AIの登場。よりスマートな戦略を推進するためにAIを活用しますか？
人工知能（AI）の台頭により、ビジネスアナリスト（BA）の役割は急速に進化している。BAはAIのツールや機能に満足することなく、意思決定や機能実行にAIを取り入れなければならない。しかし、それは実際にはどのようなものだろうか。急速に変化する状況の中で、ビジネスアナリストはどのようにAIを効果的に活用すればいいのだろうか。戦略、AI、ビジネスアナリシスの交差点について、さらに詳しく探ってみよう。
戦略とは何か？
戦略とは、思慮深く積極的な分析を通じて短期的・長期的な目標を達成することである。ここでは、表面的なレベルだけでなく、根本的な原因や長期的な検討事項を特定するために、痛みのポイントに目を向け、症状だけでなく実際の問題に対処する効果的な解決策を作成します。その目的は、対応策を減らし、課題を未然に防ぐことである。
戦略とは、真の問題を明確にすることに加え、取り組みに優先順位をつけること、つまりニーズを評価し、緊急性、ビジネス価値、長期的な拡張性と拡張性に基づいてリソースを配分することである。さらに重要なのは、大局的なアプローチをとり、さまざまな断片がどのように組み合わさっているかを継続的に検討することである。例えるなら、戦略には個々の木だけでなく、森を包括的に理解することが含まれる。問題を長期的に解決するために取り組むべきことをすべて特定し、ビジネスに悪影響を及ぼす意図しない結果を避けるためには、その木が生息する生態系を理解することが不可欠なのだ。
とはいえ、BAが熟知すべき戦略にはいくつかの層がある：
- 市場戦略：これは、業界のシフト、競合の動き、マクロ経済の影響などの外部要因を理解し、全体的な競争力を高めるための積極的な手段を講じることである。御社の製品は市場において実際にどのような位置づけにあるのか？競合他社と比較して業績は良好か？ビジネスとして重視する点を変えるべきか？
- 事業戦略：これはより経営的なものである。組織内部の能力と、価値を提供するためにさまざまな機能がどのように相互作用しているかを検討する。効率と品質でうまく機能するためには何をしなければならないか？そのために必要なことは何か？各機能の能力レベルは？各機能の重要度は？
- 機能戦略：これは、特定の機能で使用されるステップ・バイ・ステップのプロセス、ツール、スキルをより詳細に検討するもので、潜在的にビジネスの特定分野に広がっている可能性があります。例えば、経理部門や購買プロセスでは、ビジネスの多くの領域に影響を与えます。機能の全体的な影響を理解することで、ビジネスをよりよく理解し、機能的かつ全体的な視点から全体的な改善点を特定することができます。
- 製品戦略：これは市場戦略から派生するものです。市場シェアを拡大するために、顧客のニーズ、市場の需要、新たなトレンドに基づいて、新たな製品を改良・開発することです。例えば、市場でのポジションや現在のトレンドに基づき、さらなる差別化や市場の新たなニーズへの対応に役立つ新製品や既存製品の改良はないか？
- プロジェクト戦略：これは、短期的な価値と長期的な展望を可能にする方法で、特定のソリューション・ニーズに確実に対処することです。 例えば、カスタム・ソフトウェアの近代化や開発は、ビジネスが特定のテクノロジー・ソリューションから必要とする将来的な能力を考慮しなければ、非常に高価になる可能性があります。より大局的で長期的なニーズを考慮してソリューションを戦略化することで、時間を大幅に節約することができる。 前もってわずかな割合の時間を投資しておけば、ソリューションの耐用年数を通じて、やり直しややり直しが少なくなり、大幅な時間の節約になります。
さて、AIとその戦略における役割について話そう。
AIとは何か？
AIは人間の知性をシミュレートする。データから学習し、断片を組み合わせ、問題を解決するためにパターンを推論する。これは提供されたデータの認識に基づいており、AIは1と0や.NET言語だけでなく、人間の言語を理解しなければならない。
AIには主に3つのカテゴリーがある：
- ナローAI：このタイプのAIはパターン認識に重点を置いている。画像認識、言語翻訳、効率化の機会の特定など、特定のタスクを支援する。これは長い間存在しており、一時期はAIではないと強く考えられていた。 現在では、AIであるもの、あるいはAIを養うものの傘下に含まれている。 機械学習、自然言語処理などを考えてみよう。
