
メッシュアーキテクチャが切り開く新たなデータアナリティクス~第8回 競争優位を築くメッシュアーキテクチャの実践
メッシュアーキテクチャ実現に向けたポイントをシステムの観点から考察し、中央データ基盤に求められる機能群ごとに解説します。
AIは生産性と意思決定を向上させる準備ができています。ユースケースは増加していますが、正しい戦略が長期的な勝者を決定づけます。
経営幹部の54%が、AIソリューションはすでに自社のビジネスの生産性を向上させていると答えています。経営幹部はAIを利用して、従来のテクノロジーでは複雑すぎるプロセスの自動化[English]、履歴データから傾向の特定、そして人間の意思決定を強化するための将来を見越した情報を取得しています。
AIは、税務[English]や財務[English]などのバックオフィス機能をより少ないコストでより多く行い、将来を見据えたものにしています。その他のAIのユースケース(PwCは、あらゆる分野にて数百件あります)には、財務計画、医療診断、カスタマイズされた小売製品、および個々の顧客行動のモデルが含まれます。間もなくAIは、輸送、製造、メディアなどを変革するでしょう。
始めるのはビジネス上の課題[English]からです。AIは、戦略設定、顧客体験とサポート、請求、コンプライアンス、調達、ロジスティクスなどにおいてもソリューションの一部となるでしょう。組織は、人間を日常的な仕事からの解放や意思決定の有効性を向上するなど、AIの間接的な利益を測ることができるROIの基準を設ける必要があるでしょう。
しかし、問題解決は始まりにすぎません。長期的な成功には、AIを利活用する戦略が必要なのです。
AIを活用して競争優位を維持・獲得したくはありませんか。それならばPwCの経験を活用することで、ビジネス戦略と最新テクノロジーを整合させることができます。私たちはビジネスがAIを主導するために必要な4つの戦略全てにおいてサポートします。
AIは、バリューチェーン全体にわたり影響を与え得る存在です。PwCがサポートすれば、戦略的洞察、焦点、ツール、そしてその力を利用する適切な人材を見極めることができるでしょう。
メッシュアーキテクチャ実現に向けたポイントをシステムの観点から考察し、中央データ基盤に求められる機能群ごとに解説します。
メッシュアーキテクチャの導入について、人材育成に焦点を当て、昨今のビジネス環境で求められるデータ利活用人材の役割と教育方法について深掘りします。
生成AIの影響により、データ活用の裾野が広がっています。セールスフォース・ジャパンTableau事業統括部のディレクターの嶋ピーター氏と、PwCコンサルティングのパートナーの高橋功、マネージャーの澤村章雄が、日本企業のCDOが今後進むべき方向性について語り合いました。
プロジェクト管理におけるAIの導入は遅れており、技術とデータの準備状況、人材と能力、市場の需要と準備状況がその要因とされています。本稿では、プロジェクトマネージャーが障壁を克服し、AIをプロジェクト管理に活用するためのアプローチを紹介します。