AI时代经营战略：游戏运营成本削减50%的真相与制造业协同案例

“削减50%”并非空谈

游戏运营公司マイネット提出借助AI实现运营成本削减50%的目标，这一消息令众多经营者为之震惊。与此同时，オープン与JRCエンジニアリング宣布在面向制造现场的AI解决方案上展开合作。AI正开始改变“业务模式”本身。

笔者在自己公司内部署了32个AI代理，实现了每年减少1550小时的工作量。作为经营者，我可以断言：“削减50%”并非特定行业的故事。

游戏运营的成本结构与许多行业相通：客户服务、数据分析、内容更新、故障处理。这些都是规则化的业务。

マイネット的发布表明，通过将AI应用于这些业务，可以大幅削减人工成本。关键在于“削减”并非目的，而是“重新分配”。节省下来的资源可以投入到更具创造性的工作中。

オープン与JRCエンジニアリング的合作旨在实现制造现场的自动化。质量检查、工程管理、库存优化——这些业务也在通过AI实现自动化。

游戏运营与制造现场，看似不同的行业，但AI所应用的业务性质相同：模式识别、基于规则的判断、基于数据的预测。这些正是AI最擅长的领域。

AI导入的最大障碍在于缺乏成本感。基于笔者的实际成果，提供具体数字。

本公司以月费约21,000日元（约合人民币1,050元）运营32个AI代理。费用包括Claude Code的使用费、ChatGPT的订阅费以及VPS租赁费。年成本约25万日元（约合人民币12,500元）。

与此相对，节省的劳动力时间为每年1550小时。假设时薪为5,000日元（约合人民币250元），则每年创造约775万日元（约合人民币38.75万元）的价值。ROI约为3,000%。

许多经营者认为“自主开发不可能”。然而，随着生成AI的发展，开发门槛已大幅降低。

使用代码生成AI，即使没有编程经验的人也能制作简单的自动化工具。笔者的客户中，就有后台负责人自行开发AI工具，实现了每月减少20小时工作量的案例。

太平洋フェリー引入了聊天机器人“Tebot”，稳定应对每月超过1万件的咨询，实现了95%以上的回答率。

这一案例表明，“咨询应对”是AI导入的第一步最佳选择。这是规则化的业务，易于应用AI，且效果能以数字清晰呈现。

太平洋フェリー的成功因素在于没有一次性全面AI化。先从常见问题入手，逐步扩大范围，在提高回答率的同时维持客户满意度。

这种方法适用于任何行业。首先在一个业务中导入AI，确认效果后再逐步扩展。这样可以将风险降至最低。

许多企业面临的课题是业务的个人依赖化。某些工作只有特定员工才能完成，一旦该员工离职，业务就会停滞。

AI能解决这一问题。让AI学习业务流程，任何人都能输出相同质量的成果。摆脱个人依赖，提升组织的韧性。

各部门使用不同系统，数据无法联动——这就是“数据孤岛”问题。

AI能够跨系统分析数据。通过API联动，实现数据统一管理，并用于经营决策。笔者也在自己公司中，将Google、GitHub、Slack、SNS API全部联动，实现了数据流的统一管理。

列出公司业务，确定哪些可以通过AI实现自动化。优先顺序为：规则化业务、数据丰富的业务、效果易于测量的业务。

具体包括：咨询应对、数据输入、报告制作、库存管理、质量检查等。

一开始就大规模导入风险较高。首先在一个业务中导入AI，测量效果。如太平洋フェリー的案例所示，分阶段推进是成功的关键。

成本可以从月费1万日元（约合人民币500元）起步。建议从聊天机器人或代码生成AI的订阅开始尝试。

AI导入的成败取决于员工的理解与配合。开展提升AI素养的培训，营造员工能自主运用AI的环境。

根据笔者的经验，当员工能够熟练运用AI时，会涌现出新的业务改善创意。自下而上的AI应用将推动整个组织的生产力提升。

マイネット的50%削减目标只是AI带来可能性的冰山一角。制造现场、客户应对、数据分析——所有业务领域都在推进AI的应用。

经营者需要具备的视角是：将AI视为“经营战略”的核心，而非单纯的“成本削减”手段。通过运用AI，可以在维持业务质量的同时削减成本，并将节省的资源投入到创造性工作中。

导入成本从月费数万日元（约合人民币数百元）起步。请迈出第一步，尝试将AI应用于公司业务。这一步，将极大左右竞争力的时代已经到来。