• AIテクノロジーを導入している日本企業は47%、一方で導入予定なしの企業は28%
• 日本企業がビッグデータ駆動型のAIテクノロジーを利用する上で最大の課題は、「顧客に対する予測的な知見の獲得」
• AIテクノロジーを利用して優先的に生み出そうとしている事業成果について、日本で最も多かったのは、「既存の製品やサービスの改良」
• 約60%の日本企業が「事業プロセスの生産性の向上やマーケティング機能の強化」をAIに期待していると回答

AI（人工知能）テクノロジー企業のAppier（エイピア、以下Appier、本社:台湾、共同創業者/CEO:チハン・ユー）は本日、「アジア太平洋地域でのデジタル変革の促進における人工知能の重要性」と題した調査レポートを発表しました。本調査はAppierの委託によりForrester Consulting社が実施したもので、アジア太平洋地域および日本の企業を対象に、AI導入状況、直面している課題、目的、AIに期待するものを理解することを目的に行われました。 AIの活用について、企業の導入状況や、企業の期待、活用方法、活用するメリット等について、日本とAPAC諸国の回答を比較し、日本企業のAI活用に対する考え方について、いくつかの違いや特筆すべきポイントをまとめました。日本版では、日本企業の回答結果に焦点を当て、アジア太平洋地域の結果との比較・分析を行っています。

■日本では、5割近く（47%）が既にAIを導入している一方、「興味がない、当面の予定はない」が28%。APAC諸国全体に後れを取っていることが明らかに。

AIの導入について質問したところ、日本では、「導入中、拡張中、機能改善中」と回答した割合が47%、「12ヵ月以内に導入予定」と回答した割合は25%でした。その一方で、28%の企業が、「興味がない、当面の予定はない」と答えました。一方、APAC諸国全体では、55％が「導入中、拡張中、機能改善中」と回答し、26％が「12ヵ月以内に導入予定」と回答しました。「興味がない、当面の予定はない」と答えた割合は19%でした。APAC諸国全体と比較し、日本ではまだAIの導入を検討していない企業が多いことが明らかになりました。（表1参照） Appierの製品マネジメント担当部長であるマジック・ツーは次のように述べています。「AI、特にディープラーニング（深層学習）テクノロジーは、将来の予測結果に基づいてビジネスの意思決定をサポートします。つまり単純な人口統計データに始まり、消費者が企業とどう関わっているか、またウェブサイトでどのような行動をとっているか、これらの複雑で何十万通りの特質を、総合的な企業データとして学習します。最終的には、企業は過去の履歴データに頼るのではなく、将来の予測結果に基づいてビジネス上の意思決定を行う手段、すなわち、将来のビジネスに何らかの影響をもたらす意思決定を的確に行うことを可能にします。

この調査によると、AI、特に深層学習テクノロジーを採用することで、日本企業にはさらに大きな利益を得られる余地があることは明確です。深層学習テクノロジーを導入し、AIソリューションサービスを提供するパートナーと緊密な協力関係を築いている企業の成功事例がもっと増えれば、日本企業がすでに深層学習を取り入れているアジアの他の企業と同様に、素晴らしい成功を収めてくれると信じています」

質問：今後12ヵ月以内にAIを導入する予定はありますか？ 【表１】   ■日本企業がAIを利用する上で直面するであろう、または直面している最大の課題は、「顧客に関する予測的な知見の獲得」

