ガートナーは、2021 年の 5% から 2025 年までに 30% の企業が AI を活用した開発およびテスト戦略を導入すると予測しています。さらに、ジェネレーティブ・デザイン AI によって、新しい Web サイトやモバイル・アプリの設計作業の 60% が自動化されます。今後、AI、機械学習、ロボティクス・プロセス・オートメーション (RPA)、エッジ・コンピューティングなどのテクノロジがデジタル・ライバルの業務の中心となり、デジタル変革のペースを加速させるでしょう。
AI テクノロジーはすでに、プロセス検出と継続的なプロセス自動化をデジタル時代にもたらし、デジタル変革のためのデータ主導の意思決定を導いています。AI は、目標がどのようなものかは定義できても、そこに到達する方法がわからない場合に、データから意味を抽出できる独自の機能を備えています。また、AI は人間の能力を増幅し、急増する構造化および非構造化ビッグ・データを洞察、アクション、価値、収益性の向上に変換することもできます。

この図は、高度な機械学習とビッグデータの入力によってモデルが強化され、AI が中心的な役割を果たすようになる様子を示しています。

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分析の目的は、パターンを発見することです。パターンとは、データ内に自然に発生するクラスターまたはグループであり、起こりうるインシデントや新たな行動を予測するために使用されます。これらのパターンは、現在のシステム問題の根本原因を特定し、自動化を推進して問題を知的に解決するために使用されます。
AI、RPA、その他のテクノロジーを活用したインテリジェント・オートメーション・プラットフォームは、将来の AI 主導型企業の運用モデルとして急速に普及しつつあります。
しかし、AI に対する期待と現在の誇大宣伝にもかかわらず、持続可能な競争優位性を実現し、潜在的な破壊的要因から保護する方法で、業務プロセスに AI をうまく組み込んでいる企業はほとんどありません。
Trianz は、データ、分析、クラウド、インフラ、デジタル変革にわたる統合機能により、AI を取り巻く「誇大宣伝サイクル」を打破し、実用的な高 ROI ソリューションを導入するお手伝いをします。また、次世代の AI 中心の運用モデルを強化する独自のインテリジェント・オートメーション・プラットフォームの構築もお手伝いします。

AI が業務に組み込まれると、戦略的な問題に適用して業務効率を高め、コストを削減できます。AI 投資による真の ROI は、機械と人間を統合し、企業の収益を生み出す機能であるマーケティング、販売、サービス全体にわたって主要な顧客指標を飛躍的に向上させる AI 対応の文化を創出することで得られます。
当社は、肯定的な成果を生み出し、展開リスクを軽減する独自の Trianz 方法論と IP を組み合わせた厳格なベスト・プラクティス・モデルに従います。

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