価値測定のギャップに注意：AI投資のビジネスインパクトを測定

組織がデータとAIのイニシアチブの実行に成熟するにつれて、1つの疑問が取り残されます。それは、チームの有効性とビジネスへのインパクトを評価するにはどうすればよいのかということです。これは、よくある「自分の持っているデータにはどのような価値があるか」という、理論的に語られがちな問題とは異なります。今日の課題は具体的です。それは、データとAIイノベーションへの継続的な投資を正当化するために使用できるメトリクスを定義し、追跡することです。長年の実験を経て、この1年で本格的に本格始動します。

Snowflakeがスポンサーとなって3,324社を対象に最近実施した調査では、回答者の57%が生成AIを実装していることがわかりました。早期導入者のなんと92%がプラスのROIを報告しています。しかし、実際に測定したことがあると答えたのはわずか64%でした。そのギャップに注意してください。幸いなことに、多くのSnowflakeのお客様が利用しています。 

2024年12月、私たちは、バリュードリブンなAIとデータのリーダー、つまりデータとAIのイニシアチブが組織にもたらした価値を監視、測定するためのプラクティスを構築している人たちを評価しました。その後、たくさんの方にお話をうかがいました。私たちが得たのは、AIイニシアチブの価値を知ることの重要性、価値を提供しないことによるリスクの知覚、そして困難を伴いながらも価値測定は可能だという知識です。 

得られた教訓とベストプラクティス

米国のある大手食品流通業者のCDOは次のように述べています。「AIイニシアチブを実行するということは、そのイニシアチブにキャリアを投資することです。まさにキャリア形成の勝負の場」なのです。ほとんどのエグゼクティブは、プロジェクトが成功するという自信がなければそのリスクを取りたがりません。それはつまり、AIイニシアチブが投資利益率を高めるという確信が必要だということです。測定が必要です。一部のリーダーにとっては、必ずしも簡単なことではありません。意思決定の改善や生産性の向上を評価する際には、価値を見出すことができません。「ちゃんとある」と言う人もいます。テクノロジーリーダーはその方法を知っています。他のテクノロジーイニシアチブと同じです。

また、バリューは一朝一夕に決まるものではないことも教えてくれます。初期の実験段階は通常、完全なビジネスケースを必要とせず、見返りも期待できない可能性があります。プラットフォームの構築には資金が必要です。しかし、インフラストラクチャの統合やモダナイゼーションであっても、このような基盤的な投資を正当化することは容易ではありません。まずは、現在行っているデータ活用から始めて、改善につなげましょう。必要に応じて機能を追加することで、イニシアチブを増やして拡張できます。ほとんどのチームにとって、AIイニシアチブが大規模に実稼働するようになると、価値測定の必要性が生じます。  

もう1つの貴重な教訓は、停止、損失削減、リソース再割り当てのタイミングを把握することです。AIイニシアチブの価値の予測と評価についてはいろいろ言われてきましたが、一部のデータエグゼクティブは中止の判断を下すのに苦労しています。

最後に、がっかりしないでください。価値の測定は筋肉のようなものだと考えてみて下さい。それは使うほど強くなるということです。価値の測定は、最初は気が遠くなるような、非常に面倒な作業に見えます。ところが、実践を重ねることで時間が経つほど楽になっていきます。

価値測定の6つのステップ

SnowflakeのCDOガイド：AIのビジネスバリューを測定し、AIとデータリーダーがこれらの教訓とベストプラクティスを共有します。開始に役立つ6つのステップをご紹介します。

1.影響の当事者を特定する。コストの発生箇所と価値の創出箇所の両方について考えます。これが価値測定チームです。

2.ビジネスメトリクスについて合意する。これはダッシュボードの問題ではなく、実際の課題や機会についての問題です。マーケティングのコンバージョン率、受注、プロダクトの欠陥、あるいはトラック不足などについて考えます。これらが成果の測定基準です。

3.現在の値をベンチマークして影響を予測する。選択したメトリクスの現在の状態はどうか。これが基準になります。それがどのように変化すると期待しているのか。それが最終目標です。 

4.成果を監視、測定、報告する。シニアリーダーとの定期的なコミュニケーションによって、継続的投資に対する同意を固めます。会社全体のコミュニケーションは将来のイニシアチブを生み、草の根レベルの支持と『乗り遅れたくない』という空気を生み出します。

5. データおよびAIプラットフォームプロバイダーに支援を求める。 AI-readyプラットフォームとは、AI戦略を積極的に実現するものであるべきです。Snowflakeのバリューエンジニアリングチームが提供するビジネス価値評価およびビジネス価値実現は、主要なビジネス目的とSnowflakeのAIデータクラウドの機能間で戦略的整合性を図れるよう支援します。評価は投資前に実施される連携的取り組みであり、現状と最終目標の基準を確立します。実現はイニシアチブのライフサイクル中に定期的に実施され、確実にビジネス価値を創出します。プロセスには定量的分析と定性的分析の両方があり、従業員サーベイ、業界ベンチマーク、実現したビジネス価値を使用して、コストとベネフィットの両方を測定します。この実践にはFinOpsレビューも含まれ、コストの可視性、制御、最適化を評価します。

6. 収益を忘れないこと。 連携的取り組みによって投資と戦略的成果の整合が取れていることを確認します。言い換えれば、発生するコストは測定可能な純ビジネス価値を創出しなければなりません。

継続的な投資を正当化し、AIの適用に優先順位を付け、潜在的なリスクに対してAIの将来的なメリットのバランスをとるには、AIのビジネス価値を測定することが重要です。しかし、測定は容易ではありません。メリットは間接的なもの（意思決定の改善や生産性の向上など）となり、効果は分散的で多様な形で現れ、価値は時間をかけて徐々に積み上がっていくこともあります。しかし、それは可能です。

AIの成果の測定とモニタリングに関するベストプラクティスの詳細については、最近公開された CDO’s Guide:AIのビジネスバリューの測定をご覧ください。