AIプラットフォームのベンダー比較にみる、システム導入時のリスク管理と顧客囲い込み

● 徹底比較:Amazon、Azure、Google、IBMの機械学習機能 現時点の勝者はいるか

少し前の記事になりますが、8月1日に、TechTargetに上記の記事が掲載されました

http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1708/01/news05.html
(引用は「」でくくります。 改行は筆者挿入、以下同様)

「機械学習のライフサイクル全体をサポートする商用クラウドサービスのみに注目した。機械学習のライフサイクルとは、データの取得からモデル開発、運用までを指す。」
として、
「Amazon Web Servicesの「Amazon Web Services」(AWS)、Microsoftの「Microsoft Azure」(Azure)、Googleの「Google Cloud Platform」(GCP)、IBMの「IBM Cloud」といった人気の高いクラウドサービスの機械学習機能を、機能や価格別に分類」して評価しています。

AIの利用を検討するにあたって、その他関連する記事のリンクも貼られているので、一読の価値があると思いますが、

私は、この記事の
「こうした機械学習プラットフォームにはそれぞれ欠点もある。各プラットフォームにはベンダーに縛られるという大きなリスクがある。機械学習では、ユーザーのデータを広い範囲のクラウドプラットフォームに配置するよう求めるのが一般的だ。企業のデータを全てベンダー1社のクラウドに配置すると、他の作業に別のベンダーのサービスやOSSツールを使いづらくなる。」

という点を今回は取り上げたいと思います。

● メールシステムなどOAシステムの変更でデータが使えなくなる

AIに限らず、メールシステムやOA(オフィスオートメーション)システム、データベースシステム、あるいは、会計ソフトや昔なら表計算ソフトなどが変更されると、今までのデータとフォーマットが合わず、使えなくなったり、新しいフォーマットへの変更に大変手間がかかると行った事が出てきますね。

特に、ITやAIのように、技術変化が激しい分野のサービスや製品の導入は、上記のリスクは深刻な課題になりがちですね。

逆に、AIベンダーのようなサービス提供者側から見れば、一旦自社のサービスを購入してくれたお客様は他社に乗り換えづらい(スイッチングコストが高い)ことになり、お客様の固定客化につながるので、標準化と自社独自のどちらが良いか、コストや将来の市場拡大など複数の視点から判断していることと予想できます。

 

● 将来を見越したシステムやサービス導入と自社サービス・商品開発

上記のように、サービスやシステムを導入する際に、自社の特定の事業や業務だけで閉じて使うのか、社内全体や場合によっては取引先とも共有して利用するのかなど、その使い方、使う範囲によって特定のスペックやフォーマットに縛られるリスクを判断することが必要になります。
これは、自社のサービスや商品の中に組み込むシステム・ソフトなどにも言えることですね。

その裏返しで、自社のサービスや商品を開発する際には、お客様を囲い込むメリットを考えた独自仕様の利用と、コスト面や汎用性、性能の拡張などの面で汎用的なリソースを使うことのメリットの双方を考慮しながらバランスを取ることが必要になってきます。

いずれの場合も、将来の事業の進め方を具体的にイメージし、社内で共有していないと、コストやリスクが膨らんでしまうことになりますので、知的資産経営のSWOT分析の中で外部状況を考える際には、自社の市場だけでなく、事業に利用するリソース面からも検討を加えながら、価値創造ストーリーを作成し、システム導入やサービス開発を進める事が必要と考える次第です。

 

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