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デジタルアダプションへの道のり： DAPコミュニティのリーダーたちのストーリー
デジタルトランスフォーメーション（DX）
デジタルアダプションへの道のり： DAPコミュニティのリーダーたちのストーリー
「2024年のDAPプロフェッショナルトップ100」に選出された8人の一流のプロフェッショナルの歩みを探るシリーズの最初のブログへようこそ。DAPプロフェッショナルトップ100は、仲間に刺激を与え、ユーザー体験を変革し、影響力を推進するデジタルアダプション（DAP）プロフェッショナルの世界的な総まとめです。この表彰が特に意義深いのは、コミュニティメンバーが最も刺激を受けたDAPリーダーを推薦し、投票するという、完全なクラウドソーシングであることです。 彼らのキャリアを形成した瞬間を発見し、成功するDAPプログラムを開発するためのアドバイスを得ることができ、業界の将来に対する彼らの視点についての独占的な洞察を得ることができます。DAPを始めたばかりの方にも、経験豊富なプロフェッショナルの方にも、このシリーズではデジタルアダプションの最前線にいる人々から貴重なインスピレーションと知識を得ることができます。 まずは、彼らがDAPプロフェッショナルとしてスタートした経緯と、彼らにインスピレーションを与えているものについて学びましょう。 デジタルアダプションでキャリアを築くための現実的な洞察 デジタルアダプション戦略は、組織のテクノロジー投資とユーザーの習熟度のギャップを埋める、もはや「Nice-to-have」なものではなく「need-to-have」なものです。このダイナミックな分野を検討しているプロフェッショナルや、デジタルアダプション戦略を構築している組織にとって、この状況をうまく乗り切った人たちの道のりを理解することは非常に貴重です。 これらの人々は、組織やユーザーがどのようにテクノロジーを取り入れるかを形成しており、彼らの歩みは、この分野に参入し、有意義な影響を生み出し、この分野でプロとしての充実感を見出すための実践的な洞察を与えてくれます。 デジタルアダプションの発見 EDF Renewablesのデジタルラーニングアナリストであり、革新的なソリューションでWalkMeのDemoJam大会で優勝したばかりのArtem Silka,氏は、テクノロジーに夢中になった幼少期を振り返り、「最初のPCでカセットテープからゲームをロードした」日々を思い出しています。この幼少期の経験が、生涯続く好奇心に火をつけ、やがて彼をデジタルアダプションの世界へと導きました。 「私がデジタルアダプションに惹かれたのは、テクノロジーと人間が好きで、毎日その両方を組み合わせる能力があったからです。」とアルテム氏は語ります。 AMNヘルスケアのデジタルアダプション教育デザイン担当ディレクターのL'Tanya Dawson氏にとって、デジタルアダプションへの道のりは突然なものでした。「ある日、同僚がWalkMeを見せてくれて、すぐに夢中になりました。もっと知りたいと思い、この素晴らしいツールの一部にならなければと思いました。」 AMNヘルスケアのStephanie Dybdal氏は、こう付け加えました。「私は、組織がテクノロジーを活用して効率性とユーザー体験を向上させるのを支援することに情熱を注いでいます。私は、適切なサポートとトレーニングがあれば、誰でもデジタル環境で成功できると信じています。」 新たな挑戦を受け入れる あるプロフェッショナルは、偶然にもデジタルアダプションを始め、組織の取り組みをリードする機会を与えられました。 Federated Co-operatives Limitedのソリューション導入のマネージャーであるKristy Ruzesky氏は、新しいソリューション導入チームを率いることになりました。「3年以上前、あるリーダーから新しいチームを率いてほしいと頼まれました。デジタルアダプションは、私たちの組織にとって新しいものだったので、この新しいチャンスに興奮し、飛びつきました。私は、デジタルアダプションの価値と、それがコペラーティブ・リテーリングシステム全体で今後数年間に導入される多くの新しいシステムにおいて、ユーザー体験にどのような影響を与えるかを理解することができました。」 同様に、IHG Hotels & Resortsで変革を推進する機会を与えられたとき、Tonette Ilano氏はセールスエクセレンスマネージャーとしての挑戦を受け入れました。「私の役割では、お客様や主要な関係者のために、IHGのセールスアプローチを差別化するよう設計された業界をリードするツールやリソースを用いて、セールスチームを強化することに注力しています。」 継続的な変化と影響の推進 これらのプロフェッショナルは、デジタルアダプションの旅をナビゲートしながら、エンドユーザーや組織に大きな影響を与えるソリューションや戦略を生み出しています。 Tonette氏は、最も重要な功績について次のように語っています： 「CRMツールのユーザーエンゲージメントを、3年間で35％から98％にまで高めたことは、私の誇りです。また、WalkMeを活用することで、売り手が手作業で行っていたデータ入力作業の80%を自動化し、ワークフローを大幅に効率化することができました。これにより、生産性が向上しただけでなく、チームが顧客との関係構築に集中できるようになり、ビジネス全体の成功につながりました。この実績は、DAP プロフェッショナルがワークフローを簡素化し、チームメンバーがビジネスを前進させる価値の高い仕事に集中できるようにする能力を備えていることを強調しています。」 AprimoのシニアソリューションアーキテクトであるBecky Lane氏は、異なる課題に直面していました。プリセールスチームの一員である彼女の役割は、すべてのトライアルリクエストとパートナー環境を管理することです。「デジタルアダプションアプローチにより、多くのリソースを他の目標に集中させ、販売サイクルを前進させることができました。そのため、一時は不可能だと言われた今の状況に到達できたことは、今でも私の誇りです」とBecky氏は説明します。 AMNヘルスケアの一部門であるShiftwiseのシニアインストラクショナルデザイナー、Danielle Conroy氏にとって、最も誇らしい瞬間は、Shiftwiseでデジタルアダプションプラットフォーム（DAP）プログラムを一から構築したことです。「私はShiftWiseクラシックとShiftWiseフレックスシステムの両方の学習コンテンツの開発を担当しています。WalkMeの伝統的なインストラクショナルデザインの方法を使用して、ユーザーを教育し、課題に対処し、採用を推進し、円滑な移行と強化されたユーザー体験を確保するために効果的な変更管理戦略を実施しています」と彼女は言います。「WalkMeは、私たちがトレーニングとコミュニケーションを提供する方法に革命をもたらしました。関係者と協力して、ユーザーからのフィードバックを活用し、的を絞ったトレーニングを実施することで、ダニエル氏はShiftwise ClassicからFlexへのユーザーの移行をシームレスかつ持続可能なものにしています。」 デジタルトランスフォーメーションにおける人間的要素 デジタルの導入は基本的にテクノロジーに関するものですが、多くのプロフェッショナルは、チームの功績を称えたり、他の人々が可能性を理解し、興奮するのを見たり、より良いユーザー体験を生み出す革新的なソリューションを提供するなど、仕事の人間的な側面に最大のやりがいを見出しています。 例えば、L'Tanya Dawson氏は、「WalkMeの旅における（彼女の）チームの成果を祝う」ことに大きな誇りを持っています。新しいWalkMeスキルの習得、エンドユーザーの効率改善、懐疑的だったプロダクトオーナーや開発チームとのパートナーシップ構築、特定のソリューションへの予想外の関与など、これらの勝利は本当に感動的です。彼女は「彼らの成功を認め、分かち合うことは喜びです」と語っています。 同様に、Tescoのデジタルアダプションマネージャー、Gavin Ashpool氏は、デジタルアダプションソリューションの可能性を発見したときに、他の人々が興奮するのを見ることに喜びを見出しています。「WalkMeを社内のチームにデモして、彼らが実現できる可能性に熱中しているのを見るとき、私は最も誇らしい気持ちになります」と彼は言います。 Federated Co-operatives Limitedでは、Kristy氏と彼女のチームは、さまざまな関係者を会話に参加させ、「ソリューションアダプションアリーズ（Solution...

