意思決定に AI を適用する

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• AI のユースケースを挙げ、各業界のビジネスが AI を使用してどのように戦略的な意思決定を行っているか説明する。
  
• 行政機関の意思決定に AI をどのように利用できるか説明する。
  
• AI によってヘルスケアがどのように向上しているか説明する。
  
• さまざまなシナリオで AI を使用する場合の倫理面の考慮事項を説明する。
  

ビジネスからヘルスケア、行政機関や公共政策に至るまで、AI によって意思決定プロセスが刷新されており、ビジネス運営が最適化され、ヘルスケアや公共ガバナンスが強化されています。この単元では、さまざまな分野の意思決定で AI が果たす極めて重要な役割について検討します。

ビジネスの意思決定における AI

AI をビジネス戦略や意思決定に統合する

ビジネスは、データドリブンの意思決定が主流となる時代に突入しています。このトランスフォーメーションの中心に位置するのが AI です。組織は AI を使用して、データから貴重なインサイトを引き出し、業務を効率化して、成長を促進することができます。このセクションでは、ビジネスがどのような方法で AI を意思決定プロセスに組み込んでいるのか検証します。

AI は膨大な情報を精査して、ビジネスが情報に基づく選択を行えるようにします。企業はその規模の大小に関わらず、AI を導入してその意思決定力を強化しています。たとえば、世界最大の e コマースプラットフォームは AI アルゴリズムを使用して、顧客が購入しそうな商品を予測しています。

AI は過去の購入パターンや閲覧履歴を分析するという方法で、在庫管理を最適化し、顧客満足度が向上するように支援します。この結果、顧客にシームレスなショッピングエクスペリエンスをもたらしながら、この e コマース企業の効率性が最大化しています。

もう一つの優れた例は、AI 駆動のチャットボットやバーチャルアシスタントです。企業がこうした AI ツールを利用すれば、即時のカスタマーサポートを実施できます。あなたがオンラインでカスタマーサービス担当とチャットし、すぐさま役立つ応答が返ってきたときは、AI チャットボットとやりとりしている可能性が高いものと思われます。チャットボットは、よくある問い合わせに対応し、問題を解決し、応答時間を短縮してカスタマーエクスペリエンス全般を向上させるようにトレーニングされています。

AI コパイロットを使ったことはありますか? AI コパイロットはさまざまなタスクや活動で人間のユーザーを支援したり協力したりする人工知能システムです。AI コパイロットは、幅広い分野で生産性を高め、ガイダンスを示し、意思決定能力の向上を実現します。コードの作成や修正に AI コパイロットを導入する開発者が急増しています。

AI がその本領を発揮するもう 1 つの分野がパーソナライズマーケティングです。たとえば、ストリーミングサービスは AI アルゴリズムを活用して、個人の好みに合わせたコンテンツを推奨します。あなたの好みに合った映画やテレビ番組がおすすめとして表示されるのは、AI があなたの視聴履歴を分析して、あなたが楽しめそうなコンテンツを提案したからです。その結果、あなたのエンゲージメントが継続するだけでなく、プラットフォームへのロイヤルティも高まります。

AI を使用したビジネスプロセスの最適化

AI はプロセスを最適化するツールでもあります。ビジネスが業務を合理化し、効率性を高め、コストを削減できるようにします。たとえば、小売業は AI を使用して顧客の需要を予測できます。小売業は、過去の売上や季節的な傾向のほか、天気予報なども含む膨大なデータを AI で分析して在庫を最適化し、適切な時点で適切な商品がストックされるようにして、無駄を省いたり、在庫切れを防いだりすることができます。

たとえば、あなたは近所のスーパーマーケットで食料品を購入しているとします。あなたは気づいていないかもしれませんが、AI がバックグラウンドで、競争力のある価格の商品が顧客に見つけられやすい位置に並べられるように尽力しています。その結果、あなたのショッピングエクスペリエンスがスムーズで快適なものになり、店舗の業務効率と収益性が向上します。

貴重なインサイトを示し、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、業務効率を高める AI は、ビジネスの意思決定に欠かせないツールになっています。組織は AI のお陰で、進化し続けるダイナミックな市場に適応し、データに基づく選択を行い、ハイスピードで進む世の中でその競争力を維持することができます。ビジネスが目的を絞って AI を使用すれば、複雑性に対処して、チャンスを見出し、持続的な成功への道筋を立てることができます。

ヘルスケアの意思決定における AI

ヘルスケアの分野では人工知能の導入に伴い、医療従事者が重要な意思決定を行う方法が刷新されています。AI アプリケーションは、診断の正確度、治療計画、患者ケアを向上させる貴重なツールとして登場しました。

ヘルスケアの意思決定に対する AI の影響

医療従事者にとって AI は聡明なアシスタントのようなものです。膨大な患者データを処理して分析し、パターンや異常を見つけ出し、貴重なインサイトを提示して、医師や看護師、その他の医療従事者が十分な情報に基づいて判断できるように支援します。ヘルスケアにおける AI の使用は、画像による医療診断、患者データの分析、創薬など、多様な分野に及びます。

たとえば、病気の症候を示す患者が来院したら、AI はその患者の病歴、検査結果、X 線や CT スキャンなどの医療画像をすばやく分析できます。AI はこのデータを医療知識の膨大なリポジトリと比較して、医師が正確な診断を下せるようにします。この結果、早期介入が可能になり、遅滞なく治療を実施でき、患者の転帰が改善する可能性があります。

