2025年にAIがあなたのビジネス戦略をどう支えるか

AIは未来の話ではありません — それは今、私たちの目の前で起きています

そして、まだ気づいていないとしても、それはあらゆるものに革命を起こしています。

私たちが（無料で）借りられる計算能力のおかげで、AIに解決できないことはほとんどありません。しかし、本当に真価を発揮するのは、その膨大なデータセットです。

AIは本質的に、人類が時代を超えて生み出してきた最良の知見へ瞬時にアクセスできる巨大な図書館です。その言葉は、何百万もの優れた知性の残響であり、今や私たちはそのすべてにアクセスできるため、可能性はほぼ無限です

おそらく、こうしたことはすでにご存じでしょう。しかし、ビジネス戦略の管理に役立てるために、その可能性を最大限に活用していますか？

人間として私たちにできることの競合相手というより、外部委託できる補助役として捉えるほうが私は好きです。働き方の中に組み込むことで、私たちのビジネスは最大の恩恵を受けられます。

まだAIをビジネス支援に活用していないなら、活用すべきです。これは問いではなく事実です — なぜなら、他のみんながすでに使っており、後れを取りたくない分野だからです。

では、AIの未来をビジネス計画に取り入れるための基本的な方法をいくつか見ていきましょう。

カスタマーサービスのためのAI

私たちの多くにとって、AIの最初の体験はおそらく「しゃべるロボット」だったでしょう。H.G. WellsやMichael Crichtonの作品のページからそのまま出てきたような存在です。複雑な質問を投げかけ、答えを返し、それまでの通常の検索よりも巧みにこなしていることを示していました。

ですから、まずはあなたのビジネスにおいて、その会話型の役割でAIを活用するという考えを探ってみるのは理にかなっています。カスタマーサービスへの対応、顧客の言い回しへの適応、そして今ではAIの代名詞とも見なされる共感性の発揮に長けており、「ほとんど人間」と言えるレベルの直感を実現できます（ただし実際には、何十億もの他のデータポイントのパターンに基づく予測です）。

AIコンシェルジュの導入

このようなAIは、本格的なカスタマーサービスチームを雇えない中小企業にとって優れた選択肢になり得ます。また、問い合わせを人間のサポートに引き上げることなく基本的な問題を解決することで、既存チームの力をさらに引き出すこともできます。FAQを生きたものにしてくれる、機械によるちょっとした助けなのです。

しかも、莫大な費用がかかる必要もありません。 既製の選択肢は数多くありますし、その中には無料で試せるものもあります。

SpaceshipのAlf — ケーススタディ

もうAlfには会いましたか？ 私たちの親しみやすく（しかも驚くほど頼れる）AIアシスタントです。

Alfを際立たせているのは、カスタマーサービス向けAIという基本的な発想を、さらに大きく発展させている点です。Alfは当社のプラットフォームに完全統合されているため、単なる問い合わせ対応を超えて、お客様をサポートします。

Alfは、顧客のドメイン名探しを手伝うことから、ネームサーバーの切り替えやDNS Recordsの変更といった、これまでより複雑とされてきたドメイン管理関連の作業の一部を実行することまで、幅広く対応できます。この文脈に応じた支援こそが、より単純なコンシェルジュシステムよりも優れている理由です。

もちろん、AlfはSpaceship向けに特別設計されたものですが、完全統合されたときにAIアシスタントが何をできるのかという考えに挑戦する新しいシステムの一つでもあります。これらについては後ほどさらに触れます。既製品を求めるなら、カスタマーコンシェルジュから始めるのは強力な一手です。

また、Alfは実在する人間のチームによるサポートを補完するサービスであることにも触れておく価値があります。AIと人間によるカスタマーサポートのバランスを取ることで、「いいとこ取り」の体制が実現します。

顧客はAlfから迅速で信頼できる回答と賢い提案を受けられますが、より複雑な問い合わせは人間に引き継がれるため、全体として応答時間の改善につながります。

インサイトと分析のためのAI

膨大な計算能力と何兆ものデータポイントによって、AIは人間を模倣するのが得意かもしれませんが、同時に、私たちの多くがこれまで無料で使えた中で最も強力なコンピューターでもあります。

私は最近、Microsoft’s Copilotに、単純な質問に答えるのにどれほどの計算能力が必要かを尋ねました。皮肉なことに、この答えは単純ではありませんが、要点はこうです。AIモデルは単に事実を取り出すだけではありません。巨大なデータセット全体のパターンを分析して応答を生成します。平たく言えば、「単純な」質問であっても、私たちのほとんどが個人で所有できる見込みのある計算能力を上回ることがあるのです。