by WalkMe Team, April 2, 2025

AIデータガバナンス： 重要性、最善の実践方法、事例
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AIデータガバナンス： 重要性、最善の実践方法、事例
AIが一般的になるにつれて、強力なAIデータガバナンスの必要性が非常に重要になっています。 世界のAIガバナンス市場は、2024年の8億9,060万ドルから2029年には58億ドルへと、45.3％の成長率で拡大すると予測されています。この急成長は、データを管理し、法律に従い、AI倫理を持つことの重要性を示しています。 AIデータガバナンスは、データが責任を持って使用されるようにし、AIのプライバシーに関する懸念に対処することで、デジタルの信頼を構築するのに役立ちます。このフレームワークは、デジタルの世界が拡大する中で、公正かつ合法的であり、責任あるAIを生み出すための鍵となります。 この記事では、AIデータガバナンスについて、その重要性、導入手法、最善の実践方法、及び事例を紹介し、責任あるAIの開発とその利用についてどのようにサポートしたらよいのかについて理解できるようにします。 AIデータガバナンスとは？ AIデータガバナンスは、組織がAIシステムで使用されるデータを管理するためのフレームワークです。データの収集、保存、使用、共有に関するルールや基準の策定を含みます。 適切なAIデータガバナンスは、プライバシー問題、セキュリティリスク、不公平な偏見などの問題を防ぐのに役立ちます。これによりAIが法律を遵守し、ビジネス目標を達成できるようになります。このアプローチは透明性と説明責任を促し、組織がデータの使用方法に責任を持つことを意味します。 強力なAIデータガバナンスはAIの成長にとって重要です。データの重要性が高まる世界では、信頼を築き組織を保護します。 なぜAIデータガバナンスが重要なのか？ AIデータガバナンスは、AIを利用する企業にとって極めて重要です。 データが慎重かつ安全に使用されることを保証します。強力なデータガバナンスは、企業が個人情報保護法を遵守し、顧客情報を保護し、多額の罰金を回避するのに役立ちます。 例えば、AIはよく金融の信用調査に使用されます。しかし、データガバナンスがなければ、AIが不当な偏見を持ち、人種、性別、所得によって差別する可能性があります。強固なデータガバナンスがあれば、財務チームはデータとAIがどのように意思決定を行うかを監視できるようになります。これにより、偏った選択のリスクを減らすことができます。 データガバナンスにより、GDPRなどの法律が守られ、顧客情報が保護され、AIがどのように意思決定を行うかが明確になります。これは顧客との信頼関係を築き、企業がトラブルに巻き込まれるのを回避するのに役立ちます。 データガバナンスは、倫理的かつ合法的なAIを使用するための鍵となります。データガバナンスは、AIを企業のビジネス目標と整合させることで、責任を持って安全にAIを活用し、顧客と企業の評判の両方を守ることができます。 AIデータガバナンスの導入方法 AIデータを適切に管理することは、現代のビジネスにとって不可欠です。データが慎重に、法律に従って使用されることを保証します。これは単に個人情報を保護し、ルールに従うだけでなく、顧客の支持を得ることにもつながります。 AIデータガバナンスの導入方法を見てみましょう： 明確なポリシーの確立  最初のステップは、AIプロジェクトにおけるデータの使用方法について明確な方針を定めることです。これらのルールは、情報を非公開かつ安全に保ち、倫理的に使用することに重点を置いています。規則には、データの収集、保存、使用方法を明記し、重要な法律に従うことを保証します。会社の法務チームとコンプライアンスチームが協力して、ガイドラインがビジネス目標に適合していることを確認します。 データの品質と安全性の確保 データフレームワークは、データの品質、セキュリティ、およびガバナンス要件を保証する必要があります。AIが適切に機能し、公正であるためには、正確でクリーンなデータが不可欠です。データを分析し、問題があれば修正する手順を踏むべきです。強固なセキュリティも重要で、機密性の高い個人情報や財務情報には特定の人しかアクセスできないようにし、暗号化することが求められます。 AIがルールに従っているかチェックする AIがルールに従っていることを確認するためには、定期的なチェックと運用を監督するチームが必要です。必要であれば、このチームは規定を更新し、AIが倫理的であり、どのように機能するのかを明確にすることができます。これにより、組織全体および顧客との信頼関係が構築されます。 AIデータガバナンスの最善の実践方法 AIデータガバナンスの導入方法を理解したところで、次は最善の実践方法を検討してみましょう。AIデータの管理に最善の実践方法を採用している企業は、信頼を築くことができます。 顧客は、その企業が情報を慎重に扱い、責任を持ってテクノロジーを使用していることを認識しています。この信頼は、AIを活用して持続可能かつ責任を持ってビジネスを成長させるために極めて重要です。 AIデータガバナンスの最善の方法をいくつか探ってみましょう： データを高品質に保つ 効果的なデータ品質管理は、優れたAIガバナンスにとって極めて重要です。組織はデータの正確性と信頼性をチェックし、クリーニングし、監視する必要があります。高品質なデータは、AIの効率を高め、不正確な結果や偏った結果によるリスクを回避するのに役立ちます。定期的な見直しと更新により、データの信頼性を長期にわたって維持することができます。 法律に従う AIデータガバナンスには、法的ルールに従うことが不可欠です。企業は、機密データを保護し、合法性を維持するために、GDPRやHIPAAなどの法律を学ぶ必要があります。定期的なコンプライアンス・チェックと従業員トレーニングにより、組織は法律を遵守し、高額な罰金や評判の低下のリスクを軽減できます。 オープンにして記録を残す AIシステムについてオープンであることは、データ、アルゴリズム、意思決定を文書化することを意味します。適切な記録を残すことで、データがどのように使用され、AIがどのように選択されたかを理解することができます。徹底した文書化は、ユーザーや規制当局との信頼関係を築き、AIシステムの見直しを容易にします。 責任と監視 責任あるAIデータガバナンスには、説明責任と監視が必要です。組織は、倫理的・法的慣行を監視するデータガバナンスリーダーまたは委員会を設置すべきです。AIシステムとデータプロセスを定期的に評価することで、説明責任と責任あるデータ利用文化が確保されます。 AIデータガバナンスの実例 AIデータガバナンスの実例を理解することは、それが実際にどのように機能するかを理解するうえで重要です。これらの例は、組織がどのようにルールを使ってデータを扱い、法律を守り、信頼を築いているかを示しています。 企業は、自社のAIプロジェクトを改善するための有益な教訓を学ぶことができます。他の企業がどのように行っているかを観察することで誰もが適切なデータ管理の利点を理解）できるようになります。 AIデータガバナンスの実例を見てみましょう： ヘルスケアにおける予測分析  病院はAIを使って患者の転帰を予測します。これは電子カルテを分析することによって行われます。これにより、再入院リスクの高い患者を特定することができます。病院は信頼できる予測を確実にするために、データの品質と倫理に関する厳格な規則に従っています。 