AI トランスフォーメーションジャーニー
すべての大規模な技術導入のアジェンダは、特に AI のような急速に進化している技術を導入する場合、長い道のりです。トランスフォーメーションと導入のジャーニーは組織によって大きく異なりますが、私たちは AI の導入が成功するパターンを学んできました。そこで、このカスタマージャーニーのリスクを軽減するために、AWS CAF-AI では、何千ものお客様から学習した以下の点をベストプラクティスとして提供しています。それでも、AI ジャーニーがそれぞれの組織で異なることには変わりありません。
AI トランスフォーメーションジャーニーを開始したり、進めたりする際には、次の図 3 にも示されている 4 つの重要な要素を検討してください。
-
ジャーニーの目的、つまり、達成を目指すビジネス成果から逆算して、取り組みを進めます。
-
ジャーニーの原動力としての AI フライホイール。AI フライホイールとは、初期の高品質データ (タイムリーで、関連性があり、価値があり、有効なデータ) を使用して AI システムをトレーニングまたは調整し、その後、予測を提供するという好循環のことです。このような予測はビジネスの成果にプラスの影響を与え、その結果、顧客関係の増加またはより深い顧客関係の構築につながり、作成されるデータの増加またはデータの品質向上を促します (ネットワークとフライホイール効果)。
-
データおよびデータ戦略は、AI フライホイールを推し進めます。
-
基礎的な能力は、何よりも AI の導入の成否を左右します。
図 3: AWS CAF-AI クラウドのトランスフォーメーションジャーニー
このジャーニーへの取り組みは、反復的かつ段階的な改善を土台とします。また、AWS 担当者 (担当アカウントチームなど) に連絡して、AWS ML ストラテジスト、エンタープライズストラテジスト、ML アドバイザーから支援を受けることをお勧めします。初期評価の後、次の 4 つのステージに基づいて導入サイクルが始まります。
-
構想: この第 1 フェーズは、AI がビジネス成果を加速するのにどのように役立つかを構想することに重点を置いています。つまり、ビジネス目標に沿ってトランスフォーメーションの機会を特定し、優先順位を付けます。トランスフォーメーションのイニシアチブを、主要なステークホルダー (つまり、変化に影響を与えて推進できる上級の関係者) と測定可能なビジネス成果に関連付けます。また、この初期段階で、これらのイニシアチブや機会がどのデータ資産やソースに依存しているかを必ず特定してください。機会を起点にしてデータ要件を考えます。
-
調整: この第 2 フェーズでは、基礎的能力に焦点を当てます。組織間の依存関係を特定し、ステークホルダーの懸念や課題を明らかにします。AI の導入は、他のテクノロジーよりもはるかに部門を超えた取り組みです。構想段階で設定した目標を内部で調整することが重要です。そうすることで、クラウドおよび AI の準備を全体的に改善するための戦略を立て、ステークホルダーの足並みを揃えて将来の賛同を得て、関連する組織的な変更管理活動を促進できます。
-
着手: このフェーズでは、初期の概念実証から本番稼働までのパイロットイニシアチブの実施に注力し、ビジネス価値の向上を実証します。パイロットは、組織とビジネスに大きな影響を与えるだけでなく、AI を適用することで有意義なメリットが得られる必要があります。パイロットイニシアチブが成功するかどうかにかかわらず、将来の方向性に影響を与えることができます。ここから学ぶことで、本番環境に移行する前に取り組み方を調整できます。
-
スケーリング: このフェーズでは、幅広く持続的な価値を実現するために、本番環境のパイロットをスケーリングすることに重点を置いています。ここでのスケーリングには、ソリューションやイニシアチブの技術的能力だけでなく、ビジネスや顧客を対象とするリーチも含まれます。このアクティビティにより、あなたの活動が顧客価値に変換されます。
これらのサイクルを繰り返しながら、1 つのサイクルで達成できることの限界を認識します。野心を持って高い目標を掲げることは大切ですが、同じサイクル内ですべてを実行しようとすると、組織を落胆させる可能性があります。このため、より大きな全体像と多くの実用的で実行可能なステップ、およびこれらの小さなステップに関する測定可能な KPI を組み合わせることが重要です。これにより、すべてのステップで組織が目標に近づきます。一度ですべてを達成しようとしないでください。AI のトランスフォーメーションジャーニーを進めていく中で、基礎的能力を進化させ、AI の準備状況を改善してください。
