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第 4 次産業革命のビジネスへの影響の理解

学習の目的

このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。

  • 第 4 次産業革命に伴う顧客の期待の変化について説明する。
  • 第 4 次産業革命によるビジネスの変革について説明する。

原因と結果

「第 4 次産業革命のテクノロジーとトレンド」で、第 4 次産業革命を推し進める 10 のテクノロジーについて学習しました。このモジュールでは、これらの 10 のテクノロジーがもたらす結果について説明します。

第 4 次産業革命の主な結果の 1 つが人間の生産性の向上です。私たちは AI のようなテクノロジーと、仕事を増進させる自動化を組み合わせて、かつてないスピードで賢明な選択を下すことができます。

ただ、良いこと尽くしではありません。このモジュールでも、良い面だけを取り上げるわけではありません。こうしたイノベーションの多くには道徳的あるいは倫理的に無視できない影響があり、中には、私たちに何かの解決策をもたらす代わりに、それがかすむほどの懸念を抱かせるものもあります。

このモジュールでは、第 4 次産業革命の影響について、肯定的なものや潜在的に否定的なものも含めて説明します。

ここ最近における顧客の期待の増大

今日の顧客は、自ら選んだチャネルでいつでも回答を得られるものと思っています。ツイート、メール、チャット、そして電話でも、パーソナライズされた瞬時のサービスを望んでいます。

こうした期待を抱くようになったのはなぜでしょうか?

私たちを取り巻くテクノロジーの進化に伴い、顧客の期待も高まっているためです。考えてみてください。わずか 20 年前には、Google、Alibaba、Facebook、Twitter、YouTube、Uber、Airbnb、Salesforce、Snapchat、Instagram、Fitbit、Spotify、WeChat のような企業は存在しませんでした。こうした企業が提供するサービスによってカスタマーエクスペリエンスの水準が押し上げられていることに間違いはありません。ソーシャルメディア上のスピーディなやり取りに慣れている顧客が、電話を保留にしている間、待っていてくれるでしょうか? Google で検索すればすぐに答えが見つかる場合はどうでしょうか?

さらに、ミレニアル世代を忘れてはなりません。デジタルテクノロジーに囲まれて育ったこの世代が、今や就業人口の半数以上を占めています。この世代が消費者となる場合、企業に自分たちのニーズを予測し、パーソナライズされたサポートを提供してもらいたいと考えます。

個人でも (B2C) 法人でも (B2B)、顧客がデジタル経済の中核に位置するようになっています。なお、デジタル経済とは、インターネットベースのデジタルテクノロジー上に構築された経済のことです。ビジネスが成功するためには、商品を売ることだけに意識を向ける取引モデルから、サービスの販売および顧客とのつながりの強化を中心として構築される関係モデルにシフトする必要があります。

データは新通貨

毎日、何十億人もの人々がオンラインで情報をシェアしています。画像や動画、ツイートを投稿しています。テキストメッセージを送信しています。他の人の更新情報にいいね! と言っています。

人々はどのような方法でシェアしているのでしょうか? 接続デバイスを使用しています。つまり、何十億人もの人々がシェアすれば、センサーを搭載した何十億台ものデバイスが使用され、クラウドに何兆ものシグナルがリアルタイムで送信されます。GPS 座標、環境データ、クリックストリーム、健康状態などのシグナルです。

その結果、データが生成されます。膨大なデータです。

このすべてのデータが人工知能の糧となります。AI によってさまざまな商品やサービスのイノベーションが推進され、データが豊富なほど予測精度が向上します。

サーバースタックが連なる通路の画像

機械学習アルゴリズムは、こうした何十億ものトランザクションや変数を分析して、スマートなビジネスを可能にします。企業は消費者の需要動向を予測し、顧客ごとにプロモーションをパーソナライズして、価格を最適化することができます。

以下に、各業界の機械学習によるイノベーションの例をいくつか示します。

  • 小売業: ブランドに対する消費者のセンチメントを明らかにしたり、特定の商品を購入する可能性が最も高い顧客を予測したりします。
  • 製造業: サプライチェーンの業務を最適化し、機械部品の故障を予測します。
  • 旅行業: 人間の判断力を借りながら旅行の計画を立てます。
  • 医療: 医師が各種の癌細胞を同定することや、頭蓋内の異常をリアルタイムで発見することを支援します。

では、第 4 次産業革命の最新テクノロジーによって経済がどのように形成されているのかを理解するために、各業界を詳しく見ていきましょう。

輸送

この時代、自動車を所有する必要はあるのでしょうか? 簡単にシェアできるのではないですか?

カーシェアリングサービスは、輸送、テクノロジー、保険、金融など、複数の業界が協力して、予約から支払いまでシームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供しています。その過程で、車を所有するという考え方に揺さぶりをかけてきます。

車で出かける必要が生じたらどうしますか? Uber や Lyft のようなサービスは、運輸業界の既成概念を打ち破っています。こうしたサービスでは、携帯電話で次のことが行えます。

  • 目的地まで乗せてくれる自動車を発注する。
  • こちらに向かっている自動車を追跡する。
  • 車両、運転手、料金などの情報を確認する。
  • 料金を支払い、任意でチップを追加したり、運転手のフィードバックを送信したりする。

[都会の路上で携帯電話を使用しているビジネスマン]

もし自動車を所有したいと考えているのならば、代わりにサービスとして所有するのはどうでしょうか? そうすれば利用できる自動車が 1 台に限定されず、ニーズに合わせて各種の車両を利用できます。今週末にクーペが必要な場合、アプリケーションで自動車のニーズを変更すれば、Audi が交換してくれます。自動車会社は現在、こうしたモデルを真剣に検討しています。

