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Plus de Hiroshi Takahashi (20)
AIエコシステムの進化のダイナミックス
- 11. AI消費
クライアントがAIを利用できるようにAI生産
サービスを販売。しかし社内では消費しない。
サービス提供または企業パフォー
マンス向上のために内部でAI消費
AI
生
産
主に社内
で生産
(内製)
AIの巨人: AIスタックのエンドツーエンドの統合により、内部および外部での使用
に必要なAIを生成する機能がある(例:Google, Amazon, Microsoft, Alibaba,
Tencent, Baidu)。
自社生産
と購入生
産のバラ
ンスの取
れた組み
合わせ
(混合)
AIクリエーター:クライアントに販売されるAI
の一部を作成またはカスタマイズする機能
はあるが、「AIの基本」についてはAIの巨人
に依存している(例:Accern, MonkeyLearn,
Levity, AI コンサルティング・サービス)。
AIを活用したオペレーター:AIの巨
人のサービスと内部機能の両方を
使用して、日常の運用と提供にAI
を活用し、重要な機能/運用に必要
なAIを生産する
(例:Facebook, Uber, Spotify,
ByteDance,内部にAIパワーハウス
を持つ伝統企業 - Walmart, Ping
An, …)
殆ど購入
されたAI
生産
(購入)
AIトレーダー/インテグレーター:既成のAIソ
リューションやユースケースを購入および販
売し、商業的およびマーケティングの取り組
みを追加する(例:バンドル、再パッケージ、
ブランディング)あるいはクライアントエコシス
テムとの統合はサポートするが、AIの改善は
ない(例:Google翻訳サービスを使用する翻
訳会社、SalesforceまたはMSのオファーを
統合するCRMコンサルタント、…)
AIテイカー:重要なビジネス機能を
実現するために、既製のソリュー
ションのみあるいはほとんどを利用
する(例:AI生産のほとんどをアウト
ソーシングしているデジタルネイ
ティブや内部AI機能が限られてい
る従来企業)。
AI生産とAI消費の動作モード
- 12. 5つのカテゴリー
• AIの巨人:
– 内部、外部で必要な全てのAI機能を保有する。
– AIの有効化と生産の全ての層を運用し、様々な
部分で生産したものを消費している。
• 例:AIの改善が常に必要なGoogle検索エンジン、顧客
をターゲットにした物流を常に最適化するAmazon
– これらの巨人は、有機的に開発、提携、買収する
ことで、AIのあらゆる分野で地位を維持している。
– ただし、今後の買収などは、欧米日においては規
制機関の姿勢の変化の影響を受ける可能性が
ある。
- 14. • AIを活用したオペレーター:
– 日常業務とその提供においてAIを活用
– AIの巨人のサービスと内部能力の両方を使用して、
重要な機能/操作に必要なAIを生産
– 社内に強力なAI機能があり、ビジネスのコアとしてAI
を使用し、多くの場合、社内で作成されたAIソリュー
ションを通じてAIを実現
• AIソリューションが競争上の優位性の一部を形成しているこ
とが多いので、これらの企業は、社内で開発されたAI生産
ソリューションを販売することで収益を得ることはしない傾
向がある。
Facebook
SNSサービスに特化 ライドシェアサービスに特化 音楽サービスに特化
- 15. • AIクリエーター:
– 主に特定サードパーティ向けにAIを作成し、自社向け
には作成しない。
– AIの巨人のプラットフォームとサービスに依存し、クラ
イアントのニーズに合わせて改善する。
• AIトレーダー/インテグレーター:
– AIソリューションを売買し、商用およびマーケティング
サービス(バンドル、再パッケージ化など)を追加する
か、クライアントのエコシステムとの統合をサポートす
るが、AIの改善はしない。
• AIテイカー:
– 重要なビジネス機能を有効にするためにAIソリュー
ションを必要とする。
– 多くの場合、AIソリューションを使用して変革を目指
す既存企業や社内で開発する能力や資金のない新
興企業が該当する。
- 16. 一般企業が該当する主な領域
AI消費
クライアントのAI利用向けにAI生産
サービスを販売(社内では消費しな
い)
サービス提供/企業性能向上
のため内部でAI消費
AI
生
産
内製化 AIの巨人:
例:Google, Amazon, Microsoft, Alibaba, Tencent, Baidu
自社生
産と購
入の混
合
AIクリエーター:
例:Accern, MonkeyLearn, Levity, AI
コンサルティング・サービス
AIを活用したオペレーター:
例:Facebook, Uber, Spotify,
ByteDance,
内部にAIパワーハウスを持
つ伝統企業 - Walmart, Ping
An, …
購入 AIトレーダー/インテグレーター:
例:Google翻訳サービスを使用する
翻訳会社、SalesforceまたはMSのオ
ファーを統合するCRMコンサルタント、
…
AIテイカー:
例:AI生産のほとんどをアウ
トソーシングしているデジタ
ルネイティブや内部AI機能が
限られている従来企業
一般企業のAIへの取組みもターゲットを絞った取組みが必要
- 30. 質問 米国,カナダ 中国 EU
AIのエンドユーザーは通常、AIソリューションの決
定を信頼するか?
39% 86% 45%
AIのエンドユーザーは、AIがビジネスの成果を向
上させると信じるか?
54% 88% 62%
AIのエンドユーザーは、特定のリコメンデーション
の背後にある理由を理解していると思うか?
39% 85% 42%
AIのエンドユーザーはAIシステムの限界を理解し
ていると思うか?
35% 80% 28%
我々は顧客がAI主導の製品を求めるのでAIに関
心を持っていると思うか?
61% 87% 63%
我々はサプライヤーがAI主導の製品とサービスを
提供するのでAIに関心を持っていると思うか?
72% 89% 69%
我々はAIの開発コストを理解していると思うか? 50% 90% 54%
我々は最初から部門の枠を超えたチームを編成
していると思うか?
56% 84% 61%
Source: BCG/MIT Survey, 2020.
米国/カナダ、中国、EUのAIソリューションへの信頼の相違
• 中国のAIユーザーは特にAIソリューションに非常に高い信頼性
を示していたことが注目される。
- 41. 基礎(左) → 拡張(右)
複雑な技術システム デジタルプラットフォーム
焦点を当て
ている点
複雑なシステムの内部ダイ
ナミクス、それらの進化する
アーキテクチャや相互依存
性に着目。 産業レベルでの
コア周辺構造の出現と安定
性を注視
技術システムのデジタル化可能な
進化可能性と生成可能性に着目。
新しいアプリケーションの継続的な
参入と永続的な出現。 補完者を
引き付けて活用するためのプラット
フォーム所有者の戦略的選択
AI関連のコ
ア要素
• AIシステムのアーキテク
チャ(即ち、有効化、生
産、消費など)
• 企業と技術の選択間の
関係
• キープレーヤーとその補完者の
戦略
• 様々なデータとライブラリの役
割
• クラウドテクノロジーとエッジテク
ノロジー間の相互運用性(また
はその欠如)
指標となる
貢献者
Hughes; Hobday;
Rosenberg
Gawer & Cusumano; Parker et al;
Boudreau
システムの進化パターン3とAI世界