人の「行動変容」に焦点を置き
全体をデザインする
涌井氏AIをビジネスモデルにどう組み込むかを考えるとき、多くの人が「人間の仕事をそのままAIに置き換える」という発想をしますが、それではビジネスモデル全体のごく一部の効率化となり、大きなインパクトはありません。大事なのは人の行動変容を起こすことです。
そもそもAIはリスクを取る存在にはなり得ません。人がリスクを取るからこそビジネスが動くのです。真のリスクテイカーである人の行動や意思決定を変えることに繋がってはじめて、AI導入の価値が生まれるのであり、AI導入においてはその全体デザインが何より重要だと思います。
笹氏生成AIを含め、AI導入への期待が高まっていますが、できることのレパートリーが増えれば増えるほど、どうしても「導入すること」自体が目的化しがちです。あくまでAIは道具であり、その道具をどう機能させて、ビジネスインパクトに繋げられるかを考える必要があります。涌井さんのおっしゃる通り、全体のデザインが非常に重要で、難しいところですね。
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株式会社ローソン
常務執行役員 商品本部副本部長- 涌井 和広氏
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涌井氏私たちも試行錯誤しながらブラッシュアップをしてきました。当初は本部でAIを使って需要予測の精度向上に取り組みました。精度が上がれば現場はそれを使うだろうと考えていましたが、うまくいきませんでした。
現場にはそれぞれの異なる事情があり、それらを汲み取った仕組みでないと、現場には受け入れられず、行動変容にも繋がらないということを経験しました。そこで、AIを本部の道具ではなく現場の道具にする、ということを考えました。
時間も人手も足りない現場にAIの支援は極めて効果的に働き、現場がより広い視野でより精緻に分析して判断・行動できるようになります。人の行動変容は、そうした活用の結果であるべきと考えています。
データ処理の効率性と
圧倒的な処理速度でコスト低減
涌井氏現場ごとの事情を汲んだ最適値を出すAIは、従来の一括集中分析と比較すると、AIが扱うデータ量のみならず、計算量が飛躍的に増え、処理時間やコストが膨大なものとなってしまいます。
これを解決してくれたのがDatabricksでした。
笹氏涌井さんのコンセプトを実現するには、膨大な量のデータを極めて短時間に処理し、かつコストも抑えることが必要でした。
Databricksはデータの大規模計算とAIモデル開発・運用を一か所でできる統合データAIプラットフォームです。従来はデータの加工、AIモデル開発、高度シミュレーションなどそれぞれの役割を持ったツールを組み合わせる必要があったため、都度データを運んでくる手間がありました。これはデータが大きくなるほどコストと時間に跳ね返ってきます。
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データブリックス・ジャパン株式会社
代表取締役社長- 笹 俊文氏
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Databricksは当社の共同創業者が開発した、ビッグデータと機械学習のための並列処理フレームワークApache Spark™をコアエンジンとして、データを移動させずに全ての処理を完結させることができるため、巨大なデータを非常に高速、かつ安価に扱うことができます。
またAIを安全に開発・運用するために必要な様々なガバナンスや品質管理の仕組みが揃っているので、非常に生産性高く開発することが可能となります。
私たちは「データとAIの民主化」をミッションに掲げていますが、開発生産性の向上やデータ処理コストの低減によって従来諦めていたユースケースを実現させ、ビジネスインパクトを生み出すことを目指していますので、ローソン様の構想に貢献できたことは非常に嬉しく思っています。
Databricksが可能にした
FCビジネスの新しい戦い方
涌井氏この仕組みの実現は、FC経営モデルの従来の常識を覆すものです。
FCビジネスとは従来は本部の判断を加盟店に落とし込むモデルで、本部意思の実施率が高いチェーンほど強いというのが常識でした。
しかし、現実的には環境は大きく変化しており、FC加盟店に置かれている環境も様々で、その偏差は広がる一方です。場所ごと、現場ごとに変化の方向やスピードも異なります。この偏差の拡大がモデルとしての成長限界をもたらしています。
こうした現場ごとに異なる事業環境の変化に適切に対応していくには、それぞれの事情に応じた対処を、事業全体の効率を落とすことなく実行していくことが必要です。
Databricksが各現場ごとの事情を組み込んだ最適解を出すことで、それを共通のモノサシとして本部と加盟店が対話をし、それぞれの現場がそれぞれの成長を目指せるようになりました。
まさに行動変容です。DatabricksはFCビジネスの新しい戦い方を可能にしました。
笹氏現場への鋭い洞察を起点に、従来の常識、経営モデルの限界を超えて新たな成長モデルに到達されているのは素晴らしいの一言です。加盟店、本部、AIの関係を見事にデザインした経営改革だと思います。AI時代のリーダーシップの在り方を学ばせていただきました。
涌井氏AIの進化、そしてDatabricksの技術は「集中による効率化」を「分散による最適化」で凌駕できる時代をもたらしたといえます。そしてAIで最適化できること、すべきことはまだまだ山ほどある。Databricksの進化が進むほど、我々はより多くのデータを投入し、最適化の範囲を広げられると考えています。Databricksのさらなる進化に期待しています。
笹氏涌井さんの展望のお話を聞 いていると、こちらも期待に胸が高鳴ります。冒頭の話に戻りますが、AI活用の新たな地平は、我々のようなシステムのプロではなく、涌井さんのようなビジネスのプロの描く未来図によって拓かれます。日々発生する膨大なデータをより効率的にビジネスに活かす最新の技術の提供を通じ、そうした方々の挑戦に貢献していきたいと考えています。
データ・インテリジェンス・プラットフォーム
企業内のデータを統合し、AIによる分析と活用を支援するプラットフォームです。効率的で安全なデータ活用環境を提供します。
Databricksが提供する統合データとAI基盤
