会社にAIを導入することは、大規模なプロジェクトのように感じるかもしれません。始めるためには、AIシステムをゼロから構築するか、技術セットアップ全体を新しいオールインワンプラットフォームに移行する必要があるという一般的な考えがあります。多くの企業がためらうのも無理はありません。特に、ほとんどの組織がすでに複数の部門でAIを使用していると聞くときには。
しかし、ここで良いニュースがあります。「大きく行くか、帰るか」というアプローチは神話です。配線をアップグレードするために家全体を壊す必要はありません。このガイドでは、はるかに簡単な方法を紹介します。適切なAIアーキテクチャを選択する方法、重要なセキュリティの質問に対処する方法、そして今日から始められるAIの実際の使用例を見つける方法を説明します。痛みを伴う「リップアンドリプレース」プロジェクトなしで。
企業向けAIとは？2つのアプローチの物語
では、企業向けAIとは正確には何でしょうか？簡単に言えば、AIを使用して実際のビジネス問題を解決することです。見た目がクールなチャットボットの話だけではありません。基本的なデータ入力から大局的な意思決定まで、すべてを改善するためにスマートな技術を使用することです。IBMやSAPの人々が同意するように、ビジネスを少しスムーズでスマートに運営することが目標です。
AIを実際に活用する際、企業は通常2つの道を選びます：
- オールインワンプラットフォーム: これは「ゼロから構築する」または「全く新しいシステムを購入する」ルートです。これは、AWSやGoogle Cloud AIのような巨大なプラットフォームで独自のAIを構築するか、SalesforceやMicrosoftのような単一のベンダーのエコシステムにコミットすることを含みます。この道は通常、大きな予算、専門チーム、長いタイムラインを意味します。
- 統合レイヤー: これはより機敏な方法です。ツールを置き換えるのではなく、すでに使用しているシステムに接続するAIレイヤーを追加します。ヘルプデスク、内部ウィキ、チャットツールなどです。スピード、柔軟性、そしてすでに投資している技術からより多くの価値を引き出すことがすべてです。
FAANG規模でないほとんどの企業にとって、2番目のアプローチがより理にかなっています。大きな前払いコストや何年も待つことなく、すぐに結果を見ることができます。
企業向けAIを実装するための2つのアプローチ。
エンタープライズアーキテクチャに適したAIの選択
アーキテクチャの選択は非常に重要です。予算やタイムラインに影響を与え、AIプロジェクトが実際に人々の役に立つか、ただの無駄になるかを決定します。ここでは、主な3つのオプションを見ていきましょう。
独自のエンタープライズプラットフォーム用AIを構築する
これは、Amazon SageMaker や Google Vertex AI などのツールを使用して、カスタムAIモデルとそれを実行するためのインフラをゼロから構築することを意味します。
- メリット: 完全にコントロールでき、自分の望む通りに構築できます。
- デメリット: 非常に高価で時間がかかります。 見つけるのが難しいデータサイエンスやMLOpsの人材を雇う 必要があり、何かが動き始めるまでに1〜2年かかります。フォーチュン100企業のリソースがない限り、大きな賭けです。
囲い込み型のエンタープライズAIエコシステムを選ぶ
このアプローチは、すでに使用している大規模なプラットフォームに組み込まれたAI機能に完全に依存することを意味します。たとえば、ServiceNowのAIや Microsoft Copilot などです。すべての卵を一つのベンダーのバスケットに入れることになります。
- メリット: そのシステム内では非常にうまく機能します。
- デメリット: データのサイロを作り、一つのベンダーに縛られます。AIは「囲い込み型」の中に閉じ込められます。たとえば、CRMのAIは、会社の Confluence wiki にある情報の宝庫や、サポートチームの Zendesk に保存された返信、チームが Slack で共有するソリューションから学ぶことができません。AIは接続されている一つのソースからしか情報を得られないため、最初からその有用性が制限されます。
企業向けAIにおける囲い込み問題。
企業向けAIの統合レイヤーを使用する
これはスマートで現代的な代替手段です。すべてのツールの上に脳のように機能するソリューションを追加し、知識がどこにあっても接続します。
- 利点: 設定が迅速で、データを移動したりシステムを変更したりする必要がなく、異なるアプリで実際にどのようにビジネスが機能しているかを学習します。これにより、所有コストが低くなり、より早く利益を実感できます。