AIがどのように判断を下すかを示す明確な記録を残し、医師がそのプロセスを理解できるようにしています。この透明性は患者との信頼関係を築き、法的要件も満たしています。これらのガイドラインは、医療提供者が倫理的・規制的基準に従いながら、データを効果的に使用してデジタル変革を改善できることを意味します。優れたデータガバナンスは、ヘルスケアにおけるAIの成功の鍵です。 金融における自動取引システム   自動取引システムは金融を変えつつあります。自動取引システムは高度なアルゴリズムを用いて迅速に株式を売買します。これらのシステムは市場データからパターンを見つけ出し、ミリ秒単位で意思決定を行います。これにより、感情的な偏りが制限され、取引がよりスムーズになります。 これらのシステムにより、企業は業績を向上させ、コストを削減し、リスクを適切に管理することができます。しかし、市場の急変や注意深い監視の必要性といった課題もあります。高度なテクノロジーと機械学習（ML）を活用することは、金融の変革が起こる中で重要です。これにより、企業はルールを守りながら新しい状況に適応することができます。 小売業における顧客データ管理   店舗が成功するためには、顧客データの管理が重要です。顧客情報を収集することで、店舗は人々が何を好み、どのように買い物をするかを知ることができます。これにより、パーソナライズされた体験、ターゲットを絞った広告、在庫管理の改善が可能になります。  また、適切なデータ管理により、情報が正確で、個人情報保護法に従っていることを保証します。顧客関係管理（CRM）システムは、企業が顧客とつながり、ロイヤリティを構築するのに役立ちます。競争の激しい市場において、顧客データ・プラットフォームを活用することは、店舗に優位性をもたらし、変化の激しい環境で成長することができます。 交通機関における自律走行車   自律走行車（自動運転車）は、より安全で簡単に移動できるようにすることで、私たちの移動方法を変えようとしています。これらの車は、特殊なセンサーと人工知能を使って運転し、障害物を避け、他の車と通信します。この技術により交通渋滞を減らし、事故率を下げ、運転できない人を助けることができます。 しかし、新たな法律や道路の更新、人々にこれらの車両を受け入れてもらうことなど、課題も残っています。自動車メーカー、政府関係者、都市計画担当者は、この技術が進歩するにつれて協力し合わなければなりません。このチームワークが、自動運転車を交通システムに適合させる助けとなるでしょう。 AIデータガバナンスは倫理的なAIの実践をどのようにサポートできるか？ AIデータガバナンスは、倫理的なAIの実践を奨励します。データが責任を持って管理され、人々の権利を保護するためのルールを設定します。 優れたガバナンスとは、データを収集、保存、使用するためのデータ戦略を持つことを意味します。これらのガイドラインは明確であるべきで、データの使用方法とその意味を誰もが理解できるようにする必要があります。組織は倫理を重視することで、不良データによる偏見を減らすことができます。これにより、AIの結果はより公平になります。 AIデータガバナンスはまた、データの使用状況を追跡することで、組織が責任を果たすことにも役立ちます。これにより情報の誤用や不公正なアルゴリズムの作成など、倫理的な問題を発見し修正できます。定期的なチェックと監査は優れたガバナンスの一部であり、AIシステムが常にルールに従います。 組織が倫理的慣行に配慮していることを示せば、顧客や社会からの信頼を得ることができます。この信頼は、人々がプライバシーや偏見を心配するときに重要です。 最終的に、AIデータガバナンスは、組織が倫理的なルールに従いながら責任を持ってAIを使用するのに役立ちます。こうした実践により、企業は法的要件を満たし、より公正な社会の実現に貢献することができます。 規制コンプライアンスがAIデータガバナンスに与える影響とは？ 規制コンプライアンスは、企業がデータを処理、使用、保護する方法を導くことで、AIデータガバナンスに影響を与えます。 政府がデータ・プライバシーとセキュリティに関する規則を策定するにつれ、企業はその慣行を変えなければなりません。例えば、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような法律は、厳格なデータの取り扱いが義務付けられています。これには、データ収集の許可を得ること、データが正しいことを確認すること、データの使用方法を明確にすることが含まれます。 これらの規則に従うことは、組織が責任を持って行動することにつながります。企業には、適切な記録とレビューを伴う優れたデータ管理システムが必要です。これにより、データが公正に使用され、漏えいや不正使用のリスクが低くなります。 これらのルールに従わない場合、罰金、評判の低下、顧客の信頼の喪失につながる可能性があります。コンプライアンスはまた、企業がより良いテクノロジーやトレーニングに投資することを促します。これにより、責任あるデータの取り扱いが促進され、AIシステムに対する信頼が構築されます。 AIデータガバナンスと従来のデータガバナンスの比較 AIデータガバナンスが従来のデータガバナンスと異なるのは、データの品質、倫理的な使用、アルゴリズムの説明責任のあり方に重点を置いている点です。 従来のガバナンスは、データを管理し、ルールに従うことが含まれます。対照的に、AIガバナンスはMLとAIシステムの特別な課題に対処します。AIに使用されるデータが正確で、公正で、偏りがないことを確認します。 AIガバナンスは、AIシステムが公正かつ責任を持って使用されるためのルールを作成します。それは、正義や差別といった重要な問題に焦点を当てます。つまり、組織はAIの使用方法を明確にする必要があります。  AIデータガバナンスによる信頼の構築 AIを安全かつ公正に利用したい企業にとって、強力なAIデータガバナンスは重要です。 データの品質、公正な利用、AIのセキュリティに焦点を当てることは、企業が法律に従ったルールを作り、顧客の信頼を築くことができることを意味します。企業は、データが適切に取り扱われるように明確なルールを設け、データが正しいかどうかを確認する必要があります。 また、AIがどのように判断を下すのか、誰もが理解できるように説明することも重要です。定期的なチェックは問題の発見に役立ち、責任あるAIの利用を促します。こうしたルールを従業員に教えることで、誰もが責任を持って仕事をすることができます。 AI技術が変化する中、これらの戦略は企業が顧客データを安全に保ちながらAIを活用するのに役立ちます。AIデータガバナンスは最終的に、企業が法的トラブルを回避し、公正で責任あるAIの利用を促進するのに役立ちます。   よくあるご質問   AIはガバナンスにどのように活用できるのか？ AIは意思決定を迅速化し、多くの情報を理解し、誰にとっても物事を明確にするのに役立ちます。また、問題を発見し、資源の有効活用を支援し、ルールが遵守されるようにすることもできます。これにより、政府や組織はヘルスケアやコミュニティ・サービスにおいてより効果的に活動できるようになります。 より良いデータガバナンスがより良いAIの鍵となるのはなぜか？ より良いデータ・ガバナンスとは、データが正しく有用であることを確認するためにデータを管理することを意味します。これはAIが適切に機能するために重要です。AIが公正で理解しやすいことを確認するのに役立ちます。明確なルールを設けることで、組織のAIシステムは責任を持ち、良い結果をもたらします。 ...

