「AI(人工知能)の活用アイデアの探し方」

業務へのAI導入以前の問題として、そもそもAIの活用方法が解らないという声が多く聞かれます。
模範回答は「AIで解決したい課題を明確化すること」ですが、それは問いに対して問いで返すような回答です。

AI導入の壁とも言えるAI活用アイデアの探し方について比較します。

成功例から比較するAI導入テーマの決め方

AI活用方法の探し方1

「情報システム部のスタッフを各部署へ派遣」

情報システム部のスタッフを各部署に派遣し、 ミューティング、ヒアリング、日々の業務状況の観察などを通じ、AI化できそうな業務を探させます。
普段から、企業内での業務の標準化が進んでいれば、この方法の有効性は高くなります。

メリット(良い点)
AIやシステムに精通した者が探す為、無駄が無い。
デメリット(注意点)
派遣する情報システム部のメンバーのスキル(能力)に全てが依存する。

このAI導入テーマの発見方法の評価
比較 実現の可能性 イノベーション 費用対効果
評価指標について

AI活用方法の探し方2

「ワークショップの開催」

ブレインストーミング形式で、現場のスタッフから自由に意見を出させた上で、 情報システム部が精査し、AIで取り組むべきテーマを絞る。

メリット(良い点)
現場が抱えている課題や機会がAIで解決できるかについて、双方が検証の機会を持てる。
デメリット(注意点)
出席する情報システム部のメンバーは、AIに関する知識に加え、十分な想像力を持っている必要有り。

このAI導入テーマの発見方法の評価
比較 実現の可能性 イノベーション 費用対効果
評価指標について

AI活用方法の探し方3

「業務部のスタッフに研修を受けさせる」

情報システム部以外のスタッフから、 メンバーを選抜し、外部のAIセミナーで研修を受けさせ、AIに対する知識を取得させる。

メリット(良い点)
事業課題を把握している人間にAIの活用を模索させることで、企業にとって、本当に必要な成果物が出来上がる。
デメリット(注意点)
もう一歩踏み込み、システム化を構想した際に、横断的な知識が必要になる。
また、業務部が主導しすぎると、情報システム部の存在が形骸化する。

このAI導入テーマの発見方法の評価
比較 実現の可能性 イノベーション 費用対効果
評価指標について

失敗するAI活用方法の探し方


AI導入失敗例 その1

「やみくもに意見を募る」

「AI化できる業務を考えよ」等のテーマで通達を出す現場への丸投げ行為

失敗理由
現場は何がAI化出来るかなんて知りません。
意見には耳を傾けるべきですが、リードする進行者が居なければ、創出されるアイデアは使い物にならないほど雑多です。

AI導入失敗例 その2

「外に丸投げ」

経営トップの「AIを活用せよ」の号令の下、適当に予算がついて・・
営業が勧めてきたAIパッケージの評価基準も解らず導入したものの使えない・・・・。

お金の無駄のみならず、「AI導入に失敗した」という負の経歴が残ります。
失敗を検証する機会を持てなければ、この先、数年はAI導入から遠ざかることでしょう。

失敗理由
外の人間は、あなたのビジネスを知りません。AI導入にはビジネス側の協力が不可欠です。

まとめ
日常の業務に有る課題、潜在的な機会、10年後の業務の在り方、
何をAI(人工知能)で解決できるか解らない業務部と技術をどう活用すれば良いのか解らない情報システム部。
AI活用に限らず、 ワークショップ等の定期開催による意見の交換は現場と情報システム部の価値観を共有する意味で効果的です。

評価指標の意味
「実現の可能性」
AIを活用したシステムが成果物として完成するか否か
「イノベーション」
他社に対して競争力を持つ斬新なAI活用のアイデアが生まれる可能性
「費用対効果」
完成したシステムがもたらすビジネスへのリターン(売上向上及び費用削減)

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AI(人工知能)の活用アイデアの探し方

AI導入以前の問題として、そもそもAIの活用方法が解らないという声が多く聞かれます。
模範回答は、「AIで解決したい課題を明確化すること」ですが、それは、問いに対して問いで返すような回答です。

AI導入の壁とも言えるAI活用アイデアの探し方について比較します。

「成功例から比較するAI導入テーマの決め方」

AI活用方法の探し方1

「情報システム部のスタッフを各部署へ派遣」

情報システム部のスタッフを各部署に派遣し、 ミューティング、ヒアリング、日々の業務状況の観察などを通じ、AI化できそうな業務を探させます。
普段から、企業内での業務の標準化が進んでいれば、この方法の有効性は高くなります。

メリット(良い点)
AIやシステムに精通した者が探す為、無駄が無い。
デメリット(注意点)
派遣する情報システム部のメンバーのスキル(能力)に全てが依存する。

このAI導入テーマの発見方法の評価

AI活用方法の探し方2

「ワークショップの開催」

ブレインストーミング形式で、現場のスタッフから自由に意見を出させた上で、 情報システム部が精査し、AIで取り組むべきテーマを絞る。

メリット(良い点)
現場が抱えている課題や機会がAIで解決できるかについて、双方が検証の機会を持てる。
デメリット(注意点)
出席する情報システム部のメンバーは、AIに関する知識に加え、十分な想像力を持っている必要有り。

このAI導入テーマの発見方法の評価

AI活用方法の探し方3

「業務部のスタッフに研修を受けさせる」

情報システム部以外のスタッフから、 メンバーを選抜し、外部のAIセミナーで研修を受けさせ、AIに対する知識を取得させる。

メリット(良い点)
事業課題を把握している人間にAIの活用を模索させることで、企業にとって、本当に必要な成果物が出来上がる。
デメリット(注意点)
もう一歩踏み込み、システム化を構想した際に、横断的な知識が必要になる。
また、業務部が主導しすぎると、情報システム部の存在が形骸化する。

このAI導入テーマの発見方法の評価

失敗するAI活用方法の探し方

AI導入失敗例 その1

「やみくもに意見を募る」

「AI化できる業務を考えよ」等のテーマで通達を出す現場への丸投げ行為

失敗理由
現場は、何がAI化出来るかなんて知りません。
意見には耳を傾けるべきですが、リードする進行者が居なければ、創出されるアイデアは使い物にならないほど雑多です。

AI導入失敗例 その2

「外に丸投げ」

経営トップの「AIを活用せよ」の号令の下、適当に予算がついて・・
営業が勧めてきたAIパッケージの評価基準も解らず導入したものの使えない・・・・。

お金の無駄のみならず、「AI導入に失敗した」という負の経歴が残ります。
失敗を検証する機会を持てなければ、この先、数年はAI導入から遠ざかることでしょう。

失敗理由
外の人間は、あなたのビジネスを知りません。AI導入には、ビジネス側の協力が不可欠です。


AIアイデア発見方法の評価指標

「実現の可能性」
AIを活用したシステムが成果物として完成するか否か
「イノベーション」
他社に対して競争力を持つ斬新なAI活用のアイデアが生まれる可能性
「費用対効果」
完成したシステムがもたらすビジネスへのリターン(売上向上及び費用削減)

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