AI 投資の評価と優先順位付けを行う
AI を組織全体に導入するには、多大な投資が必要です。 ただし、AI プロジェクトへの投資には、一般的な投資とは異なる視点が必要です。 AI を利用して既存のプロセスを改善または自動化する場合は、簡単な従来の方法で投資収益率 (ROI) を測定することができます。 しかし、AI のイニシアチブには、コストとメリットを見積もるのが困難になるいくつかの特性があります。
まず、ほとんどの AI モデルでは、有効性の測定が可能になる前でさえ、事前の投資が必要となります。 データを準備し、モデルのトレーニングとテストを完了するまでは、モデルの精度やビジネスへの影響を予測することは困難です。 また、モデルで必要になる長期的なメンテナンスの量を予測するのは困難です。 個々のモデルは、時間の経過と共に、事前に計算するのが困難な方法で改善されます。
AI イニシアチブについては、ベンチャー キャピタリストのように考える必要があります。 つまり、不確実な状態でも進んで投資し、リスクを取ることになります。 ただし、推測する必要はありません。 代わりに、フレームワークを使って AI 投資の優先順位を決めることができます。
Microsoft のホライズン ベースのフレームワークとは
Microsoft では、ホライズンベースのフレームワークを使用して、AI 投資の評価と優先順位付けを行っています。 ホライゾン フレームワークとは、開発イニシアティブを "ホライゾン" と呼ばれるフェーズに分割する方法のことです。 AI イニシアティブには、コア ビジネス機能の向上からまったく新しい収益の流れの創出まで、3 つのホライズンがあります。 特定のアプリケーションのリスクと不確実性は、企業の AI の成熟度、規模、ビジネス目標などによって異なります。
ホライズン 1:実行 (コア ビジネスを運用して最適化する)
すべての AI アプリケーションに革新的変化が必要なわけではありません。 実際、AI を使用して既存のプロセスを改善または自動化することは、競争力維持のために不可欠になってきています。 ホライズン 1 (H1) は、コア ビジネス機能を最適化する AI イニシアチブを表します。
たとえば、電子部品を製造しているとします。 1 時間あたり 100 個の部品の品質を手動で検査する場合もありますが、画像認識機能を備えた AI モデルでは、1 時間あたりの 1000 個の部品を検査できます。
ホライズン 2: 成長 (市場での位置を向上させる)
ホライズン 2 (H2) イニシアチブでは、新たなチャンスを活用します。 これらのイニシアチブでは、新しいサービスや新しいカスタマー エクスペリエンスを作成することがあります。
たとえば、ある電子機器の製造元は、IoT を使用して運転データを収集し、AI を使ってメンテナンスに最適な時間を提案することがあります。 このようなイニシアティブがまったく新しいカスタマー エクスペリエンスを促進し、製造元が競合他社と差別化する助けになります。
ホライズン 3: 変革 (市場での位置を変える)
ホライズン 3 (H3) には、破壊的で革新的な新しいビジネス モデルが含まれます。 これらは、業界の境界を越えたり、新しい顧客ニーズを作り出したりすることさえありえる革新的なアプリケーションです。
たとえば、同じ電子機器の製造元が "サービスとしての電子機器" を販売する場合があります。つまり、AI モデルを使って、現在のシステムやニーズに最適な電子デバイスを予測します。 結局、企業は 1 つの製品ではなく、パーソナライズされたサービスを販売し、新しい収益ストリームと機会を作り出しています。
次に、優先順位付けグリッドを使用して、ホライゾン ベースのフレームワークを適用する方法を見てみましょう。