【AIを使いこなすツール】ワークフローの分解！『予測マシンの世紀 第三部』#1
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』をまとめていきます。推理小説のようで、ドキドキワクワクです。
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
第２部 意思決定
第３部 ツール
第十二章 ワークフローを分解する
第十三章 決断を分解する
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）
第三部、ツールに関してです。予測の安価さがもたらす経済学的価値、意思決定を分解してどこまで予測マシンが対応可能かの検討を行ってきました。大体は予測マシンで人間の置き換え可能、かつコストもそれに見合ったものになるようです。
いよいよ、具体的なツールの説明に入ります。楽しみです。
■ワークフローを分解する
予測マシンの使用を具体的に検討するには、自社のサービスのワークフローを再度検討し、どこを予測マシンに置き換えらえるかなどを検討する必要があります。第十二章ではこの点が議論されていきます。
まずはキーポイント（まとめ）から。
キーポイント（まとめ）
・AIツールはポイントソリューションだ。それぞれが特定の予測を生成し、ほとんどが特定のタスクを実行するように設計されている。多くのAIスタートアップは、単一のAIツールの構築を前提としている。
・大企業は、インプットをアウトプットに変えるワークフローで構成されている。ワークフローはタスクで構成されている（例：ゴールドマン・サックスのIPOは146の異なるタスクで構成されたワークフローだ）。AIをどのように導入するかを決める際、企業はワークフローをタスクに分解し、それぞれのタスクを実行するAIを構築または購入した場合のROIを見積もり、ROIの観点からAIをランク付けし、リストの上から下に向かって作業を開始する。企業は、AIツールをワークフローに落とし込むだけで、そのタスクの生産性が向上してすぐに効果を実感できることがある。しかし、そう簡単にはいかないことが多い。AIツールを導入して実利を得るためには、仕事の流れ全体を見直す、つまり「リエンジニアリング」が必要になる。そのため、パソコン革命と同じように、多くの主流ビジネスでAIによる生産性向上を実現するには時間がかかると考えられる。
・AIがワークフローに与える潜在的な影響を説明するために、あらゆるMBAアプリケーションのランキングを予測する架空のAIを説明する。この予測マシンから最大限の利益を得るためには、学校側はワークフローを再設計する必要がある。AIはより多くの志願者プールへのリターンを増加させるため（合格者に関するより良い予測と志願者評価のコスト削減）、手動で志願書をランク付けするタスクをなくし、プログラムをマーケティングするタスクを拡大する必要がある。また、誰が成功するかの確実性が高まるため、奨学金や学資援助などのインセンティブを提供するタスクを変更する。最後に、学校側は、瞬時に入学を決定できることを利用して、ワークフローの他の要素を調整する。
予測マシンは特定のタスクに特化した設計になっており、ワークフローはタスクに分解されるので各タスクに特化したAIを購入または構築すると。そのため、AIツールを導入して実利を得るためには、仕事の流れ全体を見直す、つまり「リエンジニアリング」が必要になると。
具体的な例も出てくるので楽しみです。
本日はここまで！
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