消費財産業のAI変革は、変化する消費者の期待と行動を反映しており、あらゆる企業に影響を及ぼします。
主要プロセスを「メガプロセス」として捉え、企業全体の視点で見直すことは、創造性、イノベーション、成長を後押しします。
AIを成功裏に拡大するには、人を中心としたリーダーシップ、技術への備え、責任への取り組みが求められます。
今後5年以内に、ほとんどの組織が人工知能（AI）技術を基盤として、バリューチェーンのあらゆる部分を再構築することが期待されています。しかし、他の業界にも応用できる教訓に特に注目すべきなのは、消費財産業の企業です。
なぜでしょうか。これらの産業は世界最大の雇用主であり、消費者の期待の変化を他のどの産業よりも直接的に反映しています。どの分野の企業であっても、そのほとんど、いや、ほぼすべてが、直接的または間接的に消費財産業のバリューチェーンの一部を担っています。
そして、農業関連ビジネス、消費財、小売りという主要セクター全体における変革は、ビジネス、人々、社会に大きく永続的な影響を及ぼすでしょう。AIがこれらのセクターをどのように形作るかは、世界経済フォーラムが「AI時代における消費財産業の変革」（アクセンチュアとの共同で作成された白書）で焦点を当てているテーマであり、以下の知見を提示しています。
従来のビジネス機能を再考する AIによる「メガプロセス」
現在、多くの企業は、投資収益率（ROI）を含め、ビジネスへの好影響を示す実績を裏付ける機会を模索しています。大半は効率性と生産性の向上を追求しています。また、ハイパーパーソナライゼーションによる消費者エンゲージメントの強化など、イノベーションの水準を引き上げている企業もあります。
AIの導入拡大は、すでに収益成長の拡大につながっています。実際、現在見られる変化は、世界有数の企業の多くが前提としてきた成長の想定を覆しつつあります。先進企業は、チームが自律的な意思決定や複雑な作業の実行を担う「エージェント型AI」を統合することで生まれる可能性にも目を向けています。AIエージェントは、人間による最小限の監督のもとで意思決定を行い、複雑なタスクを自ら実行することができます。
そのような意図をもってAIを拡大することで、ビジネスリーダーは、企業が柔軟でAIによって強化された「メガプロセス」として機能するうえで不可欠な4つの機能を再設計できるようになります。その4つとは、戦略と計画、イノベーションと成長、顧客および／または消費者エンゲージメント、そしてオペレーションと供給です。
特筆すべきは、これらのメガプロセスは他の分野でも同様に関連性がある一方、異なる領域の企業は、それぞれのビジネスモデルや戦略に応じて適応させるべきだという点です。企業は以下の点を検討すべきです。
戦略と計画のプロセスは、生成AI（GenAI）ツール、エージェント、チームが経営幹部による、消費者の嗜好や世界的な動向に関するリアルタイムデータの整理、分析、インサイトの導出を支援することで、「生命体」のように変化していくでしょう。例えば、企業のバリューチェーン全体をデジタルツインで表現することで、経営幹部が複数の将来シナリオを協働的かつ体系的に評価し、その後、バリューチェーン全体にわたる戦略、戦術、オペレーションの計画を容易に整合させ、同期させられる仕組みを考えてみてください。
このメガプロセスにおけるGenAIの予測される影響は何でしょうか。収益10〜20%の増加、コスト5〜10%の削減、EBITDAへの15〜30%の影響です。
イノベーションと成長は、アイデア創出、消費者との共創、そしてほぼ瞬時のスケール化を絶え間なく繰り返すことで付加価値を実現するでしょう。無数のライブデータストリームをスキャンし、まだ活用されていない機会を予測・発見するAIエージェントを想像してみてください。あるいは、研究開発のためにコンピュータシミュレーションやモデルを用いるインシリコR&Dにより、成分や原材料の発見、製造処方の設計において、生産前の段階から確実性の向上、効率性の改善、より良い成果が生まれるでしょう。
予測される影響は、イノベーションの成功率が50〜70%向上し、市場投入までの時間が50%短縮されるとともに、漸進的なイノベーション活動に費やす時間が20%減少することです。
AI時代における顧客および消費者エンゲージメントは、消費者向けの企業が関係を深め、長期的なロイヤルティを高める大きな機会をもたらします。拡大する顧客接点全体で、信頼性が高く、魅力的で、パーソナライズされた価値を提供することで、消費財企業や小売業者は、これまで想像されなかった方法で結びつきを強め、価値提供を高めることができます。
