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AIが価値を生み出すトップ業界 – Part2

最近の『ADWEEK』の調査によると、経営層の3分の2は、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)がAIプロジェクトの取組みを減速させているケースはないと回答しています。なかには、40%がパンデミックはAIプロジェクトの取り組みを加速させたとさえ回答しています。ここ数か月、経済活動や企業の景況感は悪化していますが、その中でAIの活用が拡大している大きな推進力は、コスト削減、パフォーマンス向上、効率性向上だと言われています。では、どの業界、業種がAIを採用していて、どのような活用法がトップを占めているのでしょうか?このブログの前半では、AIがどのように業界を変革し、銀行、フィンテック、ヘルスケア、インダストリー4.0の幅広い分野で企業の生産性を向上していることついて説明しました。

後半のPart2では、AIを活用する他の業界、業種と企業の活用例を見ていきます。

保険業界:Mckinseyの保険業界に関する最新の調査レポートは、世界的なパンデミックの発生を受けて、保険会社はデジタルとアナリティクスに投資し、より顧客中心でシンプル、かつテクノロジー主導で競争力のある企業に変化する必要があるとしています。調査レポートでは、デジタルとアナリティクス活用で重要な7つの点を概説し、業界のバリューチェーン全体でのAI活用の重要性が強調されています。保険業界は徐々に進化しており、大手保険企業では、既にAI活用を始めている企業もあります。

機械学習を使用した不正検知から、自然言語処理機能を備えたチャットボット、自動化されたクレーム管理まで、AIは規制の厳しい保険業界で企業のリスク軽減し、業務効率を向上させています。三井住友海上火災保険様は、次世代の代理店支援システム「MS1 Brain」でdotData のAutoMLプラットフォームを利用し、顧客データを効果的に分析し、最適な商品やサービスを、的確なタイミングで提案できるようにナビゲートすることで、保険契約の付帯率が2.5倍に向上しました。保険業界向けのサービス詳細については、こちらをご覧ください。

小売・消費者向けパッケージ商品(CPG): 小売とCPGの世界は、パーソナライズされた魅力的なショッピング体験を求める顧客の需要の高まり、商品サイクルの短縮、Eコマースとの競争など、大変革を目の当たりにしてきました。ベイン社のレポート「Future of Retail 」(小売の未来)によると、デジタルツール、データ分析、その他のテクノロジー活用において、従来の世界最大の小売業者10社は、顧客第一主義をコアのミッションとするAmazonに比べると、収益でITに費やす割合がはるかに低いといわれています。

 

IT投資額の推移

 

小売業者は、顧客をよりよく理解し、苦情を減らし、解約を減らすために何ができるでしょうか。ベイン社のレポートは、オンラインと実店舗の両方を訪れる顧客を獲得し、そして維持するためのソリューションは、予測分析と自動化にあると強調しています。 真に先進的な取組みができている小売業者はまだ全体の一部であり、多くの小売業者は、AIと機械学習を活用した効果的な需要予測、サプライチェーンの合理化、運用効率の管理によって、利益率を強化する必要があります。 レコメンデーションエンジンの構築、マーケットバスケット分析の実行、価格の最適化など、小売業界でAIと機械学習を活用することは、業界でリーダーシップを維持するための最重要課題となっています。

製薬・ヘルスケア業界:製薬・ヘルスケア業界においても、AIは大きな可能性を秘めています。IDCは最近、120人の製薬およびバイオテクノロジー分野のリーダーを対象に、ビジネスにおけるテクノロジーとデータ活用に関する調査を実施しました。94%のリーダーは、予測分析とAIを活用し、様々な領域のデータに簡単にアクセス、使用、適用できることがビジネス戦略を達成するために重要であると述べました。

 AIは、医薬品の市場投入までの時間を短縮し、医薬品開発のコストを約30%削減するなど、製薬業界に革命を起こします。バイオ製薬企業は、研究開発プロセスにAIを活用することで、研究の進め方を根本的に変えることができます。高度分析とエンドツーエンドで自動化された研究開発は、創薬にかかる時間を劇的に短縮することができます。今日、複数の製薬大手がAIを活用して、より良い薬を開発し、治療結果を予測して効果的な治療のためのより迅速な方法を発見することは、驚くことではありません。

その他の業界: 他の複数の業界では、運用コスト削減、製品開発の加速、パフォーマンス向上に、AIや機械学習を活用するケースが増えています。公益事業、エネルギー、電力業界では予知保全が一般的になってきています。石油・ガスの中流では、遠隔地の風力タービンやパイプライン監視にリアルタイム処理機能を備えたエッジアナリティクスの効果が期待できる結果を出しています。また、電気製品のテクノロジーベンダーや販売代理店は、AutoMLを活用して在庫や納期の予測を行っています。

Mckinsey Analyticsの予測によると、産業全体でのAIとアナリティクスの潜在的な年間総価値は、9.5兆ドルから15.4兆ドルに達するといわれています。高度分析とAI活用が重要になる時代が到来していることは明らかです。