人工知能、モノのインターネット、クリーンエネルギー、その他のテクノロジーが進歩すれば、運転者や歩行者の安全性が向上し、公共交通機関やカーシェアリングサービスの利用の拡大につながります。こうしたシフトによって渋滞や汚染が緩和され、通勤にかかる時間や費用が減少し、健康状態が向上する可能性があります。

小売業

小売業では、パーソナライゼーションによって業務が一新されています。人工知能を駆使したカスタマーエクスペリエンスの個人化が進むに連れて、営業とサービスとマーケティングの境界が曖昧になりつつあります。

カスタマーサービスのバーチャルエージェントが日常的なトランザクションを処理し、スマートな方法で顧客に商品を推奨します。機械学習アルゴリズムが何十億ものシグナルを分析し、カスタマーサービスへの電話を最適なエージェントに転送します。

買い物客がスマートメガネやウェアラブルなどの拡張現実デバイスを使用すれば、店内の商品を見たときに、関連データが視野にポップアップ表示されます。仮想現実の急速な進化を考えれば、買い物客が自室から出ることなく、いろいろな洋服をコンピューター上で試着し、気に入ったものを購入できるようになる日もそう遠くはありません。こうした機能により、郵便事業やサプライチェーンにはどのような影響が生じるでしょうか? 洋服や眼鏡といった小売商品を近所のショップで 3D プリントできるとしたらどうなるでしょうか?

今のところは、すべて「購入後発送」(注文すると、梱包されて発送される) というやり方が基盤になっています。AI や予測テクノロジーが素晴らしい進化を遂げていることを考えると、あなたが必要とするであろうものを、実際にあなたが必要とする前に Amazon が認識してくれるようになるかもしれません。人々は「発送後購入」への移行を模索しています。つまり、まず商品を送ってもらい、その中から不要なものを返品するというやり方です。

金融業

金融機関は人工知能を使用して、不正行為を発見したり、株式を調査したりしています。さらに、機械学習から得たインサイトを参考にクライアントとの関係を管理しています。たとえば、ファイナンシャルアドバイザーは人工知能を利用して、営業サイクルで特に貴重な見込み客を予測し、次善策を判断して、顧客独自の財務目標やライフイベント、その他の変数に基づき、高度にパーソナライズされたカスタマージャーニーを創出することができます。

銀行業界は変革期を迎えています。支店の閉鎖が相次ぐ中、新たな競争相手が急速なペースで業界に参入しています。10 年後、銀行はどのような姿になっているのでしょうか? 現在の Citi 銀行のようなままでしょうか。それとも Google のような形態になっているでしょうか。

保険

保険業界は、健康状態を監視するウェアラブルデバイスから得たデータや、運転習慣を追跡するセンサーから得たデータを使用して、保険料を決定し、保険契約者に安全な習慣を奨励することを検討しています。健康な人や事故歴がない人は保険料が安くなります。車内のセンサーが、運転手には車両の潜在的な不具合を、保険会社には衝突の被害を瞬時に通知するため、保険会社がただちに運転手に連絡して、保険金請求の手続きを始めることができます。

農業

AI を搭載したマシンビジョンシステムがあれば、作物個体群を測定して、雑草や害虫を検知し、ロボット散布機で除草剤をピンポイントに噴射できます。バイオ工学処理された植物によって作物収量が増大しており、たとえば、遺伝子組み換えタバコから産生される抗マラリア剤のような新薬も登場しています。

ヘルスケア

精密医療は、患者のゲノム配列、病歴、生活習慣を医師が分析するうえで役立ちます。医師がこうした情報を、同様の疾患のある集団の人口統計学的データや最新の研究と照らし合わせれば、オーダーメイドの治療や予防療法を考案できます。

その未来が到来する時期

世界経済フォーラムの「Technology Tipping Points and Societal Impact」報告書では、2025 年までにテクノロジーが次のような転換期を迎える可能性があるとされています。

  • 10% の人々がインターネットに接続された洋服を着る。
  • 米国初のロボット薬剤師が登場する。
  • 3D プリントされた自動車が初めて製造される。
  • コンシューマープロダクトの 5% が 3D でプリントされる。
  • 人口の 90% が習慣的にインターネットにアクセスする。
  • 米国の路上を走る全車両の 10% 相当が無人自動車になる。
  • 3D プリントで製造された肝臓が初めて移植される。
  • インターネットトラフィックの 50% 超が家庭用のアプライアンスやデバイスのものになる。
  • 信号機のない、人口 5 万人以上の都市が誕生する。
  • 企業の取締役会に初めて AI マシンが参加する。

未来に待ち受けていること

第 4 次産業革命が展開していく中で、どのようなイノベーションが待ち受けているのでしょうか?

コンピューティング機能、人工知能、ロボット工学、材質科学の進歩により、あらゆる種類の商品が、環境にやさしいものへと加速度的に移行していくものと思われます。3D プリントをはじめとするデジタルファブリケーション技術により、製造と顧客の距離が縮まり、予備部品のメンテナンスが簡便で安価になります。

バイオテクノロジーが躍進すれば、置換する骨や移植可能な臓器を、3D プリントした患者の幹細胞から増殖させることが可能になります。人間の脳機能に関する発見が進む中、認知疾患に対処し、将来的には人間の知能を向上させうる神経移植やブレーンマシンインターフェースに期待が寄せられています。

最新のエネルギーテクノロジーにより、第 1 次産業革命の化石燃料から脱するべく、低コストながら豊富で持続可能な電力源および電力貯蔵を創出することができます。ロボットが、家事を行うことや看護師を補助すること、さらには自分自身を構築することもできます。

広範に及ぶテクノロジーの刷新により、事業の運営方法にも改革がもたらされています。次の単元では、第 4 次産業革命による個人および社会への影響について説明します。

リソース

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