機会探索

AIのマネタイズ

Vin Vashishta

Technical Strategist

開始にあたって

 

• 事業データに結びついた、顧客価値を生む機会を見つける。
• 製品生成コストとデータ作成コストのバランスを取る。
• データコストを下げ、利益率を高める。

両面性

• 明白なものにとどまらず、高付加価値で非自明な機会を探す。
• 全業務のデータを製品開発に活用する。
• 多様なデータへのアクセスが機会探索の鍵。

データアクセス

 

データは何で生まれるか？

• 従業員の業務
• 顧客の製品利用
• 実験

収集が難しいデータもあり、分析で価値を創出・提供する機会を制約する。

データ動態：社内イノベーション

• 社内のプロセスとワークフローがデータを生み、価値創出の基盤となる。
• 技術不足はこのデータへのアクセスを妨げ、価値創出を阻害する。
• 機会探索を見直し、データアクセスとコストを含めて評価する。
• 現在のデータ生成と取得の実態を定義する。

ビジネスを支援する

移行

 

• モデルに複雑なドメイン知識を学習させるには、事業・顧客の文脈へのアクセスが不可欠。
• 機会探索は既存の技術とデータ取得プロセスに整合させる。
• 明白な機会から適合度の高い機会へ移行し、発見の効果を高める。

Let's practice!

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