2025年には、人工知能はもはやテックカンファレンスの流行語ではありません。毎日、企業が実際に使用しているツールとなっています。会話は「AIを使ったらどうなるか？」から「AIを効果的に使うにはどうすればいいか？」にようやくシフトしました。正直なところ、これは待ち望まれていた変化です。それでも、多くの企業がまだ試行錯誤しており、間違ったことにお金を注ぎ込むことや、期待に応えないツールに縛られることを心配しています。
このガイドは、要点を直球で伝えることを目的としています。AIを賢く使いたいリーダーのためのプレイブックと考えてください。AIが実際に機能している例を見て、一般的な頭痛の種を避けるためのものです。正しい方法は、チームをロボットに置き換えることではなく、彼らにスーパーパワーを与え、彼らを遅らせる退屈な作業を自動化することです。AIを実用的で利益を生むビジネスの一部にする方法を紹介します。
ビジネスにおけるAIとは、実際には何か？
「ビジネスにおけるAI」が実際に何を意味するのかを明確にしましょう。基本的には、スマートテクノロジーを使用して、業務のボトルネックを解消し、顧客により良い体験を提供し、データに基づいてより賢明な意思決定を行うことです。それは単なる一つのことではなく、さまざまな仕事に適した異なる技術のツールボックス全体です。
ほとんどのビジネス用途では、主に知っておくべき3つのタイプがあります：
- 機械学習 (ML): これは、コンピュータにデータのパターンを見つけることを教えることに関するものです。過去の出来事に基づいて、どの顧客チケットが緊急か、どの販売リードが最も成功する可能性が高いかを予測する超高速アナリストのように機能します。
- 自然言語処理 (NLP): これは、コンピュータに平易な英語で理解し応答する（または他の人間の言語）能力を与えます。AIが不満を持つ顧客のメールを読み、彼らが何を必要としているかを理解し、役立つ返信を作成する技術です。
- 生成AI: これはAIファミリーの創造的な部分です。これは、テキスト、要約、画像、さらにはコードなどの新しいコンテンツを作成することができるAIの一種です。マーケティングメールの初稿を書いたり、長い会議の録音をきちんとした要約に変えたりすることができます。
AIは通常、チームがより速く、より賢く働くのを助けるため、または反復作業を自動化するために使用されます。これにより、より重要な作業に集中できるようになります。最も良い点は、もはやデータサイエンティストのチームを必要としないことです。現代のツールは、eesel AIのように、実際にそれを必要とするサポートマネージャーやITリーダーが、大きな技術的負担なしに設定し、価値を得ることができるように設計されています。
ビジネスにおけるAIの主要なタイプ：機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、生成AI。
成功するための重要な戦略
優れたAI戦略は、技術そのものよりもアプローチに関係しています。最初に戦略をしっかりと立てることで、コストを削減し、リスクを低減し、投資のリターンをより早く得ることができます。
戦略1: 技術ではなく問題から始める
新しいAIツールに興奮するのは簡単ですが、それを解決する明確な問題がないと意味がありません。技術から始めると、ほとんどの場合、時間の無駄や期待外れの結果に終わります。
デモを見る前に、まずは最大の運用上の悩みを特定しましょう。しっかりとしたAI戦略は、明確な「なぜ」から始まります。例えば:
- カスタマーサポートエージェントが「注文はどこですか？」のような繰り返しの質問に圧倒されていませんか？
- 社内ITヘルプデスクが混雑していて、簡単な社員の問題を解決するのに数日かかっていませんか？
- 新しいサポートエージェントを迅速に育成するのが難しいと感じていませんか？
これらはAIで解決するのに最適な問題です。成功を簡単に測定できるからです。チケットの回避率や問題解決にかかる時間、新しいエージェントがどれだけ早く成果を出すかなどを追跡できます。そのデータにより、ROIを証明するのが簡単になります。
ビジネスにおけるAIの問題解決アプローチを示すワークフローダイアグラム。
