企業におけるAI活用
7つの先進企業から学ぶ教訓
新しい働き方
AIは以下の3つの分野で大きな成果を上げています：
成功している企業はAIを新しいパラダイムとして捉え、実験的なマインドセットと反復的なアプローチを採用しています。これにより、より早く価値を実現し、ユーザーやステークホルダーからより大きな支持を得ています。
OpenAIは3つのチームで構成されています：
教訓1: 評価から始める
金融サービスのグローバルリーダーとして、モルガン・スタンレーはAIがどのように価値を付加できるかについて、ビジネス全体で疑問がありました。
答えは、すべての提案されたアプリケーションに対して集中的な評価を行うことでした。評価（eval）は、AIモデルが特定のユースケースのベンチマークに対して実際にどのように機能するかを測定するための厳密で構造化されたプロセスです。
最初の評価は財務アドバイザーをより効率的かつ効果的にすることに焦点を当てました。彼らは以下の3つのモデル評価から始めました：
- ケイトリン・エリオット（全社的な生成AI責任者）
評価とは、モデルが生成する出力を検証しテストするプロセスです。厳密な評価により、変化に強い、より安定した信頼性の高いアプリケーションが生まれます。
評価はモデルの出力の品質をベンチマークに対して測定するタスクを中心に構築されています。より正確か？よりコンプライアンスに準拠しているか？より安全か？主要な指標は各ユースケースで最も重要なことによって異なります。
教訓2: AIを製品に組み込む
AIが面倒で繰り返しの多い作業を自動化・加速すると、従業員は人間にしかできないことに集中できます。また、AIは多くのソースから膨大なデータを処理できるため、より関連性が高くパーソナライズされた顧客体験を創出できます。
世界No.1の求人サイトであるIndeedは、GPT-4o miniを使用して求職者と求人を新しい方法でマッチングしています。
「なぜ」の力：求職者に優れた求人推薦をすることは、Indeedの体験の始まりに過ぎません。候補者にこの特定の求人がなぜ推薦されたのかを説明する必要もあります。
IndeedはGPT-4o miniのデータ分析と自然言語機能を使用して、求職者へのメールやメッセージでこれらの「なぜ」の説明を形作っています。
Indeedチームは以前の求人マッチングエンジンと新しいカスタマイズされたコンテキストを持つGPTを使用したバージョンをテストしました。パフォーマンスの向上は顕著でした：
- クリス・ハイアムズ（CEO）
教訓3: 今すぐ始めて早期に投資する
AIはめったにプラグアンドプレイのソリューションではありません—ユースケースは反復を通じて洗練され、影響力が増していきます。早く始めるほど、組織は複合的な改善の恩恵を受けます。
グローバル決済ネットワークおよびショッピングプラットフォームであるKlarnaは、カスタマーサービス合理化のために新しいAIアシスタントを導入しました。数ヶ月以内に、アシスタントはすべてのサービスチャットの3分の2を処理するようになりました。
この取り組みは、数百人のエージェントの仕事をこなし、平均解決時間を11分から2分に短縮しています。この取り組みは、人間のサポートと同等の満足度スコアを維持しながら、4,000万ドルの利益改善をもたらすと予測されています。
- セバスチャン・シェミャトコフスキ（共同創業者兼CEO）
教訓4: モデルをカスタマイズし微調整する
AI導入で最も成功している企業は、独自のAIモデルをカスタマイズしトレーニングするために時間とリソースを投資していることが多いです。
OpenAIはフォーチュン50の住宅改善企業であるLowe'sと密接に協力して、Eコマース検索機能の精度と関連性を向上させました。
鍵は正確な製品説明とタグ付けにあります。また、ショッパーがどのように検索するかの理解も必要です。これは製品カテゴリによって変わるダイナミックなものです。ここで微調整が効果を発揮します。
OpenAIモデルを微調整することで、Lowe'sチームは製品タグ付けの精度を20%向上させ、エラー検出は60%改善しました。
- ニシャント・グプタ（データ、分析、計算インテリジェンス シニアディレクター）
教訓5: 専門家の手にAIを
あなたの従業員はプロセスや問題に最も近い存在であり、AI駆動のソリューションを見つけるのに最適な立場にあることが多いです。これらの専門家の手にAIを渡すことは、汎用的または水平的なソリューションを構築しようとするよりもはるかに効果的です。
グローバルバンキングリーダーであるBBVAには、それぞれ独自の課題と機会を持つ125,000人以上の従業員がいます。彼らはAIを従業員の手に渡すことを決定しました。
