AIトランスフォーメーションプログラムに含まれるもの
多くの企業がすでにAIパイロットを実施しています。しかし、それを核となるプロセスの変革につなげた企業はほとんどありません。オペレーティングモデル、データ整備、人材・組織面を担う人がいないためです。AIトランスフォーメーションプログラムは、このギャップを解消します。本サービスはストラテジー&コンサルティングファミリーに属し、戦略から実行までを一つのプランとして連結します。
- AIアンビション、バリューケース、プログラムロードマップ
- 単発のAIトレンド講演
- オペレーティングモデル:オーナー、AIチーム、意思決定権限、資金調達
- 経営チームの交替
- データおよびリスクチェックを含む優先ユースケースポートフォリオ
- ライセンスの代理購入
- ベースラインと継続・中止ゲートを備えたガバナンス付きパイロット
- 削減額や人員数の保証
- 本番システムおよび日常業務へのスケールアップ
- AI規制に関する法的意見
- チェンジマネジメント、トレーニング、アドプショントラッキング
- AIガバナンスとバリュートラッキング
近接サービスとの違い。 AIストラテジーとレディネスはアセスメントであり、優先順位付けされたガバナンス付きロードマップを成果物として終了します。デジタルトランスフォーメーションコンサルティングは、AIを複数の選択肢の一つとして、ワークフローとシステムを再設計します。AIトランスフォーメーションは、ロードマップに続くプログラムです。パイロットを実施し、オペレーティングモデルを変え、AIが業務の一部となるまで継続します。一つの製品やシステムにAI機能を追加することが目的であれば、AIインテグレーションがより迅速な選択肢です。
適切な活用場面と、他のアプローチが適する場面
- 複数の部門がAIを求めており、一つのプログラムが必要
- AI優先事項がまだ合意されていない:レディネスアセスメントから始める
- パイロットは存在するが、日常業務に達したものがない
- 一つの製品に一つの機能を追加:AIインテグレーションを選択
- リーダーがAIのバリューとリスクを取締役会に報告する必要がある
- プログラムを担う経営スポンサーがいない
- プロセス、データ、役割が同時に変わる必要がある
- どのAIツールを購入するかという問題のみ
プログラムを担うテクノロジーリーダーがいない場合、フラクショナルCTOまたはCIOが合意した期間、プログラムをリードすることができます。
成果とバイヤーが求めるもの
リーダーシップチームがAIトランスフォーメーションパートナーを採用する目的:
各ユースケースにはオーナー、本番への道筋、スケール判断の日程があります。
予算はエビデンスに従います:すべてのパイロットにはベースライン、成功指標、継続・中止ゲートがあります。
意思決定権限、AIチーム、データオーナー、レビューステップが文書化されます。
トレーニング、新しい役割、変更された手順が、実際に業務を行うチームとともに計画されます。
ユースケースは個人データ、顧客への影響、規制上のエクスポージャーについてスクリーニングされます。
バリューレジスターが各ユースケースをそのベースラインと比較して追跡し、取締役会は活動ではなく結果を確認できます。
ケイパビリティモジュールと成果物
ビジネス指標に結びついたAI目標と段階的予算
オーナー、AIチームの形態、意思決定権限、資金調達、ベンダールール
バリュー、データレディネス、リスク、工数で評価された候補リスト
ベースライン、人間によるレビューポイント、ゲート基準を備えたスコープ付きパイロット
本番統合、モニタリング、サポート、ロールアウト計画
ステークホルダーマップ、トレーニング、役割変更、アドプション指標
AIポリシー、リスクレジスター、レビューサイクル、バリューレジスター
デリバリープロセス、チーム、ガバナンス
プログラムはステージ単位で進行し、各ステージは書面によるエビデンスを伴う意思決定で締めくくられます:
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戦略とアンビション。
ビジネス目標、AIアンビション、バリューの測定方法を合意します。
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オペレーティングモデル。
パイロット開始前に、オーナー、AIチーム、意思決定権限、資金調達ルールを設定します。
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優先ユースケース。
候補をバリュー、データレディネス、リスク、工数でスコアリングし、上位をプログラムに進めます。
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パイロット。
各パイロットは、実業務の中で一つの仮定を検証し、人間がAIの出力をレビューします。
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スケール。
ゲートを通過したパイロットは、本番システム、手順、トレーニングに移行します。
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運用と改善。
バリューレジスター、リスクレジスター、ポートフォリオを固定サイクルでレビューします。
各ステージは、ディスカバリーと戦略的アラインメントから継続サポートおよびコービルディングまでの6ステップデリバリーライフサイクルに対応しています。デリバリーはアジャイルで、週次KPIダッシュボードによるインクリメントレビューと、専任のアカウントマネージャーおよびプロジェクトマネージャーが配置されます。メソッドはリーンです:まずディスカバリーを行い、バリューを証明できる最小限のパイロットを実施し、指標を動かさないユースケースへの予算は割きません。業務はハノイを拠点にリモートファーストで英語で行われ、セキュリティが設計段階から組み込まれています(ロールベースアクセス制御、転送中のTLS、保存時のAES)。AIはドキュメント化されたAPIを通じてアクセスされるため、モデルを変更してもその周辺のプロセスを再構築する必要がありません。
NIST AIリスクマネジメントフレームワーク(AI RMF 1.0)を中立的な構造として使用しています。Govern、Map、Measure、Manageの各機能は、プログラムのオーナー、ユースケースのコンテキスト、バリューとリスク指標、コントロールにそれぞれ対応しています。
本サービスにおけるAI
