提供:Google 協力:日経BP 総合研究所

THE NEXT X 変革の扉

テクノロジーによる社会の未来への貢献を目指すグーグル。
「AI の力で解き放とう、日本の可能性」というビジョンに基づく日本における取り組みを紹介する

Google Cloud  President, Global Revenue マット・レナー 氏
Google Cloud マット・レナー 氏 Google Cloud  President, Global Revenue
Vol.25

生成AIでのビジネス課題解決を加速
カギはパッケージ化と顧客への伴走

Google Cloud
マット・レナー 氏
生成AI(人工知能)のビジネス活用への期待が広がる一方で、依然として手探り状態にある企業も多い。企業の生成AI活用はどの段階にあり、メリットを引き出すにはどのようなアプローチが必要か。マイクロソフトやオラクル、セールスフォースなどで要職を歴任し、現在はGoogle CloudのGlobal Revenueプレジデントを務めるマット・レナー氏に話を聞いた。

重要なのは価値を引き出すこと
クラウドとAIでデータ徹底活用へ

マット・レナー 氏
Google Cloud
President, Global Revenue
マット・レナー

――今の役職に就任なさって半年ほど経過します。Google Cloudとして、顧客にどのような価値を提供していきたいとお考えですか。

レナーGoogle Cloudの核となる強みはプロダクトにあります。高い可用性、先進性、セキュリティー、持続性に優れたプロダクト、これを包括的に提供できることが強みといえます。

 企業にとって重要なのは、それぞれが持つ様々なデータから新たな価値を引き出していくことです。私たちにとっては、それをスムーズかつ効果的に実現できるようお客様がデータから価値を引き出せるよう支援することこそが最重要テーマといえます。このため、私たちはクラウド、人工知能(AI)をはじめとするGoogle Cloudのプロダクトを起点としつつ、パートナー企業やお客様と連携して、課題解決に取り組んでいます。

 私が、Google Cloudに参画した理由は、まさにこの点です。クラウドとAIを軸にした企業であり、それを基盤に成長を遂げてきました。この点こそが、Google Cloudが他の企業と一線を画すゆえんなのです。

――データから価値を引き出した具体的な事例について教えてください。

レナー例えば金融業界では、英国の大手銀行であるHSBCホールディングスにソリューションを提供してきました。顧客についての情報やそれぞれの契約内容を含め大量のデータを分析することで、アナリストやセールス担当者は顧客に対して、より質の高いサービスを迅速に提供できるようになりました。例えば、マネーロンダリングの検出において、疑わしい取り引きの検出率を2倍から4倍に引き上げ、誤検知を60%以上削減しています。

 小売大手のウォルマートでは、データを分析することで消費者一人ひとりへの理解を深めてきました。適切なタイミングで求められる商品を提示することが売上増につながっています。データにアクセスして分析することが競争優位を生み出しているのです。

組み込み型ソリューションで
生成AIを活用しやすく

マット・レナー 氏

――現在の生成AIの利用状況と、普及させていくための施策について、どのように考えていますか。

レナー昨年多くのお客様が生成AIの実証実験に取り組みましたが、まだ実稼働に至っていないケースが少なくありません。

 生成AIをビジネスで活用するには、まずビジネス上の課題を明確にする必要があります。そのうえでGoogle Cloudは2つの方法でAIの活用を支援しています。一つは、特定の利用シーンを想定した組み込み型AIソリューションで、業種・業界共通で活用できるパッケージ型のプロダクトを提供しています。もう一つはお客様特有のビジネス課題を解決するアプローチで、顧客に寄り添い、必要とするソリューションを一緒に開発することです。事前に効果を検証して導入を支援していきます。

 組み込み型のAIソリューションとしては、多くの企業に共通して必要とされるソリューションを提供しています。代表例がコンタクトセンター向けの「CCAI」です。既存のコールセンターで活用できるもので、顧客からの問い合わせに対し、その内容を音声からAIが聞き取ります。

 加えて、AIが内容を理解し、解決策の候補や新たな提案のための別商品など、参考になる情報を瞬時にオペレーターに提示します。これにより、顧客の体験価値を高められるわけです。AT&Tやベライゾン、小売のBest Buyなどが導入し、顧客のエンゲージメント向上やアップセルといった点で貢献しています。

 もう一つ、コードを自動生成する「Gemini Code Assist」もあります。社内のプログラム開発者がAIを活用することにより、プログラミングの生産性を70〜90%も高めることができると期待されています。

伴走型パートナーの選定が
生成AI活用の成功を左右

――日本の市場では、どのような業種・分野に注目していますか。

レナー日本には様々なマーケットがあると考えています。例えば製造業では、IoT(Internet of Things)データに基づいた生産ラインの故障予測や商品の品質チェック、サプライチェーンの配送ルートの最適化といった用途で、AIやクラウドがビジネス課題の解決に役立つでしょう。

 大きな効果を得られそうな業種としては、医療・ヘルスケアも挙げられます。創薬のほか、医師の診断、看護師の作業などの用途で業務の品質向上や効率化に役立ちます。例えば米国のHCAヘルスケアでは、2万人にのぼる看護師が患者の情報を毎日ノートに記録していました。これをAIタブレットに置き換えたことで、作業を効率化でき、ノート記入にかかる時間を1人平均90分から3分に短縮できました。ほかにも、小売業における顧客対応、ゲーム開発におけるコンテンツ作成やマーケティングといった領域でも効果を見込めます。

――生成AIはどんどん進化していきます。その中で、生成AIのメリットを最大限引き出すにはどのようなアプローチが必要でしょうか。

レナー生成AIへのアプローチとして一番いいのは、お客様にとって最良のパートナーを選定することです。生成AIから価値を引き出す道のりを正しく理解しており、ビジネス課題を解決するのに最適なソリューションを選び出すことができ、調達から実装までを伴走してくれるパートナーを選ぶことが重要です。Google Cloudは、そうしたパートナー関係を築けるよう、お客様のビジネス課題に向き合っていきます。

マット・レナー 氏

Google Cloud
President, Global Revenue
マット・レナー(Matt Renner)氏

グローバル営業統括組織のプレジデントとして、セールス、コンサルティング、パートナーエコシステム、カスタマーエンジニアリングを含む、グローバルな市場開拓組織を率いている。Google Cloudの製品およびエンジニアリングチームと連携して、あらゆる規模、業界、地域の企業や組織が、人工知能を活用したクラウドによる変革を実現できるよう支援している。

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