「通常、私たちのようなビジネスでは、プロトタイプでさえ構築するには技術的リソースと時間が必要です」とBBVAのグローバルAI導入責任者エレナ・アルファロは言います。「カスタムGPTを使用すれば、誰でも独自の問題を解決するアプリを作成できます—始めるのはとても簡単です。」
5ヶ月でBBVA従業員は2,900以上のカスタムGPTを作成しました—その一部はプロジェクトとプロセスのタイムラインを週単位から時間単位に短縮しています。
- エレナ・アルファロ（グローバルAI導入責任者）
教訓6: 開発者のブロックを解除する
開発者リソースは多くの組織における主なボトルネックであり成長の阻害要因です。エンジニアリングチームが圧倒されると、イノベーションが遅くなり、アプリとアイデアの解消不可能なバックログが生まれます。
ラテンアメリカ最大のEコマースおよびフィンテック企業であるMercado LibreはOpenAIと提携し、それを解決する開発プラットフォーム層を構築しました。Verdiと呼ばれ、GPT-4oとGPT-4o miniを搭載しています。今日、17,000人の開発者がAIアプリケーションの構築を統一し加速するのに役立っています。
Verdiは言語モデル、Pythonノード、APIを統合して、自然言語を中心的なインターフェースとして使用する、スケーラブルで一貫したプラットフォームを作成します。開発者はソースコードに入らなくても、一貫して高品質なアプリをより速く構築できるようになりました。セキュリティ、ガードレール、ルーティングロジックはすべて組み込まれています。
その結果、AI アプリ開発は劇的に加速し、Mercado Libre の従業員が以下を含む素晴らしいことを行うのに役立っています：
教訓7: 大胆な自動化目標を設定する
OpenAIでは、私たちは毎日AIと共に生活し、頻繁に自分たちの仕事を自動化する新しい方法を発見しています。
例えば、サポートチームはシステムへのアクセス、コンテキストの理解、回答の作成、顧客のための適切なアクションの実行に時間を費やしていました。
そこで内部自動化プラットフォームを構築しました。これは既存のワークフローやシステムの上に構築され、定型作業を自動化し、洞察とアクションを加速します。
最初のユースケース：Gmailの上で顧客応答を作成しアクションをトリガーします。自動化プラットフォームを使用することで、チームは顧客データや関連するナレッジ記事に即座にアクセスし、その結果を応答メールや特定のアクション（アカウントの更新やサポートチケットのオープンなど）に組み込むことができます。
AIを既存のワークフローに組み込むことで、チームはより効率的で応答性が高く、顧客中心になります。このプラットフォームは毎月何十万ものタスクを処理し、人々がより大きなインパクトのある仕事に集中できるようにしています。
これは、非効率なプロセスをビジネスコストとして受け入れるのではなく、最初から大胆な自動化目標を設定したことで実現しました。
OperatorはOpenAIのエージェント的アプローチの一例です。独自の仮想ブラウザを活用し、人間のようにウェブをナビゲート、ボタンをクリック、フォームに入力、データを収集することができます。
カスタム統合やAPIを必要とせず、幅広いツールやシステムでプロセスを実行できます。企業はこれを使用して、以前は人間の介入が必要だったワークフローを自動化します。例えば：
結果：エンドツーエンドの自動化。チームを反復作業から解放し、企業全体の効率を向上させます。
体系的な評価プロセスを使用して、モデルがユースケースに対してどのように機能するかを測定する
新しい顧客体験とより関連性の高いインタラクションを創出する
早く始めるほど、価値が複合的に高まる
ユースケースの詳細にAIを調整することで、価値を大幅に高められる
プロセスに最も近い人々がAIで改善するのに最適な立場にいる
ソフトウェア開発ライフサイクルを自動化することで、AI活用の効果を倍増できる
ほとんどのプロセスには自動化に適した定型作業が含まれている。高い目標を設定しよう
前述の例が示すように、すべてのビジネスにはAIの力を活用して成果を向上させる機会が満ちています。ユースケースは企業や業界によって異なる場合がありますが、教訓はすべての市場に適用されます。
共通のテーマ：AI導入は、厳格な評価と安全ガードレールに裏付けられた、オープンで実験的なマインドセットから恩恵を受けます。成功している企業は、AIモデルをすべてのワークフローに注入することを急いでいません。彼らは高リターン・低労力のユースケースに焦点を当て、反復しながら学び、その学びを新しい領域に持ち込んでいます。
結果は明確で測定可能です：より速く、より正確なプロセス。よりパーソナライズされた顧客体験。そして、従業員が人間が最も得意とすることに集中できる、よりやりがいのある仕事。