by WalkMe Team, March 21, 2025

すべてのリーダーが知っておくべき12のAIビジネス活用事例
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すべてのリーダーが知っておくべき12のAIビジネス活用事例
ビジネス変革の計画が不十分だと、機会を逃したり、解決困難な問題を引き起こしたりする可能性があります。こうした問題を回避するため、企業は今、AIに注目しています。 AIは、企業がコストを削減し、ミスを減らし、顧客を支援し、テクノロジーを管理し、反復作業を自動化するのに役立ちます。実際に、米国企業の73％がすでに何らかの形でAIを活用しています。 この記事では、企業の競争力維持に役立つ12のAI活用事例を紹介します。   1. 戦略的な意思決定の支援 AIは企業に大きな戦略的利益をもたらします。市場データを迅速に分析し、トレンド、課題、機会を特定することで、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。 AIはまた、競合他社を監視し、その動きを予測することで、より優れた戦略的計画を可能にします。リソース配分を最適化し、影響の大きい分野に集中できるようにします。さらに、AIは顧客の行動を予測し、製品開発やマーケティングを支援します。 例えば、シェルはAIを使って地震データを分析し、掘削を最適化することで石油探査を強化しています。カスタマーサービスでは、AIが電気自動車の充電ステーションをサポートし、安全性を監視し、在庫計画、需要予測、エネルギー管理を支援します。  2. 顧客体験の向上 AIは、顧客の好みや行動に基づいて対話と推奨をパーソナライズし、満足度とロイヤルティを高めます。購入履歴や閲覧習慣などのデータを活用し、顧客に合わせた体験を提供します。 AIチャットボットは銀行業務における顧客サービスを変革しています。これらのバーチャルアシスタントは24時間365日利用可能で、即座に応答し、人間の手を借りずに一般的な問題を解決します。質問に答えたり、アカウントを管理したり、取引を処理したりといったタスクをこなすことができます。 例えば、バンク・オブ・アメリカのチャットボット「エリカ」は、毎日200万回 顧客とやりとりしています。エリカは、顧客が定期購入を追跡し、支出を理解し、預金に関する最新情報を得るのを助けます。エリカは8億件の質問に答え、98％以上のケースで44秒以内に回答しています。より複雑な問題については、顧客をライブの担当者につないでいます。サービス開始以来、銀行のデータ・サイエンス・チームはエリカのパフォーマンスを向上させるために5万回以上のアップデートを行いました。 3. サプライチェーンの最適化 AIはいくつかの方法でサプライチェーンを大幅に改善することができます。AIはデータを分析して将来の需要を予測します。これにより、企業は在庫管理を改善し、在庫切れや過剰在庫を避けることができます。AIは需給計画も自動化します。これにより、企業は欠品に備え、需要が低下した際には過剰在庫を削減することができます。さらに、AIは製造上の問題を早期に発見し、これによりコストを削減して遅延を防ぐことができます。 AIは過去とリアルタイムのデータを確認し、需要を予測し、在庫を最適化し、物流を改善します。これにより、在庫切れや過剰在庫のリスクを低減します。AIアルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、パターンや傾向を見つけます。この情報は、情報に基づいた意思決定をサポートします。 例えば、アマゾンはAIを使って当日配送を強化しています。このテクノロジーは、配送ルートの最適化、よりスマートなロボットの作成、新商品の在庫予測などに役立っています。 2022年、アマゾンは配送ロボットにAIモデルを追加しました。これらのロボットはより賢く動き回り、障害物を避けることができます。梱包ステーションに箱を運び、歩く回数を減らすことで、従業員の仕事量を削減します。2024年の第1四半期には、アマゾンは20億点以上の商品を当日または翌日に配送しました。 4. 労働力管理と生産性の向上 AIは多くの仕事を容易にしています。そのひとつが、企業が労働者のスケジュールを立てやすくすることです。AIは、最適なスケジュールを立てるために、誰が空いているか、業務がどのくらい忙しくなるか、どのようなスキルを持っているかなどを調べることができます。 AIはまた、人々がより良い仕事をするのを助けることもできたり、高度な言語モデルや機械学習を使って、作業をより速く簡単にすることができます。これは、企業の生産性を向上させ、より多くの利益を上げるのに役立ちます。 例えば、ウォルマートはAIを使って従業員の食品廃棄を減らしています。AIは、果物がいつ熟すか、いつ服をセールに出すかを従業員に伝えることができ、ウォルマートの経費節減と廃棄物の削減に役立っています。 5. 財務報告とリスク管理 AIは財務データを分析して将来を予測することで、企業の資金管理を改善することができます。これは、企業が資金の使い方についてより適切な決断を下し、リスクを軽減するのに役立ちます。 財務チームには大量のデータを調べる必要があり重要な情報を見つけるのは難しいです。AIは自動的にデータを分析し、人が見逃してしまうようなパターンを見つけることで役立ちます。これにより、財務チームは融資、リスク管理、融資先の決定について、より適切な判断を下すことができます。 AIはまた、企業が財務規則や規制に従うのを助けることもできます。AIは自動的に取引をチェックし、不審な動きを見つけることができるため、法律違反のリスクを軽減することができます。 例えば、J.P.モルガンはAIを使って支払いをチェックし、詐欺を減らしています。また、銀行口座や取引の安全性を確認するためにもAIを使用しています。 6. セールスとマーケティングに関する洞察 AIは企業が顧客をよりよく理解するのに役立ちます。どの顧客が購入をやめるかを予測し、ショッピングカートから離れた顧客を呼び戻し、企業がより多くの利益を上げるのを助けることができます。AIはまた、新規顧客を見つけ、自動的に話しかけ、パーソナライズされたメッセージを送ることもできます。 