Takai Voice

生成ＡＩの普及によってリサーチの仕事も大きく変化するのは間違いありません。

リサーチにおけるＡＩの活用は、１）効率化→２）高度化→３）代替化、と進展するというのが先日のＪＭＲＡカンファレンスで聞いた内容です。

そして、今は調査票案や調査レポートの叩き台をＡＩに作成させるという動きが実務レベルで出てきていることも分かりました。

ファミマさんのプレゼンでは、定型化された調査については、１テーマで１３～１４時間の作業時間の削減が図れている、という実績の紹介もありました。

これがどの程度の設問であったのかや、どの程度定型化されたテーマなのか分かりませんが、月に５０本の調査を行うとすると６５０時間もの作業時間の削減が期待できる計算です。

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この様な生産効率がＡＩで実現できれば、リサーチの原価が下がり利益率が高まることが期待できるし、リサーチャーの残業時間の大幅な削減にも繋がるります。

これまで当社は「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」という形で、ＡＩで新たな固定収益を生む事業創出に取組んできました。

これはこれで当社の将来に向けて非常に重要なテーマだと考えています。

そして、もう１つのＡＩ活用の目的である生産効率化についても、石田さん、永森さんで、ＭｙＥＬの調査票作りにＡＩを活用する実験を始めています。

この様な出来るところからの実験と試行錯誤を続けながら、リサーチ業務の生産効率の向上に向けての取組みも進めます。

リサーチは労働集約的な業務であり、上期と下期の業務量が大幅に異なる下期偏重、年度末偏重の市場であるために生じている「４Ｑの残業問題」もＡＩで解決できればと思います。

手探りではありますが、ＡＩ活用を積極的に進めて参りましょう。