企業がAIに投資して成功する方法：拡張から差別化へ

1 年前、私のブログ「人工知能でビジネス全体を再考するには?」では、AIは、既存のシステムに単に追加するのではなく、基礎となる設計要素として扱うべきだと主張しました。既存のワークフローや製品に AI を追加するだけでなく、AI を中核に据えたまったく新しいビジネス モデル、エクスペリエンス、価値の源泉を構築することです。この視点は今も変わりませんし、今日ではこれまで以上に緊急性を帯びています。

AI を ARC フレームワーク (拡張 (または加速)、置き換え、作成) を通して見始めた場合、AI が選択を強制することがわかります。AI を使用すると、コストを削減し、日常的なタスクを自動化し、既存のものを最適化できます。競合他社もそうするだろうから、あなたもそうする必要があるかもしれませんが、このアプローチは結局コスト削減策となり、収益は向上しますが、差別化の機会はほとんど提供されません。あるいは、変革の道を進むこともできます。つまり、ビジネスを再考し、まったく新しい形の価値を創造し、これまでは不可能だった方法で他社との差別化を図るのです。

この選択は、今やあらゆる企業にとっての課題となっています。StatworxのCEO、セバスチャン・ハインツ氏は最近、 LinkedInの投稿で次のように述べています。 「AIが失敗しているのではなく、企業が失敗しているのです。企業は誇大広告を追いかけていましたが、基盤を築くことなく、データ管理も運用モデルも、実現手段も、戦略もありませんでした。」

これは、ガートナーが有名なハイプサイクルで「幻滅の谷」と定義しているものの始まりかもしれません。これは、過度に膨らんだ期待が現実に取って代わられる段階です。これをAI の冬の到来と呼ぶ人もいるかもしれません。しかし、それは悪いことではなく、必ずしも後退というわけではありません。それは転換点です。それは、流行語を追いかける人々と、実際の成果と価値を提供するために真剣に取り組む人々との間に明確な一線を画します。

ARCは常に羅針盤だった

私の同僚であるナビル・ブカリは、変革をもたらすテクノロジーの進歩を説明するために使われる確立されたフレームワークであるARC 理論について書いたとき、この概念が AI とビジネス戦略にどのように当てはまるかについても概説しました。拡張は、AI が既存のプロセスの改善、生産性の向上、タスクの合理化に役立つ最初の段階です。次に、AI がかつて人間が主導していた機能を上回ったり、排除したりし始めると、置き換えが起こります。最後に、創造があります。ここでは、AI によってまったく新しいサービス、エクスペリエンス、ビジネス モデルが実現されます。企業によっては、初期の段階を完全に省略して、作成段階に直接進むことを選択する場合もあります。初期段階に長く留まりすぎると、より早く革新と差別化を図っている競合他社に遅れをとることになります。

多くの企業が犯した間違い

ChatGPT がリリースされた後、AI の実験が急速に進みました。取締役会はパイロットプロジェクトを要求し、どのベンダーも AI 強化ツールを約束しました。プロンプトエンジニアの需要が急速に高まりました。デモはどれも派手でした。そして、独自の「CompanyGPT」を立ち上げた企業もありました。

しかし、多くが、基礎的な作業を省略していました。彼らは、堅牢なデータ インフラストラクチャ、スケーラブルな運用モデル、組織の有効化、定義された成果と価値に結びついた明確な戦略など、基本的な要素に投資することなく、AI の導入を急ぎました。彼らは表面的な勝利に賭け、勢いだけで前進できると期待したのです。

そして今、疑問が湧き始めています。AI パイロットプロジェクトが頓挫してしまったのはなぜでしょうか?なぜ導入がこんなに遅いのでしょうか?AIにおける投資収益率（ROI）はどこにあるのでしょうか？

自動化は必須条件

はっきりさせておきますが、AI を使用して顧客サービスを向上させ、サポート チケットを自動化し、ワークフローを合理化することは不可欠ですが、それによって差別化できるわけではありません。ほぼすべての組織がすでにこれを実行しているか、またはすぐに実行するでしょう。これらは生存に必要な基本的な能力ですが、あなたを際立たせるには十分ではありません。