コカ・コーラはAIを使ってビジネスを効率化しています。コカ・コーラには「Cola 3000」と呼ばれるシステムがあり、データを分析することで、どれだけの量の製品を作り、どこで販売すべきかを予測しています。これにより、コストを削減し、顧客満足度を高めることができます。Cola 3000はまた、コカ・コーラが顧客の好き嫌いを理解するのにも役立っています。これにより、マーケティング活動のターゲットを絞り、より良い製品を作るのに役立ちます。 7. 予知保全 AIは機械の修理時期を予測することで、機械を長持ちさせることができます。機械のデータを見ることで、AIは大きな問題になる前に問題を発見し、職場をより安全で効率的にすることができます。 例えば、アイケア製品を製造するアルコン社は、AIを使用して機械を円滑に稼動させています。AIは問題を早期に発見し、迅速に修正することで、時間とコストを節約するのに役立っています。 リアルタイムの洞察により、アルコン社は手動では発見が難しい傾向を見つけることができます。これにより、メンテナンスを最適化し、ビジネス目標を達成するために必要な機器の稼働を確保することができます。 また、製品が不合格になった場合、AIは原因を突き止め、是正措置を提案することができます。AIがなければ、専門家が画像やデータを分析して問題を見つけるため、このプロセスには何日もかかる可能性があります。 8. プロセスの自動化 AIは多くのビジネス・タスクを容易にすることができます。 そのひとつが、作業の自動化です。データ入力やレポート作成などをAIが行うことで、人々はより重要なことに集中することができます。例えば、シグナはAIを使って保険請求をより迅速かつ正確に処理しています。 ヘルスケアでは、エバーノス社との提携により、シグナはAIを使って健康上の問題を事前に予測し、患者がより良い治療を受けられるよう支援しています。 AIはまた、多くのデータを分析することで、企業がより適切な意思決定を行うのを助けることができます。パターンを見つけ、傾向を予測し、不正を発見することもできます。AIチャットボットは顧客の質問に答えることができ、AIは企業がリソースや売上を管理するのに役立ちます。 9. リスク管理とコンプライアンス 規制遵守とは、政府が定めた規則に従うことを指します。AIは作業を自動化し、法的文書を分析することで、これを支援することができます。また、将来の規制の変更を予測することもできます。  データの検証やリスク評価などの作業を自動化することで、AIはコンプライアンス・チームがより重要な業務に集中できるようにし、コストの削減と管理の改善をします。 例えば、HSBCはグーグル・クラウドと提携し、疑わしい活動を独自に検知するAIソリューションを開発しました。このアンチマネーロンダリングAI（AML AI）は、顧客データに基づいて訓練され、手動の方法よりも正確に疑わしいパターンを特定します。 10. 採用と人材管理 AIは企業の採用を容易にします。履歴書を選別し、仕事に最適な人材を見つけ、さらにはビデオ面接を実施することで、企業はより迅速に人材を採用することができます。 例えば、ユニリーバは求職者の面接にAIを活用しています。AIは候補者を観察し、彼らの答えを聞き、点数をつけます。これにより、ユニリーバは最適な人材を見つけることができます。 AIはまた、従業員の成長と学習を支援することもできます。トレーニングコースを提案したり、従業員を社内の他の人々と結びつけることができます。 11. サイバーセキュリティ強化 AIは、企業がサイバー攻撃から安全を保つのに役立ちます。大量のデータを分析して脅威を発見し、迅速に阻止することができるほか、新しいタイプの攻撃を検知する方法を学習することもできます。 また、AIは企業情報の保護にも役立ちます。通常とは異なる動きを監視し、不正アクセスを阻止することができます。また、デバイスが最新で安全であることを確認することもできます。 AIは偽メールやハッカーが使うその他の手口を見破るのが得意です。例えば、IBMのAIは、サイバー脅威を認識して阻止するよう学習することで、企業の保護に役立ちます。 12. 製品開発とイノベーション AIは製品開発をより迅速に、よりスマートに、よりクリエイティブにします。AIは、ユーザーが何を求めているかを理解し、新たなアイデアを生み出すのに役立ちます。AIはタスクを自動化し、データのパターンを見つけ、様々な素材をテストし、デザインの改善を提案することができます。 ネットフリックスは、AIの活用方法を示す素晴らしい例です。ネットフリックスは、AIを使って、ユーザーが以前に見た番組に基づいて、ユーザーが好きそうな番組や映画を提案します。AIはまた、人々が何を好み、何が流行っているかを調べることで、ネットフリックスがどのような新番組を作るかを決めるのにも役立っています。 例えば、ネットフリックスはAIによって、人々が特定の俳優が出演する政治ドラマに興味を持っていることを把握し、『ハウス・オブ・カード』の制作につながりました。 AIをビジネスの戦略的資産として活用する AIは、物事をより速く、よりスマートに、よりクリエイティブにすることで、ビジネスを改善します。より適切な意思決定を下し、新しいアイデアを見つけ、顧客を満足させることができます。AIはまた、問題が大きくなる前にそれを発見するのにも役立ちます。 AIは人々の仕事を奪うのではなく、退屈な仕事を引き受けることで、人々の仕事をより良くする手助けをします。 AIをビジネスに導入するのは難しく思えるかもしれませんが、役に立つツールだと考えましょう。従業員にAIについて話し、使いこなせるように教育してください。AIと連携することで、ビジネスをよりスマートに、より速く、より成功させることができます。   よくあるご質問   企業はAIをどのように活用できるのか？ 企業はAIを活用することで、顧客体験、会計、データ分析、コンテンツ生成、IT運用管理、不正検知などを改善することができます。また、サプライチェーン、従業員、法律問題などをより効果的に管理することもできます。 AIの恩恵を最も受けるのはどの業界か？ AIから最も恩恵を受ける業界は、金融、医療、小売、製造、物流、マーケティング、教育、サイバーセキュリティ、カスタマーサービス、運輸、不動産、法務などが挙げられます。 ...

