AIドリブン変革の概要
今回はですね、頂いた資料、miiboで実現するAIドリブン変革、これをもとに企業の中に散らばっちゃってるデータを、AIがどうやって繋ぎ直してビジネスを加速させるのか、その辺りを深く見ていきたいと思います。
やっぱりデータが分断されてるっていうのは、多くの組織で聞く悩みですよね。
そうですね。miiboが提案するリアルタイムな意思決定とか、実行の自動化、この仕組みを一緒に解き明かしていきましょう。
早速ですけど、このアプローチの一番の肝って何なんでしょう。
やはり根幹にあるのはデータ循環という考え方ですね。
データ循環。
これまでどうしてもバラバラになってた業務プロセス、フローのデータと、蓄積されてきたナレッジとか情報、ストックのデータ、これをですね、AIがリアルタイムに結びつけて循環させる。
なるほど。
ここが従来のデータ活用とはちょっと違うところかなと、単に集めるんじゃなくて、流れを生み出す、そういうイメージですね。
血液みたいに巡らせると、それを具体的にはどうやってるんですか。
主にですね、2つのAIエージェントが活躍します。
まずトラッキングエージェント。
これがもうあらゆるところからデータを自動で集めてきてちゃんと構造化する。
ふむふむ、集めてくる役ですね。
それを今度はグロウスバディっていうのが分析して、じゃあ次に何をすべきかっていう具体的なアクションの提案につなげるわけです。
なるほど。
集めるトラッキングエージェントと分析提案するグロウスバディ、この2つがエンジンになると。
え、この連携がポイントですね。
面白いなと思ったのが、売上げみたいないわゆる定量データだけじゃなくて、顧客の声とか、社内のチャットのやり取りみたいな、訂正データも扱うっていう点ですね。
そうなんです。そこが大きいですね。
人間だけだとなかなか気づきにくいような隠れた相関関係とか、変化の兆しみたいなものをAIが見つけ出してくれる。
へー。
これでより精度の高い判断ができるようになると。
で、さらに重要なのが、その提案に基づいて実行されたアクションの結果、これもまたデータとしてシステムに戻ってきて、AIが学習して改善していくんです。
あー、そこでフィードバックがかかるんですね。
まさに高速なPDCAサイクルがもう自動で回り続けるようなそんな感覚です。
その高速PDCAが、例えば日々の経営判断とか、そういう場面ではどう役立つんですか?
はい、それがAIドリブン経営の部分ですね。
グロースバディが売上データはもちろん、顧客対応の記録、プロダクトの利用状況、場合によっては社内のコミュニケーションなんかも横断的に分析してですね、経営層に対して単なるレポートじゃなくて、今注目すべき異常値はこれです、とか優先順位をつけた具体的なタスクリストみたいな形で提示してくれるんです。
へー、AIが師匠みたいに、社長、今見るべきはここですよって教えてくれる感じですか?
まあ、それに近いイメージかもしれませんね。
資料にあったノーススター・プロンプトっていうので、会社のミッションとかビジョン、OKRみたいなものをAIにインプットしておけば、提案がちゃんと戦略に沿ったものになるっていうのも、なるほどなと思いました。
ええ、そこも重要ですね。
にしても、MCP連携、自動化ツールとの連携でタスク実行まで自動化して、10人でユニコーン企業を目指すって、これはかなり野心的ですよね。
そうですね。まあ、それぐらいのインパクトを目指しているということだと思います。
では次に、マーケティングの領域ではどうでしょう?
マーケティングにおけるAIの活用
はい、AIドリブンマーケティングですね。ここでは広告のデータ、ウェブの解析データ、CRMの情報とか、本当にいろいろなツールからトラッキングエージェントがデータを吸い上げてくるわけです。
で、それをグロースバディが分析して、例えば火曜日の午後2時にメールを送ったら開封率が30%上がった、みたいな具体的な発見に基づいてですね。
え、そんなピンポイントでわかるんですか?
AIならそういうパターンを見つけ出すことが可能なんです。それで誰に、どのチャンネルで、どんなメッセージを、いつ送るのが最適かというのを提案してくれる。
あーすごい。じゃあ、なんか魔法の時間を見つけてくれるみたいな。
まあ、データに基づいた最適解ということですね。
しかも、ゼーピアみたいなMSP、つまりいろいろなアプリをつないで作業を自動化する仕組みを使えば、そのメール配信自体も自動でできるってことですよね?
その通りです。試作の実行まで自動化できるのが大きいですね。
うわー、それはすごいな。まさに一人一人に合わせた究極のパーソナライゼーションというか。
次に、セールス領域ですね。AIドリブンセールス。
ここでは、セールスオプティマイゼーションエージェントといったエージェントが連携して、リード獲得から制約までを支援する形になります。
過去の成功パターンから、AIが自動でリードのスコアリングをしてくれる。
で、今この見込み核にアプローチすべきとか、次はこういうアクションを取りましょうみたいに、営業担当者に具体的に提案するんです。
商談の進め方とか、この場面ではこの資料を使うといいみたいなアドバイスまでAIがくれるんですか?
そうですね。活動記録なんかも自動化されるので、営業担当者は入力作業から解放されるというメリットもあります。
なるほど、それは効率的ですね。でも一方でちょっと気になるのは、営業担当者それぞれの経験とか感みたいな、そういうアートの部分って薄れたりしないんですかね?
それは良いご指摘ですね。そこはやはりAIと人間の共同が鍵になります。
共同ですか?
AIはデータに基づいた最適な型とか、効率的な進め方を提示しますけど、最終的な判断とか、お客様との人間的な関係構築っていうのは、やっぱり人が担うべき部分です。
AIをすごく優秀なアシスタントとして使いこなすというイメージでしょうか?
なるほど。
なので、導入するにしても、最初から全部AIに任せるぞというよりは、小さく始めて効果を検証しながら、段階的に適応範囲を広げていくというアプローチが推奨されていますね。
なるほど、なるほど。つまりこのmiiboが目指しているのは、AIエージェント群とデータ循環という仕組みを使って、経営、マーケー、セールスみたいな使用業務を最適化、自動化して、
結果的に人間はもっとクリエイティブな仕事とか、戦略的な思考に集中できる未来、そういうことですね。
まさにおっしゃる通りです。
ただ、これだけいろいろなデータを連携させるとなると、導入の技術的なハードルとか、あとはデータのプライバシー管理とか、その辺りもちょっと気になりますけど。
もちろん、それらは非常に重要な検討事項ですよね。今回の資料では、その詳細な実装方法までは深くは触れられていませんでしたが、
おそらく段階的な導入とか、既存のツールとの連携、さっき出たMCPの活用なんかでハードルを下げる工夫は考えられていると思います。
ふむふむ。
プライバシーに関しても、当然ながら適切なデータガバナンス、管理体制が大前提になるでしょうね。
ありがとうございます。だいぶ全体像が見えてきました。
さて、ここまでMeeMoによるAIドリブン変革について色々見てきましたけど、もしあなたの組織のあらゆる業務データがリアルタイムでつながって、AIが常に最適な次の一手を提案し続けてくれるとしたら、最初にどの領域の変革から試してみたいと考えますか?
今回は、AIによるデータ循環がビジネスをどう変える可能性があるのか、その辺りを深く探究してきました。
次回の探究でまたお会いしましょう。
