今日のデータ環境は人工知能（AI）によって支配されており、この環境を形成する4つの要因があります。2つは馴染みのあるもので、2つは比較的新しいものです。「変化のスピード」と「データの量」は何年も前から注目されていますが、今日のビジネスリーダーは「データの次元（data dimensions）」と「データの有効期限(data expiration)」も考慮する必要があります。
わずか15年ほど遡っても、データは有限で、理解しやすく、ビジネス機能や意思決定に実装できました。データは人間が処理することができ、ボリュームは管理可能で、変更の速度は非常に限られていました。私たちは主にデータの単一の次元を扱っており、データの保存寿命が長かった。熟練した訓練を受けた人間がデータを消化して処理し、ビジネス上の意思決定を行うことができました。この場合、あなたのビジネスはパイロットによって運営されていました。
最初の破壊的変化は、変化のスピードが上がり始めたことです。人間は当初これに苦労していましたが、分析だけでなく、コミュニケーション、顧客関係、プロジェクト管理、企業のパフォーマンスなどを支援する新しいツールの波が登場しました。Software-as-a-Serviceがオプションとして登場し、ビジネスは現在、人間とソフトウェアによって監督され、ビジネスの副操縦士として共に管理されるようになっています。
その後数年間は安定した状態が続きましたが、企業に入ってくるデータの量が増加し始めました。エンタープライズソフトウェアは入力情報を生成し始め、消費者もソーシャルシグナル、ジオロケーション（位置情報）、ウェブ（およびスマートフォン）アクティビティなどを共有し始めました。人間とソフトウェアは、現在流れ込むデータの量を消化できなくなり、そこで自動化がソフトウェアに書き込まれ始めました。
正確に言うと、ソフトウェアが進化し、ルールがプログラミングに書き込まれるようになりました。これらのルールにより、企業は自社の知識を効果的にデジタル化することができるようになり、これらのルールに基づいてソフトウェアに定義されたパラメータを指定することで、自動化はデータの主要なユースケースとなり、ビジネスを成功させるための基盤となりました。
企業は現在、パイロットやコパイロットの段階よりも、ルールに基づいて決定を下し、より効果的にビジネスを前進させるオートパイロットに依存するようになりました。
しかし、過去数年間で態度が変わり（attitude shift）、今日では、2つの新しいデータコンセプトのために、企業は制御時にAIパイロットを必要としています。データの次元（dimensions）は大幅に増加しており、それは、より多くのデータソースがあるためだけでなく、以前のように単一の変数を使用して線形ではなく、多次元的（multi-dimensionally）かつ総合的にデータを分析できることが期待されているためでもある。次元の変化により、データ量の増加からより深い洞察を得ることができます。
また、企業がデータを合法的に保持できる期間と、単一のデータポイントが適用されている特定のフィールドに関連する期間の観点から、データの有効期限がはるかに短くなりました。リアルタイムの意思決定である、適切な顧客に適切な製品を適切なタイミングで提供するというアイデアは、この新しいデータトレンドの背後にあり、数週間前、場合によっては数時間前の信号でさえ古くなる可能性があります。
レガシーデータの再考 Rethinking legacy data
そうは言っても、過去のレガシーデータに価値がある多くのユースケースが残っています。この価値は、AIを使用して、分析および処理される前にデータベースに収集および保存されたバッチデータを、ほぼリアルタイムで収集、分析、および処理されるストリーミングデータに変換することで実現できます。
これは、デジタルエコシステム全体で、今日のツールが取り込みされるデータの多次元性を理解し、そこから学び始め、データの適時性に気づき始めていることを意味します。順番に、彼らはオンデマンドで、実行するように要求されているサービスに合わせて、独自のビジネスルールを作成することができます。
企業は、あなたのビジネスがパイロットまたはコパイロットによって管理されている場合、あなたはトラブルに巻き込まれることを理解する必要があります。オートパイロットとパイロットフェーズのためにデータを準備している企業は、競争上の優位性を高めますが、追いつく方法もあります。
失地を回復する Making up lost ground
すべてはビジネスリーダーから始まります。幹部は、AIパイロットへの変革の複雑さを理解するために、自分がどこにいるのか、どこにたどり着きたいのかを認識する必要があります。