by WalkMe Team, March 21, 2025

ソフトウェア導入の計画方法
デジタルトランスフォーメーション（DX）
ソフトウェア導入の計画方法
ソフトウェア導入は予算面でも人的リソースの面でも大きな投資を伴う、不確実要素の多い活動です。初めてERP、CRM、またはHRソフトウェアに投資する場合、もしくは現在のニーズに合わないレガシーシステムから移行する場合でも、システム導入においてはプロセスやタイムラインを把握することが非常に重要です。体系的にソフトウェア導入を進めれば業務プロセスの効率化やコスト削減を加速させます。一方で、無計画にやってしまうと、損失や運用の中断を招く可能性もあります。そこで役立つのがソフトウェア導入計画です。この記事では、ソフトウェア導入計画とは何か、その重要性やソフトウェア導入に役立つツール、そして推進するためのステップをご紹介します。 ソフトウェア導入計画とは？ ソフトウェア導入計画は、ビジネスの要件を満たす理想的なソフトウェアソリューションを特定し、統合するために欠かせないものです。 デジタル導入プロセスには、時間とリソース、つまり財務的および人的コストを伴う大規模な投資が必要です。事前に計画が立てられていない場合、新しいソフトウェアを導入するリスクが大幅に増大します。 適切に作成された計画を持つことで、貴社は性急な意思決定を避け、適切なチームメンバーの関与を保証し、システム設定を適切に行い、従業員が新しいソフトウェアの利点を十分に活用できる環境を構築することができます。 このアプローチには、成功した導入を確実にするための包括的なトレーニングの提供も含まれます。 ソフトウェア導入計画の重要性 ソフトウェア導入計画は、導入における目標を適切な人的リソースと予算で遂行できるようにまとめたものです。決められたタイムラインや予算内ですすめるだけでなく、チーム内で役割と責任を明確に分担してタスクの重複を防ぎ、意思決定プロセスや業務プロセスを効率化します。 また、要件定義を整理せず流行りにのってツールを導入してしまう企業も少なくない中、その導入理由や期待する効果などを明確化し、長期的な目標達成やチェンジマネジメントにも寄与します。 ソフトウェア導入計画の作成と実施のステップ ソフトウェア導入前に目指す目標を明確化する 最初のステップは組織が抱える課題や改善が必要な領域を深く掘り下げることです。従業員や関係者と対話し、課題の根本原因を分析することが重要です。その結果、例えば業務プロセスの効率低下や収益損失などの問題が明らかになれば、それらがソフトウェアで解決すべき領域となります。このようにビジネス目標に基づいて要件定義を行い、戦略とソフトウェアの目的が整合していることが、導入プロセスの基盤となります。 次に具体的な解決策を模索します。例えば新しい調達システムを入れるバイト、もしくはプロジェクト管理ツールを入れる場合、これらが従業員の生産性と効率をどのように向上させるか、詳細に把握することが必要です。現在抱えている課題はもちろん、今後の成長にも対応できるスケーラビリティがあるかも評価しましょう。 包括的なコスト・利益分析も必要です。この分析では直接的な財務コストと、ソフトウェア導入によって業務効率の向上などの広範な利点を比較し、導入計画の妥当性を確認します。 最後に要件定義、導入、および実際に使い始めて効果を出すまでの明確なタイムラインを作成することが重要です。 ビジネスニーズに合った適切なソフトウェアベンダーを選ぶ ソフトウェアベンダーの選定は非常に重要です。機能はもちろんのこと、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどの提供体系、他のツールとのインテグレーションの可否など、さまざまな側面を注意深く評価する必要があります。今のニーズだけでなく、組織が成長した時のニーズにも耐えうるか、これまでに類似ケースの成功事例があるかなどにも注視しましょう。 また、カスタマーサポートやオンボーディングサポートの質や提供時間も重要です。これらのサービスが導入費用に含まれているかどうかは必ず確認しましょう。 効果的なコミュニケーションとエンゲージメント ソフトウェア導入には多くの担当者が関係します。