AIエージェント活用の時代において成功する組織が実行する3つのポイント

オムニチャネルのインサイトを活用し、

将来に対応したテクノロジーとデータ

基盤を構築

　店舗での購入、ソーシャルメディアのエンゲージメントから購入後のサポート、モバイルアプリやメール通信までと、あらゆるインタラクションからエクスペリエンスデータを収集・統合することで、組織は顧客のジャーニー全体を包括的に把握できます。

　この統合により、AIは顧客のジャーニー全体を理解し、各段階での経験に関する正確で即時性のあるインサイトデータを生成できます。現場を担当するチームが自然言語プロンプトを使用してこれらのインサイトにアクセスできることで、全てのチャネルとタッチポイントにおいて顧客体験を大規模に改善する方法を特定できます。この統合アプローチは、既に販売サイクルの速度、コンバージョン率、価値創出までの時間、顧客ロイヤリティー、純収益維持率の向上に活用されています。

　組織は複数のエージェント型AIプラットフォームを採用する可能性がありますが、その成功の鍵は、全てのエージェントが参照／閲覧できる、単一で統一されたデータスキーマを確立することにあります。データスキーマは、データベースの構造を定義する設計図とも言えます。各サービスに提供されるデータがキュレーションされた単一ソースから取得されることを確保することは不可欠です。この基盤となるデータサプライチェーンは、効果的なAIのパフォーマンスと意思決定のプロセスにおいて必須です。

リスク、エシックス（倫理）、

ガバナンスに関する明確な規定

を設定する

　組織は、AIの利用に関する責任性を示すためにも明確なガイドラインを設定し、強力な機密データの保護を優先し、潜在的なバイアスに対処する必要があります。これらの基本的な原則と制御は、AIの採用に対する信頼を築き、変化する規制基準への準拠のために不可欠です。

　クアルトリクスが関わった、ある米国の医療組織は、医療AIにおけるバイアスを回避するためにこのアプローチを実践しました。その組織では、比較的若く健康な州の住民のみをデータソースとして訓練されたAIモデルが、他の地域と比較してバイアスのかかった結果を生む可能性があることを認識していました。このバイアス回避のための積極的なアプローチは、緊急部門の脳卒中検出システムなどの成功したAI実装につながりました。このシステムは、該当する条件を検出すると自動的に脳卒中チームにアラートを送信します。

　孤立したAIのパイロットプロジェクトから組織全体戦略へと移行するには、顧客対応部門、ビジネス部門、技術部門間の協調的な監督と協業が必要です。先進的な組織は、AIプロジェクトの意思決定プロセスと責任体制を明確に確立することでこれを実現しており、評価、優先順位付け、実施監督を担当する専門チームを設置することが一般的です。

インパクトのあるユースケースに

焦点を当て、効果測定する

　AIによるビジネス変革のペースが加速する中、先行者利益―つまり、新規分野に切り込んでいくことで得られる優位性や利益―は極めて重要です。小さなことからでも結果を確認するのが大切です。現在のリーダー企業は、小さなユースケースから取り組みを開始しています。これらの小さなユースケースは、技術的またはプロセスのギャップを特定し、必要なオペレーションの基盤を構築し、ビジネス価値を証明する役割を果たします。まさしく千里の道も一歩からで、これらの初期実装の成功は、その先の投資拡大の可能性を生み出します。

　効果的なAI戦略はトップダウンで推進されるべきで、リーダーは直近の課題や機会に焦点を当てることと新しい技術（AIエージェントなど）の両方の観点を加味した戦略を立案する必要があります。顧客体験向上を担当するチームは経営陣に投資の即時的な利益を示しつつ、組織自体を将来の変革に備えた優位なポジションに置くことができます。

結論

　次世代のコマースは単なる取引だけでなく、持続可能な関係性の構築、ニーズの先読み、大規模にパーソナライズ化された体験の提供にも焦点を当てる必要があります。

　経営陣がエージェント型AIの未来に備える際、AI実装の主要な機会を特定し、必要な組織変更を計画し、技術、データ、人材、プロセスへの基盤投資をすることで、変革を成功に導くことができます。