ブロックチェーンはデータの共有方法を再定義し、NFT（Non-Fungible tokens）はデジタル資産の所有権を強化し、メタバースは職場のあり方を破壊するはずだった。
GenAI （生成型AI） – 変革的ともみなされている。ブレーンストーミングやコンテンツの生成など、最近まで人間にしかできないと考えられていた活動を処理できるテクノロジーだ。そして最後に、戦略的かつ全社的な導入における重要な要素について考察する。
この分野は急速に進歩しており、これからわかるように、組織もそれに遅れないようにする必要がある。
誇大広告を超える
生成AIは、大規模なデータセットの中に見られる特徴やパターンを分析し、再現するために設計された、より広範なAIおよびデータサイエンスツールキットの一部である画期的な技術である。GenAIは、さまざまなスタイルのテキスト、画像、動画の作成から、カスタマイズされたコンテンツの生成まで、さまざまな用途に使用できる。自動化されたビジネス・システムは、これまで人間だけが行っていた作業、特に創造性、共感性、経験を必要とする作業を行うことができる（図1参照）。
資料：Capgemini Research Institute, Generative AI and the evolving role of marketing: A CMO’s Playbook, 2023
このテクノロジーは、リクエストや 「プロンプト 」に応じて行動し、（インターネットなどの）オープンなデータソースや、企業内で得られたようなクローズドなデータソースや経験から収集した情報や経験を幅広く利用する、高度なスキルを持ったアシスタントやアーティストとして考えることができる。
チャットベースのセルフサービスシステムに使用される大規模言語モデル（LLM）のようないくつかのGenAIツールは、独自の知識を持っておらず、供給されたデータソースから発見されたパターンでテキスト生成機能を補強していることは注目に値する。
生成AIは、企業が所有するデータによって、より革新的でパーソナライズされたサービスを可能にすることで、ビジネスプロセスを変革している。その急速な台頭は、データ分析、顧客とのやり取り、多言語でのマニュアル作成の自動化などのユースケースで、未来的なコンセプトを業界標準に埋め込もうとしている。その焦点は、最先端であることだけでなく、顧客体験を向上させ、競争力を維持することにある。
GenAIの規模を拡大するために、企業はその戦略的役割を決定し、労働力を準備し、反復的に実施しなければならない。しかし、その巨大な変革の可能性にもかかわらず、信頼、セキュリティ、プライバシー、誤情報についての懸念に対処する必要がある。
実施の背景
生成AIの最も有名な実装の一つは、もちろんChatGPTです。しかし、他の幅広い専用ソリューションが、トレーニングに使用される特異性とデータエコシステムに応じて、さらに効率的な結果を提供することができます。
GenAIはどのように業務を変革できるのか？その概要を紹介しよう。
ファイナンス業務では、リスク評価、不正検知、パーソナライズされた財務アドバイスのための予測分析が可能になる。
サプライチェーン業務では、AIを活用した需要予測、在庫最適化、リアルタイムのロジスティクス管理により、俊敏性の向上とコスト削減が可能になる。
CRM業務は、パーソナライズされたマーケティング・キャンペーン、センチメント分析、顧客サービスの自動化のためにジェネレーティブAIを活用し、より深いエンゲージメントとロイヤルティを育む。
HR（人事）業務は、AIを活用した採用プロセス、人材管理、従業員フィードバック分析によって合理化され、より良い意思決定と従業員満足度を促進する。
生成AIの主要事業分野への適用
人事
人事における生成AIの導入は、採用から育成、退職に至るまで、従業員にとって重要な瞬間のあらゆる側面を変革しつつある。
1. AIツールを活用した採用プロセスの効率化と精度向上
GenAIの進歩により、企業は大量の候補者プロフィールを迅速に処理し、実際のスキル、経験、文化的適合性に基づいて最適な候補者を特定することができる。
2. 従業員体験のカスタマイズ
年末の業績報告など、ほとんどのルーチンワークを自動化したり、個別にカスタマイズされたコミュニケーションで士気を高めたりすることで、従業員体験をカスタマイズする。GenAIは、従業員のための拡張セルフサービスの一部としてこれを実現し、推奨事項を提供し、オーダーメイドの開発コンテンツを作成し、年末の業績報告などのほとんどのルーチンタスクをプロアクティブに自動化し、または個別にカスタマイズされたコミュニケーションで士気を高める。
