テクノロジーが進歩し、時間とともに革新されるにつれて、多くの企業がAIの時流に乗って、内部ワークフローを自動化し、ビジネスインテリジェンスをサポートしています。 マッキンゼーが実施した市場調査によると、AIによる潜在的な効率の向上は年間3兆ドルを超え、その3分の1は小売業界だけに割り当てられています。 利用可能なデータの量が増え続ける中、革新的なツールは貴重な情報を抽出するのに役立つだけでなく、組織が自動化を通じて従業員の生産性を向上させることを可能にします。 質問は「ビジネスで機械学習を利用すべきか」からシフトしました。 「ビジネスでAIまたは機械学習をどのように実装する必要がありますか？」
十分に準備された「製造または購入」の決定の重要性
重要な機能を社内に維持するか外部委託するかというジレンマは、企業が経費の削減と総資産利益率の向上を求める圧力を強めているため、最前線に立っています。 特にIT部門とテクノロジー部門にとって、十分に準備された意思決定または購入決定の重要性を十分に強調することはできません。 起業家によると、ほとんどの組織がAIプロジェクトの失敗を報告しており、その4分の1が最大50％の失敗率を報告しています。
製造/購入の決定の定義は自明であり、AIの特定のユースケースでは、オプションは次のとおりです。
作成：個人的に収集したデータに機械学習モデルを最初から実装します。これには、ニューラルネットアーキテクチャの構築、カスタムアルゴリズムの作成、他のMLメソッドの活用、結果を提供するAPIの構築が含まれます。
購入：既存のAPI /高度なソフトウェアの使用料を支払い、既存のサービスとやり取りして会社の目標を達成します。これには、CV、NLP、およびその他の多くのタスク用のMicrosoftAzureまたはAmazonAWS AIサービスが含まれますが、これらに限定されません。
意思決定プロセス
「作るvs.買う」の計量は分析なしで行われるべきではありません。
以下に示すモデルに従って、企業は3段階の方法を利用して意思決定を行うことができます。
- 戦略的優位性の決定
- リスクの特定
- 経済学の計算
1.戦略
ビジネスにAIを実装する最も賢い方法を理解することで、組織のAI戦略の成功が決まります。 MITのコレクティブインテリジェンスセンターの創設ディレクターであるトーマスマローンは、フォーブスに次のように語っています。「AIのアプリケーションがどれほど戦略的でユニークであるかが問題になります」。
これを判断するには、いくつかの重要な質問に答える必要があります。最初のものはあなたの戦略的目標に関係します：
（a）革新的な「この世のものではない」イノベーションにAIを使用することを計画していますか、それとも、すぐに価値を提供する、合理的に達成しやすいエンタープライズアプリケーションが必要ですか？
企業は、この質問に答えるとき、ビジネス目標に最も適したソリューションを見つけるために、残酷に正直でなければなりません。目標が標準プロセスの最適化を支援することである場合、独自のAIを構築すると不利になる可能性が非常に高くなります。つまり、さまざまなソリューションを提供する既存の市場が存在することになります。この場合、すでに利用可能なAIを構築するために、アルゴリズムとデータサイエンティストのトレーニングにお金と時間を浪費することになります。
（b）この決定はあなたの競争力にどのように影響しますか？
企業がAIを使用して競争力を向上させることを検討する場合、通常、新しいテクノロジーを習得したり、革新的なプロセスを開発したりするなど、姿勢を変えるために社内で何かを行うことを考えます。この選択を選択する前に、マネージャーは会社に関連して問題の機能を設定する必要があります。競争力を獲得するためにインソーシングが重要である良い例は、AmazonがAlexaに使用しているAI音声認識ソフトウェアです。アマゾンは、イノベーションの最前線にいるときにのみ、この分野で競争することができます。さて、他社のさまざまな機能を見ると、まったく別の球技です。
一般的な信念に反して、特定の機能をアウトソーシングすることは、競争力を失うことを直接意味するものではありません。はい、それでも他の人がアクセスできるツールを利用しています。ただし、それを使用しないと、それ自体が不利になる可能性があります。既製のAIソリューションは、多くの機能にとってより安全なルートであり、直接実装することもできます。つまり、市場に迅速に参入して実行することができます。
強力な例は、高度な価格設定ソリューションです。価格の自動化は、今日のオンライン小売業者にとってなくてはならないものです。価格設定を予測、最適化、自動化する社内ソリューションを構築するには、多くの時間、費用、専門知識が必要です。価格設定をアウトソーシングすることで、収益と収益性を向上させると同時に、日常業務を改善するサービスを提供します。したがって、ゲームで強力なプレーヤーになるため、競争を活用するのに役立ちます。
2.安全性とリスク
あなたが考慮しなければならない「作るか買う」オプションの両方に伴う多くのリスクと利益があります。洞察を得るには、次のことを自問する必要があります。
（a）あなたのリソースはあなた自身の高機能AIを構築するのに十分強力ですか？
このタイプの開発は非常に複雑であるため、機械学習の実装にはかなりの経験とスキルが必要です。多くの場合、社内チームには、これらの要求の厳しいタスクを実行するためのリソースと専門知識が大幅に不足しているため、このオプションを選択するのは危険です。企業はまた、才能のあるデータサイエンティストは非常にまれなリソースであり、手に入れるのが難しいことを考慮する必要があります。同時に、小売業などの業界では、AIテクノロジーを適用してプロセスを改善するための潜在的なユースケースが多数あります。これにより、本当に重要なAIトピックにリソースを集中させることがさらに重要になります。
エラーのリスクを軽減したもう1つの要因は、AIのアウトソーシングに伴う柔軟性です。多くの場合、独自のAIを構築するということは、ワークロードに応じて動的にならない固定チームを採用することを意味します。一方、アウトソーシングでは、現在のビジネス負荷に応じて迅速に拡張できます。
3.経済学
最後に、少し時間を取って考えてください。
（a）自分のお金で最高の価値をどこで得ることができますか？
社内チームは予測可能なコスト要因のように見える場合がありますが、考慮する必要のある多くの隠れたコストが発生します。 企業内にデータサイエンスと機械学習のチームを構築することは、未知の海に足を浸すことと同等のビジネスです。 試行錯誤の多い練習です。 その結果、これは人事の悪夢になり、多額の費用がかかる可能性があります。 アウトソーシング企業は、実装前に合意された固定費を要求します。 したがって、固定数で戦略を立てて予算を立てることができます。 さらに、AIは適切な機械と設備なしでは不可能です。 「仕事をうまくやり遂げる」ために取得しなければならないガジェットと保険は、より多くのコストを積み上げることになります。 アウトソーシングにより、市場を活用するのに役立つ一流の機器を確実に入手できます。
結論
多くの企業は、AI戦略をまとめることを強く求めています。 したがって、人工知能を実装する方法を理解することは、企業の運用目標を戦略化するために不可欠です。
AIを本番システムに実装するには、データサイエンティストと機械学習エンジニアのチーム全体にわたる深いレベルの専門知識が必要です。 IT部門が独自のAIシステムを構築することは魅力的ですが、多くの場合、既存のオプションを検討する方が便利です。 これにより、多くのコストや頭痛の種を回避し、リソースを節約できます。
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