- 例: これはまさにeesel AIのようなツールが行うことです。プラットフォームを切り替える代わりに、eesel AIは既存のZendesk、Freshdesk、Slack、およびConfluenceアカウントに一度に接続します。過去のサポートチケット、ヘルプ記事、内部文書から学習し、現在のワークフローを乱すことなく、本当に役立つAIの回答を提供します。
企業向けAIのためにすべての知識ソースを接続するためのeesel AI統合ページ。
企業向けAIプロジェクトにおける重要なセキュリティ考慮事項
AIについて語る際に、セキュリティとデータプライバシーを無視することはできません。TechTargetの調査によると、従業員がAIに対して懐疑的である主な理由は、データの使用方法を信頼していないからです。ビジネス向けのAIツールを検討する際には、以下の点を確実に押さえておく必要があります。
企業向けAIトレーニングにおけるデータの使用方法
多くのAIツールに対する最大の懸念は、企業のプライベート情報が一般的なAIモデルのトレーニングに使用される可能性があることです。これは大規模なデータ漏洩の危険性を孕んでいます。機密性の高い顧客契約について質問した場合、その情報が全く別の会社への回答に現れる可能性があります。
あなたのデータが自社のAIのためだけに使用されることを文書で保証するプラットフォームが必要です。eesel AIはこのプライバシー優先の原則に基づいて構築されています；あなたのデータは隔離され、一般的なモデルのトレーニングには決して使用されません。それはあなたのデータであり、そのまま保持されます。
企業向けAIにおけるコンプライアンスとデータ法の遵守
あなたのビジネスが世界の異なる地域で運営されている場合、GDPRやCCPAのような規制に従う必要があります。つまり、データがどこで保存され、処理されているのかを正確に知る必要があります。曖昧な約束では不十分です。
明確なコンプライアンス方針を持つパートナーを探してください。例えば、eesel AIはGDPRとCCPAプログラムをサポートしており、データを欧州連合内に留める必要がある企業に対してEUデータ居住を提供できます。
企業向けAIで誰が何を見られるかを制御する
適切なアクセス制御がないと、見てはいけない機密データを使ってAIボットを構築する従業員が出てくる可能性があります。エンジニアが給与データを見る必要はなく、営業担当者が人事のパフォーマンスレビューを照会できるべきではありません。
AIプラットフォームには、具体的で詳細な権限が必要です。異なるチームのために別々のボットを持つことが非常に有用である理由はここにあります。eesel AIでは、HRポリシーのみにトレーニングされた専用のHRボット、技術知識ベースのみを知っているITボット、公開されたヘルプ記事や過去のチケットに限定されたサポートボットを作成できます。これにより、適切な人が適切な情報を得ることができ、それ以上の情報は得られません。
企業向けの安全なAIのために、異なるチーム用の別々のボットを管理。
| 機能 | 一般的なAIプラットフォーム | eesel AI |
|---|---|---|
| モデルのトレーニングデータ | 顧客データを一般的なモデルのトレーニングに使用する可能性あり | あなたのデータは一般的なモデルのトレーニングには使用されず、あなたのボットのみに活用されます。 |
| データの居住地 | デフォルトで米国に所在することが多い | 要望に応じてEUのデータ居住地が利用可能です。 |
| コンプライアンス | さまざまで、不透明な場合もあり | SOC 2 Type II サブプロセッサー、明確なGDPR/CCPAサポート。 |
| アクセス制御 | ワークスペースレベルであることが多い | 部門ごとの制御が可能な詳細なマルチボットアーキテクチャ。 |
| データ保持 | 標準的なポリシー | エンタープライズ向けに柔軟でカスタム可能な保持制御が利用可能。 |
実際のユースケース: 企業向けAIの活用
理論はここまでにして、この技術で実際に何ができるかを見てみましょう。企業向けAIの価値を理解する最良の方法は、日常の問題を解決する様子を見ることです。ここでは、統合AIプラットフォームを使ってすぐに取り組める一般的な例をいくつか紹介します。
フロントラインの顧客およびITサポートの自動化 企業向けAIを活用して
問題点: サポートチームは「注文はどこですか？」や「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」といった繰り返しの質問の山に埋もれています。これらの簡単なチケットがバックログを生み、エージェントがより難しい問題に取り組むのを妨げています。
解決策: 既存のヘルプデスクにAIエージェントを導入しましょう。eesel AIのエージェントは、過去のチケット、保存された返信、ヘルプ記事から学習し、質問に答え、チケットを正しくタグ付けし、さらには自動でクローズすることもできます。最も素晴らしいのは、実際に稼働させる前に過去のチケットでシミュレーションを行い、どれだけのチケットを処理できたか、ROIがどれくらいになるかを確認できることです。