それぞれのチームメンバーの役割と責任を明確に定義してチーム内のコミュニケーションとエンゲージメントを促進しましょう。 また、ソフトウェアを活用する部門やチーム全員の用途や潜在課題を理解するため、組織全体から積極的にヒアリングを行い、チェンジマネジメントと円滑な導入を推進します。 ソフトウェア導入計画に沿って推進し、混乱を最小限に抑える よくある課題として、気づいたらスコープが拡大してしまい思ったように進まないというのが挙げられます。これを避けるためにも明確なニーズと目標を文書化することが効果的です。プロジェクトの範囲、目標、成果物などを定義し、タイムラインを決めてリソースを効果的に割り当てましょう。潜在的なリスクを特定したり、ステークホルダー間の明確なコミュニケーションを確保して、実施プロセスを効率化することで、プロジェクトを成功に導くフレームワークを提供します。チームメンバー間の部門横断的なコラボレーションと調整を促進し、プロジェクト全体で透明性を担保しましょう。 効果的なトレーニングプロセスを作成する 新しいソフトウェアを導入する上で、包括的なオンボーディングとトレーニングプログラムを並行して準備することが重要です。各チームが特定のワークフローの中でソフトウェアを効率的に使用できるようにすることで、ダウンタイムを最小限に抑え、ソフトウェアの効果を初日から最大限に引き出します。 積極的に導入後のフィードバックを求める 早期に問題を特定して対処するために、フィードバックループを確立しましょう。サポートやオープンなコミュニケーション体制でユーザーからフィードバックをもらい、改善点を特定します。 導入後の課題 適切に導入計画を進めたとしても、課題が生じることも多々あります。 トレーニングプログラムやスケジュールの欠如新しいソフトウェアを導入する際、チームに必要なスキルをトレーニングを提供しないと、大きな失敗の原因となります。最適な活用を促進し、エラーを最小限に抑えるためにも様々なトレーニング方法（ワークショップやオンラインラーニングなど）を活用し、新しいシステムへの移行を円滑に進めましょう。 チーム間の連携不足ビジネスチームとITチームの間の対立や意思決定の遅延が発生し、プロジェクトが停滞する場合があります。チーム間の連携を行い、プロジェクトの重要性や利点を明確に説明しましょう。プロジェクトの目的、ビジョン、進捗をプロジェクトチーム以外のステークホルダーにも広く伝えます。 ソフトウェアの効果を正確に評価できないソフトウェア導入後、期待していた結果がすぐに出る場合もありますが、そうではないこともあります。運用の効率化、コスト削減、シームレスな統合、顧客体験の向上など、ソフトウェア導入において期待することは様々ありますが、そもそも期待していたこととソフトウェアの能力と一致していないことにこの段階で気づく企業も少なくありません。導入前にソフトウェアの機能、能力、制限をしっかり理解し、自社の方向性に適切かを確認します。 従業員の不安や抵抗に対応しないソフトウェア導入は業務プロセスに直接変化をもたらします。職場における変化はどんなものでも従業員の不安を引き起こし、新しいソフトウェアに抵抗する原因となることがあります。新しいソフトウェアの利点を明確に伝え、受け入れられるような工夫が必要です。定期的なフィードバックセッションを実施し、フィードバックをもらいましょう。 明確なビジョンの欠如専任のプロジェクトチームや明確な成功指標がないと、導入プロジェクトは失敗に終わりがちです。今後のビジネスプロセスを策定し、ステークホルダーを巻き込んで、プロジェクトのスコープや優先事項を擦り合わせましょう。 データおよびテクノロジー移行の失敗新しく導入したソフトウェアが他のシステムとうまく統合されなかったり、データが欠けてしまったりすると、データアーキテクチャやビジネス全体に重大な影響を与えます。導入作業においては移行と導入が完了するまで、両方のアプリケーションを並行して動作させ、既存のプロセスや業務を妨げることなくシームレスに行いましょう。 ソフトウェア導入後の展望 新しいソフトウェアを導入する際にはリスクを軽減するためにも明確なロードマップを描き、チームメンバー間の統一を促進しましょう。新しいソフトウェア導入の際はご紹介したような手順で、ぜひ円滑な移行を実現しましょう。   ...

