築する必要がある。
第1部で基礎を築き、機械学習がどのようにして予測をより良いものにするかを説明する。次に、これらの新しい進歩が、統計学とは異なる理由を説明する。次に、予測を補完する重要な要素であるデータ、特に優れた予測を行うために必要なデータの種類と、それを持っているかどうかを知る方法について検討する。最後に、予測マシンが人間よりも優れたパフォーマンスを発揮する場合や、予測精度をさらに向上させるために人間とマシンが連携する場合について掘り下げていく。
第2部では、意思決定の入力としての予測の役割を説明し、AIコミュニティがこれまで無視してきたもう1つの要素である判断の重要性を説明する。経済学者の用語では、判断とは、ペイオフ、効用、報酬、または利益を決定するために使用されるスキルである。予測マシンの最も重要な意味は、判断の価値を高めることである。
第3部から実践に焦点をあてる。AIツールを構築する（または購入する）場合、いつ投資対効果が最も高いかを判断するのに役立つ3つのステップの概要を説明する。AIキャンバスの導入をする。
第4部では、戦略に目を向ける。AIの中には、ビジネスや産業を変革するほど、タスクの経済性に大きな影響を与えるものがある。あるツールがいつこれほど強力な効果を発揮するのか、事前に予測できないこともある。例えば、Googleの検索ツールがメディア業界を一変させ、地球上で最も価値のある企業の1つの基礎になると、初めて試したときに予想した人はほとんどいなかった。
第5部では、より広く社会に影響を与える質問に経済学者のツールキットを適用し、最も一般的なAIの議論の5つを検討する。
楽しみではありますが、気付くのが遅すぎた。急いでまとめます。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？