3. エンゲージメントと福利厚生の向上
従業員のフィードバックから匿名化されたインサイトと実施推奨事項を提供することで、エンゲージメントと福利厚生を向上。
財務・会計
生成AIは、データ準備と分析作業の自動化率を向上させることにより、ビジネスの戦略的インテリジェンス部門に貢献することができる。
1. 正確性と洞察のためのF&Aの自動化
正確さと洞察のためにF&Aを自動化することで、生産性とキャパシティを超えたビジネスプロセスを改善し、文書処理などのクイックウィンを自動化する。これにより、電子メール、注記、ポリシーの文脈的理解から得られる精度と洞察の次のレベルがもたらされ、財務報告、予算編成、予測、分析的解説が強化される。
自動化の範囲を拡大することで、ビジネスでは、文脈化された財務実績に対する深い洞察を得られるだけでなく、よりペルソナ主導の洞察も可能になる。
なぜか？アナリストとCFOは、戦略レベルまたは業務レベルの意思決定に情報を提供するために、異なるレベルと異なる種類の分析サポートを必要とするからだ。GenAIはまた、財務報告書の脚注やコメント欄を強化し、ステークホルダーや第三者にとってより読みやすいものにする。
2. リスクとコンプライアンスの管理の再考
理解しやすいシミュレーション、説明、提言を備えた高度なアナリティクスと予測機能を提供することで、財務上の異常を検知するだけでなく、市場動向、ニュース、進化する規制に関する情報を集約することができる。
これにより、ビジネス・パートナーとしての透明性、完全性、信頼性を強化しながら、期待を管理し、財務の健全性を守るための組織の積極的な能力を高めることができる。
サプライチェーン
世界的に、サプライチェーンは、運転資本の削減、規模での自動化の増加、収益の増加により、GenAIの恩恵を受ける。
主に6つの分野に焦点を当てよう。
1. マスターデータ管理
重複の自動検証、類似レコードのマージ、複雑な文書からの自動抽出、エンティティ間の関係と依存関係など。
2. プランニングの最適化
複数のデータソースを分析し、新たなソリューションや具体的な意思決定を提案することで、需要、供給、在庫計画をより効率的に最適化。さまざまなシナリオをシミュレーションし、直感的かつインタラクティブな推奨を提供。
3. フルフィルメント
非構造化ドキュメントの理解、会話ベースの学習にユーザーが参加できるようにする、遅延/リスクの根本原因を特定する、多言語のGenAIを搭載した会話型AIでレポートを自動化する、在庫管理と効率的な注文処理をスケールに応じて最適化する、不規則な注文の特定に対する早期警告を提供する、クエリ解決のための自動応答を生成する、など。
4. ソーシング/カテゴリー管理
複数のプラットフォームからリアルタイムの市場インサイトを提供し、自動レコメンデーションを生成する。
5. 製品ライフサイクル管理
一貫性と品質を達成するためのデータ分析とファジーマッチングの自動化、自動化された品質管理による異常の検出、パターンと特徴の認識。
6. 調達
複雑なビジネス活動を迅速に分析し、将来の市場動向を予測します。比類のない洞察力と効率性を引き出し、複数の要素（コスト、品質、信頼性、実績履歴など）を評価することでサプライヤーの選定を支援します。サプライヤーのパフォーマンスを継続的に監視し、潜在的な問題が発生する前にフラグを立てることで、ベンダーとの関係を強化する。
コンタクトセンター
世界的に、サプライチェーンは、運転資本の削減、規模での自動化の増加、収益の増加により、生成AIの恩恵を受けるだろう。
1. カスタマーセンターを再定義することで、顧客はその組織とのビジネスで最も気に入るようになる
平均処理時間（AHT）から実用的なネットプロモータースコア（NPS）に焦点を切り替えることによって。コンタクトセンターにおけるGenAIを搭載したソリューションは、インバウンドの問い合わせ対応を改善するだけでなく、セルフサービスモデルでプロセス全体をエンドツーエンドで自動化し、その過程で比類のない顧客体験を生み出すことができる。
LFMを搭載した高度なセルフサービス・システムは、人間とは比較にならないほどの精度、パーソナライゼーション、スケールで、顧客が必要とする自動化を理解し、対応し、トリガーすることができる。
