【第42回】AI開発の依頼の仕方まちがってませんか?①

 =タダ働き問題=

AIベンチャーへの問い合わせは色々とありますが、
データ分析関連への関心も高いものがあります。

データ分析ツールが大手数社の寡占だったのは
はるか昔で、いまや国内外のベンチャーを含めて
さまざまな製品を選べます。

AIベンダーは、依頼に応じてユーザー企業を
訪問して製品説明を行い、個別に作ったデモ
を披露します。

こうして手間暇をかけて顧客のために支援して
自社製品の採用につなげていきます。

しかし、本当にこれで良いのでしょうか。

大企業をはじめとするユーザー企業に呼ばれる立場
として、分かってないなぁと感じる部分は多くあり
ますね。

そもそもユーザー企業は自分で調べたり
手を動かしたりほぼしません

電話一本説明デモをさせたり、
分からないことは全部調べさせたりします。

しかし、
この時点でベンダー側は「提案」という名の
タダ働きになっています。

しかも、
このようなユーザー企業は何をすべきか
自分でわかっていないので、余計振り回されます

事前に把握できればわざわざ訪問しませんが、

「電話では説明できない」
「対面じゃないと伝わらない」

などの理由で相手は呼びつけてきます

時間労力交通費の使い方を見ても、
発注側と受注側の力関係が分かってくるものです。

業務に必要な機能要望を全てリストアップしても、
完全にフィットする製品は存在しません

二人三脚で作り上げていくしかありません。

長々と検討を続けても、いずれ一時凍結という名目で
検討中止になったりします。

時間手間をかけても検討中止という
「結果」だけが残るのは、、、泣

「分からないから聞いている」
「お客さまへの提案こそ企業の本質」

と思う方もいるでしょう。

しかし、行き過ぎた支サポート弊害も生みます。

ユーザー企業に滅私奉公しても、ベンダーは
受注しなければ1円の売上にもなりません

資金に余裕のないベンチャーなら、
長期間提案を進めた案件が見送りになるのは、
かなりの痛手です。

それでも

「提案活動」
「比較検討の支援」
「信頼関係の構築」

という、実質タダ働きプラン
思った以上に蔓延しています。

依頼側の立場になると、
他人をタダ働きをさせているという感覚
マヒしますので注意です!


 =認識のギャップをうめよう=

あなたも、政府や企業のコロナのへの対応を見て
いて感じているかと思いますが、意思決定の遅さ
強く問題視されますよね。

この遅さの原因の一つに

「無駄なやりとり」

があります。

このような現状に対して、
見直すべき点を書いていきますね。

ユーザー企業は、

自社で抱える問題をシステムツール
なければ解決できないのかを考えましょう。

ここで大事なのは、

”まず自分で調べる”

ことです。

「分からないから聞いている」

の一点張りで課題を丸投げ状態では、
提案側も質問に答えられません

自社の問題を調べる作業は、
他社にやらせるより自社でやる方
手間時間もかかりません。

ベンダー企業の担当者をヤフー知恵袋感覚で
呼び出すのはやめましょうね

「調べても情報がないから呼んだ」

という担当者もいますが、
見つからなければ問い合わせフォーム
メール一本で済む話です。

小学生でも「ググる」を知っています。

さらに中高大生は『タグる※』
使いこなしています

※分からない方はググってみましょう。

外国製のシステムは資料が英語の場合も
ありますが、製品の概要事例はGoogle翻訳でも
大まかに把握する程度でも良いでしょう。

詳しい調査はもっと検討を
進めてからで十分
です。

過度な秘密主義によるNDA締結の義務化や、
直接訪問による説明見直すべきでしょう。

まずは、

必ずしもそれらが必要なのかどうか
考えたほうがいいと思います。

ここまで準備してから担当者を呼び出しても、
遅くはありません

自社に必要な製品や機能を見極めてから
呼んだ方が検討もスムーズに進みますし、
お互いのリソースや時間を有効活用できます。

AIシステムといっても、
多種多様な製品があり、
機能特徴はそれぞれ異なります。

開発者利用者で、求めるもの
イメージも異なるでしょう。

こうした認識のギャップを埋めることが、
無駄な提案や検討をなくすための第一歩
なんです。

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 2020年4月29日
 2020年5月13日