AIのROIを高める3つの具体的な方法とは？

[生成AI](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/generative-ai/)の登場により、AI への投資を求める要求がかつてないほど (特にエグゼクティブやビジネス リーダーから) あります。しかし、データ サイエンスと AI のユースケースを実装するだけでは十分ではありません。ビジネスとして目に見える投資収益率 (ROI) をもたらす必要もあります。

[400人のAI 専門家を対象とした 2023年6月の調査](https://pages.dataiku.com/dataiku-databricks-ai-survey)では、AI 投資に関して高い (5 倍以上) ROI を報告しているのは 21% のみであることが明らかになりました。また、回答者の 11% は、AI に費やした1ドルに対して1ドル以下の成果しか提供できていないと報告されています。

ROIの長期見通しが改善するかどうかは時間が経てばわかります。[Gartner®](https://www.gartner.com/en/articles/take-this-view-to-assess-roi-for-generative-ai) によると、「2028 年までに、大規模な AI モデルをゼロから構築した企業の 50% 以上が、コスト、複雑さ、導入における技術的負債を理由に、その取り組みを断念するでしょう。」これは、Generative AI の ROI とテクノロジーによる明確な収益の増加が困難であることが判明する可能性を示しています。

データ、分析、ITリーダーとして、AIに関する取り組みのROI を高めるために何ができるでしょうか? 
[→ Dataiku で AI の利益を得る: ROAI コンサルティングを予約する](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=0fd17944-038f-4544-a138-de22fcfeb1fb&signature=AAH58kG3OlK3YvYIftz4jvF0mnRl-E5uww&utm_referrer=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2F&portal_id=2123903&pageId=160430817188&placement_guid=43d15341-dad2-421e-91fe-2406de6fa76e&click=52c9a71c-5123-4fff-a668-4b102eb4345d&redirect_url=APefjpExbHOxJVoTpQHYlmXui9tlDTRIRjgb79t39zU0C-HqPEw3HqiI6Sv0MNIFEAMUPvgVbLruSFZlfTtRxvVWp5WJ_wVR_2IHd8nIikUEwM8Yfw1XfWvnxAfwn7YIuvfGQMceSENPAWWa8onmRS-WgjtkD1PGGb5Rm8_rqfDSmOsoel3-nOZbK8ujpIm-cRpw7wA_XuLkY4OlOLNf8fFrmdBArUF-YX5VreU-l0BvtlP1FT6ewVX2Wp3nXQS_aUn9gZnt8LckjIgEQrt4fGrtCPWqdHSKYw&hsutk=c07f4ac837665867938c7663ee433942&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2F3-ways-to-drive-roi&__hstc=186155446.c07f4ac837665867938c7663ee433942.1689653124528.1711514951216.1711598248018.613&__hssc=186155446.2.1711598248018&__hsfp=4011577504&contentType=blog-post)

## 1. AIのROI を追跡する
[私たちの調査](https://pages.dataiku.com/dataiku-databricks-ai-survey)では、大多数の組織が AI からの ROI を追跡する方法を持っていないことも明らかになりました。 
![survey results for the question How Does Your Organization Account for the Value Delivered With Data, Analytics, & AI Initiatives_ copy.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/7ca9f969-0bfd-5617-4155-9b9fd8f41bb0.jpeg)

AI プロジェクトの ROI を追跡するのは困難な場合があります。更には、人々がさまざまなツールを使用してデータ作業やプロジェクトを行っている場合は、より困難になります。データ作業に1つの統合された場所を活用することで、ROI の計算と追跡が容易になります。 Dataiku は、分析から生成 AI まで、すべてのエンタープライズ データ作業を統合する唯一のプラットフォームです。
- Dataiku の単一の集中環境により、さまざまな技術スキルセットを持つ複数の担当者が AI プロジェクトで共同作業できます
- Dataiku のエンドツーエンド プラットフォームを使用すると、チームはデータの準備から視覚化、モデリングまであらゆる作業を行うことができます。さらに、本番環境で AI ソリューションとデータ製品を展開および維持するためのすべてのツールを提供します
- [Dataiku ソリューション](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/)は、チームに業界のユースケースの提供を促進および加速する簡単な方法を提供します。これは、リソースに制約のある組織だけでなく、ユースケースで迅速な ROI を求めている組織にとっても有益です

## 2. AI ツールとプロバイダーのコストを管理する
私たちの調査によると、組織の 22% が今後 12 か月間で AI サービスに 1,000 万ドルから 5,000 万ドルを費やす予定です。さらに 10% は、サービス (コンサルタント、システムインテグレーターなどを含む) に 5,000 万ドル以上を費やす予定です。

