近年、多くの企業が取り入れて、注目を集めているビジネスモデルと言えば、「サブスクリプションビジネス」でしょう。
サブスクリプションとは、料金を支払うことで、商品やサービスを一定期間利用することができる形式のビジネスモデルのことであり、もともとは予約購読や定期購読を指し、日本でも新聞や定期購読の雑誌などが主な例として挙げられます。
そこまで馴染みが深い言葉ではなかったのですが、近年では動画配信サービスや音楽配信サービスがどんどん普及し、さまざまな業界で需要が高まってきており、最近では洋服や家具、車、サプリメント、食品など、非デジタル業界の商品にも、サブスクリプションサービスが多くなっています。
サブスクリプションビジネスの増加に伴い、人工知能である「AI」の活用事例もどんどん多くなってきています。
AIは、ありとあらゆる業種業界に広がっており、市場規模はどんどん大きくなっています。
AIを導入させることで、業務効率や利便性を向上させることができるのですが、その一方で実際にスムーズにAIを導入させることができるのか、と不安を感じている方も多いことでしょう。
そこで今回は、サブスクリプションビジネスでは「PoC」でAIの導入を成功させることについて、詳しくお話させて頂きたいと思います。
これからサブスクリプションビジネスにAIを導入し、より効率よくビジネスを進めたいと思われている方は、ぜひこの記事を最後までお読みになって、今後の参考になさってくださいね。
なお、単品リピート通販についての基礎知識等はこちらの記事にまとめていますので、ぜひ読んでみて下さい。
今、多くの業務で膨大なデータのやり取りが行われている中、機械学習を活用したサービスに関しては、今まで手を出すことができなかった領域や業務の効率化、そして最適化を進めることができる可能性があります。
また、取り扱うデータの質や量、また適用領域によって、期待される効果を大きく下回る結果しか得ることができないこともあります。
だからこそ、少しでもリスクを回避するために、サービスを導入する前にはPoCを行わなければなりません。
PoCは、Proof of Conceptの頭文字を取った略称であり、概念の実証や新たな概念やアイデアを出したり、実現可能な画期的な技術であるのかどうか、ということを簡易的に部分的に行うことです。
PoCは概念実証、実効性検証という意味に訳されるように、提供されるサービスの効果検証のために行われます。
機械学習を行うメリットは、与えられたデータに対し、最適な効果を得ることができるように学習することであり、実際にどの程度の効果が表れるか、ということは、実務で取り扱っているものと同じデータをインプットしなければ分からない、ということです。
そのため、実際のデータを用いたサービスの導入効果の試算が必要になるのです。
実際の業務へ適用した際、どのような効果があるのか、効果測定を行うこともPoCが必要な理由です。
たとえば、ポットを入れたことによる入電量削減や、回答支援などの応対時間の短縮などの効果には、単純な機械学習の精度だけでなく、その他の多くの要因が関係しています。
だからこそ、業務に大きな影響を与えない範囲でPoCを行い、実績値を計測することで、サービスを導入することの効果測定と、適用する価値のある業務範囲の見込みをつけることができるのです。
PoCを行うことで、現実的に今使っているシステムとデータ連携を行うことができるのか、学習やデータを更新するなどの運用を回すことができるのか、という確認を行うこともできます。
AIなどの人工知能を活用したサービスに限られたことではありませんが、新しいシステムや仕組みを導入する場合には、これまで想定をしていなかったトラブルは付き物でしょう。
このようなトラブルを未然に防ぐこと、またもしトラブルが発生した場合でもすぐに対応することができるよう、機械学習やAIなどの新しい技術を使ったサービスを導入する際には、現場の知見や取り組み、運用に関することを検討しなければなりません。
PoCをしっかり理解することで、よりスムーズにAIの導入を成功させることができるでしょう。
以上、サブスクリプションビジネスでは「PoC」でAIの導入を成功させることについてお話させていただきました。
どんどん拡大しつつあるサブスクリプション市場では、AIの導入はもはや必要不可欠になることでしょう。
ビジネスをより効率化し、どのようなことに対しても柔軟に対応するためにも、PoCの理解は欠かせません。
これから自社サブスクリプションビジネスでにAIを導入し、活用していきたいと思われている方は、ぜひこの機会にPoCの知識を深め、よりよいビジネスを行ってくださいね。