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

●　AIプラットフォームの増加と比較・選択

AIという言葉もかなり普及し、AIのサービスを提供するプラットフォームも増えてきましたが、どのベンダーが提供するプラットフォームを選ぶかを検討する際には、他のシステムの導入と同様に慎重な検討が必要となります。

●　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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