プロクター・アンド・ギャンブルが AI を使用してデータから新たな洞察を引き出す方法

合法的に主張できる組織はほとんどありません 1世紀以上にわたって分析研究を行ってきました。

P&G は、グローバル組織全体で共通のデータを作成する先駆者でもあり、大規模な分析専門家グループを設立し、それらを事業部門に組み入れました。

P&G が人工知能に関して何をしようとしているのかを知るために、同社のエンタープライズ データ サイエンス担当バイスプレジデントでビジネス AI イニシアチブのリーダーであるジェフ ゴールドマン氏に話を聞きました。 分析可視化への革新的なアプローチ ビジネススフィアと呼ばれる取り組みを通じてP&Gで。

ゴールドマン氏が述べているように、データと分析に対する 100 年来の志向が依然として普及しています。

P&Gの「AIファクトリー」

2021 年頃、ゴールドマン氏と同僚は、P&G のビジネスにおいて AI がますます戦略的な役割を果たしていることに気づきました。

AI モデルの作成を迅速化するために、P&G は「AI ファクトリー」と呼ぶ機能を開発しました。 ポッドキャストのエピソード 今年初め:「AI ファクトリー アプローチの良い点は、人々がデータ リポジトリ内のデータに即座にアクセスできるプラットフォームであるだけでなく、AI アルゴリズムや生成モデルにも即座にアクセスできることです。したがって、開発者は『どうやって拡張するか?』について心配する時間が大幅に減ります。それはすぐに使えるものだからです。」

ゴールドマン氏によれば、AI ファクトリーによりモデルの導入までの時間が約 6 か月短縮されるという。

AI ファクトリー機能により、特定のビジネス要件に合わせてさまざまなバージョンのモデルをテストすることが容易になります。

P&G の生成型およびエージェント型 AI 製品

ゴールドマンは、価値の大部分がこれまで、そしてこれからも生み出され続けるだろうと指摘した。 分析的AI、サプラ​​イチェーン管理とメディアの意思決定に関わるユースケースを挙げています。

P&G の生成 AI 製品は個人の生産性に重点を置いていますが、同社はビジネス プロセスに直接拡張できるユースケースにも同様に関心を持っています。 プロジェクト・ジニーは、記事とヘルプ ドキュメントの情報を統合して 800 名を超えるカスタマー サービス担当者に情報を提供し、質問の処理時間を大幅に短縮します。

P&G は、ビジネスのさまざまな側面のパフォーマンスに関するデータに簡単にアクセスできるようにすることに長年注力してきました。 記事の中で 今年の初めに、「データを操作できるのに、なぜダッシュボードが必要なのでしょうか?」 

P&G のエージェント AI の実験では、テクノロジーを最も効果的に使用できる場所を判断するための一連のパイロットに焦点を当ててきました。

AIによる研究開発の改善

ゴールドマンのデータ サイエンスおよび AI 組織は、P&G の研究開発部門と強力なパートナーシップを築いています。

研究開発組織は IT と協力して、生成 AI を使用した新しい働き方をテストしています。 AI が「サイバネティックなチームメイト」として機能する方法。 これには、個人またはチームとして生成 AI を使用するよう割り当てられた 776 人の商業および研究開発の専門家が参加し、生成 AI の有無にかかわらず、4 つのビジネス ユニットにわたる実際の消費者問題に対処しました。

人間と AI の機能を構築する

P&G は長年、データ、分析、AI における人間の能力の構築に注力してきました。

さらに、P&G は数年前に、現在進行中の Friends of Data Science 認定プログラムの提供を開始しました。

「組織がデジタル化に消極的であるため、新しい機能の導入が困難になります」とコーエン氏は言います。