「コグニティブ」で究極の先取り
顧客の要望は「Siri」や「Watson」が知っているという未来がやってくる？
企業の最高情報責任者（CIO）たちは、自社をデジタルエンタープライズに変革する取り組みの真っ最中だが、ITの専門家たちは新たな分野に目を向け始めた。次の変革の波が既に始まったという。
IBMとHilton Worldwideが共同開発したロボットコンシェルジュ「コニー」（出典：IBM）《クリックで拡大》
ビジネスとITの連携を専門とするコンサルティング会社Cimphoniの創業者で最高経営責任者（CEO）のリック・デビッドソン氏も、そうした専門家の1人だ。同氏は次の波を「コグニティブ（認知）エンタープライズ」と呼ぶ。これは、理解、学習および推論の能力を備えたテクノロジーシステムが顧客の要望を先取りし、顧客が意識する前に要望に応えることができる企業である。同氏によると、例えばAppleの「Siri」やMicrosoftの「Cortana」、Amazonの「Echo」などの技術が仮想コンシェルジュの第1世代だという。
デビッドソン氏は、2016年3月に米ウィスコンシン州マディソンで開催されたシンポジウム「Fusion CEO-CIO Symposium」においてコグニティブエンタープライズに関するプレゼンテーションを行い、その中で「デジタルエンタープライズの時代は素早く過ぎ去るだろう」と述べた。同氏はこの変化のスピードについて、2～3年後には「デジタル時代への対応」というスローガンが過去の話になると予測する。
企業のCIOはコグニティブエンタープライズに向けてどのような準備をすればいいのか、デビッドソン氏に話を聞いた。同氏によると、CIOが現在克服しようとしているデジタル技術のハードルは、企業が将来コグニティブエンタープライズとして成功する上で有益な役割を果たすという。
――あなたはCIOがコグニティブエンタープライズに向けて準備する上で重視すべき“ベクトル”について述べていました。これらのベクトルについて説明してください。
デビッドソン氏 顧客の本質を理解するということです。われわれ習慣の生き物なのです。つまり、予測可能な行動パターンを持っており、これらは時間をかけて学ぶことができます。第1のベクトルは、誰が顧客であるかを正確にかつ深く理解し、彼らの行動パターンを理解することです。
2番目のベクトルは、こうした洞察を発展させるために利用可能な技術を理解することです。そういった技術としては、ビッグデータや人工知能、機械学習など既に利用可能なツールもあれば、「IBM Watson」や「AlchemyAPI」のような開発中の技術もあります。AlchemyAPIは、Watsonに接続することによってWatsonの機能を利用できるようにする技術です。
3番目は企業風土に関するものです。ここで重要なポイントは、データの分析や理解、データ処理技術、数学、科学などは従来、技術オタクの世界の話だと考えられてきたことです。企業はこうしたレベルの知識や洗練度、理解を受け入れる必要があります。言い換えれば、技術オタクであっても問題はなく、CIOはこうした技術スキルを持っている人々を認めるべきなのです。10年前に誰かが「あなたの会社にはデータサイエンティストが必要だ」と言ったら、「そんなものいらない」というのが大方の反応だったでしょう。しかし今日、データサイエンティストには大きな需要があります。つまり技術オタクの時代がやってきたのであり、企業はこの現実を受け入れる必要があります。
4番目は倫理に関することです。手に入れた顧客情報をどう使うかについて考えるときに、倫理的な問題を考慮に入れなければなりません。つまり、顧客情報の利用においては善悪の判断が必要だということです。
ITの役割についていえば、5番目のベクトルも存在するといえそうです。従来、ITは企業内の組織、具体的には一元化された均質的なグループだと見なされていました。しかしITは機能でもあるのです。ITを機能と見なし、それを社内で業務を処理する場所の近くに配布するものとして位置付ければ、ITはビジネスのニーズにより適切に対応できるようになり、俊敏性と柔軟性も高まります。これこそが、ITをどのように提供するかという部分でCIOが果たせる役割なのです。すなわち、ITを組織として考えるのではなく、社内に提供すべき機能だと考えるということです。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
7
Microsoft 365の知られざる5つの裏口 パスワードを変えても攻撃者は消えない
-
8
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
9
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー