【AIと企業戦略】対処に関するAI『ダブルハーベスト』CHAPTER2＃9
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
いよいよAIの実装に向けて動いていきましょう。最適な本、『ダブルハーベスト 勝ち続ける仕組みをつくるAI時代の戦略デザイン』を見ていきます。
是非ご購入ください！！
目次は以下です。
【Prologue】勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」──ハーベストループとは何か?
【Chapter 1】AIと人とのコラボレーション──ヒューマン・イン・ザ・ループ
【Chapter 2】AIで何を実現するかを見極める──戦略デザイン構築のための基盤づくり
【Chapter 3】戦略基盤を競争優位に変換する──戦略デザインとしてのAI
【Chapter 4】データを収穫するループをつくる──ハーベストループでAIを育てる
【Chapter 5】多重ループを回して圧勝する──ダブルハーベストこそ最強の戦略
【Chapter 6】ハーベストストーリーを実装する──AIプロジェクトマネジメントの考え方
【Epilogue】地球をやさしく包む「最後のループ」──SDGsとハーベストループ
いよいよCHAPTER２！昨日の記事は以下です。
■【Chapter 2】AIで何を実現するかを見極める──戦略デザイン構築のための基盤づくり
昨日や予測に対するAIを見てきました。これでも十分ですが、今回はさらに進んで対処です。
・「対処」に対するAI
認識→予測が出来るようになると、次に何が求められるか、どう対処するかを考察できます。いわゆる対処です。
まずは顧客エンゲージメントです。
カスタマーメールを自動的に送る、プッシュ通知を自動的に送るといった顧客エンゲージメントについては完全に自動化されつつある。予測の結果、「このタイミングで顧客に対してこういったアプローチをしたら成約率があがる」といったことが分かっているなら、それをやらない手はない。
やることがあらかじめ決まっているなら、実行部分も自動化できるということだ。
これは導入しない手はないです。特に、コミュニティビジネスには、いくらでも導入のしようがあります。アイデアを考えないと。
次に物流最適化です。
倉庫内で品物を仕分けして荷造りするロボットがどう動くのが最も効率的なのか、何をどれだけ積み込んでどこに行くのが最も効率的なのか、最小コストで最大のパフォーマンスが得られるように、AIがリアルタイムで最適化する。
アマゾンが有名です。Driveというロボットがあります。
この延長上が自動運転です。認識、予測、対処の総まとめみたいなものです。リアルタイムで周囲の状況を認識し、次に何が起きるか予測をした上で、対処をします。
そしてサプライチェーン最適化。まだ人間の判断が必要な領域です。
最後に、エキスパートが入る領域が、人材トレーニングです。
ディープラーニングの超有名人、アンドリュー・エンさんが、
スペシャリストを育てるためのAIを開発しているそうです。
まとめると、
自動化・・顧客エンゲージメント
自動化とヒューマン・イン・ザ・ループの間・・物流最適化
ヒューマン・イン・ザ・ループ・・ロボティクス、サプライチェーン自動化
ヒューマン・イン・ザ・ループとエキスパート・イン・ザ・ループの間・・カスタマーサポート
エキスパート・イン・ザ・ループ・・人材トレーニング
となります。
・今すぐ取り組めば十分勝機がある
認知、予測、対処といった機能別のAIを組み合わせて、自分が求める
最終価値を実現していくわけです。
すでに先行事例がたくさんあるので、自社のビジネスに似た産業のライバルたちがどんな仕組みで、どんなパーツを組み合わせて競争優位に結びつけているのかを見て、必要ならそのまま真似して自社に取り組めばいい。
まだ国内企業のどこも取り組んでいないなら、先行者利益を得られる可能性が高い。
例はモービルアイです。アメリカの地図では太刀打ちできないですが、日本国内地図なら勝てるかもしれません。地図をリアルタイムにアップでーーとするには、国防的な要素もあるので、情報がつかみづらく、グローバル企業が入り込みづらいからです。
大事なのは、５つの最終価値のどのパターンを自社にあてはめれば、レバレッジが効くかを知ることだ。
ここさえわかれば、自社の目指す方向性を決められる。
ごく単純化していえば、海外企業の先行事例を横滑りさせて自社に当てはめ、ハーベストループを同業他社に先駆けて回すだけでも、短期的には優位に立てるはずだ。
そして、今日においては、細かなAI技術の知識がなくても、それがかのうというところがミソなのである。
すぐやりましょう。
草場壽一
https://sinlab.future-tech-association.org/