- 一般的なAI：多様なシナリオにおいて、独立した高度な推論と意思決定が可能な、より高度なモデル。これは、構造化され、自動化された意思決定を超えている。 これは、AIエンジンが、たとえ監視があったとしても、はるかに少ない量で独自の結論を出す場合である。 チャットGPT、Grock、Perplexityなどを考えてみよう。
- 超知能AI：理論的には、このAIは人間の知能を凌駕し、推論や問題解決に長けている。多くの人が思い浮かべるデータに基づいて問題を解決するだけでなく、ボディランゲージを観察したり、話し方のトーンや相槌を考えたりするなど、人とその感情を解釈することができるようになる。
AIは、間違った情報に基づいて評価し、ガイダンスを提供したり、あるいはAIの幻覚と呼ばれるでっち上げの答えを出したりすることがあるため、人間の監視が必要である。幸いなことに、AIにフィードバックを与えれば、AIは考え直し、より適切な回答を返してくれる。そのためには、ビジネスアナリストが、何かが正確でないと思われるときにそれを認識できるだけの知識を持つ必要がある。AIの回答は、AIが学習させたデータと同程度にしかならない。つまり、質の低いデータや偏ったデータを使用すると、不正確な洞察に終わる可能性がある。AIがより自律的になるにつれ、意思決定の透明性と公平性を確保するためには、人間の監視が不可欠となる。
ビジネスアナリストがAIを戦略に活用する方法
AIを戦略に組み込む現実的な方法はいくつかある。ひとつは、業界のトレンドや市場のポジショニングを分析・理解するために活用する方法だ。AIを使って企業や業界のリソースを調べ、例えば、市場で何が起こっているのか、現在のマクロ経済イベントを特定し、これらを結びつけてより包括的な見解を得ることができる。最先端のAIエンジンは、何が事実なのか、どのような要因に基づいて予測しているのか、どの程度の確率で起こりうることなのか、といった要素を教えてくれることが多い。
AIは非効率の検出を自動化することで、プロセスの最適化を効率化することができる。手作業でプロセスモデルを作成し、同僚と各ステップを分析してタイミングを決定し、ボトルネックを特定する代わりに、AIシステムにプロセスを入力するだけでよい。AIは各ステップを追跡し、非効率を検出し、自動的に改善を提案する。
クレーム管理の例として、500ドルを超えるクレームはすべてマネジャーがレビューすることを義務付けるビジネスルールを考えてみよう。クレームの75％がこの閾値を超えると、大きなボトルネックとなり、処理時間が遅くなり、顧客離れが加速する。AIはこの非効率性を特定し、不正データを分析することで、より良いインサイトを提供することができる。例えば、不正請求の90％が1,000ドル以上の請求であるにもかかわらず、その範囲に入るのが全体の5％に過ぎない場合、現行のルールは不必要にほとんどの請求を遅らせていることになる。AIによる洞察に基づいて閾値を調整することで、リスク管理を改善し、クレーム処理を大幅にスピードアップすることができる。
AIを戦略に使うだけでなく、もしまだ使っていないのであれば、この強力なテクノロジーを日常業務の他の側面で使うことも検討しよう。例えば、電子メールの下書き、録音された会議の情報の要約、電子メールの中からフォローアップが必要な要件やタスクを探し出すことなどが挙げられる。AIは自動的に会議のスケジュールを立てたり、カレンダーを更新して集中作業のための時間を確保したり、文書やプレゼンテーションの下書きをしたり、他にもいろいろなことができる。
AI時代を先取りする
では、ビジネスアナリストとしてAI時代に成功するための秘策は何だろうか？継続的な学習と適応。AIに好奇心を持ち続け、新しいツールを積極的に試すこと。忘れてはならないのは、AIはあなたを補強するものであって、取って代わるものではないということだ。つまり、意思決定を強化し、より深い洞察を提供し、より価値の高い仕事に集中できるよう雑務を処理してくれる強力な味方と考えるべきだ。
AIと人間の創造性が協働する未来へと組織を導くために、あなたの戦略的専門知識を発揮してください。
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