AIテクノロジーを利用する上で直面するであろう、または直面している最大の課題について質問したところ、日本では最も多かった回答は「顧客に関する予測的な知見の獲得」（44%）、次いで「データの収集と、データ増加に伴う大量データの効果的な統合」（41%）、「適切なデータ管理および予測分析プラットフォームの構築」（35%）という結果でした。一方、APAC諸国では最も多かった回答は「データの収集と、データ増加に伴う大量データの効果的な統合」（53%）、次いで「適切なデータ管理および予測分析プラットフォームの構築」（52％）、そして「部門横断型チームの設置」（51%）という結果でした。この結果から、膨大な顧客データを収集したものの、現状のIT環境では明確な消費者インサイトの発見が難しいと感じている企業が多いことが明らかになりました。APAC諸国と比較すると、日本ではデータ分析に関する回答が多いことが分かりました。また、「データの収集と、データ増加に伴う大量データの効果的な統合」は、APAC諸国と日本共通の課題であることが分かりました。（表2参照） 本調査結果について、ツーは次のように述べています。「APAC諸国に比べ、日本企業がAIへ期待することとして、『顧客に関する予測的な知見の獲得』が多くなっているのは、日本企業がCRMシステムを導入し、顧客関連の詳細なデータを収集、保管しているからと想定されます。2番目の『膨大なデータの収集統合』とほぼ同じ程度の反応を示しているのはそのためでしょう」。

質問：ビッグデータ駆動型AIテクノロジーを利用する上で直面するであろう、または直面している最大の課題は何ですか？ 【表2】 ■AIテクノロジーを利用して優先的に生み出そうとしている事業成果について、日本で最も多かったのは、「既存の製品やサービスの改善」

AIテクノロジーを利用して優先的に生み出そうとしている事業成果について質問したところ、日本で最も多かったのは「既存の製品やサービスの改善」（50%）、次いで「消費者インサイトの早期発見」（47%）、そして「様々なチャネルの消費者インサイトを向上させること」（41%）となりました。一方、APAC諸国で最も多かったのは「消費者インサイトの早期発見」（54%）、次いで「既存の製品やサービスの改善」（52%）、そして「市場の変化に対する予測能力と対応力の向上」（52％）という結果となりました。（表3参照） 本調査結果について、ツーは次のように述べています。「AIの活用について、APAC諸国と日本は約半数が『既存のソリューションの改良』および『消費者インサイトの早期発見』に課題を感じ、その解決方法として将来予測に対応可能なAIを導入したいと考えています。AIが企業に導入されるようになり、意思決定と消費者インサイトの理解のための方法は劇的に変化しました。つまり人間の行動分析に、限定的な多面性しかもたない過去情報を使用する方法から、何十万もの特質を持つ当事者またはサードパーティーから収集した情報を使用するようになってきたわけです。企業はビッグデータの分析によって消費者の興味とインサイトについて正確な情報を得ることができ、これにより、次のアクションを起こすことができます。AppierのAI搭載のプラットフォームを使用している企業は、消費者の将来行動予測に基づいて様々なマーケティング活動を成功させ、さらにその結果から自動生成される消費者インサイトに基づき、これまでよりも効率的に顧客エンゲージメントを高めています」

質問：顧客第一主義を実現するために、AIテクノロジーを利用して優先的に生み出そうとしている事業成果は何ですか？ 【表3】 ■約60％の企業が「業務効率やマーケティング機能の向上」をAIに期待していると回答

ビッグデータ駆動型のAIソリューションへ期待することについて質問したところ、日本では、「事業プロセスの生産性の向上やマーケティング機能の強化」が59％という最も高い支持を集めました。次いで「顧客価値とロイヤリティの向上」（47%）、そして「潜在顧客プロファイルの精度と完成度の向上」と「マーケティングミックスの最適化とROIの向上」（35%）が続きました。APAC諸国全体でも日本と同じく最も多かったのは、「事業プロセスの生産性の向上やマーケティング機能の強化」（59%）、次いで「知見の深掘りによる、顧客とのスマートな関係の構築」（55％）、そして「将来の予測による、潜在顧客の絞り込み」（54％）という結果となりました。日本を含むAPAC諸国全体では、AIソリューションに期待することとして、オペレーションの改良に関連した項目が多くを占めていることが分かりました。（表4参照）

質問：ビッグデータ駆動型AIソリューションを導入することで、どのようなメリットが得られると期待していますか？ 【表4】

Appier について

Appier は、AI(人工知能)テクノロジー企業として、企業や組織の事業課題を解決するためのAI プラットフォームを提供しています。