私のアドバイスは、この贈り物を最大限に活用することです（続くうちに）。後で分析しようと集めてきたビジネスデータがあるなら…AIに任せてみてはどうでしょう？ 成功の可能性を高めるには、何を求めているかを口頭で説明するのではなく、適切に構造化されたCSVファイルをアップロードするのがよいでしょう。しかし、データから取り出したいものがあるなら、おそらくAIがやってくれます。

以下は、そのほぼ無限ともいえる可能性のほんの一例です。思い描いていることにAIが役立つか確信が持てませんか？ まずは聞いてみましょう！

AIによるデータ処理の例

重要なポイント

上の例を見ると、多くの提案が印象的で、あるいは良すぎて本当とは思えないように感じられるでしょう。AIは本当に仕入先との交渉を助けてくれるのでしょうか？

ええ、はいでもあり、いいえでもあります。データを簡単に手元で使えるようにすることで、ほぼ無限に近い形で助けてくれます。古い格言にもあるように、知識は力です。ですから、提案を出してくれること自体は常に良いことです — ただし、それが現実的で実行可能かを見極められる限りにおいてです！ もし自信がなければ簡単です。AIにさらに深掘りしてもらえばよいのです。AIが得意なことの一つは、あなたが理解できるまで物事を分解してくれることです。

これまでデータ分析は定量的か定性的かのどちらかに重点が置かれがちでしたが、AIの器用さにより、その両方を同時に簡単に提供し、データに現実世界での意味を与えることができます。

たとえば、第2四半期の収益がなぜ落ちたのかを尋ねると、AIはあなたのデータの外にも目を向け、あなたのような何百万もの企業の報告された経験から洞察を引き出します。地域的・世界的な経済要因を取り込み、あなたのデータに命を吹き込む物語を目の前で描き出し、周囲の世界というより広い文脈を与えてくれるかもしれません。自分たちのエコーチェンバーに閉じこもりすぎると、時に忘れられてしまう要素です。

また、AIはいつでも利用できることも覚えておく価値があります。ですから、ほんの小さな変化が起きたり、数値に関する追加の文脈が得られたりしたら、完全無料で再評価を依頼できます。

専用のデータ分析ツール

ChatGPTのようなツールはデータの探索や要約には役立ちますが、大規模なデータ処理やライブダッシュボードに関しては、専用の分析プラットフォームを完全に置き換えるものではありません。

より詳細な分析の深掘りには、Microsoft’s Power BI、Google’s Looker、またはApache’s Supersetのようなシステムを検討するとよいでしょう。

これら3つのツールはいずれもAI時代以前に生まれましたが、現在ではすべてAI強化機能を備えています（ただしSupersetではそのために追加プラグインのダウンロードが必要です）。AlfのようにAIを直接統合することで、その領域では非常に高い能力を発揮します。

マーケティングにおける定性分析のためのAI

ここまでは主に数値データについてでしたが、完全に定性的なデータはどうでしょうか？

これも非常に興味深い分野です。というのも、AI以前には、人間の解釈以外で定性的データを本当に理解できるツールは思い当たらないからです。

レビューのフィードバック — AIは顧客の発言に繰り返し現れるテーマを検出できます。この分析の一部として検索を活用するため、これまで見落としていたフィードバックを見つけることもあります。

感情の分類 — AIは定性的データに含まれる感情を分類できます。その後、たとえばポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのように、より二値的に近い形で分類するよう依頼することもできます。必要であれば、これによって定性的データを簡単に定量化できます。

オーディエンスペルソナ— これは少し突飛に聞こえるかもしれませんが、AIは上で触れたようなデータを使って、最も一般的、あるいは最も可能性の高いオーディエンス像を導き出し、共通する特徴、関心、性格タイプまで定義できるかもしれません。

そこから、ビジネスの定義をより明確にしたり、認識面で抱えている問題に対処したりする助けになるかもしれません。ただし、この種のことはかなり割り引いて受け止めるようにしてください。

物流ソリューションと業務自動化のためのAI

次に、日々の業務に役立つ、より一般的なビジネスソリューションについて見ていきましょう。

ビジネスそのものの運営を考えてみてください。シフト作成、スケジューリング、部屋の管理、配送などが含まれます。マーケティング活動の自動化にも役立ちます。ターゲティングとパーソナライズに優れており、顧客属性が分かっていれば、それぞれに最も響きやすいメールやSNS投稿の作成を支援できます。

