AI はルールを書き換えていますが、伝統的な産業はどのように立て直せるのでしょうか?

科学技術の発展に伴い、AI技術が市場の大半を占めるようになった場合、伝統産業はどう対応すべきなのか考えなければなりません。以下の記事は、従来の産業が AI の波の影響にどのように適応できるかについて著者によってまとめられ、共有されています。

デジタル化の時代、AI技術が大きな波のように押し寄せ、新興産業も伝統産業もかつてない課題とチャンスに直面しています。伝統的な業界にとって、この波の中でどのように足場を見つけて変化を受け入れるかは、すべての起業家や意思決定者が考えなければならない問題となっています。

1. 伝統産業のジレンマとチャンス

製造業、農業、小売業、サービス業などの伝統産業には、深い歴史的蓄積と独自の文化的伝統があります。これらの業界は、長い発展期間を経て、固有の一連の運営モデル、ビジネスプロセス、市場戦略を形成してきました。しかし、科学技術の急速な進歩やグローバル化の進展に伴い、これらの産業もかつてない課題に直面しています。

＃＃＃＃＃＃ジレンマ：＃＃＃＃＃＃

生産効率のボトルネック

: 長い間、多くの伝統産業は生産と管理を人材と経験に依存してきました。しかし、市場規模の拡大と消費者ニーズの多様化に伴い、この依存は現代の生産における高効率の要件を満たすことができなくなってきました。

• 市場需要の急速な変化: デジタル化とグローバル化の文脈において、消費者のニーズと嗜好はかつてないスピードで変化しています。これは、長年にわたって固定市場戦略に依存してきた伝統的な企業にとって、間違いなく大きな課題です。
• 激化する競争: テクノロジーの進歩と多国籍企業の流入により、伝統的な産業の競争相手はもはや地元の競合他社ではなく、世界中の巨大企業になっています。これにより市場競争が激化し、戦略を適時に調整できない企業は淘汰されるリスクに直面します。
• 機会:

テクノロジー主導のイノベーション

: 伝統的な産業はさまざまな困難に直面していますが、大きなチャンスもあります。 AI テクノロジーは、今日最も革新的なテクノロジーの 1 つとして、従来の産業に前例のない革新の余地を提供します。 AI テクノロジーを導入することで、企業は生産効率を向上させるだけでなく、市場の需要をより深く掘り下げ、よりパーソナライズされた製品やサービスを消費者に提供することができます。

• グローバリゼーションの市場機会: グローバリゼーションの進展に伴い、伝統産業も海外に出て国際市場に参入する機会を得ています。 AIテクノロジーを通じて、企業は世界市場のニーズとトレンドをより正確に分析し、より合理的な市場戦略を策定することができます。
• 国境を越えた協力の可能性: AIの波の中で、異業種間の境界線は徐々に曖昧になってきています。これにより、伝統産業は他の産業と国境を越えて協力し、補完的な利点を達成し、より大きな市場価値を共同で創造する可能性が得られます。
• 2. AI テクノロジーの核となる価値 AI テクノロジーが従来の産業にどのような変化をもたらすかを議論する前に、まず AI テクノロジーの核となる価値を深く理解する必要があります。 AI (人工知能) は単なるテクノロジーではなく、データ、意思決定、イノベーションに対する私たちの理解を大きく変える新しい考え方です。

データの力

:

従来のビジネス モデルでは、データは多くの場合、ビジネスの運営を記録および報告するための補助ツールとみなされます。しかし、AI 時代では、データは企業の最も貴重な資産になりました。 AI はディープラーニングと機械学習テクノロジーを通じて、大量のデータから貴重な情報を抽出し、企業に前例のない洞察を提供できます。たとえば、製造業は生産データを分析し、装置の稼働状況をリアルタイムで監視して予知保全を実現し、ダウンタイムと修理コストを大幅に削減できます。

意思決定の革命

:

AI の助けにより、意思決定はもはや人間の経験や直感だけに頼ることはありません。 AI テクノロジーは、意思決定者に、より正確かつ包括的なデータ サポートを提供し、意思決定プロセスをより科学的かつ合理的なものにすることができます。例えば小売業界では、消費者の買い物データを分析することで将来の売上動向を正確に予測することができ、在庫管理やプロモーション戦略などを強力にデータでサポートします。

イノベーションの原動力

：

AI テクノロジーは、企業が既存のビジネス プロセスを最適化するのに役立つだけでなく、企業に新しいビジネス領域を開拓することもできます。 AI テクノロジーを通じて、企業は市場の需要をより深く理解し、潜在的なビジネス チャンスを探索し、製品とサービスのイノベーションを達成できます。たとえば、農業ではドローンと画像認識技術を使用して農地を正確に監視し、より科学的な植栽の提案を農家に提供できます。 3. 変化を受け入れるための 3 つの戦略