GenAIは、顧客データややり取りのCRMデータベースといった構造化データと、消費者のフィードバックといった非構造化データを、リアルタイムで大量に分析することで、この状況を変えつつあります。複数のデータ種別を統合するAIシステムであるマルチモーダルモデルを、機械学習や予測分析とともに活用することで、企業は、季節的な動向、行動パターン、変化する嗜好に応じて、まさに適切な瞬間に消費者に届く、関連性が高くカスタマイズされた体験を設計・提供することができます。
別の視点から見ると、AIを活用した「インテリジェント営業コーチ」が、営業担当者や顧客サービス担当者を支援し、営業トークに関するパーソナライズされた助言を提供するとともに、次に取るべき最適なアクションを提案し、顧客と直接接しない多くの業務を自動化することができます。
予測される影響には、コンテンツ制作コストの60%削減、ブランドのネット・プロモーター・スコアの10〜15%向上、コンバージョン率の20%上昇が含まれます。
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
AI卓越性センターは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に与える影響を理解するために、各分野のリーダーをつなぎます。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を支援します。
信頼できる場や共同イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIのイノベーションと活用における責任ある取り組みに向けて協働できるよう支援しています。
変革のもう一つの側面は、オペレーションとサプライチェーンにあります。自律的でAIによって駆動されるシステムが需要を予測し、顧客および消費者のニーズに応えるためにリアルタイムで動的に再構成されます。例えば、動的で双方向のコントロールタワーは、エンドツーエンドで自動化された契約ライフサイクル管理、サプライヤーレビュー、受注管理、ベンダーリスク評価を提供し、一貫した調達を確保し、効率性を高め、混乱を緩和することができます。
オペレーションと供給において、GenAIを活用したメガプロセスは、労働効率の25〜31%の改善、棚前在庫率の15〜25%の改善、在庫保管コストの10〜15%の削減を実現することが見込まれます。
AIによる再創造の実現
これらのメガプロセスを十分に活用するには、リーダーは従業員を新たな異なる方法で支援する必要があります。例えば、活動の40〜60%が自動化または拡張されると見込まれる中、リーダーは従業員が新たな役割へ円滑に移行できるよう支援しなければなりません。新たな役割では、自動化された活動を監督したり、AIエージェントのチームと協働したり、AIから学んだり、AIを継続的に訓練したりすることになります。
さらに、リーダーは強固なデジタルコアを構築する必要があります。消費者産業の経営幹部の45%が6〜12か月以内にGenAIを全社規模で拡大できると考えている一方、現在のデジタル基盤がAIの大規模導入を支えられると非常に強く確信しているのはわずか13%です。
最後に、リーダーは信頼、透明性、データガバナンス、持続可能性について高い基準を設定し、維持することに積極的に取り組む必要があります。ペプシコの最高戦略・変革責任者であるアシナ・カニオウラ氏は次のように述べています。「当社は持続可能性の分野で重要なコミットメントを行っています。しかし、この野心を実現するには、適切な実現要素が必要です。AIは、環境をどのように守るかを可能にする要素となっています。」
ペプシコはすでにAIの力を活用し、ポテト農家がリアルタイムで膨大なデータを収集・分析し、生産性を向上させ、収量を最適化する方法を特定するとともに、水、農薬、温室効果ガスの排出を削減することを支援しています。データが蓄積されるにつれて、ペプシコの農業実践はますます持続可能になっています。
2038年までに、人間中心で責任ある方法で導入された場合、GenAIの変革力による予測経済効果は、消費財産業内の7つの地域だけで、1.2兆ドルの追加経済価値をもたらすと見込まれています。
メガプロセスは、消費財産業全体のビジネスリーダーがその価値を獲得する助けとなります。それがあなたの業界にもたらすものを想像してみてください。
トーマス・ベックリー、AI・メタバース・イニシアチブ フェロー（世界経済フォーラム）もこの記事に寄稿しています。
消費財産業がどのようにAIを企業全体に拡大できるかについては、当社の白書「AI時代における消費財産業の変革」で示された「メガプロセス」を通じてさらに詳しくご覧いただけます。