AIはプログラム業務そのものを支援します:AIアシスト型ツールがインタビューを要約し、ユースケースをクラスタリングし、ポリシーのドラフトを作成します。コンサルタントがすべての出力をレビューしてからお客様に届けます。NetbaseはISO/IEC 42001 AI管理システムフレームワークを自社のAIデリバリープラクティスに適用しています。
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デリバード:レコメンデーションエンジン。
4over4のオンライン印刷ストア向けに構築。AI機能を日常のeコマース業務に組み込んだリファレンスケースです。
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グロースケイパビリティ:エンタープライズAIトランスフォーメーションプログラム。
オペレーティングモデル、ポートフォリオ、パイロット、スケールアップをNetbaseが主導。公開されたプログラムケースにはまだ紐付いていません。
エンゲージメントモデルと商業上の変動要素
Netbaseのプロジェクトの多くはディスカバリー後に合意した固定価格契約で提供されており、各プログラムステージも同様の方式でスコープ設定できます。マイルストーンベース、月次チームリテーナー、KPI連動型の契約も提供しています。詳細はエンゲージメントモデルをご覧ください。レートカードは公開していません。
工数とコストに影響する要素:ビジネスユニットとユースケースの数、データの状態、各パイロットが接続するシステムの数、規制対象または個人データの存在、プロセスオーナーの意思決定速度。
実装選択としてのテクノロジー
プログラムは特定のAIベンダーへのロックインを避けるべきです。Netbaseはモデルに依存せず、データレジデンシー、コスト、レイテンシー、品質に基づいてユースケースごとにモデルを選択します。パイロットは私たちが構築するバックエンドプラットフォーム上のAPIを通じてお客様のシステムに接続し、アシスタントやエージェントなどのAIプロダクトはデジタルプロダクトでカバーしています。
Technologies we build with
業界への適用
小売・eコマース。 商品コンテンツ、検索、レコメンデーション、カスタマーサービス、注文例外処理が一般的な最初のユースケースであり、その後に需要予測やバックオフィス業務が続きます。
新興市場。 モバイルファーストおよびクラウドファーストで進む企業は、既存プロセスに後付けするのではなく、新しいプロセスにAIを組み込むことができます。新興市場におけるデジタル・AIトランスフォーメーションガイドでは、決済、ローカライゼーション、データ規制について説明しています。
まず自社でレディネスを評価したい場合は、エンタープライズAIレディネスアセスメントをご利用ください。
リテール・ECサイト:AIを活用したストアフロント、マーケットプレイスと受注オペレーション
Netbaseは、ストアフロント、マーケットプレイス、受注オペレーションの近代化を支援し、効果が見込める領域にAIを導入します:AI検索、レコメンデーション、カタログエンリッチメント、受注例外処理など(チームによる承認付き)。Geo-Tek IT Solutionsは新しいECプラットフォームのローンチ後、最初の四半期で売上高が36%増加し、EUのファッションマーケットプレイスではGMVが47%増加しました。
詳しく見る
実績:デリバードAIとトランスフォーメーション
エビデンス成熟度:AIトランスフォーメーションはグロースケイパビリティです。単独のプログラム事例はまだ公開されていません。以下の実績は、デリバードAIとプログラムの基盤となるプラットフォーム変更を示しています。
4over4(オンライン印刷、米国)。 Netbaseは、ストア全体プロジェクトの中で閲覧・購買履歴を活用したレコメンデーションエンジンを構築しました。4over4のケースを読む。
Geo-Tek IT Solutions(キプロス)。 あらゆるデバイスに対応し、社内システムと連携するよう再構築されたデザインプラットフォーム:AIユースケースが依存する統合基盤の一例です。Geo-Tekのケースを読む。
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バイヤーFAQ
AIトランスフォーメーションとAI戦略はどう違いますか? 戦略は何を、どの順序で行うかを決めます。トランスフォーメーションプログラムはそれを実行します:パイロットを実施し、役割とプロセスを変え、AIが日常業務の一部となるまでバリューを追跡します。
プログラムにはどのくらいの期間がかかりますか? ステージ単位で進みます。最初のステージとそのゲートはディスカバリーで合意し、後続ステージは各ゲートが生み出すエビデンスに基づいて資金調達されます。
クリーンなデータが先に必要ですか? いいえ。データレディネスはユースケースごとにスコアリングされ、各ユースケースに必要なデータ整備はその計画の一部となります。
人材・組織面はどのように管理しますか? 各ユースケースにはチェンジプランがあります:影響を受ける人、必要なトレーニング、変更される手順、アドプションの測定方法。
自社チームが一部を担当できますか? はい。Netbaseがプログラムをリードしながら、自社チームや他のベンダーが同じゲートの下で一部を構築することができます。
最大のリスクは何ですか? バリューが証明される前にパイロットをスケールすることです。ベースラインを持つ継続・中止ゲートがそれを防ぎます。
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SaaS・モバイル・AIプロダクト向けデジタルプロダクトアクセラレーター
デジタルプロダクトアクセラレーターは、ファウンダーやプロダクトチームがSaaS・モバイル・AIプロダクトをより速くリリースするためのNetbase製モジュールとデリバリーパターンです。アカウント管理、請求、ワークフロー、インテグレーションをゼロから作り直す代わりに、実証済みのコンポーネントを再利用し、プロダクトの差別化要素やユーザーが期待するAI機能の開発にエンジニアリングリソースを集中。カスタム開発で作成したコードはお客様の所有物となります。
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本サービスはNetbaseの会長、創業者兼CEOであるDavidが担当し、Netbase Editorial Teamが維持管理しています。AIをパイロットからビジネスの運営方法へと移行させる準備ができましたか? ソリューションレビューを予約するか、まず関連実績を見るください。
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