価値への道: AI の ROI を測定するためのガイド

公開: 2024-12-11

AI の試験運用は、あらゆる企業の導入ストーリーにおいて不可欠なステップでした。ここからは次の章に入り、ビジネスへの影響を実証します。試験運用や実験は必要ですが、投資収益率 (ROI) を評価する効果的な方法がなければ、優先順位を示したり、投資を誘導したりすることはできません。企業は 2025 年に向けて準備を進めており、AI による成功の明確なイメージを構築し、その成功を ROI の観点から定量化することに重点を置く時期が来ています。

AI イニシアチブの価値を測定し、規模を拡大する方法を理解することの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。これを習得した企業は次のことが可能になります。

  • AI によって企業全体で約束される生産性の即時向上を実現します
  • ROI 評価を運用して、機能しているものを迅速に拡張し、機能していないものを停止します
  • 初期の成功から得た洞察を利用して、より変革的な機会を提供します
  • 投資を増やしてこれらの機会の影響を加速します

さらなる洞察を得る
重要なトレンドに関するさらなるアクションステップについては、2025 AI ショートリストをダウンロードしてください。

ビジネスをパイロットの煉獄から解放しましょう

AI は定着していますが、多くの企業は実験段階で立ち往生しています。 Deloitte の報告によると、ほとんどの組織が生成 AI 実験の本番環境に移行したのは 3 分の 1 未満です。ベインは、企業がほぼすべてのユースケースのパイロットを増やしているにもかかわらず、パイロット段階を超えるプロジェクトがますます少なくなっていることに気づきました。

私の見解: これは、これらのパイロットの価値の問題ではなく、信頼の問題、つまり、従来のビジネス KPI に対するこれらのプロジェクトの影響を正確に定量化する AI システムに対する信頼の問題です。この測定可能な証拠は、取締役会、経営幹部、組織全体の全面的な信頼を得て AI の導入を進めるための鍵となります。

ビジネスの ROI を分解する

AI の ROI を定量化することで、企業は、最も即時的な影響と劇的なビジネス変革の可能性が最も高い取り組みに自信を持って投資を続けることができます。そのために、私はビジネスリーダーに対し、「生産性」のような主観的または定性的な用語を超えて、組織の価値を定義することをお勧めします。これには、AI の影響が、 CSAT、NPS、ブランドの評判、収益など、ビジネスにとって重要な確立された成功指標にどのように反映されるかを正確に特定することが含まれます。

Grammarly は AI テクノロジーを構築しており、他の企業と同様に多くの AI ツールを採用しています。 ROI を定義するために、4 つの測定カテゴリーを特定しました。そのうち 3 つは先行指標であり、1 つは収益への影響を評価するものです。これらのカテゴリを組み合わせることで、ビジネスへの影響に焦点を当てた AI 評価が行われ、その影響が持続可能で拡張可能であることが検証されます。この包括的かつ実践的なフレームワークは、あらゆる企業が定性的な影響から定量的な影響へ移行するのに役立つと私は信じています。

先行指標:

  • コンプライアンス:これは単純に「実行するか実行しない」かの決定です。 AI がセキュリティ基準を満たしていない場合、そのツールや取り組みは拒否されるべきです。
  • 品質: AI の出力は、コンテンツ、画像、ビデオ、分析のいずれであっても、従業員および企業の信頼の期待を満たしていますか?出力品質が不十分な場合、ツールをトレーニングして改善できますか?そうでない場合は、そのツールまたは取り組みは拒否されるべきです。
  • 従業員エクスペリエンス: AI ソリューションは従業員のワークフローに適合していますか、それともより良い働き方を提供していますか? AI ソリューションを強制されると、通常、当初の興奮は幻滅と放棄に変わります。

収益への影響:

  • 影響:最初の 3 つの尺度によって、ビジネス目標への影響を評価するのに時間を費やす価値があるかどうかが決まります。イニシアティブがこれらのハードルをそれぞれクリアしていれば、強化されたアクティビティがコア ビジネス KPI 全体の改善につながっているかどうかの評価を開始できます。ここで評価するために選択する指標は、AI のユースケースと、CSAT、NPS、取引の規模/量、ブランドの評判などのコア ビジネス指標の 1 つと一致している必要があります。

たとえば、Grammarly では、顧客満足度は生涯顧客価値と解約率にとって非常に重要です。 AI の品質と従業員エクスペリエンスが CSAT にどのような影響を与えるかに焦点を当て続けるために、AI ツールへのさまざまなアクセス権を持つ顧客対応チーム全体で A/B テストを実行します。

私の ROI チェックリスト

オープン小切手帳を実験する時代は終わりました。実際の効果を推進するには、AI の成果を測定および拡張するための明確な戦略を迅速に作成する必要があります。ここで注目すべき点は次のとおりです。

  1. AI ROI 評価フレームワークを構築する:上記の 4 つのカテゴリに基づくか、ビジネスに合わせて調整されたその他のカテゴリに基づくかにかかわらず、技術革新と競合他社の進化のスピードに合わせて AI への取り組みについて客観的でデータに裏付けられた意思決定を行うには、明確なフレームワークが不可欠です。
  2. 組み込みのベンダー ROI 機能を活用する:評価プロセスを加速するには、組み込みの ROI 測定機能を備えたツールを選択して、独自のフレームワークを補完します。たとえば、Grammarly は、使用状況、コミュニケーション パフォーマンス、ギャップ、ブランド コンプライアンスを測定するデータ ポイントに基づいて、効果的なコミュニケーション スコアと ROI レポートを生成します。
  3. 目先の生産性の向上と長期的なビジネス変革を目指す:勢いを築くには早期の ROI が必要ですが、成功の鍵は、その利益から得た洞察を利用して、さらなる変革を明らかにし、それを実行するために必要な投資と滑走路を確保することです。
  4. 継続的な評価を採用する:ツールは、今日約束された効果を発揮できるほど成熟していない可能性がありますが、それはすぐに変化する可能性があります。現在中程度の価値を提供しているデプロイメントでも、新しいユースケースが発見されると指数関数的な爆発的な増加が見られる可能性があります。 AI ツールとユースケースを継続的に繰り返して評価することで、煩雑な AI の約束を取り除き、何が機能しているかを倍増させることができます。
  5. AI のパワー ユーザーとユース ケースを特定する: AI の使用法とユース ケースを理解することは、AI 実装の価値が拡大するかどうかを判断するのに役立ちます。 AI パワー ユーザー (AI の使用で飛躍的な価値を推進している従業員) は、組織内での AI の効果的な使用がどのようなものであるかを示します。これらは、新しい AI ユースケースを発見し、従業員の AI 導入を加速するのに役立ちます。

AI を積極的に導入している企業にとって、価値を定量化する時期が来ています。明確な成功基準と強固なフレームワークがあれば、私たちは自信を持って AI パイロット段階から抜け出し、実際のビジネスに影響を与える拡張可能な取り組みに移行することができます。

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