戦略2: リップアンドリプレースソリューションよりもレイヤードAIを選ぶ
AIを導入する準備が整ったとき、主に2つの選択肢があります。一方はもう一方よりもはるかに痛みを伴います。
- リップアンドリプレース: これは、AI機能を備えた新しいオールインワンプラットフォームに、オペレーションのヘルプデスクやチャットツールなどすべてを移行する方法です。このルートは混乱を招き、費用がかかり、完了するまでに6〜12か月かかることがあります。また、1つのベンダーの世界に縛られ、チームが日常のワークフローを再学習することを強いられます。
- レイヤードAI: これは、既に使用しているツールの上に動作する専門のAIツールを導入する方法です。このアプローチは迅速で柔軟性があり、リスクもはるかに低くなります。
ほとんどの企業にとって、レイヤードアプローチの方が理にかなっています。ビジネスをひっくり返すことなく、強力なAI機能を追加することができます。これはまさにeesel AIが構築されている方法です。チームが毎日使用しているZendesk、Slack、Confluenceなどのツールに接続し、痛みを伴う移行プロセスなしで専用のAIソリューションを提供します。
戦略3: 拡大する前にシミュレーションを行う
AIに対する一般的な恐れは「もしも」という疑問です。もしAIが顧客に間違った情報を与えたら？もし従業員を誤解したら？これらは正当な疑問ですが、適切なプロセスを用いることで先手を打つことができます。
コツは、AIが実際の顧客や従業員と話す前に、安全で管理された環境でテストすることです。優れたAIプラットフォームは、「実行」ボタンを押す前に、どのように機能するかを正確に示すべきです。
そのため、eesel AIのようなプラットフォームではシミュレーションを実行できます。過去のサポートチケットにAIを向けて、どのように対応したかを正確に確認できます。どのチケットに回答したか、どのような応答をしたか、そして推定コスト削減と回避率がどのくらいだったかを確認できます。このデータ駆動のプレビューにより、推測を排除し、自信を持って前進することができます。
ビジネスにおけるAIのシミュレーションレポート：推定ROIを示しています。
実際の例（およびそのROI）
さて、戦略の話はここまでにして、実際の世界でどのように機能するかを見てみましょう。ここでは、これらのアイデアを使用して投資に対して実際のリターンを得ている一般的な状況をいくつか紹介します。
| ビジネス機能 | 主要なAIアプリケーション | 主なROI指標 | eesel AI製品 |
|---|---|---|---|
| カスタマーサービス | L1チケットの自動解決 | デフレクション率、チケットあたりのコスト、CSAT | AIエージェント |
| 内部サポート | IT/HRの質問に即座に回答 | 従業員の生産性、チケット削減 | AI内部チャット |
| エージェント支援 | AIによる返信の下書きとワークフロー支援 | 初回応答時間、エージェントのオンボーディング時間 | AIコパイロット & AIトリアージ |
| ウェブサイトエンゲージメント | 24/7のリード資格確認とサポート | コンバージョン率、顧客待ち時間 | AIチャットボット |
フロントラインのカスタマーサービスの自動化
- 例: あるeコマースブランドは、「注文はどこですか？」（WISMO）、返品、製品に関する質問で埋もれています。サポートチームは圧倒され、顧客は長い待ち時間に不満を感じています。
- 仕組み: AIエージェントが彼らのヘルプデスク（Gorgiasのような）とeコマースプラットフォームに直接接続します。WISMOチケットが届くと、AIは質問を理解し、APIを使用してライブの注文状況を確認し、顧客にパーソナライズされた正確な回答をすぐに提供します。これにより、いつでも対応可能です。
- ROI: このシンプルな自動化により、繰り返しのチケットを40-60%削減できます。これにより、人間のエージェントは難しい高価値の問題に集中でき、コストを削減し、迅速な回答を提供することで顧客満足度を向上させます。これはeesel AIのAIエージェントに最適な仕事です。**