by WalkMe Team, January 20, 2025

Fit to Standardとデジタルアダプションで効率的なDXを実現
デジタルトランスフォーメーション（DX）
Fit to Standardとデジタルアダプションで効率的なDXを実現
デジタルトランスフォーメーション（DX）が企業活動に不可欠となる中、システム導入を成功させるために「Fit to Standard」というアプローチが注目されています。カスタマイズを最小限に抑え、標準仕様に合わせた導入を行うことで、効率的にビジネス成果を得ることが可能です。この記事では、Fit to Standardの重要性と、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）を活用してDXを成功に導く方法について解説します。 Fit to Standardとは？ Fit to StandardとはソフトウェアやSaaS製品を導入する際、ベンダーが提供する標準仕様に従って導入し、余分なカスタマイズを避ける方法を指します。システム導入のスピードを上げ、コストを抑えながら最新の機能やアップデートをタイムリーに活用することができるようになります。カスタマイズは企業独自の要件に対応できるというメリットがある一方、長期的にはさまざまな問題を引き起こします。日本企業は特に独自性を追求する傾向がありますが、過度なカスタマイズによって開発や保守にかかるコストが増大し、導入期間が延び、さらにはシステムのバージョンアップが遅れるというリスクもあります。これに対し、Fit to Standardアプローチはシンプルかつ効率的な導入で運用負担を軽減し、柔軟な対応を実現するのです。 Fit to Standardの実現 企業のIT環境は年々複雑化しており、多くの企業が数百種類ものSaaSツールを導入しています。たとえば、アメリカの大企業では、2023年時点で1社あたり平均473種類のSaaSが使われているという調査結果があります。これほど多くのツールを管理する中で、カスタマイズされたシステムを維持するのは困難です。またDXが進むにつれ企業は新しいテクノロジーを素早く導入し、市場の変化に対応する必要があります。Fit to Standardを採用することでシステム導入を短期間で完了させ、ビジネスのスピードと柔軟性を維持することができるのです。 Fit to Standardを実現するためには、まず現行の業務プロセスを見直すことが重要です。システムの標準仕様に業務を合わせることで、余分なカスタマイズを避け、効率的に導入できます。さらに、新しいシステムやプロセスを組織に定着させるためには、チェンジマネジメントが不可欠です。トップダウンのメッセージだけでなく、現場レベルでのサポートやトレーニングを実施することで、変革を成功に導きましょう。 デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）との連携 Fit to Standardを効果的に実現するためには、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）の活用も欠かせません。DAPはシステムの上でオーバーレイとして機能し、従業員がスムーズにシステムを使えるようサポートします。DAPが提供するリアルタイムのガイドや自動化機能によって、従業員は迷わず業務プロセスを進めることができます。また、DAPはシステム利用状況をデータとして可視化し、どの機能が活用されていないのか、どこで従業員がつまずいているのかを明確にします。これにより、業務プロセスの改善点を特定し、迅速に対応することが可能です。さらに、DAPを活用することで、トレーニングコストを削減し、従業員の自立的な学習を促進します。エラー防止機能や業務自動化のサポートにより、日常業務の負担が軽減され、企業全体の生産性が向上します。 DX成功に向けたFit to...

by WalkMe Team, January 15, 2025

日本のDXはなぜ不完全なままなのか？DXを完成させるラストピース・デジタルアダプションとは？
チェンジマネジメント, デジタルアダプション, デジタルトランスフォーメーション（DX）
日本のDXはなぜ不完全なままなのか？DXを完成させるラストピース・デジタルアダプションとは？
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、多くの企業にとって避けて通れない課題となっています。なぜ、テクノロジーがこれほど進化しているにも関わらず、DXの成功率は上がらないのでしょうか？その背景には、デジタルフリクションとチェンジマネジメントの欠如が深く関係しています...

by WalkMe Team, January 6, 2025

IT資産管理をデジタルアダプションで強化する方法
デジタルアダプション, デジタルトランスフォーメーション（DX）
IT資産管理をデジタルアダプションで強化する方法
この記事ではソフトウェア資産管理（SAM）システムとデジタルアダプションプラットフォーム（DAP）を組み合わせて使用することで、テクノロジースタックを効果的に管理し、組織内のデジタルフリクションを取り除く方法を詳しく見ていきます。...

by WalkMe Team, December 26, 2024

海外から学ぶ、DAP活用事例
デジタルアダプション, デジタルトランスフォーメーション（DX）
海外から学ぶ、DAP活用事例
WalkMeのデジタルアダプションプラットフォームをどのように活用し、どんな価値を実現されているのか、お客様の活用事例からDAPの活用方法をご紹介します。...

by WalkMe Team, December 23, 2024

業務プロセスの自動化とは？利点や事例を公開
デジタルトランスフォーメーション（DX）
業務プロセスの自動化とは？利点や事例を公開
業務プロセスの自動化とはテクノロジーとソフトウェアソリューションを使用してワークフローやビジネスプロセスを自動的に設計、実行、管理する技術です。この記事では、業務プロセスの自動化の定義や、その役割、主な利点、影響を与えるテクノロジー、実際の事例、導入ステップなどをご紹介いたします。...

by WalkMe Team, December 16, 2024

DXの失敗事例から学ぶ成功のポイント
デジタルトランスフォーメーション（DX）
DXの失敗事例から学ぶ成功のポイント
DXにおいて、巨額の投資をしたのに成果を実感できない、という話をよく耳にします。成功事例は多く語られますが、今回はグローバル企業の事例からDXの失敗原因を探ります。また、デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）が失敗リスクをどのように軽減し、成功に導くかについても解説します。...

by WalkMe Team, December 9, 2024

S/4HANAへの移行ガイド
チェンジマネジメント, デジタルトランスフォーメーション（DX）
S/4HANAへの移行ガイド
SAP ERPユーザーは2027年までにS/4HANA Cloudへの移行を義務付けられました。2018年に移行が発表されてから数年たった今、この記事では移行のタイミングや移行するべき理由、S/4HANA移行のベストアプローチなどをご紹介します。...

by WalkMe Team, December 2, 2024

WalkMe for SuccessFactorsで従業員の生産性を向上させる方法
デジタルアダプション, デジタルトランスフォーメーション（DX）
WalkMe for SuccessFactorsで従業員の生産性を向上させる方法
WalkMe for SuccessFactorsは、SuccessFactorsへの投資価値を最大化したい企業に理想的なソリューションです。適切なデジタルアダプション戦略を立てて、従業員の生産性やソフトウェア投資を最大化しましょう。...

by WalkMe Team, November 21, 2024