真のリーダーは自動化の先へ進んでいます。彼らは、より変革をもたらす問いを投げかけています。AIは、これまで提供できなかった、根本的に新しいものを提供するためにどのように役立つのでしょうか。それは、製品の再発明、顧客がブランドと関わる方法の再考、あるいはまったく新しいビジネス モデルを解き放つことを意味する場合があります。

そこに大きな利益があるのです。そこに永続的な競争優位性が存在します。これが、漸進的な改善と業界のリーダーシップの違いです。

AIの価値は現実のものとなるが、そのために構築する場合のみ

AI がマクロ経済レベルで及ぼす影響はまだ大規模な生産性の急上昇には至っていませんが、企業レベル、特に金融サービス分野ではより説得力のある状況が生まれています。Evident Insightsは、AIを活用した銀行が「驚異的な収益」を上げていると報告しており、ゴールドマン・サックスは一株当たり利益（EPS）の予想を23.4%上回り、モルガン・スタンレーは18.2%上回るなど、両行とも同業他社を大幅に上回る業績を上げました。同社のデータによれば、AIに注力している銀行の上位半分は、同業他社と比較してEPSが2倍、収益が3倍の予想外の結果を出しています。

他の業界でも同様の傾向が見られます

オレオを展開する世界的なスナック菓子メーカー、モンデリーズ・インターナショナルは、業務の最適化だけでなく、製品のイノベーションを再考するために AI を活用しています。機械学習を適用し、風味プロファイル、コスト、栄養上の制約に基づいて新しいレシピを設計することで、市場投入までの時間を短縮し、グルテンフリーのゴールデンオレオを含む 70 を超える新製品を発売しました。その結果は？消費者市場が低迷する中、研究開発スピードが4～5倍に加速し、前四半期比で売上が5.4%増加しました。

これらは、段階的な改善や、従来のシステムに AI を重ねたものではありません。これらの企業の取り組みは、ARC フレームワークの作成フェーズに本格的に参入したことを示しています。このフェーズでは、AI が効率化だけでなく戦略的な改革も促進します。製品開発の加速、顧客体験の再定義、収益実績における同業他社の追随など、これらの組織は AI を使用して、他社がまだ想像もしていないものを構築しています。ここで持続可能な成長と真の競争上の差別化が実現します。

Extreme NetworksにおけるAIの考え方

そのため、当社は AI を中核とした最新のクラウドネイティブ アーキテクチャであるExtreme Platform ONE ™を開発しました。後付けではなく、あらゆるワークフロー、インタラクション、意思決定にインテリジェンスを組み込むことを目的として構築されました。私たちは、静的なダッシュボードではなく、問題を予測し、最適化を提案し、意思決定を簡素化する適応型のリアルタイム インテリジェンスを通じて、ユーザーがネットワークを体験し管理する方法を再定義しています。

そしてそれは顧客だけのものではありません。私たちは、パートナー、ベンダー、そしてエコシステム内のすべての関係者のために設計しています。Extreme Platform ONE により、AI は人、プラットフォーム、プロセスを統合する結合組織になります。

それが未来です。そして私たちは今それを構築しています。

AIへの正しい投資方法

AI イニシアチブを主導しているなら、ここに私のアドバイスがあります。ARC をコンパスとして使ってください。投資が拡張なのか、置き換えなのか、それとも新規なのかを特定します。これら3つすべてが必要です。しかし、差別化を目指す必要があります。自動化だけではなく、革新も進めましょう。AI を活用して、他では実現できない体験を創出します。測定可能な ROI を要求します。プロジェクトが成果を上げていない場合は、先へ進みます。時間制限を設けましょう。早くテストしましょう。より早く学びましょう。強力なデータ、ガバナンス、有効化で基盤を築きます。全体的に考えてみましょう。AI は機能ではありません。これは、ビジネス全体にわたって必要な基礎的な機能です。