AI活用は現代の経営アジェンダの最上位にありながら、期待通りの事業成果を得られている企業はわずか25% 。
導入したAIの半数以上が試験導入の段階で止まり、本番運用に至らないケースも少なくありません。
その原因の多くは、AIツールの性能不足ではなく、AIが参照する「データ基盤」が外的環境の変化に追いつけないことにあります。
primeNumberが提唱するGDMは、AI技術をデータ管理プロセスそのものへ統合し、基盤自体が自律的に拡張・進化する方法論です。
本資料では、GDMの考え方と、それを支える3つの価値を整理しています。
自社のAI投資をどう成果につなげるか、検討する際の材料としてご活用ください。
こんなことがわかります
- AIに投資しても成果に結びつかない本当の原因
- AIを活用して成果を出せた会社と出せない会社の違い
- 今までのデータマネジメントが限界を迎えている理由
- AIとデータを駆使して経営・事業・現場を変革させる方法
GDMがビジネスを変えるユースケース例
- 経営：意思決定の質とスピードをAIで高度化する仕組み
- ガバナンス ： 個人情報検知の自動モニタリング
- 営業 ： 社内外のデータを組み合わせた調査レポートや提案骨子を作成する仕組み
- カスタマーサクセス ：顧客会議を「状況報告の会」から「戦略共有の場」へ変革する仕組み
- マーケティング ：CDP構築の高速化と自律的に進化させる仕組み
