生成 AI はシナリオ計画をいかに変革するか
生成 AI はアジャイルなシナリオ計画を実現します。変化にすばやく適応するよう構築された動的なモデルを提供することにより、市場が変化する中でリーダーが先を見据えてリアルタイムに行動し、レジリエンスを維持できるよう支援します。
このブログでは以下についてご紹介します。
今日の市場環境は急速に変化し、チャンスが突然訪れます。リーダーは今後待ち受けるさまざまな可能性を考慮して戦略を分析する必要があります。そうすることで、十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。シナリオ計画はそのようなフレームワークを提供します。意思決定者は変更を予測し、次のステップを評価した上で、リソースを投入することができます。
ここで課題となるのは、従来のシナリオ計画ツールや手法は速度や機能に制限があるため、今日のビジネス環境の複雑さやスピードに十分に対応できないことです。このようなギャップを解消するため、今日のチームは人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用しています。
Workday の AI に関する CFO 指標調査レポートでは、AI と ML が変革をもたらす領域としてシナリオ計画が (直接関連する収益予測や戦略的計画とともに) トップ 3 にランクインしています。特に生成 AI は、企業が計画をスマートに策定し、確実に行動するために必要な主要ツールとなりつつあります。
生成 AI がシナリオ計画の鍵となる理由
生成 AI はデータ分析を実行するだけでなく、モデル、シナリオ、予測など、新たな出力を作成する人工知能システムです。静的な収益予測プロセスを動的な分析活動に変換し、従来のシナリオ計画を強化します。生成 AI を使用すると、リーダーは市場、顧客センチメント、競争環境要因に関するライブ情報を活用できます。
生成 AI システムはさまざまなシナリオを数分で生成し、シナリオを適用した結果をシミュレートし、状況の進化に応じてシナリオを更新します。その結果、テクノロジーと実践を緊密に関連付けることができます。シナリオ計画はフレームワークを提供し、生成 AI ツールは今日の組織に必要なレベルの拡張性、スピード、適応性を提供します。
そのため、リーダーは意思決定をタイムリーに行う優位性を確保し、ビジネスを常に正しい方向に進めることができます。生成 AI 導入の勢いは高まっています。PwC 社のレポートによると、2024 年時点で最高財務責任者 (CFO) の半数以上 (52%) が生成 AI を実際に使用して予測モデルを構築し、シナリオ分析機能を強化しています。
従来のシナリオ計画の限界
生成 AI がプランニング チームからこれほど活用されているのには理由があります。手動ベース モデルでは各業界の変化のペースに対応できないため、企業は必要なインサイトを取得し、アジャイルな意思決定を実現する方法を模索しているのです。従来のプランニング手法に共通する制限は以下のとおりです。
- 履歴データへの依存: 過去に重点が置かれたモデルでは、新たな市場シグナル、突然のディスラプション、前例のない動向を特定できないことが少なくありません。
- 時間のかかる分析: 手作業でのシナリオ構築は数週間単位の時間を要するため、意思決定サイクルが遅延し、調整・反復を行うことがほとんどできません。
- 限られた変数: 従来のモデルでは複雑さが単純化されるため、市場、サプライチェーン、消費者行動間の重要な関係性が見落とされる可能性があります。
- リアルタイムな適応性の低さ: 静的シナリオは作成されるとすぐに陳腐化するため、新たな状況や問題が発生するにつれて役に立たなくなります。
- 人的偏見: 計画担当者が立てた前提によって可能性の範囲が狭まることで、常軌から外れていても大きな成果をもたらす可能性のある重要な機会が意図せず失われる場合があります。
ビジネスが進化し、テクノロジーが組織の運営スピードを加速する中、従来の計画手法を強化する必要があることは明らかです。生成 AI はこのような問題点を直接的に解決し、計画プロセスを変化に適応しながら高速・広範に実行できるよう支援します。
生成 AI がシナリオ計画を変革する 5 つの方法
