「データ＋AI」で成功するための3つのヒント

データとAIの世界は急速に進化しているため、企業はその進化に追いつくことが難しくなっており、企業によっては何から学べばいいかわからず、始めることもままならない状況になっています。

そのため、生成AIの急速な進歩に伴い、企業はAIの専門知識を備えたチームを組織化し、人を育成することが重要になっています。

しかし、AIの専門知識を有したチームを持つだけでは十分ではありません。データとの組み合わせが重要です。実際、ビジネスリーダーの94％が、データから多くの価値を得るべきだと考えています。優れたAIには優れたデータが必要、では、何から始めるべきでしょうか。本記事では、その3つのヒントをご紹介します。

1. データとAIに対応したテクノロジーを構築する

AIで成果を出すためには、適切に設計されたテクノロジーソリューションの導入が不可欠。大量のデータ、ワークフロー、ユーザーを処理できるプラットフォームの基盤を構築します。

適切に設計されたソリューションは、次のようなものでなければなりません。

• 信頼性：ビジネスとステークホルダーを保護する
• 簡易性：価値を迅速に提供する
• 適応性：ビジネスとともに変化・進化する

強力なソリューションは、拡張性と柔軟性、セキュリティを併せ持ちます。また、データとプロセスの品質と信頼性も保証します。これは、時間とリソースの節約、信頼性の高い正確なレポーティングにつながります。

ソリューションを設計する前に、望んでいる成果を明確に把握することが重要です。Data Cloud（データクラウド） や Einstein 1 Platform（アインシュタインワンプラットフォーム）などのテクノロジーで、何を達成したいのかを、組織のリーダーと認識を合わせます。また、自社の技術スタックを評価し、障害を特定し、業界の専門家や技術者と協力して、詳細な実装計画を策定する必要があります。

2. データのロックを解除して全体像を把握する

AIは、データがあって生きます。効果的なAIアルゴリズムを開発するには、クリーンなデータが不可欠です。

データにアクセスできなければ、AIアルゴリズムはパターンを特定し、正確な推奨を提供するのに苦労するでしょう。

例えば、AIシステムに1つのソースからのデータしか提供されない場合、他のデータセットに存在する相関関係やパターンを検出できない可能性があります。

その結果、偏った予測や不正確な予測が行われる可能性があります。しかし、データが接続され統合されていれば、AIアルゴリズムはより幅広いデータから学習し、異なる情報源から接続や予測を行うことができます。

異なるデータベースに分かれているデータを解放することで、ビジネス、顧客、および市場トレンドに対するより良い理解が得られます。

これには、CRMや、トランザクションデータのような体系化されたデータだけでなく、文書、eメール、ソーシャルメディアのような非構造化データも含まれます。

データのロックを解除することで、以下のことが可能になります。

• データに基づいた意思決定
• プロセスと効率の改善
• イノベーションとコラボレーションの推進

しかし、単にデータにアクセスできるだけでは不十分です。組織内でデータ文化を育むことも同様に重要です。

これは、データにアクセスし理解するための熟練したチームを持つこと、そして情報に基づいた意思決定を行うためにデータを解釈し活用する能力を持つことを意味します。

Trailhead（トレイルヘッド）は、データについて学び始めるのに最適な場所です。そこからインストラクターによるトレーニングや認定を受けることで、チームは知識を広げ、スキルを確認することができます。

3. 大きく考え、小さく始める

AIを使えば、知識と効率化の可能性は無限に広がります。しかし、望んでいる結果を達成するには、明確な戦略が必要です。つまり、すぐに結果を出せる実現可能なユースケースに集中することです。

この方法によって、AIを徐々に導入し、迅速な勝利によってその価値を示すことができ、より大規模な投資に対するリーダーシップの支持を確保するのに役立ちます。組織がAIでこのような成果を上げる方法には、以下のようなものがあります。

• 営業担当者がAIを使って潜在顧客にeメールを書く
• カスタマーサービス担当者が、案件を解決する際に取るべき次のステップの提案を得る
• マーケティング担当者がAIを使用してオーディエンスにパーソナライズされた体験を提供する

チームが経験を積むにつれて、より複雑なユースケースを取り入れるようになります。この成長によって、組織に大きな価値をもたらす包括的かつ効果的なAI戦略が実現します。

小さく始めて着実に成長させることで、リスクを最小限に抑え、持続的な成功を確保しながら、AIの恩恵を受けることができます。そして、成功を収めたら、進捗を測定するシステムを定義し、構築することを忘れないようにしましょう。

測定基準や追跡方法を明確に理解しなければ、AIの取り組みの効果を測定し、改善点を特定し、情報に基づいた意思決定を行うことが難しくなります。

Salesforce（セールスフォース）のリソースを活用する

拡張可能なソリューション構築、データ管理、チームのトレーニングなど、AIへの取り組みには圧倒されるかもしれません。

そこで、Sigunature Success Plan（シグネチャサクセスプラン）の出番です。

Signature Success Planをご利用いただくことで、最高水準のパートナーシップと、専門知識への迅速なアクセスを得られ、Salesforceへの投資を最大限活用できます。

お客様のビジネスに精通したSignatureエキスパートが、CRM + AI + Data + Trust （トラスト：信頼）活用に関するインサイトや、戦略的ガイダンスを支援します。

成功を測定する際には、パーソナライズされたCustomer Success Score（カスタマーサクセススコア）を利用できます。
Data Cloud（データクラウド）上に構築されたこのスコアは、お客様がSalesforceでどのようなパフォーマンスをしているかを理解し、パーソナライズされた実用的なインサイトを提供することで、投資を最大限に活用できるように支援します。

※本記事は米国で公開された “3 Tips to Prepare Your Data for the AI Era” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。