AI活用において『業務データの蓄積』が重要な話

AIを活用していくためにまずするべきこと

昨今ビジネスの世界でAIという単語を耳にしない日はなくなってきました。

DXならぬAXという言葉も誕生するほど、AIが今注目されています。

しかし、流行っているからといってとりあえずAIを導入すると必ず失敗します。

なぜならAIを活用するには、AIが機能するための土壌を作る必要があるからです。

AIはデータが超重要です。これが大前提です。

つまりAIを活用するより前にまずデジタル化やDX化を行いデータを貯めていく必要があるのです。

AIを活用するには、デジタル化 → DX化 → AX化という順番で進めていく必要があって、デジタル化やDX化なくしてAIを活用することはできないです。

AI時代におけるデータの重要性は高まっている

これからのAI時代、データの重要性がより増していきます。

大前提、AIは人間より優秀で、頭がいいです。

最新のAIは日本の最難関の東京大学理科三類に合格しました。これはAIが既にほとんどの人間より頭がいいということを示しています。

[https://news.yahoo.co.jp/articles/9e1ac52a521e764a445abcd904c82d32309946b5]

しかし、ただ頭がいいというだけでは、業務に組み込んでも上手くいきません。

これは実世界でもそうで、新卒で東大生が入ってきても、会社のことを何も知らなければ戦力にならないのと同じです。

ただ、その東大生が3年後、会社の業務の知識を身につけたのなら、彼は物凄く活躍してくれるでしょう。

これと同じことがAIにも言えて、業務のことをAIに教えることができれば、とんでもなく力を発揮します。

つまり、AIに教えるための業務データが重要になるということです。

業務データを蓄積する方法

ここで重要なのは、業務データはAIが活用できる形で蓄積しないといけないということです。

メールやエクセルは一見デジタル化と思われるかもしれませんが、これでは不十分です。

なぜならこれらのデータは検索性が悪く、AIが扱うことができないからです。

メールデータというのは取引先や顧客とのやり取りが保存されている言わば宝の山のようなものです。メールにデータが溜まっているということは宝の山をドブに捨てているようなものなのです。

メールではなく、システムのデータベースに保存するようにして、AIが活用できる形でデータを蓄積していくことが重要なのです。

とはいえ、AIを活用するために普段の業務とは別でAIのためにデータを整理するのでは、せっかくAIで効率化しようとしているのに本末転倒です。

なので、普段の業務を行えば行うほど、勝手にデータが溜まっていく状態が理想です。

そうすれば、特別な仕事をせずともAIを活用する土壌が整います。

データの蓄積により実現する未来

自社のアプリの話になって恐縮ですが、スマートAI調達は普段メールやエクセルで行っている調達業務をシステムで行おうとするものです。

これは単なる業務効率化だけではありません。

普段の業務を行うだけで、データが勝手に溜まっていくことに価値があります。

こうすれば、その過去データを使って以下を知ることができます。

• 同じものでもここ最近では価格が高騰していないか
• 数社のサプライヤーに依存している状態ではないか
• 原価低減するためにはどの部品に対して交渉の余地があるか

さらにこれらの分析やアクションに対してAIの力を借りることもできます。

このように普段の調達業務をスマートAI調達で置き換えることにより、会社の未来へ向けて戦略的な施策を考えるためのデータを集めることができるというのが一番のメリットなのです。

データがあれば根拠を持った仮説を立てることができます。

根拠を持った仮説は会社の業績を伸ばす確率が高いでしょう。

これこそがAIによって自社の競争力を高めるための方法だと思っています。

スマートAI調達は調達・購買におけるデジタル化、DX、AXを同時に行うことができるプロダクトです。

普段の調達業務にスマートAI調達を使うことで、調達・購買業務の効率化ができるとともに調達データが勝手に溜まっていき、それを使ってDXやAXを進めることができます。

少しでも興味を持っていただいた方はまずは資料請求を行っていただいて、詳しい内容を見ていただけると幸いです。

[https://egghead.co.jp]

さいごに

この記事で一番伝えたいことはAI活用において『業務データの蓄積』が超重要ということです。

皆さんは普段の業務を行う中で業務データは溜まっていっていますか？

ぜひ一度自分の業務を振り返って考えてみてください。

以上、ここまで読んでいただきありがとうございました！