今日、多くの企業は、データ、分析、AI の作業を実行するためにサードパーティのツールや組織に依存しています。この種の作業には、AI 全体の概念実証やビジネスケースの構築に至るまで、アドホックなデータ分析が含まれます。
「Forrester: The Total Economy Impact™ Of Dataiku」の調査で指摘されている具体的な利点の 1 つは、Dataiku のおかげでデータツールとコンサルティングにかかる​​コストが削減されたことです。それは実際には何を意味するのでしょうか？ Dataikuを使用し、自社のユーザーがデータを操作できるようにすることで、インタビュー対象者の組織は、データ分析ツールやコンサルタント会社/サードパーティプロバイダーからのコスト削減を実現しました。

たとえば、製薬会社の分析およびデータサイエンスオーナーは次のように強調しています。「当社は約 250 人のユーザーを統計ツールから Dataiku に移行しています。私たちの年間契約は約220万ドルか210万ドルでした。現在、私たちはそれを廃止しました。」

扱いにくい異種ソリューションのスタックを管理したり、料金を支払ったりする必要はありません。 Dataiku は、ノーコード、ローコード、フルコードのユーザーのすべてのニーズを 1 つの製品で処理できます。同じインタビュー対象者は次のようにも述べています。「以前は、コンサルティング会社にデータを送信し、コンサルティング会社がそれを実行していました。彼らはそれを運営するために私たちに年間ほぼ100万ドルを請求していました。私たちはこれをやめて社内に導入しました。」

より多くの分析を社内に導入すると、コスト以外にも明らかな利点があります。たとえば、AI が戦略的に重要になるにつれて、社内でユースケースを開発することが重要になります。

## 3. ありふれたユースケースとムーンショットのユースケースに取り組む
生成AI、さらには従来の機械学習の潜在的なアプリケーションは、次の 2 つの大きなカテゴリに分類されます。
1: ムーンショット: ビジネスに根本的に新しい機能を導入するユースケース。これらのユースケースは非常に強力であるため、これらのアプリケーションはビジネスを直接変革する可能性を秘めています。
2: 通常業務: ビジネス全体にわたる数百または数千のプロセスと意思決定を強化するユースケース。

たとえば、企業における生成 AI の最も一般的に想像されるムーンショットアプリケーションは、チャットボットです。この常時稼働で常に正確なアシスタントは、ビジネスの現在の状態について即座に回答を提供するだけでなく、将来についての正確な予測も行うことができます。

これはうまくいくでしょうか？可能性は高いのですが、多くの注意点があります。そして、人々がそのようなシステムを完全に信頼するかどうかは、重大な懸念事項です。さらに、ROI は非常に不確実です。これは、Gartner がこのブログの冒頭で言及していることの一例になる可能性があると考えられます。数百万ドルの投資が無駄になり、取り残されたユースケースです。

あまり注目されていませんが、AI が無数の日常的なタスクを拡張することでビジネスを変革する可能性があります。このシナリオでは、企業はパフォーマンス、コスト、プライバシーなどの考慮事項のバランスをとりながら、アプリケーションごとに異なるモデルを選択します。

チームには、承認されたテクノロジーが直面する課題に適用する力があります。テクノロジーは人々を民主化し、権限を与え、生産性を大幅に向上させます。ありふれたアプリケーションはどれも、はるかに少ない初期費用と投資で巨額の ROI を実現できる可能性を秘めています。

ムーンショットのためのユースケース構築を開始する必要があります。しかし、さらにすぐに、ROI を小さくするために、組織全体のプロセスの強化を開始する必要があります。両方を推進するのが良いです。


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Dataiku は、日常 AI の主要なプラットフォームです。私たちは、高度な分析から生成 AI まで、人々が日常業務にデータを組み込めるようにしています。

600 社を超える顧客が、Dataiku を使用してさまざまなユースケースで測定可能な ROI を達成しています。予知保全やサプライ チェーンの最適化から、精密エンジニアリングにおける品質管理、マーケティングの最適化、生成AI のユースケース、およびその間のあらゆるものまで。[私たちはそれを AI へのリターンと呼んでいます](https://blog.dataiku.com/roai)。

*Gartner の記事、Take This View to Assess ROI for Generative AI、Jackie Wiles、2023 年 8 月 15 日。GARTNER は、米国内および海外における Gartner, Inc. および/またはその関連会社の登録商標およびサービス マークであり、許可を得てここで使用されています。無断転載を禁じます*

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原文：[3 Concrete Ways to Drive AI ROI](https://blog.dataiku.com/3-ways-to-drive-roi)