生成 AI はシナリオ作成を加速し、リーダーが検討可能な視野を拡大し、収益予測の精度を高めることで、プランニング チームにさらなるメリットをもたらします。これは構造化データと非構造化データの両方を使用してトレーニングされたトランスフォーマー ベースの大規模言語モデル (LLM) を通じて実現されます。
このようなシステムは、財務データ、ニュース レポート、規制提出書類、顧客センチメントに関するインサイトを統合し、統一されたシナリオ入力データを提供します。シミュレーション形式の確率論的分析に基づいて未来のパターンを多数生成し、新たなレベルの詳細情報や微妙なインサイトを明らかにします。生成 AI が効果をもたらす主な領域は以下のとおりです。
1.大規模なデータ統合
生成 AI は構造化入力データと非構造化入力データをリンクすることにより、従来サイロ化されていたデータソース (財務元帳、運用指標、サプライチェーンの動向、顧客センチメントなど) を統合し、シナリオ構築に欠かせない背景情報をすべて提供します。このようなレベルのインテグレーションは、より現実に即したシナリオ作成を実現し、手動モデルでは見落とされがちな相互関連性を明らかにします。
2.迅速なシナリオ作成
修正を繰り返し行う必要があるスプレッドシート モデリングは、数週間単位の時間を要しますが、予測分析を使用する生成 AI は、詳細なシナリオを数分で生成します。財務チームは必要に応じて資本割り当ての選択肢をテストできます。オペレーション リーダーは、ディスラプションのモデリングを一晩で実行できます。このようなスピードが確保されるため、企業は年次/四半期計画から継続的・反復的な戦略開発へとスムーズに移行できます。
3.動的なモデリング
生成 AI ツールは、経済的な変化、規制の更新、競合他社の公開情報に基づいて新しいデータを継続的に取り込み、シナリオを自動的に調整します。企業は一度策定した計画を使用し続ける代わりに、ビジネス環境を常に計画に反映させることができます。その結果、リーダーは変化に応じて先を見据えた対応を取ることができます。
4.型破りな成果の探求
生成モデルは、従来の手法では見落とされがちなエッジ ケースや、発生確率の低いイベントをシミュレートできます。たとえば、サプライチェーンの混乱と規制の変化が同時に発生した場合にどのような影響が及ぶかをテストできます。極端な市場環境で消費者の導入パターンをモデリングすることもできます。外れ値シナリオを検討することにより、レジリエンスを高め、戦略的想像力を拡大できます。
5.明確なコミュニケーション
AI を活用してデータを可視化することにより、データ モデルを効果的なストーリーへと変換できます。意思決定者は各シナリオが財務、オペレーション、ワークフォースにもたらす影響を自身のニーズに適した形式 (ダッシュボード、グラフ、ストーリーラインなど) で確認できます。明確なデータはリーダーシップ チーム全体の連携を高め、戦略的意思決定に役立つインサイトを提供します。
戦略的計画における AI の実践的応用
生成 AI の真の力は、コア ビジネス活動がどのように再構築されるかに現れます。生成 AI はシナリオ計画を日常的な意思決定を支援する実用的なデータ ツールへと変換し、正確な財務収益予測、高度なサプライチェーン モデルの作成、戦略的なワークフォース計画を支援します。
財務収益予測
財務収益予測は投資や予算編成の指針となりますが、従来のツールはそれ自体に組み込まれている前提の範囲内でしか機能しません。生成 AI は先を見据えたシミュレーションを作成し、アナリストが自身では関連付けしにくい変数をリンクすることにより、このプロセスを強化します。マクロ経済データ、企業パフォーマンス、外部動向を組み合わせて適用し、異なる未来のパターンを数分で生成します。
たとえば、CFO は緩やかな成長、急速な回復、特定セクターの低迷状況を仮定したシナリオを即座に比較し、各シナリオが財務にもたらす影響を明確に把握できます。水面下では生成 AI が数千個に及ぶ変数の組み合わせを同時に処理し、手作業では抽出に数週間かかるインサイトをすばやく導き出します。
サプライチェーンのレジリエンス
