AI・データ時代のビジネス~顧客価値の創り方(前編)
みなさんは、日ごろどれくらい人工知能(AI)を意識していますか?私たちが普段から慣れ親しんでいるネットショッピングや動画サービスなどには、既に多くのAIが利用されています。 この動画の前編では、今私たちの身の回りで起こっている「顧客価値」の変化を読み解くことから始め、新しい価値の源泉となる「データとAI」のインパクトについて学びます。 後編では、AI・データ時代の価値創りのポイントをおさえながら、その問題解決の特徴を学びます。 すべて見終わったら、あなたも新しい時代の価値の担い手として、自信を深めていることでしょう。 (参考:初級「ビッグデータ」) 監修:森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ(現 富士通株式会社)でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
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100+人の振り返り
kfujimu_0630
マーケティング
意味のある「イシュー設定のためには、体験知が必要」ということが非常に重要だと思いました。自分に知識や体験がないと、そもそも意味のあるイシューを設定できないですよね。新しいもの・ことをどんどん試していこうと思いました。
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k_fukushima1971
専門職
・データやAIの活用はあくまでも手段
・目的は顧客への価値提供(顧客の体験価値向上)
という事をしっかりと認識しつつ、データとAI活用の大きな可能性を探っていきたい。
Netflixやオートデスク等の事例はとても刺激的だし参考になる
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a_7636
人事・労務・法務
Netflixの事例がとても分かりやすかったです。
経営層、技術者、マーケティングの人が分かっていればよいという問題ではなさそうですね。
様々な職種の人が知る必要があるコースだと思いました。
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terubo-zu
コンサルタント
経営する会社の中期経営計画における、デジタルデータ活用に関し、社員に説明する際の根本概念として活用する
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taro3go
建設・土木 関連職
この手の分野を無視して成功はないと思う
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shuji_2021
営業
AIを使用する事が目的とならぬ様、その先に解決すべき顧客価値を構想し、妄想する事から実際に頭と手を動かしAI化を進めていきます。
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kendobuak
経営・経営企画
手段を目的にしてはならないが、問題解決の適切な仮説を作る上でも、AI等に関するハンズオンの知識は必要。
3
saty
IT・WEB・エンジニア
我が家で子育てになくてはならない存在となったNetflixの事例が大変興味深く、参考になった。 顧客体験価値の向上がこれほど重要なものとは今まで意識していなかった。
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n_sfujii
IT・WEB・エンジニア
手段の目的化には注意したい
顧客価値提供のためのイシュー設定をし、データ・AI活用を考え、継続的に改善していきたい
オートデスクとの共創もAI活用として参考になった
ハンズオンの経験も積極的にどんどんしていきたい
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bu-chyan
経営・経営企画
DXやAI活用が目的になっており、そもそもの顧客への価値創造をしっかり見つめることから始めようと思いますが、その顧客が求めるデータ集めから始める必要があることを改めて認識した。
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saito-yoshitaka
メーカー技術・研究・開発
実際にAIに触れ体験知を得る事で自身の理解を深める事が重要となる。
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sphsph
メーカー技術・研究・開発
実際どうなのか?
自分がどうできるのか?
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director
経営・経営企画
事業の企画において、顧客にどのような価値が提供できるのかという視点を活かしたい。また、従来の顧客に等しく同じ価値を提供する方法からの転換が求められている点は、今後の事業展開の方針において重視したい。
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kanehiray
IT・WEB・エンジニア
AI活用の進め方、考え方がわかったような気がする。
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akiaki1990
メーカー技術・研究・開発
AIからのアウトプットに対して、人間を説得する言語化能力は置換できないことがわかった。ツールのアクセスおよび使い方のキャッチアップができない人たちとの格差が増大していくことが予想されるため、相対的な人材価値の変化をモニターのためにも日頃関わる人材の動向のキャッチアップ能力が先天的に高くなるA型HSP人材の市場価値が高くなると感じた。
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komiya_yuki
メーカー技術・研究・開発
業務に活用するには会社の方針も関わってくるけれど、いつ実践の機会に遭遇しても対応できるように普段からアンテナを立てるキッカケになりました。
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saitama2438
経営・経営企画
AI活用が目的にならないよう注意すること、顧客価値を探求することが重要。
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zennoh-rie
人事・労務・法務
デジタル社会は言葉が難しくてついていけない。
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hmurase
メーカー技術・研究・開発
仮設思考はこの先どのようなテクノロジーが出てこようともビジネス創造の基本であると感じました
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kei_c
営業
AI活用には構想力が大事であることを学んだ。活用が目的化しないよう、膨大なデータを活用していくAIの特長を生かし業務効率化をすすめていきたい
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onumaw
経営・経営企画
自分の職場でのAI化を想像し、AI化が出来る業務を探したい
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kou-kon
人事・労務・法務
パターン化された質問にAIを活用していく。
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yoichi-mita
人事・労務・法務
