AIは働き方改革の“闇”を解決できるのか？ アクセンチュア、電通など大企業がベンチャーに注目
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ビジネスがデジタル化しているのに、働き方がアナログのまま。
以下がそれを端的に表しています。
｜企業の現場ではデータ活用のためにかえって膨大な
｜作業が発生し、現場に混乱をきたしており、それが
｜現在企業の抱える“闇”となっている。
｜
｜なぜ混乱するのか。「リテラシーを持つ人材が少ない
｜のに、データを駆使して収益アップを図りたいとの要
｜請が急激に高まっている」
最近、AI話でお伝えしていることの一つにこんなメッセージがあります。
AIはデジタル化された業務を自動化・最適化するもの、
「業務プロセス」と「ビジネスモデル」のデジタル化な
くしてAI化もなし。
ほとんどの企業はデジタル化されていないのに、AI化を欲張っている感があります。逆にデジタル化が進んだのにAI化が進まないと、上のような不幸が訪れますね。マーケティングはデジタル化の最先端ですから、AI化は必須です。データドリブンでマーケティング活動を進めるには、正しいデータを収集し、かつ形式の違う様々なデータを横断で利用できるよう加工、そして横断して分析したうえでアクションを考えていくことが求められるが、たしかに煩雑になりやすく、複数部署の連携とデータサイエンティストによる分析が不可欠である。
これを仕組みとして整備し、さらにオートメーションやオプティマイゼーションを進めることでリテラシーが高くなくともデータを活用していける、というのは良いソリューション。
とはいえ、やはりこのサービス内部で行われていることがどんなことなのかを理解できることが大事だと思うので、データドリブンの組織をつくるにはデータサイエンティスト的な思考は利用者側が学んでいくべき。導入についても、理解なくしては決断できないのかと思う。
そういった意味で、このサービスを提供しつつもカスタマーサクセスに注力できるかが提供側のポイントになりそう。利用者がサービスを有効に活用しビジネスを成長させることができるよう、利用者が知識や理解、思考を得るための支援をしていくことがKSFになりそう。そこでリファラルを獲得できるかどうかに注目。b→dashの狙いは作業時間と工数短縮ではなく、本当の価値は収集したデータから、次にどんな施策をすれば収益に結びつくのかを「ビッグデータ×AI」の技術で割り出し、最適なマーケティング施策を打つことで、収益向上に結びつけるところ。つい昨日、読売巨人がb→dashの導入を発表した。
しかもSQLを簡易に組めるといった、これまで技術屋が行っていたことを誰でも簡単に行えるようにもなっている。「集める」「作る」という作業をすべて任せ、人はそのデータから最適な一手を選ぶだけで良いという。
「b→dash 導入」で検索すると多くの導入企業がヒットする。最強だ。