企業向けエージェントのAIのROIを示すシミュレーションレポート。
企業向けAIが人間のエージェントをどのように支援できるか
問題点: 新しいエージェントが仕事に慣れるまでに数ヶ月かかることがあります。経験豊富なエージェントでさえ、一日中ほぼ同じ回答を少しずつ変えて入力するのに多くの時間を費やしています。
解決策: チームにAIコパイロットを導入し、ヘルプデスクから数秒で正確でブランドに合った返信を作成できるようにしましょう。過去の会話から会社のトーンやスタイルを学習し、一貫性を保ちます。これにより、新入社員がより早く生産的になり、チーム全体の時間を大幅に節約できます。
企業向けのAIコパイロットが人間のエージェントを支援しています。
AIを活用した企業向けの内部知識の簡単な検索
問題点: 会社の最も重要な情報が、数百のGoogleドキュメント、Confluenceスペース、SharePointサイトに散在しています。従業員は、正しいドキュメントを探し出すために毎週何時間も費やしています。
解決策: SlackやMicrosoft Teams内にAI内部チャットアシスタントを設定します。誰でも簡単な日本語で質問をし、内部ドキュメントから即座に正確な答えを得ることができます。これにより、IT、HR、Opsチームが人間の検索エンジンのように働く必要がなくなります。
Slackで質問に答える企業向けAIボット。
企業向けAI: AIアクションでワークフローを自動化
問題点: 多くのサポートリクエストは、単なるテキストの回答以上のものを必要とします。エージェントが何かを調べたり、別のアプリで何かを行ったりする必要があります。例えば、Shopifyで注文状況を確認するなどです。
解決策: 現代のAIは話すだけでなく、行動することができます。eesel AIのアクション機能を使えば、ボットが他のシステムに接続して、ライブデータ（注文詳細や在庫レベルなど）を取得したり、他のツールでタスクを実行したりできます。例えば、Zendeskでチケットにタグを追加したり、Jiraで新しい課題を作成したりすることができます。これは単なる質問への回答ではなく、完全な自動化です。
企業向けAIがどのようにタスクを自動化するか。
企業向けAI: 結論と次のステップ
AIをビジネスに導入する最も賢い方法は、白紙の状態から始めることではありません。既存のアプリ、プロセス、チームの知識をさらに向上させる、安全で統合的なツールを選ぶことです。現在のセットアップと協調して動作するAIレイヤーを追加することで、顧客サポート、IT、内部業務で数週間で実際の成果を得ることができます。
適切なアーキテクチャを選ぶことがこれを可能にします。大規模で複雑な再構築に陥るのではなく、サポートの自動化、チームの支援、会社全体を少し賢くすることからすぐに始めることができます。
これが実際にどのように機能するか見てみませんか？**eesel AIのデモを予約する**ことで、統合的なAIレイヤーがどれほど迅速にチームを支援できるかをお見せします。
よくある質問
独自のプラットフォームを構築する場合は数百万ドルかかることがありますが、統合的なソリューションは通常SaaSサブスクリプションです。これにより、数百ドルから数千ドルの月額料金で始めることができ、大きな初期資本投資なしで価値を証明することができます。
素晴らしい出発点は、SlackやTeamsのようなツールのための内部知識ボットを作成することです。これは、従業員が情報をより速く見つけるのを助けることで即時の価値を提供し、AIが会社の文書とどのように連携するかを低リスクで確認する方法です。
データが一般的なモデルのトレーニングに使用されないことを契約上保証するベンダーを選ぶ必要があります。プライベートでシングルテナントのアーキテクチャや、データが特定のボットを動かすためだけに使用されることを明記したプライバシーポリシーなどの機能を探してください。
いいえ、それが統合的アプローチの主な利点です。これらのソリューションは、カスタムコードや機械学習の専門知識を必要とせずに、カスタマーサポートやITリーダーのような非技術的なチームによって管理されるように設計されています。
チケットの回避率、解決時間、AIが処理したインタラクションの顧客満足度スコアなどの指標に関する分析を提供するプラットフォームを探してください。eesel AIのようなツールは、ライブになる前に過去のチケットデータに基づいてROIを予測するシミュレーション機能も提供しています。
内蔵ツールはしばしば「囲い込み」されており、その単一プラットフォーム内のデータにしかアクセスできません。統合レイヤーは、ヘルプデスク、ウィキ、チャットなど、すべての知識ソースに接続し、孤立したツールよりも完全で正確な回答を提供します。
