【要約】
こちらの記事は『なぜ業界固有業務でのAI活用がうまくいかないのか、重要な「文脈」の存在』の要約です。
生成AIは一般業務では成果を出し始めている一方、業界固有業務では適用が難しく、多くの企業が成果に結びつけられていない。その理由として、インフォアジャパンの佐藤氏は以下を指摘している。
1. DX・AIプロジェクトは「期待と現実のギャップ」が大きい
- 多くの企業がAI・DXにより大幅な生産性向上を期待するが、実際に成果を得ているのは約30％にとどまる。
- ビジネス価値に結び付けられるプロジェクト設計が不十分なことが失敗要因。
2. 業界ごとの“文脈”を理解しないAIは正確に動けない
- 購買や請求処理など、同じ業務名でも業界によってプロセスは大きく異なる。
- この“業界固有のプロセス理解”がないと、AIは正しい回答を返せない。
3. インフォアの強みは「業界特化のデータ」と「ワークフロー理解」
- 長年にわたり、業界別のデータモデル、ベストプラクティス、バリューマップを整備。
- これにより、業界特有の文脈に合ったAI回答が可能になる。
4. 業界に特化したAIエージェントの展開
- Infor Industry AI Agents は、製造・流通・サービスなど対象業界向けに細分化されたAIエージェント。
- ERPで蓄積してきた業界データ×プロセス知識×AIを統合し、プロセス削減や代替を実現する。
- すでに修理対応率が30％向上するなど、成果も出始めている。
5. AI活用は3ステップで進めるべき
- プロセス可視化と非効率の特定
- 自動化による業務の合理化
- 整理されたプロセスにAIエージェントを適用
- すべての業務をAIに丸投げするのではなく、人とAIの最適な役割分担が必要。
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