医療診断と治療計画における AI

この場合の AI は、驚異的な記憶力を持つ医療探偵と考えることができます。何千件もの医療症例を調査して、人間が調べてもすぐにはわからないようなパターンを検出することができます。画像の医療診断の分野では、異常を検出したり、複雑なスキャンを解釈する放射線科医をサポートしたりする目的で、AI アルゴリズムが採用されています。

たとえば、Google DeepMind 研究チームは、網膜の画像から糖尿病性網膜症を検出できる AI アルゴリズムを開発しました。糖尿病性網膜症は、早期に発見して治療しなければ失明につながる可能性がある疾患です。AI は網膜の画像を分析してこの疾患の兆候を特定し、早期介入で患者の転帰を改善させることができます。

更に、AI の機能は治療計画にも拡大されています。腫瘍学では、IBM Watson for Oncology などの AI 駆動型システムが膨大な医療データと研究を分析して、腫瘍専門医に推奨の治療法を示しています。これらの推奨事項は、最新の医学文献、患者固有の情報、臨床ガイドラインに基づきます。医療従事者は AI を活用して、最先端の情報にアクセスし、パーソナライズされた治療法を決定できます。

AI を活用したヘルスケアの決定における倫理面の考慮事項

ヘルスケアへの AI の導入に大きな期待が寄せられる一方で、倫理面の考慮事項も浮上しています。AI 駆動の決定によって良好な予後がもたらされる可能性があることはすでに説明しました。ヘルスケアのような重要な分野では、この点は特に大切です。AI 駆動の推奨事項や決定は、患者の最善の利益に資するものでなければなりません。

また、AI システムは患者のプライバシーを尊重し、介入に関するインフォームドコンセントを取り付ける必要があります。たとえば、遠隔診療や患者のリモート監視で AI を使用すれば、データのセキュリティや患者のプライバシーに関する懸念が持ち上がる可能性があります。ヘルスケア機関と AI 開発者は、患者のデータを保護し、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA) のような関連規制を確実に遵守する目的で、厳格なセキュリティ対策を導入する必要があります。

ヘルスケアの倫理的な AI は、公平性やバイアスの問題にも対処します。AI アルゴリズムは、差別的な行為を回避し、推奨事項が臨床的証拠のみに基づくよう慎重に設計する必要があります。倫理的な AI の継続的な研究開発は、バイアスから保護する手段を確立し、ヘルスケアの意思決定で公平性と透明性を推進することを目的とします。

ヘルスケアの意思決定に AI を取り入れることは、診断の正確性を高め、治療計画を改善し、患者ケアを強化する重要な一歩になります。AI は医療従事者と連携して、データに基づいて患者の最善の利益に資する決定が速やかに行われるようにします。AI が継続的に進化していけば、ヘルスケアの意思決定の画期的な向上や、患者の予後の改善において、AI が一層重要な役割を果たすことになります。

政策と行政機関の意思決定における AI

公共部門に AI が導入され、政策や行政機関の意思決定に顕著な変化が生じています。AI は、行政機関の政策の質、効率性、公平性を高める潜在性を秘めています。では、現在の行政機関の政策や決定に AI がどのような影響を与えているのか見てみましょう。

行政機関の政策や決定に役立つ情報を提示する AI の役割

意思決定プロセスの強化を目指す行政機関にとって AI は貴重なリソースです。AI は膨大なデータセットを分析して、トレンドを見極め、世論を評価して、将来の結果を予測することができます。行政機関がこうしたデータ駆動型のアプローチを採れば、証拠に基づく政策を打ち出し、浮上した課題にすぐ対応できるようになります。

たとえば、一部の大都市では交通管理システムに AI を使用しています。この種のシステムはリアルタイムの交通データを分析し、それを基に信号を調整して渋滞を緩和し、都市の可動性を改善して、人々の暮らしを向上させます。

公共部門への AI の導入における課題と考慮事項

行政機関の意思決定に AI を導入する場合、課題がないわけではありません。公共政策に AI を取り入れるときは、倫理面の考慮事項、データのプライバシー、透明性、規制の遵守が重点的に取り組む領域になります。

行政機関で使用する AI は、倫理規範に則り、AI 駆動の決定が一般市民の最善の利益に資するようにしなければなりません。行政機関の政策や決定に AI がどのように使われているかを市民が把握できる必要があるため、透明性と説明責任も重要になります。政策や行政機関の意思決定に AI を導入すれば、データ駆動型のガバナンスによる効率性の向上や、市民のニーズへの速やかな対応の点で大きな進歩がもたらされます。

実際の例を確認する

ご覧のとおり、AI はさまざまな業界や分野で意思決定のあり方を急速に刷新しています。タブをクリックすると、8 つの興味深い実例を確認できます。

まとめ

AI は意思決定を促進し、効率性を高め、パーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。組織がクリティカルシンキング、データ、人工知能をうまく併用すれば、適切な情報に基づく倫理的な判断を下し、成功とイノベーションを推進するとてつもない潜在性がもたらされます。

リソース

• 論文: Application of Artificial Intelligence in Shared Decision-Making (共同的な意思決定における人工知能の適用)