使いこなすための訓練が必要だと思います。
実際に意識して行動するようにします
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vegam
メーカー技術・研究・開発
DXの重要性が納得できた。職場でのDXにも積極的に参加しようと思った。
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deck
販売・サービス・事務
イシューを意識することがまず必要で、その解決のために、どこをゴールにするか考え、かつ、それが体験価値をあげるものにする、という意識改革がいるように思います。
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kttttt
メーカー技術・研究・開発
社外だけでなく社内でも他部門を顧客として考えると業務の自動化ゃ効率化に向けてデータ、 Alを活用した改善ができると思う
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2753
営業
自社業務の課題と顧客の課題を整理し、AI予測をどう活用できるか、そこから始めてみたい。
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bengal_4126
経営・経営企画
今後自部署でのAI活用を検討する際に、手段を目的化しないよう、問題解決のための手段としての活用を検討したい
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zennnoh-yuki
営業
デジタルではなくAIなど活用していく必要がある。
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kounoe
営業
顧客がどんな価値を要望しているのか、顧客目線で考えているつもりだが、自分の経験値だけの狭い範囲のため、どうしても広がりが生まれず同じ結果になってしまいがち。日頃の営業活動で、もっと細かいデータの収集が必要。いろんな仮説を立てて検証し、サイクルを回して次につなげていきたい。
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nori1noripy
営業
顧客に対して何が一番大事か、何を解決すべきかが一番の目的とサービスであることを常に念頭に置くこと
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shiro46white
建設・土木 関連職
課題設定において、どのような解決アプローチがあるのか考えられるようになる。人による仮説検証か、データxAIが得意なのか?という風に
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jackpotbridge
営業
求められていることは数十年前と特には変わらない。その点は難しくはない。しかし、どのようなデータを使ってどのようにAIに学習させるのか、という点は、一般人には理解しがたい。センサーで情報を取得するといっても、その種類は非常に多い。どのセンサーで何をつかめるのかは、知識がなければ知ることはできず、センサーを選択するに至らない。活用するアイディアを増やして社会に普及させていくためには、まずはこのようなコースをより多くの人が学び、科学的な知識を日々増やしていくことが必要に思われる。
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s---a
営業
Netflixの例は分かりやすかったです。
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yoshidayukinari
営業
顧客に価値を提供することを中心に仮設思考も引き続き行っていきたいが、データを基に各顧客個別に適した価値提供、例えばこちらからの設備投資の効果等の提案が行えれば、差別化による収益機会も高まると思う。すべてが予測通りでは進まないと思うがそれをまたデータとして取り込むことで制度を上げていくことが出来るのだと思う。
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kawasaki01
その他
データやAIの活用はあくまでも手段
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itou-kazuhito
営業
組織の価値を確認するため、さまざまなデータを分析する。分析結果に人の勘、経験を掛け合わせて、顧客の利益最大化を目指したい。
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mitsuda-takashi
建設・土木 関連職
お客様のニーズを知り、提案活動を行い、仕事を受注できるように活用していきたい。
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boku2
その他
AIの活用は1つの手段であり、全てではないと思う。
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kzht
営業
まずはイシューの特定をし、それを解決するためにAIの活用を考える。この考え方が重視である。
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makoto_kishi
メーカー技術・研究・開発
イシュー設定が最も困難と感じた。
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0723taka
人事・労務・法務
これからも引続き頑張ります。
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p0825003
営業
顧客ごとさらにはタイミングごとの価値提供があることが知れた。
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kozakai_akio
専門職
AI・データ活用と費用対効果(活用の前に想定出来ない)のバランスが難しいと感じました。
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seichann123
営業
全ての課題解決に、AIが適している分けではないので、その見極めが重要である。
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adachita
IT・WEB・エンジニア
AIとかディープラーニングで簡単に予測ができるようになったわけじゃないと思う
デジタル化されていく中で色々データが取れるんだけどまだまだ蓄積していくことに無頓着だと思う
点のデータではなく体験過程のデータをできるだけ収集して自然な予測ができるようになればと思う
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6771768
その他
IT技術への苦手感はあるが、AIをツールとして使いこなせるよう、積極的に利用していきたいと思う。
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tantantan226
メーカー技術・研究・開発
日常のプログラムの不具合調査が出来たらいいと思う
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tauchi-kimiaki
その他
生産設備の設計も実施していますので、CADのAI化が進むと業務も効率よくなると思うが、ソフトの進化に遅れないように知識を深めることも大事
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kamigasa
営業
自ら仮説を立てるか、データで仮説を立てるか、を見極めていきたい。
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kazushi-
マーケティング
ネットフリックスは、AIの活用にいち早く気づき、試行錯誤とブラッシュアップを繰り返ししながら新しいサービスを実装し、大成功を遂げた会社だ。今ないものをも想像し、たとえ今できないものでも可能にするとの展望をもって取り組むことが大切。
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toru4430
営業
デジタルではなくAIなど活用していく必要がある。
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okuda-hiroomi
建設・土木 関連職
建築設計の提案においてAIを活用していきたい
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hideyuki0318
その他
イシュー設定のためには、体験知が必要。具体的なイメージは無い。
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mille_
営業
目的と手段の取違いは、あらゆる場面で気を付けたいです。
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h-nagakura
営業
Netflixの事例がとても分かりやすかったです。
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iqe
メディカル 関連職
DX、OEが目的にならないことは大切な視点であった。
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zennoh-kuu
人事・労務・法務
「手段の目的化」に意識したいです。また、実生活では自動運転が早く普及してほしいと思います、
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oo_oo
経理・財務
AIを、自分の発案のときに、ヒントをくれたり、例を示してくれたりす。
非常に頼もしいぱーとーなである。
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nishikawaji
営業
顧客中心の価値設計を実施することにより、自社のファンをより増加させることにつながると思いました。
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681032
営業
ラ・フランスの食べごろ、シーメンスの鉄道車両メンテサービス、テスラの改良ソフトのスピード感、ネットフリックスのビジネスモデル等、アイデアを具現化するイシューと目指すべきぶれないゴールを設定し、仮説を立て検証していくことが重要と感じた。
業務ではチャットGPTを活用し効率化を図ったり、過去の顧客接点履歴と契約残高等を用い、訪問頻度と契約できる確率データを活用した営業手法を取り入れる。
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kanak_16
その他
AI化する際に検証を十分行いたい
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ojima1981
営業
顧客価値の造像をビックデーターをもとに探す手法は良いと思った。
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m_osugi
経営・経営企画
レンタカーやカーリースを取り扱う身として、データ活用とAI活用はマスト。顧客の囲い込みの為のマーケティング施策の作成に有効と認識。
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tsukuda5276
経理・財務
データのチェックや分析を要する業務がたくさんあるためAI活用を研究、検討しておりますが、その中で、AIを使うことが目的にならないように業務でやりたいことを見失わないこと、またAIで何ができ、どこからが人間でやるべきか理解するために、ハンズオンでの体験値を積み上げていきたいと思います。
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miura_hiroshi
営業
手段の目的化などに留意するとともに具体的な活用方法をイメージして業務に生かしたいと考える
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goga-hiroshi
経営・経営企画
AI導入が目的ではなく、やはり人間がビッグデータをいかに、うまく使いこなすかが重要。それには、こういった学習を通じて、DXの基礎を知ることでイメージをもち、身の回りの事に関連付けていく事が必要だと感じた。
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kaanaan
販売・サービス・事務
AIやビックデータの導入で変貌するビジネスが増える中で、自分の組織や店舗運営業務にも積極的に取り込み、顧客満足度を高め利益改善を図りたい。
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s_taj
IT・WEB・エンジニア
AI・機械に任せるところは任せその正当性や責任を判断する箇所だけ人間が行う、というアプローチが今後ますます増えていくことを理解した。
他方、少量データや不確実性のある問いに対して、まずAIに任せるか否かを判断する、場合により人間が仮説を立て人間の力量でデータを分析する箇所も『残る』ということは重要だと感じた。
AIや機械に任せられない箇所は『データサイエンス、仮説検証アプローチ、xxx、xxxのスキルを持つ人間』が非常に重宝されるだろう。
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toshi-1001
営業
Netflixの実例を用いた、ネットワークの経済性は非常に面白かった。ブロックバスターがなぜ市場から淘汰されたのか、なぜ世界中に受け入れられたのか良く分かる。
ビッグデータとAIによる予測、これからいろんなことができそうで楽しみ。
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shimada_1
マーケティング
フレームワークは人間の思考を整理するものだが、それをAI等によって拡がりを見せていることが理解できた
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k--g--
その他
ライバル企業が指数関数的に成長する、恐ろしい事態ですね。顧客の体験価値を高めるためのパーソナルデータ収集には、まず企業の信頼が築かれていることが重要であると感じました。
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str_t
その他
在庫管理などの問題に対し、イシューがあいまいであった感じがするため、まずは意識して取り組むこととする。のち、仮設立案→データ収集など今回学んだ内容を展開。
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ishi22
販売・サービス・事務
ネットフリックスの事例が分かりやすかった。
データを一部の人だけでなく、会社全体で共有することで、課題解決の糸口を見つかられると思う。
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hiroyuki-mo
営業
AIを活用しながら、顧客体験を提供していくことの重要性を学びました
