データと AI を活用して費用を削減し、利益を向上させる 8 つの方法

※この投稿は米国時間 2023 年 2 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ほぼすべてのお客様との会話で、「組織が費用を削減しながら新たな収益源を生み出すにはどうすればよいか？」という質問が上がることがますます増えています。

誰もが未来を予測できればいいと願っていますが、実は予測可能なことに気付いていないだけです。データから未来が見えるのです。データクラウドと AI ソリューションを活用することで、データをフルに生かして財務目標を達成できます。データと AI を組み合わせると、ビジネスで経費を削減して収益性を高める機会が明らかになります。これは、不透明な経済状況において特に重要です。

世界中のさまざまな業界や地域の Google Cloud のお客様がこの取り組みを成功させています。その結果、費用削減によって ROI を改善し、新たな収益源を生み出しています。Google は、こうしたお客様が採用している戦略や行動を選り抜き、事例やヒントとともに電子書籍「Make Data Work for You（データを活用する）」にまとめました。この電子書籍では、費用を削減して収益性を向上させ、データを収益化する方法をご紹介しています。  

データを収益化する 

Google Cloud チームは、成功している組織がデータと AI をインテリジェントに活用して経費を削減し、新たな収益源を発掘するために取り組んでいる 8 つの戦略を特定しました。これらのユースケースは、物流の小さな効率化から、ドキュメントベースのワークフローの加速、データの収益化、マーケティング費用の最適化など、多岐にわたります。

その効果には目を見張るものがあり、多大な費用削減と追加収益が実現しています。ある企業では時間どおりの配送が急激に増え、別の企業では調達から支払いまでの処理費用が半分以下に削減されました。e コマースのアップセルと顧客満足度が大幅に向上した企業もあります。

Google の調査によると、世界中のあらゆる業界の企業は 8 つの戦略のうち少なくとも 1 つは実践可能なことが明らかになりました。よく耳にする誤解に反して、実装のために技術面での大規模な変更の必要に迫られたり、ビジネスが混乱状態に陥ったり、新規投資の負担がかかったりすることはありません。

成功事例のご紹介

ご自身のビジネスはまだ準備ができていないという懸念がある場合、または経営陣の承認を得る必要がある場合、このレポートで取り上げている 15 社の企業の成功事例が役立ちます。世界中のさまざまな業界におけるあらゆる規模の組織が、どのようにしてデータおよび AI 戦略を実装し、具体的な成果を収めているかをご覧ください。

Carrefour 

世界最大の小売業者の一つである Carrefour は、30 を超える国でスーパーマーケット、e コマース、その他の店舗形態を展開しています。市場でのリーダーシップを維持するために、同社はオムニチャネル エクスペリエンスを強化したいと考えていました。

Carrefour は Google Data Cloud に移行し、社内のデータ サイエンティストがものの数分のうちに膨大な量のデータに安全かつ構造的にアクセスできるプラットフォームを開発しました。これにより、よりスマートな顧客行動モデルを構築でき、e コマース サービスにおいてパーソナライズされたレコメンデーション エンジンが実現しました。

パンデミック時、同社の e コマースの収益は 60% 増加し、その一部はこのパーソナライズの成果によるものです。

ATB Financial 

ATB Financial は、カナダのアルバータ州にある銀行です。自社のデータと AI を使用してリアルタイムのパーソナライズされたカスタマー サービスを提供し、毎月 2 万件を超える AI 支援による会話が発生しています。ML モデルにより、エージェントはリアルタイムで顧客に合わせたアドバイスと商品の提案を提供できます。

さらに、以前は 5～8 時間かかっていたマーケティング キャンペーンや月末の処理が数秒で行えるようになり、年間費用を 224 万カナダドル以上削減しました。

Bank BRI

Bank BRI は、7,550 万もの顧客を擁するインドネシアの国営銀行です。デジタル技術を活用することで、大規模な顧客ベースに関する、多くの価値あるデータを蓄積しています。

同行は Google Cloud を使用して、このデータを 50 を超える収益化オープン API によってパッケージ化し、信用評価、リスク管理、その他の用途を目的とする 70 社を超えるエコシステム パートナーに提供しています。フィンテックや保険会社、金融機関には質の高い信用評価および不正行為の検出を自社で行うための人材や財源がないため、Bank BRI に頼っています。

取り組みの早い段階において、プロジェクトはさらに 5,000 万ドルの収益を生み出し、データが新たな収入源をどのように導くかを示しました。

今すぐ始めるには

「Make Data Work for You（データを活用する）」は、前進するためのステップについて解説し、財務復元性のイニシアチブを立ち上げるのに役立ちます。このプロセスは、データと AI の活用による費用削減と新しい収益源を具体化するための土台を築きます。

こうしたステップには、費用効率の高い運用、費用についての情報に基づいた意思決定、データおよび AI 予算の最適化のためのフレームワーク構築が含まれます。

運用: 自社のユースケースに特化した請求

業界トップクラスのデータ ストレージ ソリューションと柔軟な料金オプションを提供するデータおよび分析ベンダーを選んで、費用を管理できます。たとえば、定額制や従量課金制などの複数の料金オプションがあれば、費用を最適化して、最も優れたコスト パフォーマンスを実現できます。

情報提供: 利用状況に応じて情報に基づいた意思決定を行う

クラウド ベンダーのダッシュボードを使うか、請求データレポートを作成して、長期的な費用に関するインサイトを得られます。費用に関する推奨事項やその他の予測ツールを活用して、将来的に経費がどのようになるか予測しましょう。

最適化: 実際の使用量だけ支払い 

データ分析の容量を計画するにあたって、組織は実際の使用量に比べてオーバープロビジョニングして料金を余分に払うことが多々あります。需要が予測できないワークロードを、詳細なレベルで自動スケーリングできる機能を提供するデータ ウェアハウジング ソリューションに移行することを検討しましょう。実際の使用量よりも多く支払うことがなくなります。

イニシアチブを成功に導く鍵となるその他の方法には、AI モデルの構築と効果の測定で価値を生み出すまでの時間を短縮することなどがあります。レポートで詳細をご確認ください。

より明るい未来

Google Cloud チームは「Make Data Work for You（データを活用する）」で取り上げられている企業のみならず、その他の多くの組織が自社のデータと AI を使って有意義な結果を達成するお手伝いをしてきました。レポート (英語) の全文をダウンロードして、貴社も同じように成功する方法をご確認ください。