データ主導のインサイトでビジネスの成長を促進する：ITリーダーから学ぶ5つのレッスン

あなたのビジネスは膨大な量のデータを基盤として運営されています。あなたの運用環境において、アプリケーション、システム、サービス、インフラストラクチャーなど、あらゆる要素がさまざまなソースからデータを継続的に消費し、生成しています。データ主導のアプローチは、主要なビジネス課題を解決し、イノベーションを推進するために不可欠です。顧客が何を期待し、何を望んでいるかを理解しなければ、優れた顧客体験を生み出すことはできません。

競合他社を出し抜き、ビジネスイノベーションを真に加速するには、現在の業務状況と将来性のある成長機会を理解する必要があります。これは、関連データを収集して分析するだけでなく、そこからデータ駆動型のインサイトを引き出すことで実現します。これらの実用的なインサイトは、レジリエンスの強化、生産性の向上、そして最終的にはイノベーションの加速に役立ちます。

たとえば、特定の商品を追加した際に顧客が購入を辞める理由についてインサイトを得られるかもしれません。調べてみると、商品リストにバグがあり、ユーザーがチェックアウトできない状態になっていたことが判明します。

分析しなければ、こうした有用な情報はすべてストレージ内で失われ、収益機会の喪失や運用コストの増大につながることがよくあります。データ主導で戦略的意思決定をする文化を組織全体で作り上げるには、プロセスのあらゆるステップで、既存のビジネス上の課題を明らかにして解決し、新たな収益源を可能にし、競争上の優位性を高め、ビジネスの成長を促進する価値創造の機会を見出す必要があります。「リアルタイムでスケーラブルなデータ活用の問題は、ビジネス効率に影響します」と、あるテクノロジーの意思決定者は説明しています。

組織全体でデータ主導のインサイトを優先する文化を育む戦略を採用することで、イノベーションの基盤を築くことができます。データを実用的なインサイトに変えるためには、まずはデータのサイロ化を減らし、データへのアクセスを可能にすることから始めます。これにより、意思決定の迅速化、生産性の向上、競争他社を凌駕する優位性を得ることができます。

現在、データからインサイトを得ているかもしれませんが、そのインサイトに満足してるでしょうか？5人中3人の経営幹部や意思決定者は、利用可能なデータインサイトに満足していません。有意義で実用的なデータ分析を実現するには、明確な目標を定義し、データ量を管理する必要があります。データが多すぎるとノイズが発生しますが、データが不十分な上にサイロ化されていると、関連性を見つけることが非常に難しくなります。

厳しい現実として、経営幹部やIT意思決定者の78%が、自社のデータ分析とインテリジェンスが同業他社よりも進んでいると信じています。しかし実際には、組織間で認識されているデータ成熟度と実際のデータ成熟度の間には大きな隔たりがあります。データ成熟度（組織がビジネスにデータをどれだけ活用しているか）は、取り込み・分析・自動化・変換の4つの段階に分けることができます。組織がデータ成熟度のフレームワークにおいて、どの立ち位置にあるかを特定することで、データとテクノロジーを活用してビジネス目標を達成する最適な方法を発見できます。

生成AI には、新しい自動化機能を解放し、検索アプリを強化し、顧客体験を向上させ、従業員に戦略的な業務に集中するための時間を与えてくれる可能性があります。これは非常に印象的で無視できないものです。そのため、あなたは取締役会や経営陣から、できるだけ早く新しい生成AIアプリケーションを実装するようにというプレッシャーを受けているのではないでしょうか。

しかし、生成AIから価値を引き出すためには、まず質の高いデータプラクティスが必要です。生成AIのアウトプットは、入力するデータに依存しています。良いものを入れれば、良い結果が得られる、ということです。適切なデータと堅牢なデータプラクティスなしでは、生成AIはあなたの成果に大きな影響を与えることはなく、その利益を実感することもないでしょう。逆もまた真なりです。豊富なデータのインプットと効率化された組織プロセスにより、同様に豊富なインサイトを得ることができます。

質の高いデータを得るための第一歩は、環境を問わず、データの種類（構造化データ、非構造化データ、半構造化データ）に関わらず、データを活用することです。堅実なデータプラクティスを基盤として、分散アーキテクチャ全体からあらゆる種類のデータを処理できるソリューションを探しましょう。より良いデータがあれば、より良いAIの出力が得られる、ということを覚えておいてください。

「AIは未来です。これがなければ、時代の流れに着いていけません。生成AIにより、当社は何も犠牲にすることなく、より賢明で効率的な意思決定を行うことができます。生成AIは賢く、常に学習し進化しており、私たちに何が欠けているか、どこを見ればよいか、何をすべきかを教えてくれます」と、製造業界の技術意思決定者は述べています。生成AIの最近の進展により、生成AIを活用した目が眩むような新たな可能性が広がり、それを受け入れることができる人々は多くの利点を得ることができるでしょう。

世界中の組織がそれを感じています。経営幹部の93%が、生産性、運用のレジリエンス、顧客体験などを向上させるために生成AIへの投資を予定、またはすでに実施しています。

生成AI を早期（他社と比較して）に導入することで、新たな機会を創出し、イノベーションを推進し、それにより競合他社よりも優位に立つことができます。導入曲線を先取りするには、まず、適切なデータを準備する必要があります。次に、 大規模言語モデル（LLM）の価値を活用できる、影響の大きいユースケースを特定します。

最善の結果を安全に得るには、独自のデータを生成AIアルゴリズムに取り込み、検索拡張生成（RAG）を使用する必要があります。この手法は、組織のアウトプットをコンテキスト化し、より正確で関連性の高い結果をもたらします。

競争に勝ち、成長し、イノベーションを起こすために、組織は生成AIテクノロジーの採用を加速するための堅牢なデータ基盤を必要としています。あなたのデータと生成AI戦略は、顧客と従業員が自身を持って、情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるようにするものでなければなりません。

他のITリーダーが彼らのデータとAI戦略について語ることをご紹介します。