AI経営とは？メリット・デメリットやポイント、BIツール活用例を解説
AI経営とは？
AI経営の概要と例を確認していきましょう。
◆AI経営とは？
AI経営とは、AIを経営に活かす手法です。インターネット上にある膨大な量のデータのリサーチやデータ分析、予測、顧客対応などをAIに担わせることで、より迅速に効率的かつデータに基づく客観的な経営判断や戦略立案、プロセスの自動化などが可能になります。
従来の勘や経験に基づく意思決定とは一線を画した経営判断が可能になることで、企業の競争力強化や成長につながります。
◆AI経営の例
AI経営の具体的な取り組みとしては、さまざまなものがありますが、主に次の例が挙げられます。
・市場・競合分析による経営戦略の立案
・顧客の購買・行動履歴の分析による需要予測・在庫最適化
・マーケティングキャンペーンの効果予測
・異常監視・検知によるリスク予測、セキュリティ強化
・顧客対応や定型作業の自動化
AIによる市場データ分析により、市場トレンドや顧客のニーズをとらえることで、事業戦略の立案に役立ちます。また未来の需要予測や在庫最適化のほか、マーケティングキャンペーンの効果予測により、施策の改善も進められます。
AIがあらかじめ学習した正誤データを元に、監視カメラなどによって異常を検知する仕組みを作ることで、製造工程におけるリスク予測やサイバーセキュリティや物理的なセキュリティ対策の強化にもつながります。
またあらかじめ自社の製品やサービスの情報や過去の問い合わせ履歴などを学習したAIチャットボットが、人に代わって問い合わせ対応を行うなど業務の一部を自動化することで、省人化につながります。
AI経営のメリット・デメリット
AI経営を実施することは、次のようなメリットとデメリットが考えられます。
メリット
・膨大なデータ量による分析精度向上
従来では取り扱えなかった膨大なデータ量をもとに分析することで、より信頼性の高い質の高い分析結果を手に入れることが可能です。
・迅速なリサーチ・分析
定期的なリサーチと分析を、人力ではなくAIに担わせることでスピードが格段に向上します。
・未来予測による利益創出・リスク管理が可能
従来は勘や経験に頼ってきた判断も、AIによる未来予測によって、より利益につながる施策を遂行でき、アラートが挙がれば早期撤退するリスク回避も可能になります。
・定型作業の自動化
例えば生成AIを利用することで文章や画像の生成が瞬時に行えるため、これまで人が行っていた定型作業の自動化につながります。
・コスト削減
人的リソースや時間が削減できることで人件費や育成費などのコスト削減につながります。
・顧客満足度向上
市場・顧客データ分析をAIで行うことで、より顧客ニーズに則した施策を推進することができ、結果的に顧客満足度向上につながります。
デメリット
・AIの予測は正確ではないこともある
AIは必ずしも正確な予測を出せるわけではないため、時に判断ミスにつながることがあります。
・開発・運用コストが高額になりがち
AIを経営に導入する際には、全社的なシステム導入などが想定されるため、ある程度の規模感となり、開発・運用コストも高額になる懸念があります。
・すぐに効果が出るとは限らない
AIを活用して意思決定を行ったからといってすぐに効果が出るとは限りません。またAIツールを活用する側の習得にも時間を要する可能性があります。
・AI活用人材不足
AIを適切に活用するためには、専門的スキルを持つ人材が必要です。高度スキルの人手不足が高まる中、採用コストが増大する恐れもあります。
AI経営を効果的に進めるポイント
デメリットや課題を受け、AI経営を効果的に進めるポイントを見ていきましょう。
◆段階的な導入
高コストや不正確さなどの課題から、AIをいきなり全面的に採用することは困難といえます。経営課題のうち、優先事項を解決するための小規模プロジェクトから始めることでさまざまなリスクの回避につながるでしょう。
◆最適なAIツールの選定
AI技術を理解した上で、課題解決につながる最適なAIツールの選定を進める必要があります。特にAI経営のスタート時期には、実験が必要なツールよりも、導入後にすぐに利活用できるツールを選定することがポイントです。
◆AI経営の目的の社内浸透
AI経営は、経営層だけで進めることは困難であり、そのためにも社内にAI経営の方針とねらいを着実に社内に理解・浸透させることが求められます。利益創出やリスク回避、業務効率化はもちろんのこと、顧客満足度と従業員満足度を高めるために行うことを重視して社内に浸透させることで、理解を生むでしょう。
BIツールの生成AIによる対話型インサイト機能で次のアクションを検討
AI経営の中でも、社内データを分析・可視化するBIツールと生成AIを活用してデータ分析を行い、迅速な意思決定に活かす事例をご紹介します。
例えばBIツール「LaKeel BI」には、生成AIを活用し、対話型でインサイト（洞察・考察）をスピーディーに把握できる機能「LaKeel BI Concierge（コンシェルジュ）」を備えています。
例えば既存機能によって可視化されたグラフを見ながら、チャットでLaKeel BIコンシェルジュに疑問を問いかけることで、グラフデータから得られるアドバイスを得ることができます。またチャットでクラスター分析や相関分析などの高度なデータ分析を容易に進めることも可能です。
活用例）
・在庫予測
「月末までに在庫は足りますか？」と問いかけることで、データ分析結果をもとにアドバイスを提供します。
・勤怠管理
「Aさんの時間外労働が増えている原因は？」などと問いかけることで、人材データを元に原因を提示し、どのような対応策が考えられるかまで、ヒントを与えてくれます。
BIツールで可視化された情報に対して、生成AIから次なるアクションのヒントが得られます。その結果、より納得のいく意思決定に寄与するでしょう。
まとめ
AI経営はAIを経営のあらゆるシーンに取り入れる手法であり、近年、導入が進んでいます。迅速かつ精度の高いデータ提供による意思決定の高度化や業務の自動化が期待できますが、コストや正確さなどの面で課題があります。段階的導入、および最適な活用用途の見極めが重要になってくるでしょう。
今回ご紹介した「LaKeel BI」の「LaKeel BI Concierge」は、誰もが手軽に利用できるUI（ユーザーインターフェース）を備えており、AI経営のスタートにおすすめです。
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