AIエージェントがビジネスにおけるAIのユースケースとしてカスタマーサービスを自動化。
社内サポートと知識の効率化
- 例: 成長中の企業の人事部とITチームは、社員からSlackやメールで同じ質問を受けて忙殺されています。「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」「休暇ポリシーは何ですか？」「新しい経費報告書のテンプレートはどこにありますか？」
- 仕組み: 社内AIアシスタントが、Confluenceページ、Googleドキュメント、人事ガイドなどの会社のナレッジベースでトレーニングされています。社員は専用のSlackチャンネルで質問をし、即座に正確な回答と、元のドキュメントへのリンクを得ることができ、自分で確認することができます。
- ROI: これにより、社内サポートのリクエストを50%以上削減し、年間で数千時間を節約できます。社員が自分で答えを見つけることができ、簡単な情報を得るためのイライラする待ち時間をなくすことで、職場環境が向上します。これはまさに、eeselのAI Internal Chatが目指しているものです。
ビジネスにおけるAIの例としての内部サポートボット。
エージェントの生産性と一貫性の向上
- 例: サポートチームには新しいエージェントと経験豊富なエージェントが混在しており、応答時間を一貫して保つのに苦労しています。また、新しい採用者のトレーニングに非常に時間がかかっています。
- 仕組み: AIコパイロットがヘルプデスクでエージェントのすぐそばで働きます。受信したチケットを読み取り、過去の解決策、マクロ、ヘルプセンターの記事に基づいて正確でブランドに合った返信を提案します。また、問題タイプによるチケットのタグ付けや、適切な優先順位の設定、適切なチームへの送信など、面倒な作業も処理できます。
- ROI: これにより、エージェントのオンボーディングプロセスを数ヶ月から数週間に短縮し、チケット処理にかかる時間を30-40%削減し、すべての顧客がブランドからのように聞こえる応答を受け取ることを保証します。これは、eeselのAIコパイロットやAIトリアージ**のようなツールが本領を発揮するところです。
エージェントの生産性を向上させるための返信を提案するAIコパイロット、ビジネスにおけるAIの重要な利点です。
ビジネスにおけるAIの課題と未来をナビゲートする
すべての利点があるにもかかわらず、いくつかの懸念を抱くのは普通のことです。賢いAI戦略は、これらの障害を計画し、潜在的な問題を強みに変えます。
障害を克服する: セキュリティとコントロール
リーダーが最初に尋ねる質問の一つは、「私たちのデータは安全ですか？」というものです。企業のプライベートな情報がChatGPTのような公共のモデルを訓練するために使われるのではないかという現実的な恐れがあります。
鍵となるのは、セキュリティを念頭に置いてゼロから構築されたAIプラットフォームを選ぶことです。eesel AIのようなツールは、シングルテナントアーキテクチャと呼ばれるものを使用しています。簡単に言えば、これはあなたのデータが完全に分離され、あなたの会社専用のプライベートAIモデルを訓練するためだけに使用されることを意味します。それは決して共有されたり、他の目的で使用されたりしません。さまざまなオプションを検討する際には、SOC 2コンプライアンスや、EUデータ居住を通じてEUのような特定の地域にデータを保持する能力などを確認して、データがその場に留まることを確保してください。
もう一つの大きな懸念は、AIが特定の答えを出した理由がわからないという"ブラックボックス"問題です。現代のAIツールは「人間が介入する」コントロールを提供するべきです。例えば、eesel AIでは、簡単な英語のプロンプトを使用して境界を設定し、声のトーンを定義し、AIが絶対に会話を人間に引き渡さなければならない場合の厳格なルールを作成することができます。これにより、常にあなたが主導権を握ることができます。
ビジネスにおけるAIの重要な部分であるセキュリティコントロールを示すプラットフォーム。
未来はエージェンティック: アシスタントから自律エージェントへ