AI の波に直面して、伝統的な業界の起業家や意思決定者は混乱と不安を感じるかもしれません。しかし実際には、正しい戦略が採用されている限り、伝統的な産業はこの技術革命の中で十分に居場所を見つけることができます。以下は、従来の産業が AI によってもたらされる変化をより適切に受け入れるために設計された 3 つの中心的な戦略です。

綿密な協力と共創:

• テクノロジーと業界の統合: AI テクノロジーのアプリケーションは単独ではなく、特定の業界シナリオと組み合わせる必要があります。したがって、伝統的な産業はAI技術企業との緊密な協力関係を率先して確立し、AI技術を自社のビジネスに統合する方法を共同で模索する必要がある。たとえば、繊維業界は AI 企業と協力して、機械学習テクノロジーを使用して繊維材料の品質検査を実施し、それによって製品の品質と生産効率を向上させることができます。
• オープン イノベーション プラットフォーム: 企業は、オープン イノベーション プラットフォームの確立を検討し、外部の技術チーム、研究機関、スタートアップの参加を招待し、自社の業界に適した AI ソリューションを共同開発することができます。これにより、テクノロジーの研究開発プロセスが加速するだけでなく、企業により革新的なアイデアや機会がもたらされます。

トレーニングと教育:

• 社内トレーニング: AI テクノロジーの導入では、多くの場合、企業の従業員に特定の技術的な知識と能力が求められます。したがって、企業は従業員に対する AI テクノロジーのトレーニングを強化し、関連テクノロジーを上手に習得して適用できるようにする必要があります。これにより、企業のテクノロジー応用能力が向上するだけでなく、従業員のイノベーションに対する意識と熱意も高まります。
• 学界との協力: 企業は大学や研究機関と協力関係を確立し、AI技術に関する研究やトレーニングプロジェクトを共同で実施できます。これにより、企業に多くの技術的才能を提供できるだけでなく、企業と学術界との交流や協力も強化することができます。

革新的な思考と文化:

• 試行錯誤を奨励する: AI テクノロジーの応用プロセスでは、失敗や挫折は避けられません。企業は従業員に、失敗を恐れずに果敢に革新に挑戦するよう奨励する必要があります。試行錯誤を奨励する文化を確立することによってのみ、企業は AI の波を探求し、前進し続けることができます。
国境を越えた考え方: AI テクノロジーの応用には、多くの場合、国境を越えた考え方や視点が必要です。企業は従業員が自身の専門分野を超えて、他の業界や分野の専門家とコミュニケーションや協力をして、より多くのイノベーションのインスピレーションや機会を得るように奨励する必要があります。 4. 具体的な事例分析：小売業界の変化 消費者と最も直接接する業界である小売業界の変化は特に目を引くものがあります。 AI テクノロジーの推進により、小売業界は前例のない技術革命を経験しており、オフラインからオンライン、伝統から現代に至るまで、あらゆるつながりが革新と機会に満ちています。オフライン小売のインテリジェンス:
• スマートシェルフ: スマートシェルフは、センサーとカメラを設置することで、棚上の商品の数量と状態をリアルタイムに監視し、商品が在庫切れまたは不適切に配置されている場合、システムが自動的に発送します。リマインダーを提供し、棚管理の効率と正確性を向上させます。
• 無人スーパーマーケット: RFID、コンピュータビジョン、ディープラーニング技術を活用することで、消費者は無人スーパーマーケットで自由に商品を選ぶことができ、レジに並ぶ必要がなく、自動的に代金が引き落とされるシステムです。ユーザーに、より便利なショッピング体験を提供します。
• オンライン小売のパーソナライゼーション:
• パーソナライズされた推奨事項: AI システムは、消費者のショッピング記録、閲覧履歴、ソーシャル ネットワークを分析することで、消費者にパーソナライズされた製品の推奨事項を提供し、それによってコンバージョン率と顧客満足度を向上させることができます。
• バーチャルフィッティング: AR技術により、消費者はオンラインモール内の商品を試着し、商品の実際の効果を自分自身で確認できるため、購入意思決定の効率が大幅に向上します。
• サプライチェーンの最適化:
• インテリジェントな在庫管理: AI システムは、販売データ、市場動向、サプライ チェーン情報を分析することで、小売業者により正確な在庫予測を提供し、それによって在庫コストを削減し、資本の使用効率を向上させることができます。
• ダイナミックプライシング: AI システムは市場の需要、競合他社の価格、在庫状況をリアルタイムで分析することで、小売業者に動的な価格設定の提案を提供し、それによって価格を最適化し、販売利益を増加させることができます。

この記事はもともと @yancheng によって「Everyone is a Product Manager」に公開されたものです。許可なく転載することは禁止されています

タイトル画像は CC0 プロトコルに基づいた Unsplash からのものです

以上がAI はルールを書き換えていますが、伝統的な産業はどのように立て直せるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。