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障害を克服する方法、いや、むしろ:私はいかにして心配しないようになり、人工知能を愛するようになったか?

なぜ多くの企業がAI導入に失敗するのか?主な障壁は技術的なものではなく、人的なものである。記事では6つの重大な障壁を挙げている:変化への抵抗、経営陣の関与不足、データセキュリティ、限られた予算、コンプライアンス、継続的な更新。解決策は?パイロット・プロジェクトから始めて価値を実証し、スタッフを教育し、専用システムで機密データを保護する。AIは代替ではなく、強化するものである。しかし、単純なデジタル化ではなく、プロセスの変革が必要である。

障壁を打ち破る:私たちの中のアルゴリズム

人工知能(AI)は仕事を変える。多くの企業は、こうした新しいツールを自社のプロセスにうまく導入することを阻害するような、導入の難しさに遭遇している。こうした障害を理解することで、効率性を維持しながらAIを活用することができる。

継続的なトレーニングへの挑戦

AIの急速な発展は、専門家と企業に新たな課題をもたらす。労働者はAIによる代替を恐れている。しかし、AIは代替ではなく、力を与えるツールとして機能する:

  • 反復作業の自動化
  • 戦略的活動のためのスペース
  • データによる意思決定支援

AIを共同作業のツールとして提示することで、抵抗感を減らし、この技術の採用を促進する。時間が経てば間違いなくいくつかのタスクがなくなるだろうが、幸いなことに最も面倒なものだけである。これは実際には、プロセスにおけるテクノロジーの採用だけでなく、プロセスの全面的な変更を意味する。つまり、デジタル化とデジタルトランスフォーメーションの違いである。洞察 https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

データ保護とセキュリティ

プライバシーとセキュリティは大きな障害である。企業はAIシステムの正確性を確保することで、機密データを保護しなければならない、あるいは保護すべきである。情報漏洩や不正確な情報のリスクは、それを必要とする:

  • 定期的なセキュリティチェック
  • サプライヤー評価
  • データ保護プロトコル

特に、"自動フィルター特に、最も機密性の高いデータの管理には「自動フィルター」を採用し、企業データ全体を管理または分析する場合には専用システムを使用することが、セキュリティの問題としてだけでなく、非常に貴重なデータを第三者に「渡す」ことを避けるためにも基本である。しかし、以前にも他の文脈で起こったように、この種の注意は、一部の組織だけの「啓蒙的」なアプローチにとどまるだろう。要するに、さまざまな選択がもたらすトレードオフを認識しながら、誰もが自分の望むことをするのである。

以下は重要なポイントの短いリストである。

変化への抵抗に対処する

採用には、以下を含む経営戦略が必要である:

  • 利益の伝達
  • 継続教育
  • 実践的コーチング
  • フィードバック管理

トップダウン・アプローチ

意思決定者はAIの価値を証明する証拠を求めている。効果的な戦略

  • 競合他社のサクセスストーリーを見せる
  • パイロット実証プロジェクト
  • 明確なROI指標
  • 従業員の関与を示す

予算制約の管理

不十分な予算とインフラが採用を妨げる。組織は次のことができる:

  • プロジェクトに参加する
  • 結果に基づいて拡大
  • リソースの配分は慎重に

法的・倫理的側面

実施にあたっては、考慮しなければならない:

  • 公平性と公正性
  • 規制遵守
  • 責任ある使用のための規則
  • 法改正の動向を監視する

継続的な更新

組織はそうでなければならない:

  • 関連動向のモニタリング
  • セクター・コミュニティへの参加
  • 権威ある情報源の使用

展望

効果的な採用には

  • 戦略的アプローチ
  • 組織変革への注目
  • 企業目標および企業文化との整合性
  • 実用的な価値を重視

効果的な変革は、的を絞った持続可能な選択を通じて、事業と労働力の能力を向上させる。

ビジネス成長のためのリソース

2025年11月9日

人工知能革命:広告の根本的変革

71%の消費者がパーソナライゼーションを期待しているが、76%はパーソナライゼーションがうまくいかないと不満を感じている。DCO(ダイナミック・クリエイティブ最適化)は、何千ものクリエイティブ・バリエーションを自動的にテストすることで、CTR +35%、コンバージョン率 +50%、CAC -30%という検証可能な結果をもたらします。ファッション小売業の事例:マイクロセグメントごとに2,500の組み合わせ(50の画像×10の見出し×5のCTA)を配信=3ヶ月で+127%のROAS。しかし、壊滅的な構造的制約:コールドスタート問題には2~4週間+最適化のための数千インプレッションが必要、68%のマーケターはAIの入札決定を理解していない、クッキーの非推奨化(Safariはすでに、Chromeは2024~2025年)によりターゲティングの再考を余儀なくされる。ロードマップ6ヶ月:データ監査と特定のKPI(「売上を増やす」ではなく、「CACを25%減らす」セグメントX)で基礎を固め、試験的に10-20%の予算でAI対手動のA/Bテストを行い、クロスチャネルDCOで60-80%スケールする。プライバシーの緊張が重要:79%のユーザーがデータ収集に懸念、広告疲労-5回以上の露出で60%のエンゲージメント。Cookielessの未来:コンテクスチュアル・ターゲティング2.0リアルタイムのセマンティック分析、CDP経由のファーストパーティデータ、個別トラッキングなしのパーソナライゼーションのための連携学習。
2025年11月9日

中堅企業のAI革命:彼らが実践的イノベーションを推進する理由

フォーチュン500社の74%がAIの価値を生み出そうと苦闘しており、「成熟した」実装を行っているのはわずか1%である。一方、中堅市場(売上高1億~10億ユーロ)は具体的な成果を上げている。AIを導入した中小企業の91%が測定可能な売上高の増加を報告しており、平均ROIは3.7倍、トップ・パフォーマーは10.3倍である。リソースのパラドックス:大企業は「試験的完璧主義」(技術的には優れたプロジェクトだが、スケーリングはゼロ)に陥って12~18カ月を費やすが、中堅企業は特定の問題→目標とするソリューション→結果→スケーリングに従って3~6カ月で導入する。サラ・チェン(メリディアン・マニュファクチャリング 3億5,000万ドル):「各実装は2四半期以内に価値を実証しなければならなかった。米国国勢調査:78%が「採用」を表明しているにもかかわらず、製造業でAIを使用している企業はわずか5.4%。中堅市場は、完全な垂直ソリューション対カスタマイズするプラットフォーム、専門ベンダーとのパートナーシップ対大規模な自社開発を好む。主要セクター:フィンテック/ソフトウェア/銀行、製造業 昨年の新規プロジェクトは93%。一般的な予算は年間5万~50万ユーロで、特定のROIの高いソリューションに集中。普遍的な教訓:卓越した実行力はリソースの大きさに勝り、俊敏性は組織の複雑さに勝る。