AIの進化で企業が直面しうる6つのシナリオ

Pepino de Mar studio/Stocksy

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AIによる影響をシナリオにまとめて議論する

　AI（人工知能）は破?的な力を持ち、?成のさまざまな??的側面を根底から覆す可能性を秘めている。取締役?がAIについて最も?果的に話し合う方法は、シナリオを利用して、AIが自社のビジネスにどのような影響を?えるかを理解することだ。AIの進?はあまりに速く、?略チ?ムやコンサルティング?社から世の中の傾向に?する確?なデ?タを提供されて議論するといった??のアプロ?チでは間に合わない。

　その代わりに、AIが企業文化にどのような影響を?え、ビジネスをどのように再構築しうるかについて、さまざまなシナリオを用いて構造化された議論を進めるのだ。これによって、??の可能性がより明確になり、適切な計?を立てて??を予測し、さらによい方向へと向かうことができる。

　筆者らが開?してきた有用なシナリオは、業務上の急激な?化の予想や、競?のための新しい?略的方法の予測、ビジネスを消滅させかねない存亡の危機の予見など、多岐にわたる。この手法を適切に活用できるように、すべての取締役?が?討すべき6つの質問を中心に6つのシナリオをまとめた。そうした議論をもとに、自分たちのビジネスモデルに最も大きな影響を?えるシナリオに?して行動を起こすのだ。

　まず、AIによって業務がどのように激?するか、3つのシナリオを考えてみよう。

精度がもたらす利益

　EBITDA（利???引?償却前利益）を牽引するすべての??を自分たちが（あるいは競?相手が）管理する複?性がさらに?すことで、どのような機?や脅威が生まれるのだろうか。

　ビジネスモデルの設計は、長年にわたり、規模と複?性の間でもがきながら行われてきた。?格、マ?ケティングのメッセ?ジ、サ?ビスの提供、製品の機能など、無限に?がる??の管理は難しいという認識から、パ?ソナライゼ?ションは常に、ビジネスをするうえで視界に入ってこなかった。

　しかし、AIはいまや、あらゆる顧客、モ?メント、チャネルについてテストを行い、?習を重ね、最適な選?肢を生成することができ、企業のEBITDAを牽引するあらゆる??について、精度を高めて?値を生み出す機?をもたらす。

　あるB2B流通企業の取締役?は、新しい競合相手が登場するシナリオを?討して難局と向き合った。物理的な制約がなく、「平均値」に基づく機能管理で妥協せずに、AI予測モデルを使ってバリュ?チェ?ン全?のあらゆる機能の意思決定を導くような競?相手だ。彼らのAIモデルは、?格設定と?留まりの管理を最適化するために、すべてのSKU（最小在庫管理?位）についてミクロな地理的?件で市場?格の傾向を明らかにし、注文一つひとつに??するコストを見積もって、顧客に新しい取引を提案する際のコストと?格の影響をモデル化する。

　さらに、顧客獲得を改善するために、見?み客への?きかけを具?的なニ?ズの予測に基づいて調整することや、AI搭載のチャットボットで質問に答えたり、最初の注文を受けたりすることによって、?業??者がより大規模で複?な問い合わせに??する余裕をつくる。最後に、サプライチェ?ンを調整するために、顧客、位置情報、SKUレベルで需要を予測して、在庫をより?率的に管理し、最適な出荷ル?トと方法を特定する。

　競合相手にさまざまな機?の可能性があることを理解した取締役?は、これらの機?を順番に?討してコスト削減を?現し、さらなる?革を行うための自己投資計?を?社に要求した。そして、進?管理の目標を設定し、AIがどのように業績を向上させるかということだけでなく、市場シェアの?大につながるかどうかを示す新しいスコアカ?ドも求めた。

再構築されたパ?トナ?のエコシステム

　AIの世界では、パ?トナ?のエコシステム、コラボレ?ションの性質、パワ?バランスはどのように?化するのだろうか。

　すでに企業はデジタルサプライヤ?やテクノロジ?サプライヤ?への依存を高めており、リスク評?において、こうした?係を重視して監視する必要が生じている。ただし、AIがパ?トナ?シップのエコシステムを根本から?えることを考えれば、それも始まりにすぎない。サプライヤ?、チャネルパ?トナ?、カスタマ?エクスペリエンスを提供するコラボレ?タ?など、利害?係の大きい?係が必然的に出てくるだろう。

　取締役?の?点からは、これによって管理すべき新たなリスクが生じるだけでなく、?占的な取引を確保し、規模を?大して、差別化を?る機?も生み出す。したがって、?略的思考とゲ?ム理論を十分に理解して、パワ?バランスを?化したエコシステムを構築する必要がある。

　エコシステムの?化が起きた最も極端な例の一つは、自動車業界だ。自動車のOEM（相手先ブランド製造）はすでに、化石燃料からEV（電?自動車）へ、リ?ス?所有からレンタルへ、ドライブ（運?する）からドリブン（運?してもらう）へという3つの大きな移行を管理している。これらはすべて、まったく新しい協力の形による新しいパ?トナ?シップにつながっている。そしてAIは、この進化をさらに加速させている。

　自動運?では、自動車メ?カ?はテック企業と提携し、車?にAI機能を統合しようとしている。AIソフトウェアは、その多くが外部プロバイダ?からの提供で、OEMの予知保全、在庫管理、需要予測の原動力になっている。コネクテッドカ?は膨大な量のデ?タを生成するため、自動車メ?カ?はデ?タ分析企業やクラウドサ?ビス?プロバイダ?と提携して、車?の性能、安全性、カスタマ?エクスペリエンスを、時にはリアルタイムで改善する。

　こうした機能の多くは、OEMブランドが自社を差別化する基盤となり、おそらく??の自動車より高いパフォ?マンスを?現する。では、誰が誰のためにブランド?値を創出しているのだろうか。

　さらに、EVの普及に伴って大規模なインフラが必要になる。OEMは充電ネットワ?クを展開するために、電力?社、充電インフラのプロバイダ?、エネルギ??社とのパ?トナ?シップに完全に依存している。ここでも充電ステ?ションの場所を最適化して充電?率を向上させるために、AIが活用されている。