人工知能（AI）に取り組む際、最初は難しく感じるかもしれませんが、リーダーシップを取る準備ができている組織にとり、それは、すぐに強みとなります。2025年のOPEXビジネス変革世界サミットで、リーダーたちから直接、実際の課題と突破口、そしてAIをいかにして成長の強力な推進力に変えているかについて話を聞きました。
急速に進むAIの活用
2023年、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiなどのイノベーションのおかげで、大規模言語モデル（LLM）は、関心のあるすべての人が利用できるものとなりました。大規模な言語モデルの使用は、AIと同義語になりました。今日、AIは世界中の経営陣や役員会での会話の中心にあり、誰もがこれらのモデルがビジネスを前進させる方法を探りたいと考えています。
McKinseyによる2024年後半の調査では、2024年にAIの使用が増加したと報告されています。回答者の78%が、少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用していると答えており、2024年初頭の72%、前年の55%から増加しています。人工知能は、組織がより賢明な意思決定を行い、顧客により良いサービスを提供し、より効率的に運営するのに役立ちます。今こそ、AIが組織のために何ができるかを探る時です。
企業がAI変革で直面する最大の問題
OPEXセッションでは、AI技術の採用に関して組織が直面している、以下のような一般的な課題についてしることができました。
- データ：多くの組織で、データの質、十分なデータの不足、データのサイロ化が依然として問題になっています
- 文化と変化に対する恐怖：多くの組織にとり、AIを導入する提案は比較的新しいものなので、導入に賛同を得るには、リーダーシップと従業員がAIに対する理解を深める必要があるかもしれません。
- 人材：適切なデータリテラシーとAIの専門知識を備えた人材がいなければ、企業は現在の従業員をスキルアップしたり、新しい従業員を採用したりする必要があるかもしれません
Minitabでは、お客様がデータを洞察に変えるお手伝いをします。すべてのMinitabソリューションでデータの調査や活用に役立つ機能を開発しているため、成功するAIには良質なデータが不可欠だという話を聞いても意外ではありませんでした。
高品質データの維持
これは非常に重要なポイントであり、適切なデータがAIインスタンスに取り込まれているかどうかで、大きな違いが生まれます。Minitabは、以下のような特性に対処することで、データの質を確保しています。
- 正確性：データを分析し、矛盾やエラーを特定するツールを提供する
- 完全性：欠損値を特定し、適切に取り扱う
- 一貫性：データのパターンと傾向を特定する
- 適時性：リアルタイムの監視と分析のためのツールを提供する
AIの力で品質上の課題を解決する
自らに合ったAIで一歩先を行く -
長年にわたり、Minitabは機械学習とルールベースのAIの力を活用して、お客様に信頼できる正確な結果を提供してきました。Minitabソリューションセンターは、多くのAI駆動型機能を統合して、以下を実現します。
- すべてのユーザーレベルに対応した自然言語で、結果や技術的詳細を説明する
- 問題解決を加速するためのブレインストーミングを支援する
- 分析プロセスをより迅速かつ簡単にするための有益な情報や提案を提供する
企業は、質の低いデータを完全に避けることはできません。データがAIを活用した分析に使用される前に、Minitab Solution CenterのData Centerユーティリティは以下を行います。
- データ品質チェックの自動化：企業は自動チェックを設定して、データの正確性、完全性を確保できます。モデルが作成され実際のデータと比較された後、チームは注意深く監視し予測を改善するために、データを追加し続けま。これには、欠損値、外れ値、不一致の特定が含まれます。
- 要約の生成：データの概要を提供するために、主要な指標の簡単な要約を生成できます。これは、分布と傾向を一目で理解するうえで役立ちます。
- データ準備作業の繰り返し：よく使われるデータ準備作業は保存して再利用することができるため、以後の分析のプロセスが効率化されます。
問題の解決を開始します。次のステップに進む
変化は必ずしも簡単ではありませんが、一人で取り組む必要はありません。適切なパートナーがいれば、データもAIも、より一層力を発揮できます。今こそ、AIの活用で「顧客」「チーム」「意思決定」を中心に据えることにより、どんな可能性が広がるのかを確かめる時です。
