ビジネスの変革と成長をサポートする AI/MLイノベーションサービス

近年、生成AIを代表としてデータ活用やAI技術の急速な進化が顕著となっています。加えて、日本でも一部の企業がデータやAI技術を駆使し、業務プロセスの効率化やビジネスモデルの変革を通じて革新的な成果を上げています。製造業では、IoTデバイスからのデータ収集を通じて生産ラインを最適化し、品質管理を向上させている例や、サービス業では大量の顧客データを分析してパーソナライズ化されたサービスを提供している例が見受けられ、様々な業界・業種でデータ駆動型のアプローチが拡がりを見せています。

このような中で、DX（デジタル・トランスフォーメーション）が新たな戦略として改めて着目されており、既存のビジネスモデルの変革や伝統的な業務スタイルからの脱却が求められており、データやAIの活用ニーズが高まっています。ただし、データやAI技術を活用するためには、専用のツールを導入するだけでは必ずしもビジネスモデルの変革や業務改革が成功するわけではありません。総務省の報告*1によれば、日本企業においては「社内の意識」「新たなデジタル技術の導入」「レガシーシステム」「制度・慣習」「人材」「推進体制」の6つの観点でDXを阻んでいる要因が存在していますが、その中でも「社内の意識」が根本的な要因であると考えています。

しかし、社内の意識を変えることは容易ではありません。従来のビジネスモデルやプロセスに慣れ親しんでいる人々は、新しいデータ・AI技術の導入に対して抵抗感を抱くことがあります。また、変革には一時的な混乱や学習コストが伴うため、これを避ける傾向もあります。経営層やリーダーシップ層からの十分なサポートが得られない場合は、組織全体での変革が難しくなります。

では、社内の意識を変えるには何をしていく必要があるのか。まずは変革の必要性と利点を明確に伝えることです。具体的な成功事例やビジョンを共有することで、人々は変革の目的を理解しやすくなります。そのためにも、ビジネス課題の選定は最初の重要な一歩であり、具体的で説得力のあるビジネス課題を選定することが重要です。そして、変革を成功させるためには、挑戦できる風土を醸成することも重要です。これはスキル向上や成功事例共有だけではなく、組織が失敗を許容し、その経験を次に活かす文化を育むことも含みます。具体的な挑戦事例や失敗を振り返りながら、組織全体がそこから学び、成長する文化を築くことで、社内の意識が変わっていくサイクルを築いていくことも重要です。 

2024年2月5日に発表した「AI/MLイノベーションサービス 」では、この社内の意識改革を目指してビジネス課題の選定から実施していくことで、高いビジネス成果を獲得できるDXの推進をご支援させていただけたらと考えております。

本サービスについてご質問、ご相談はこちらのフォームよりご連絡ください。

*1令和３年版情報通信白書  （総務省）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei//whitepaper/ja/r03/pdf/n1200000.pdf

 

【ブログ筆者】

日本テラデータ株式会社
シニア・ビジネス・アナリティクス・コンサルタント
溝口 哲史
日系事業会社、外資系コンサルティングファームを経て、現職。メディアやリテール・EC、通信業界など幅広い業種でのコンサルティング経験およびソリューションセールスの経験を有している。現在は、データ分析を中心とした新規ビジネスの開発やビジネス価値の創造を支援するビジネスコンサルティングに従事。工学部 修士号を取得している。