AI戦略の5つの最終価値
どう戦略化していくか？
収益増加
広告市場の独占（ユーザーのLTVがわかると広告投下もしやすい）
例：GONG(Revenue Intelligence)
Expert in the Loopとの組み合わせ。
GONG が営業トークを全て聞いていて、セールスの品質を把握する
会社ごとのデータが貯まっていき、ループが強化される
コスト削減
コストリーダーシップ戦略
小型プロダクト化（いちいち人に任せるのめんどくさいのも拾える）
例：LawGeex(弁護士向けの契約書レビューツール)
Expert in the Loopとの組み合わせ
弁護士が契約書のレビューを行える。
コスト削減だけでなく、早いディールができる価値。法務に確認しなくても良い
リスク/損失予測
サブスクリプションモデル（リスクと戦いながら価格最適化ができる）
FinTech化（利用者や利用先の信用がわかる。肩書や権威に頼らない）
例：fenergo (レギュレーションに関わることをなんでもやる)
政府の様々なレギュレーションが、銀行にどれくらいインパクトがあるかを知れる
コンプライアンスマネージャーが理解していても、現場へ浸透するのは難しい
UX向上
例：lemonade (90秒で保険に登録できる)
UX x Expert in the Loop
チャットボットで保険に申込できる
審査に時間がかからないので、9ドルから入れる
グレーゾーンの時にエキスパートが審査する
R&D
例：Exscientia (製薬会社のドラッグディスカバリー)
どの薬がどれくらい効果があるか？
新型コロナのRNAを解析し、薬と組み合わせてシミュレーションを行う
莫大な投資をかけなくてもシミュレーションができるようになってきた
あまりこの整理に囚われすぎない方がよい。本質は、データ収集と学習のループ