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yuuichi-zennoh
専門職
まずはデータをどう活用して、顧客にフィードバックするかが大切だ。
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tamura-n
人事・労務・法務
総務部はさまざまな業務を担当しており、その中にはタスクの繰り返しや手間のかかる作業も含まれている。AIの活用により自動化することで、業務プロセスを効率化することが重要お考える。例えば、電子申請・承認システムの導入やワークフローの自動化などが考えられる。
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akawamoto
販売・サービス・事務
業務で活用するには、利益に直結ないし間接的に関係するイシューを明確化し、その未来予測に必要なデータを信頼できるデータソースから抽出する必要がある。
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morita-kouhei
営業
意味のある「イシュー設定のためには、体験知が必要」ということが非常に重要だと思いました。自分に知識や体験がないと、そもそも意味のあるイシューを設定できないですよね。新しいもの・ことをどんどん試していこうと思いました。
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umetsutakahisa
資材・購買・物流
現在の事業領域におけるAIの活用についてイメージができた。
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nsdhdo
コンサルタント
顧客に提案する時は、訴求ポイントを明確にして過去データから最適なソリューションを提案するようにしたい
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-1-1-1-
経理・財務
牧草や飼料や資材など、ネットで購入している農家に対して、適した時期に適した品物を提案し、次に注文につなげるようなシステムの用意。また、家畜の体調のデータを集積して、病気の予防やバランスの良い給餌の提案につなげるシステムの用意。
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naoyoshi-tan
資材・購買・物流
我々の事業をするうえで、AIの利活用は飛躍的なサービス向上と事業への付加価値付与に結びつくと考えるが、どのようなデータベースにもとづくAIを選択するかを判断すくることが、最も困難であり重要である。
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tagayasu-hito
マーケティング
AI・データ時代のビジネスについて、整理できました。
特に、プラットフォームをベースに体験価値を顧客に届けること、そのために必要な4つの要素(顧客志向の価値設計、ネットワーク経済性、データ✕AI、外部知)の重要性について理解が深まった。データ✕AIばかりを注目しがち(手段の目的化)だが、やはり立ち返る基本は顧客志向の価値創造であり、その点ではデジタルもアナログも同じものと感じました。
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kurosawa-m
営業
レポート課題があって回答がまとまらない時、AIに要約を依頼する。
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lettuce
金融・不動産 関連職
人間とAIの共存、いかに人間がAIを活用するか、ということはこれから消費者としてもビジネスパーソンとしても常に考えながら物事を見ていきたいと思う。
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fujkura
その他
健康診断結果・ヘルスチェック・通院記録/検査結果・顔表情画像・組織診断などにより、人の健康ををAI予測し、健康経営、ウェルビーイングに役立てる。
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z-kankun
営業
ジェネレーティブデザインの手法により顧客価値を創造し、稼ぎを上げたい。
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m-yoshinori
経営・経営企画
AIとデータの活用は会社全体で取り組むべき課題である
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terufumi_endo
その他
Netflixは膨大な行動データを日々取得しながらAIの予測能力と人の知恵を合わせて他社が容易に真似できないユーザー体験を生み出している。とても参考になった。
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nakaiakio
営業
ネットフリックスの事例は大変わかりやすかったです。
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nakanao0507
資材・購買・物流
個々の情報が共有化されることで、最適化されている。
自動運転などは法整備だけの話であり、実情にそういうところが追いついていない。
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kazu-naga
営業
供給先への数量予測も、過去データにAIをプラスしたものに加え人による現状の判断も合わせられたら、より精度の高い予測が可能になると学んだのでこれらを有効活用できる体制も構築できるよう考えてみたい。
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benatawa
営業
ネットフリックスの例が分かりやすかった。顧客のニーズを把握することが生き残るには必要だと感じた。
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shigeizumi
メーカー技術・研究・開発
AIやデータをどのように考える・運用すればよいか掴むきっかけになった
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aya-susu
営業
Netflixの事例がとても分かりやすかったです。
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takehiro_kajii
IT・WEB・エンジニア
いままでの業務の再構築プロジェクトにおいて、AI予測の要素は必須な考え方だと思いました
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hi_mi
メーカー技術・研究・開発
これまでもこれからも、顧客に何を提供できるかという視点でA Iが解決しうる問題をイシューとして設定し、解決につなげるという考え方は変わらない。いかにA I・データを上手く活用するか、そしてその意志があるかどうかが問われると思う。
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shiraki-h
人事・労務・法務
事例を見てみると非常にわかりやすい。仮説検証に興味を持った。
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aderu1224
経営・経営企画
相当参考に勉強になった。自社の取り組みに取り入れていきたい
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