日常業務が完全にデジタル化されていないビジネスは、直ちにこれに対処する必要があります。この移行を容易にするためのツールがあり、オペレーションがデジタル化されると、次のフェーズが簡単に実行されます。データのメリットへの扉が開かれ、ソフトウェアが自動化を通じてデータ内に保持されているナレッジベースをデジタル化できるようになります。
追跡している集団に追いついたレガシー企業は、自らのオプションを評価し、オートパイロットとAIパイロットの段階への移行が積極的で戦略的であることを確認できます。先頭集団とのギャップは拡大しているように見えますが、これもまた追いつく方法があります。繰り返しますが、特にデータ構造とパートナーシップが鍵となります。
構造エンジニアたち Structural engineers
ビジネスが新しいデータインフラストラクチャを必要とするかどうかについては、データの世界ではコンセンサスがありません。リーダーは、自社の既存のレガシーデータを処理するという点で、何が重要かに集中する必要があります。新しいデータストリームと構造を作成するには、時間がかかり、移行を早めることなくコストが発生します。
AIは自らの問題を自ら解決しています。非構造化データを、理解、解釈、行動できる形式に変換する方法を自ら理解できます。前述のように、レガシーデータからの洞察は、それをストリーミングデータに変換することで変換できます。
最近の技術史から、新しいデータサイロを作成すべきではないという私の信念を裏付ける良い例があります。データ経済の最初の10年間で、数10億、場合によっては数千億ドルがデータウェアハウスの作成に費やされ、意思決定をサポートするためにデータをクリーンアップ、構造化、統合しました。
今日、AIは、費用対効果が高く信頼できる代替手段で、多くの確立された既存のデータエンジニアリングプラクティスをバイパスすることができます。レガシーデータをストリーミングデータに変換して、従来のデータウェアハウスやエンジニアリング構造の外で動作する自律型エージェントに、ほぼリアルタイムで信号を送信できるようにすることが、リーダーとしての私の優先事項です。
標準としてのパートナーシップ Partnerships as standard
旅行業界は、企業規模の長期的なデータパートナーシップの欠如に苦しんでいます。現在のデータ環境では、私の意見は、すべての企業がAIパイロットステージへのスムーズで成功した変革を遂げるために、新しいタイプのデータパートナーシップを探し始める必要があるということです。これらのパートナーシップは、前述したように、多次元データに焦点を当てる必要があります。
たとえば、目的地のマーケティング組織（DMO）とコンベンションおよびビジタービューローは、伝統的に目的地の需要を生み出すという単一の直線的な目標を持ち、データパートナーシップはこれを反映しています。しかし、この限られたデータセットは、支出や変換（expenditure and conversion）などの新しい次元を追加することで強化できます。これは、別のデータパートナーから来る必要があります。DMOがAIパイロット段階にある場合、異なる次元からエージェントシステムへのデータのリアルタイム接続により、意思決定を自動化できます。
企業がAIパイロットに完全に移行するために新しいデータパートナーシップを必要としていることを受け入れると、データ標準に関する変換を開始する必要があるという強力な議論があります。データが将来どのように使用され、保存され、分析されるかについての一貫性は、旅行業界とその技術エコシステムが信頼（trust）に関する問題に対処するのに役立つかもしれません。
信頼は前進するための重要なものになるでしょう。B2Cの文脈では、ゲストが信頼できるAIエージェントとデータを共有することをいとわないという好循環があります。エージェントが取り込みたいデータが多ければ多いほど、消費者にとってより良い体験が得られ、信頼の絆が強化され、その結果、データを共有する意欲が高まります。
B2Bでも標準が必要です。データパートナーシップには明らかに商業的な角度がありますが、これらは、消費者の信頼を維持しながら、企業に肯定的な結果をもたらすためのツールを提供する、信頼できる一貫したフレームワーク内で組み立てる必要があります。
次のステップ Next steps
一部のビジネスでは、オートパイロットとAIパイロットの採用を通じて、すでに再構築されています。まだパイロットとコパイロットの段階にあるビジネスを監督する経営陣にとって、追いつくことは可能です。AI自体は、特定のユースケースとロック解除できる増分価値を明確に理解していれば、ビジネスを適切な形にするのに役立ちます。
質問は簡単です：競合他社が信号駆動型AI時代（signal-driven AI era）に移行している間、あなたはまだコパイロットと一緒に飛行しますか？
著者について…
Ali Becklenは、HotelRunnerの創設者兼マネージングパートナーです。
【出典：Phocuswire 翻訳記事提供：業界研究 世界の旅行産業】