2. ビジネスに親しみやすい顔を与えることで、顧客とのインタラクションを高める
多言語、マルチチャネル、コンテキスト主導の感情、共感を提供するデジタルアバターを通じて、顧客に親しみやすい顔を見せることで、顧客とのインタラクションを高める。
すべてのお問い合わせには迅速かつ正確に対応しますが、回答はパーソナライズされ、台本がなく、貴社の業務手順、方針、戦略、ブランド価値に沿ったものとなる。
3. 顧客エンゲージメントの調整
顧客のニーズを予測し、プロアクティブなソリューションを提供することで、グローバル規模でのビジネスプロセスの標準化と最適化を維持しながら、誰もが自分のビジネスを理解し、評価されていると感じられるようにする。
顧客のニーズを予測し、プロアクティブなソリューションを提供することで、グローバル規模でのビジネスプロセスの標準化と最適化を維持しながら、誰もが自分のビジネスを理解し、評価されていると感じられるようにする。
革新か再発明か – 一歩ずつが正しいアプローチ？
GenAIの正しいユースケースを選択することは極めて重要である。組織の目的や戦略と整合させ、その適用が組織や社内外のプロセス利害関係者にとって最も大きな違いをもたらす分野を特定する必要がある。
選定プロセスでは、小手先の効率化に取り組む典型的な低空飛行の果実や概念実証のプロジェクトタイプにとどまらず、代わりにAI（GenAIを含む）が業務運営を根本的に変革し、顧客や従業員の体験を向上させ、最も重要なこととして新たな価値を生み出すことができる分野に焦点を当てるべきである。
さらに、長期的なビジネス価値、コスト、プロセス管理を確実にするためには、最初から大規模な展開に即座に集中することが不可欠である。小規模なプロジェクトで水面下を試すのは魅力的かもしれないが、GenAIの真の価値は、例えば文書化の小さなステップよりも、ビジネスプロセスを摩擦のない体験の連鎖に統一する変革の可能性から生まれる。
さらに、大規模なデプロイメントとは、複数のユースケースにわたる熟考不足のインプリメンテーションを意味するのではなく、組織の既存のデータとオートメーションエステートを考慮し、トランスフォーメーションイニシアチブを実施し、市場トレンドに対応し、それによって顧客の購買行動を変化させる、思慮深く戦略的なインプリメンテーションを意味する。
最後に、GenAIは、ビジネスプロセスの技術的基盤を改善したり、オートメーション資産を革新したりするだけでなく、ビジネスがどのように行われ、従業員の仕事が本当は何なのかを真に再考し、再設計するユニークな機会を提供する。
この幅広い目的を考慮することで、企業はGenAIを人事、サプライチェーン、財務・経理、コンタクトセンター全体のビジネスプロセスを自動化するだけでなく、全く新しいモデルを創造し、効率性、顧客満足度、戦略的成長において新たな基準を設定するために活用することができる。
生成AIパートナーの選考基準
これまで述べてきたように、GenAIの動きは速く、この記事で説明したシナリオは週を追うごとに現実味を帯びてきている。だからといって、組織は急いで着手すべきなのだろうか？
私たちの見解では、そうではない。しかし同時に、明確な目標と方向性を持ってこの分野に参入することが不可欠である。先を急いでも長期的な戦略的利益は得られない。急ぐ必要はあるが、ゆっくり急ぐ必要がある。したがって、大手企業が検討すべきは、GenAIを活用した未来への道を歩むパートナーとの協業である。
選択基準はどうあるべきか？全社的なGenAI導入において、ソリューション・プロバイダーの理想的な属性とは何だろうか？
検討すべき基準をいくつか挙げてみよう：
- 強力なビジョンと、新技術の採用方法について創造的にオープンマインドであること。
- 一般的な人工知能、特にGenAIを含む、企業全体のシステム開発における長年の経験。
- 複数の言語による多国籍オペレーション、センター・オブ・エクセレンス、主要地域にまたがる認定プロフェッショナルなど、グローバルな実装を大規模にサポートするために必要なインフラストラクチャー。
地域 - 生産性、効率性、節約、支出の可視化、コンプライアンスなどの基本的な指標に対する検証可能な成功実績。
- 主要なサードパーティGenAIプロバイダーとの良好な関係
- 主要アナリストグループなど、信頼できる第三者機関からの評価
爽快な旅だが、同時に困難な旅でもある。
出典：Capemini
