こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。
今年もあと数日を残すのみとなりました。
2017年は、皆さんにとってどんな一年でしたでしょうか。
当社は、社内情報サービス『ナレッジリング』の既存サービスに加えて、
キーワードとしては「AI」や「ビッグデータ」など、
マーケティング・営業担当の池田です。
今年もあと数日を残すのみとなりました。
2017年は、皆さんにとってどんな一年でしたでしょうか。
当社は、社内情報サービス『ナレッジリング』の既存サービスに加えて、
キーワードとしては「AI」や「ビッグデータ」など、
トレンドを意識した新しいビジネスを本格化した年でした。
それを象徴するように、振り返ればこのブログに書かれた内容は一年を通して「AI」一色でしたね。
AIに関しては、今年の始めに比べると一般的に認知度も高まり、
この一年でビジネスに取り入れる企業が爆発的に増えたように思います。
新聞を開けば「○○社がAIを導入」というようなタイトルを一週間に何度も目にしました。
そのような背景もあり、おかげさまで当社にもAIに関する問い合わせが増えてきました。
当社に問い合わせがあるのは、
社内情報共有 × AI（人工知能）
という組み合わせを実現するサービスについて。
では、なぜAIを導入したいと考えているのか？
ここで、その理由として多いものを３つご紹介したいと思います。
■AIを導入したい理由
１．情報利用者のITリテラシーがあまり高くない
２．情報量が多すぎて必要な情報を効率よく引き出せない
３．トップがAIを導入したがっている
それぞれ具体的に説明すると・・・
１．情報利用者のITリテラシーがあまり高くない
例えば、キーワード検索時に１ワードしか入力しないユーザー。
検索結果に表示される候補が多すぎて必要な情報に辿り着くことができません。
AIはこのようなユーザーに代わって候補を絞り込んで情報提示してくれます。
ただし、こちらが思っているような働きをAIがするようになるには、それなりの“学習”が必要です。
場合によってはユーザー側の“AIリテラシー”も必要になるかもしれません。
２．情報量が多すぎて必要な情報を効率よく引き出せない
「検索結果が絞り込めない」という点では１．と共通していますが、
１．は、スキルがあれば解決する問題であるのに対して、
２．は、スキルを駆使しても情報の絶対量が多すぎるため、技術的解決としてAIを選択する、
というパターンです。
こちらは、長年かけて蓄積された社内ナレッジをお持ちのお客様などからよくご相談を頂きます。
『ビッグデータの処理をAIで』
まさにAIの得意分野ですね。
３．トップがAIを導入したがっている
AIに関する理解が浅く「AI入れたら何でもしてくれるんでしょ？」というような経営者は要注意です（苦笑）
また、トップと現場に温度差があるというケースもよく聞きます。
一般的にはAIの認知度は上がっているもの、誤解や理解の浅さから、
導入後に活用しきれず断念する様子が想像できてしまう話もありがちです。
この点については、AIに限らず様々なサービス導入・IT導入に共通しているかもしれませんけれど。
導入を決断する場合は、正しい理解と現場レベルへの落とし込みが重要ではないでしょうか。
いかがでしたでしょうか？
2018年、AI導入をお考えの皆さんの参考になればと思います。
今年一年、このブログをお読み頂きましてありがとうございました。
来年もよろしくお願いします！
それを象徴するように、振り返ればこのブログに書かれた内容は一年を通して「AI」一色でしたね。
AIに関しては、今年の始めに比べると一般的に認知度も高まり、
この一年でビジネスに取り入れる企業が爆発的に増えたように思います。
新聞を開けば「○○社がAIを導入」というようなタイトルを一週間に何度も目にしました。
そのような背景もあり、おかげさまで当社にもAIに関する問い合わせが増えてきました。
当社に問い合わせがあるのは、
社内情報共有 × AI（人工知能）
という組み合わせを実現するサービスについて。
では、なぜAIを導入したいと考えているのか？
ここで、その理由として多いものを３つご紹介したいと思います。
■AIを導入したい理由
１．情報利用者のITリテラシーがあまり高くない
２．情報量が多すぎて必要な情報を効率よく引き出せない
３．トップがAIを導入したがっている
それぞれ具体的に説明すると・・・
１．情報利用者のITリテラシーがあまり高くない
例えば、キーワード検索時に１ワードしか入力しないユーザー。
検索結果に表示される候補が多すぎて必要な情報に辿り着くことができません。
AIはこのようなユーザーに代わって候補を絞り込んで情報提示してくれます。
ただし、こちらが思っているような働きをAIがするようになるには、それなりの“学習”が必要です。
場合によってはユーザー側の“AIリテラシー”も必要になるかもしれません。
２．情報量が多すぎて必要な情報を効率よく引き出せない
「検索結果が絞り込めない」という点では１．と共通していますが、
１．は、スキルがあれば解決する問題であるのに対して、
２．は、スキルを駆使しても情報の絶対量が多すぎるため、技術的解決としてAIを選択する、
というパターンです。
こちらは、長年かけて蓄積された社内ナレッジをお持ちのお客様などからよくご相談を頂きます。
『ビッグデータの処理をAIで』
まさにAIの得意分野ですね。
３．トップがAIを導入したがっている
AIに関する理解が浅く「AI入れたら何でもしてくれるんでしょ？」というような経営者は要注意です（苦笑）
また、トップと現場に温度差があるというケースもよく聞きます。
一般的にはAIの認知度は上がっているもの、誤解や理解の浅さから、
導入後に活用しきれず断念する様子が想像できてしまう話もありがちです。
この点については、AIに限らず様々なサービス導入・IT導入に共通しているかもしれませんけれど。
導入を決断する場合は、正しい理解と現場レベルへの落とし込みが重要ではないでしょうか。
いかがでしたでしょうか？
2018年、AI導入をお考えの皆さんの参考になればと思います。
今年一年、このブログをお読み頂きましてありがとうございました。
来年もよろしくお願いします！
