オープンイノベーションにおけるAI：有用な出発点、しかし全体像ではない

私たちは人工知能の時代に生きている。大ニュースとなったジェネレーティブAIの進歩から、農作物の病気や医薬品の発見といった複雑な問題に取り組む業界特有のアプリケーションに至るまで、AIは急速に産業の形を変えつつある。

コカ・コーラは、柑橘類の緑色化（オレンジ作物の壊滅的な病気）対策としてAIコンソーシアムに参加することを発表した。続きを読む
クラフト・ハインツもまた、驚くべき方法でAIを活用している。クラウセンのピクルス・ラインに機械学習を適用し、キュウリの不完全な部分を発見して工場の効率を高めている。続きを読む
AIはまた、消費者が食品を購入する方法を変革しようとしている。PwCによれば、人工知能は食料品の買い物を自動化し、人々が次に買うかもしれないものを予測する強力な方法を提供する。

yet2では、10年以上にわたってAIとビッグデータの実験を行ってきました。大規模な言語モデル（LLM）をテストし、カスタムyet2設計のエージェント型AIツールを構築し、何百万ものデータポイントで数え切れないほどの実験を行ってきました。

AIは強力な楽器だが、オーケストラの全てではないことを学んだ。スカウティングにおける真の差別化要因は、AIが独自のデータや人間の専門知識とともに活躍し、私たちのチームがそのプロセスを指揮し、調和とインパクトを確保したときに生まれます。

AIが役に立つところ（そして立たないところ）

私たちは、AIとビッグデータがアンサンブルに付加価値を与える明確な機会を見ている：

エージェント型AIツール：私たちは、TechNeedsの起草や社内ワークフローの強化などの作業を支援する独自のAIエージェントを設計しました。これらのツールは、私たちを “少し良く、ずっと効率的に “します。
ビッグデータセット：当社独自のデータレイクには現在500万点以上のデータが含まれており、弾力的な検索によって日々増加しています。これらのデータセットは、プロジェクトの約20％で、特に独自の情報や見つけにくい情報を扱う場合に役立ちます。
専門データベース：例えば、私たちは中国のFDAスタイルの規制データベース（北京語）を利用し、2,000社以上の企業をリストアップしました。AIは、こうした情報を迅速に解析・統合し、リーチを大幅に拡大するのに役立っています。

しかし、楽器が音を外して演奏するように、AIだけでは不協和音を引き起こす可能性がある。プロジェクトの約80％において、AIはカバー範囲、正確さ、文脈を欠いていることが判明している。結果には、重複や古い項目が含まれていたり、人間による解釈が不可欠なギャップがあったりすることが多い。

ケーススタディ栄養補助食品サプライヤーのスカウティング

最近、ある栄養補助食品のCMOと仕事をした際、このオーケストラ・モデルが試された。彼らは私たちに、まだ発掘していないサプライヤーのマッピングを依頼した。

私たちは3つのプロセスを実行した：

AIは長いリストを作成したが、重複や古い詳細があった。当社独自のデータベースは、AIが完全に見逃した82の結果を浮かび上がらせました。最も重要なことは、当社の人間の専門家が調査結果を調整・検証し、幅広いだけでなく、意思決定にも対応できるサプライヤー・ランドスケープを提供したことです。

人間の付加価値

このケースは、我々が10年にわたる実験を通じて見てきたのと同じ教訓を示している：AIとビッグデータは貴重な楽器だが、指揮者が必要なのだ。

yet2の役割は、AI、独自のデータ、そして人間の専門家によるアンサンブルをまとめ、首尾一貫した正確で実用的なものを作り出すことです。

3つのポイント

イノベーション・スカウトをオーケストラに例えて考えてみよう：

スカウティングは、この3つが連携することで、単独では達成できない結果をもたらす。

結論

私たちは10年以上にわたってAIとビッグデータの実験を続けてきました。その過程で、私たちはAIとビッグデータがアンサンブルを向上させ、効率性を高め、リーチを拡大し、インパクトへの確実性の高い道筋を提供することを学んできた。しかし、AIだけが主役ではありません。

真の差別化要因は、役立つ道具としてのAI、基礎としての独自のデータ、そしてすべてが調和して機能することを保証する指揮者としての人間の専門知識のブレンドである。これが、yet2が包括的で、インパクトがあり、意思決定が可能なイノベーション・スカウティングを提供する方法です。

文：エミリー・スミス

イメージ：Freepik

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