(連載企画)　データ活用経営のすすめ　第4回

近年、AI技術の進化が著しく、その応用範囲は広がりを見せています。ビジネスの現場でもAIの導入が進められていますが、成功するためには何を意識すべきなのでしょうか。本記事では、ビジネスにAIを導入し、実際の成果を上げるための3つのステップと必要なリーダーシップを紹介します。

 1. 目的の明確化

AI導入の第一歩は、「何のためにAIを使用するのか」を明確にすることです。

・業務効率化：不良品の検出など繰り返しの業務を自動化し、人間の手間を減らす。
・新サービスの創出：生成AIを活用して新しいサービスや商品のアイデアを出す。
・意思決定のサポート：会社にあるデータの分析により、より適切な判断をサポートする。

目的に応じて、現場のスキルレベルも考慮し、適切なAI技術やツールの選定が必要となります。

 2. データの収集と整理

AIの性能は、使用するデータの質に大きく左右されます。そのため、正確かつ豊富なデータの収集と整理が不可欠です。

・データの種類と収集方法：使用するAIの目的に応じて、必要なデータの種類や収集方法を検討します。
・データのクリーニング：欠損値や外れ値を処理し、データを分析に適した形に整える。
・データ保護：データの取り扱いに関する法律や規定を遵守し、プライバシーを保護する。

 3. 実装と評価

AIのモデルを実装した後、その性能を評価するフェーズです。実際のビジネスの現場での使用を前提とした評価が重要です。

・テストデータによる評価：実装したモデルの性能を、別途用意したテストデータで評価します。
・現場でのフィードバック：実際の業務で使用し、現場からのフィードバックを収集。
・継続的な改善：得られたフィードバックをもとに、モデルの改善や再学習を行います。

 4. 組織文化とリーダーシップ

AI導入の成功には、組織全体の文化とリーダーシップが非常に重要です。組織全体の文化として、変化に対する抵抗を乗り越え、全社員がAI技術の導入と活用に積極的に取り組む姿勢が必要です。ここで求められるリーダーシップとは、社長やその他の経営層が自ら先頭に立ってAI導入の必要性と意義を認識し、社員が一丸となって取り組めるよう十分な対話を通じて、AI導入を推進することです。また、社員がAI技術に関する知識やスキルを身につけ、新しい働き方への適応を促すための支援体制を整えることも必要です。組織文化とリーダーシップがAI導入の土壌を形成し、その成功を後押ししているケースを多く見かけます。

5. まとめ

AIをビジネスに導入する際には、目的の明確化、データの収集・整理、実装と評価の3つのステップを意識することで、成功への道筋が見えてきます。また、一度導入したからといって終わりではなく、継続的な評価と改善が必要です。

また、実際に成果を上げている会社を拝見すると、従来の経験や勘に頼った経営方針に危機感を抱いた社長が自ら率先してAI導入を推進しているケースが多くあります。本連載を通じて、読者のデータ活用経営のきっかけとなれば幸いです。

【井上　雅之】