オーストラリアを代表する銀行であるCBAは、AIパイロットが自社業務に与える影響をデータ中心のアプローチで評価しています。銀行は定量的なデータを注意深く分析することで、どのAI技術を進めるか、追加の資金調達を求めるかを決定することを目指しています。テクノロジーグループのエグゼクティブおよびグループCIOであるギャヴィン・マンロー氏は、最近のシドニーでのMicrosoft AIツアーイベントでデータに焦点を当てたアプローチを強調しました。
銀行のAIパイロットの一つは、Microsoft 365向けのCopilotへの早期アクセスでした。CBAはこのツールを新入社員300人に提供し、市場調査の加速やテキストの要約などのタスクで使用しました。参加者からの初期のフィードバックでは、85％の人がCopilotの使用に好意的であることが示されました。しかし、さらなる投資のための確固としたビジネスケースの構築のためには、マンロー氏は影響の定量化の重要性を強調しました。
定量データの収集のために、マンロー氏は追加の調査を実施しました。彼は参加者に対して、毎月50ドルのランチクーポンとCopilotライセンスのどちらを選ぶか尋ねました。驚くべきことに、75％の人がCopilotライセンスを選び、そのうち9割の参加者がCopilotを使ってより生産的になったと報告しました。生産性の向上とは何かを説明するよう求められた際、その50％がCopilotによってより創造的になったと述べました。
データのさらなる分析により、参加者のうち70％がコンテンツの検索や情報の閲覧に費やす時間が減り、50％が役割でデータ分析にCopilotを使用していることが明らかになりました。このツールが単調な作業や忙しい業務の削減に役立つことが価値とされ、関係者の役割により多くの価値をもたらし、仕事の満足度を高めました。
同様のアプローチがGitHub CopilotというAIペアプログラミングツールの使用にも取られました。このツールを使用したエンジニアの初期グループからのフィードバックは、その有益さを強調しました。ただし、マンロー氏は定量的データ分析による確固たるビジネスケースの必要性を強調しました。
定量的評価を優先することにより、CBAはAIパイロットが従業員に与える影響について貴重な洞察を得ています。このデータ中心のアプローチにより、銀行はAI技術を進展させるための明確な決定を下し、その実施のための追加の資金を確保することが可能となっています。
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