シフト作成はどうでしょう？ 従業員の一覧、勤務可能時間、必要なカバー時間をChatGPTのようなツールに渡して、どんな案が出てくるか試してみてはどうでしょうか？

私は似たようなプロンプトを与えてみました：

「部屋の管理をお願いしたいです。名前はTest Suiteです。利用可能時間は月曜から金曜の午前9時から午後5時までで、会社のメールアドレス（name@site.com）を持つ人なら誰でも1時間以内で予約できます。」

するとすぐに、必要なロジック（ダブルブッキング防止など）を推論した解決策が返ってきて、私は名前と時間を入力するだけでよくなりました。残りはAIが処理してくれます。空き枠を知りたい？ 問題ありません。現在の予約一覧の要約が欲しい？ すぐに出せます。簡単で、直感的で、信頼できます。

しかし、さらに掘り下げてみると、このツールは現在の会話内にしか保存されず、会話を閉じた後に利用できなくなる可能性があることが分かりました（ただし会話履歴の中では見つかりました）。そうなると、それほど素晴らしい解決策ではないかもしれません。

この問題を指摘すると、GPTはGoogle Sheetsや他のいくつかのアプリでそのツールを再現する方法を案内できると言いました。それ自体もなかなか便利ですが、次の話題にも自然につながります。補助的なアドオンとしてのAIです。

AIの統合とアドオン

これについてはAlfのところですでに触れましたし、日常的に使うアプリやソフトウェアがAIツールを統合し始めているのを、皆さん自身も実感していることでしょう。

急速に進化するこの環境の中で、誰もが自分たちのツールを最新の状態に保ち、市場の最前線にとどまろうとしているため、今後さらに多く見られるようになるでしょう。しかし、AIがより特化した作業で役立ち始めるのはまさにここです。

統合の利点

ツールにAIが直接統合されている利点は数多くあります：

• 簡単にアクセスできる — 別タブでAIとやり取りしながら画面を行き来する必要がありません。

• より深い理解 — Alfのように、AIはそのツールやプラットフォームの「言語」を話せるよう微調整されているため、汎用AIから提案を受けた場合に起こり得るコーディング上の不具合や互換性の問題を抑えられます。

• より良いアドバイス — Spacemail、Microsoft Office、XeroのJAXのようなツールでは、AIは具体的なユースケースに基づいて訓練されており、そのプラットフォームについて深く専門的な知識を持っています。

現在のAI統合の例

私自身の生活でも、使っている多くのアプリにAIが現れているのに気づきます。MailchimpからXero、Google検索からMeta製品まで、小さなAIヘルパーバーやアイコンはますます一般的になっています。

Xeroのユースケース

良い例だと思うユースケースの一つが、財務管理ソフトウェアのXeroです。最近、JAXというAIアシスタントを公開しました。これは「ユーザーが財務活動を理解し、日常的な記帳業務を自動化するのを支援する」ものです。

もしあなたが私と似たタイプなら、会計についてはおそらく8割ほど理解していて、残りは財務アドバイザーに頼っているでしょう。JAXなら、そうした質問で相手を煩わせずに済み、その過程で時間とお金の節約にもなるかもしれません。

SpaceshipのAI統合

Spaceshipでは、日々皆さまを支援するためにAIツールの統合を始めています。Alfだけではありません（主にアカウントレベルの支援です）。製品レベルでもAIを統合し、ウェブサイトの構築と成長のために日々使う中で、よりダイナミックに活用できるようにしています：

WordPress AIツール

当社のWordPress AIツール（Spaceship’s Shared HostingとEasyWPに含まれます）には、AIライティングアシスタント（商品説明などのサイト文言向け）や画像生成ツール（オリジナル画像を作成するため）が組み込まれています。

また、WordPress自体を補完することで、完全なウェブサイト構築も支援できます — ちなみにWordPressは最も人気のあるCMSでもあります。今ではAIによって、コーディング経験がなくても、より速くサイトを作れるようになっています。

WordPressが合わない場合でも、SiteJet Website Builderをご用意しています。これにはAIテキストジェネレーターが内蔵されており、伝えたいことすべてにぴったりの言葉を見つけるのに役立ちます。

AI Website Builder

さらに一歩進んで、Brizyを搭載した当社の完全版AI Website Builderでは、簡単なプロンプトだけでウェブサイト全体のテンプレートを作成できます。画像、テキスト、レイアウト、さらにはアイコンまで含まれます。

