ITと聞くと「自社の売り上げや利益を計算したり、商品の在庫数を管理したりするもの」と考える経営者は多い。しかし、近年の機械学習や深層学習などのAI（人工知能）の急速な発達で、従業員の働き方をより楽にすることも可能になっている。ITの使い道は、コスト削減から業務の品質向上へと変わっているのだ。
では、具体的にどのような活用が可能なのか考えてみよう。まず、営業やマーケティングの部門であれば、AIと蓄積データを活用すれば、ひとりひとりの顧客ごとに、販売サイト内のどのページを回遊したのか、その結果、どの商品を購入したのかといったデータが得られる。それをAIで分析することで、顧客が必要としていると考えられる商品を薦めるような表示を出したり、再注文時の顧客の操作を最小限にとどめたりといったことが可能になる。
また、メール配信やWeb広告で拡販を図ろうとするときも、AIと蓄積データを活用することで、効率を高めることができる。例えば、顧客がどの広告で商品を知ったのか、どの広告で購入を検討し始めたのか、購入の決め手となった広告はどれなのかといったことを、蓄積データをAIで解析することで特定できるのだ。
営業やマーケティングだけでなく、顧客サービス部門や人事部門などでもAIと蓄積データを応用できる。従来、顧客からの電話問い合わせを受け付けるには、コールセンターを設置し、かなりの数の担当者が交代しながら24時間対応するといった方法しか考えられなかったが、AIと蓄積データを解析することで、顧客がどのようなことで問い合わせて来るのかを精密に予測できるようになっている。AIの分析結果の範囲内で完結する問い合わせなら、問い合わせに自動で応答する「チャットボット」で解決できる。それでも解決できない、まれな問い合わせには人間が対応する。これで、24時間体制で受け付ける電話問い合わせ業務をわずかな人員でこなせるようになる。
人事部門では、有能な人材が何人も退職してしまうという事態をAIで解決できる可能性が高い。過去の退職事例のデータをAIで分析することで、退職の可能性が高い人材を抽出できる。これまでは、当人が退職の意思を明らかにした後で翻意させるために必死に説得しなければならなかったが、AIが退職の可能性が高い人材を自動的に抽出できるようになれば、その人材が実際に退職の意思を示す前に、面談などを実施し、当人が話しにくいと思っている不満を聞き出し、環境を改善して引き続き働いてもらうということもできるようになる。
この資料では、AIを利用した業務を11の例を挙げながら、AIがビジネスにもたらす効果の大きさを解説している。企業経営者なら是非とも目を通しておきたい。