ビジネスにおけるAIは急速に進化しています。AIが受動的なアシスタントから自律エージェントへと移行しています。業界ではこれを「エージェンティックAI」と呼んでいます。
これらのエージェントは、複雑で多段階の作業を処理することができます。例えば、AIが返品リクエストを確認するだけでなく、システム内で顧客の注文を調べ、支払いゲートウェイを通じて返金を処理し、サポートチケットを閉じることまで行うことを想像してみてください。
これは遠い未来の話ではなく、次の論理的なステップであり、すでに実現しています。eesel AIのAIエージェントは、今日利用可能なエージェンティックAIの実例です。それは単に話すだけでなく、行動するのです。APIを使用してShopifyや内部データベースなどの他のツールと接続し、問題を最初から最後まで解決し、チームの負担を大幅に軽減します。
eesel AI 概要。
実用化への道
AIの導入は大きな賭けである必要はありません。適切な戦略に焦点を当てることで、ビジネスを成長させるための強力でアクセスしやすいツールに変えることができます。 覚えておくべき主なポイントは非常にシンプルです：
- 解決すべき明確で測定可能なビジネス問題から始める。
- 混乱や高額なコストを避けるために「レイヤードAI」ツールを選ぶ。
- リスクを低減し、価値を事前に証明するためにシミュレーションと実データを使用する。
- 真剣なセキュリティを提供し、完全なコントロールを可能にするプラットフォームを選ぶ。 適切なアプローチとツールを用いれば、AIはもはやテクノロジーの巨人だけのものではありません。賢く働く準備ができているビジネスにとって、実用的な選択肢です。
リスクなしで旅を始める
最後のステップは、これらのアイデアを自分のビジネスに結びつけることです。eesel AIは、ヘルプデスクを移行したり、チームを再訓練したり、日常業務を混乱させることなく、AIの力を試すために構築されました。これは、完全に安全な環境で自分のデータを使用して、AIが特定の問題をどのように解決できるかを確認するための最速かつ最も安全な方法です。カスタムAIソリューションを構築し、数ヶ月ではなく数分で実際の価値を提供できます。
自分で確認する準備はできましたか？パーソナライズされたデモを予約して、eesel AIが既存のセットアップとどのように連携できるかを確認するか、無料トライアルを開始して、今日から最初のAIエージェントを構築しましょう。
よくある質問
解決しようとしている問題に結びついたシンプルで明確な指標に焦点を当てるのが最善です。例えば、カスタマーサービスのチケット削減率や、社内ITヘルプデスクの繰り返し質問の減少を追跡することで、価値を簡単に示すことができます。
現代のレイヤードAIプラットフォームでは、技術的な背景は必要ありません。これらのツールは、サポートやITマネージャーのような運用リーダーが、コードを書くことなくシンプルなインターフェースを使用して設定および管理できるように設計されています。
シングルテナントアーキテクチャを持つプラットフォームを探してください。これにより、データが分離され、公共のモデルのトレーニングに使用されることはありません。また、プロバイダーがSOC 2に準拠しており、データの保存場所を制御できることを確認してください。
AIを、仕事の中で最も反復的で退屈な部分を自動化し、チームがより複雑で戦略的な作業に集中できるようにするツールとして位置付けます。それが彼らの役割をよりストレスフリーで影響力のあるものにする「コパイロット」として設計されていることを強調してください。
優れたAIプラットフォームでは、過去のデータでのパフォーマンスをシミュレートして、実際に稼働する前にその動作を確認できます。また、「人間の介入」を可能にするコントロールを持ち、問題が発生した際に人に引き継ぐべきタイミングを正確に定義することができます。
成功を測定しやすい高ボリュームで低複雑性の問題から始めましょう。例えば、「注文はどこですか？」のような一般的な質問への自動応答や、社内のHRポリシーに関する即時回答を提供することは、迅速で実証可能なROIを得るための完璧な出発点です。