初回作成後も、すべて完全に編集可能です。私にとってAI統合の大きな要素は、完全に主導権を手放さないことです。そうした瞬間に、物事はあなたのビジョンから離れていき、ありきたりになるリスクが生まれます。結局のところ、AIの本質は過去に行われたことの集合体なのです。

SpacemailのAI Assistant

当社のメールプラットフォーム、Spacemailには、新しいAIアシスタントがあり、いくつかの基本的なアイデアを、丁寧に作り込まれたプロフェッショナルなメールへと変換できます。ビジネス調またはカジュアル調のトーンを選べ、作成後にはAI Assistantにメールの書き直し、短縮、または長文化を依頼することもできます。時間がない人や、自分の文章に自信がない人にとって最適です。

統合機能を活用する

この絶えず進化する分野を注視しておけば、利用可能になったときに組織内で活用する準備が整います。

現実的に見て、この種のAIアシスタントを日常業務に取り入れることは、会話型AIと並んで、おそらくAIをビジネスに組み込む最も簡単な方法であり、従業員からより多くの成果を引き出せる可能性もあります。

.aiドメインは必要ですか？

AIについてこれだけ語られていると、それをビジネス名（ドメイン）の中心に据えることに戦略的な利点があるのか気になるかもしれません。この点を考えているなら、当社自身の統計を内部的に見た結果が有益な示唆になるかもしれません。

Spaceshipでは、世界的なAI利用の大幅な増加により、.aiドメインの保有数が2023年から2025年の間に毎年倍増しています。

Spaceshipで登録されている全ドメインに占める割合として、.aiは現在およそ0.35%に達しています。これは技術的にはアンギラの国別TLDであることを考えると印象的です。当然ながら、活動の大幅な増加により、Googleは.aiを一般TLDとして扱っています。つまり、他のccTLDとは異なり、使用しても「不利」にはなりません（ccTLDは検索結果で登録国向けにより強く絞られることが多いです）。

.aiに関しては米国が大きく先行しており、新規TLD登録の実に18%を占めています。

このデータの解釈

データだけを見れば、.aiドメインの購入は明確なトレンドに乗ることになります。ただし、戦略的な利点という点では、主にAI分野で事業を行っている場合に役立つでしょう。Googleや他の検索エンジンは、それを業界との関連性を示すシグナルとして利用します。

また、人間の連想という要素もあります。多くの人は.aiを、刺激的なスタートアップやAIテック企業と結び付けるでしょう。そこで自然に次の難問につながります：

顧客向けAIを自社ビジネスに組み込むべきでしょうか？

これまでに述べてきたように、AIによるカスタマーサービスや各種ツールを手持ちの武器に加えることは有益かもしれません。また、既存のAIサービスを自社向けボットとして微調整することもできます。これはカスタマーサービスの考え方と少し異なりますが、大きくは違いません。

一部の企業、組織、さらにはインフルエンサーまでもが、既存のAIプラットフォームを基に独自のボットを訓練し、自分たちの業界特有の質問に強いものにし始めています。英国のNHSはその好例で、患者ケアの多くのレベルにAIを統合しています。一方、ソーシャルメディアの分野では、人気YouTuberのMentour Pilotが作成したAI Travel Assistant Botが、不安を抱える飛行機利用者を安心させるために構築されています。

ですから、AIをビジネスに統合することを考える価値はありますが、AIを偽りの預言者にしてはいけません。中核となる活動を引き続き最優先にし、AIは補助役として捉えつつ、舞台裏であなたを助けるために活用しましょう。ただし、それに十分な時間、専門知識、リソースを投入できるなら、ぜひ挑戦してください！

では、2025年にAIはあなたのビジネス戦略を支えられるのでしょうか？

はい、でもあり、いいえ、でもあります。

なぜなら、AIについてこれだけ語られている一方で、おそらく最も重要な点が見落とされているからです。AIには主導権を握るあなたが必要です。最先端のAIでさえ基本的には受動的であり、その能動的な提案も、積極的な入力やリクエストの結果としてのみ生まれます。

では、役に立つのでしょうか？ もちろんです。これまでに話してきたすべての方法、そしてそれ以上の多くの方法で役立ちます。「可能性は無限大」という表現は使い古されています。しかし、AIの活用に関しては、これまで以上にふさわしい表現に感じられます。なぜなら、私たちはまだビジネス計画におけるその可能性の表面を少しなぞっているにすぎないからです。