サプライチェーンは常にディスラプションにさらされています。アナリストはいくつかのシナリオをテストできますが、生成 AI はより広範なシナリオ セットを生成します。生成 AI は重複する問題をモデリングし、コストやタイムラインに及ぶ波及効果を明らかにします。
たとえば、港の閉鎖と原材料不足が同時に発生するとします。調達管理チームはサプライヤ/物流のライブ データによって裏付けられた提案を参照し、一般的な不測の事態と発生確率の低いイベントの両方を評価できます。その後、モデルは状況の変化に応じて自動的に更新を行い、サプライ戦略にリアルタイムに適応します。
市場拡大
新たな市場に進出するには、メリットとリスクを比較・検討する必要があります。生成 AI は競合他社の動向、規制の変化、文化的影響を考慮した導入シナリオを作成し、アナリストの調査範囲を拡張します。リーダーは 1 つの成長曲線ではなく、さまざまな条件を想定した複数の導入パスを明らかにできます。
たとえば、コンシューマー ブランドは競合他社が割引価格を導入した場合にプレミアム価格設定がどのような効果をもたらすかをテストし、市場シェアのトレードオフを定量化できます。生成 AI は構造化された財務入力データを非構造化データ (プレス リリース、顧客とのディスカッションなど) と統合することにより、競合動向を早期に検出し、広範・正確な計画策定を実現します。
ワークフォース プランニング
多くの場合、ワークフォース プランニングでは成長モデルに基づいてヘッドカウント ニーズの予測が行われます。生成 AI は役割固有のシナリオを作成し、さまざまな要因 (自動化、新しい事業部門、規制の更新など) がスキル需要をどう変えるかを明らかにすることで、詳細な分析を実現します。
たとえば、デジタル サービスの導入を想定して分析を行うと、手作業を行う担当者の需要が減る一方で、データ エンジニアの需要が 30% 増えることを特定したりできます。生成 AI は社内の HRIS システム データと外部の労働力市場データを相互参照し、スキル ギャップを役割レベルで特定します。そのため人事チームはスキル再習得のロードマップを確保し、将来的な人財戦略の策定に活用できます。
リスク管理
リスク チームは通常、優先度の高い一部の脅威を重視します。生成 AI を使用すると、複合的なシナリオを構築し、無関係に見えるリスク要因の関係性を特定できるため、リスクを多角的に管理できます。多数の要因のストレス テストを一度に実行できる生成 AI は、従来のモデルでは対応できない高度なリスク予測を実現します。
たとえば、生成 AI は新たな関税とサイバー攻撃を組み合わせて複合的な影響をシミュレートし、コンプライアンス コストやサプライチェーン パフォーマンスに潜む弱点を明らかにします。リーダーは潜在的なディスラプションの規模を把握するだけでなく、地域の多様化、システムの強化など、実証済みの緩和策を検討することもできます。
考慮すべきベストプラクティスと課題
シナリオ計画に生成 AI を導入する場合は、ベストプラクティスを実装して一般的な課題に対処する必要があります。実装を成功させるためには、まず戦略目標に合わせて AI イニシアチブを適切に策定し、強力、完全、正確、多様なデータ基盤を確保する必要があります。部門横断的なコラボレーションや人間による監視は、AI の出力結果を解釈する上で極めて重要です。出力結果の信頼性を構築するためにも欠かせません。
同時に、リーダーは潜在的な障害を予測する措置を講じる必要があります。データ ガバナンスの実装やデータ プライバシーの保護は必要不可欠です。チームは AI の出力に依存し過ぎないようにし、最終的な判断は自身で行う必要があります。バイアス、チェンジ マネジメント、既存の計画プロセスとのインテグレーションは、適切に対処しない場合、AI の価値を損ねる実質的な障害となります。
倫理的判断と専門知識をもって生成 AI の導入・デプロイメントを主導するためには、AI 専用のガバナンスと監視チームを確立することが最善策です。監視コミッティは以下を行います。
明確な基準を設定する: 生成 AI を計画に適用する際のポリシーとプロトコルを定義します。
データの質とプライバシーを監視する: 入力データが正確・最新で、データ保護規制に準拠していることを確認します。
人的判断に基づいて出力を確認する: 意思決定を下す前に、AI が生成したシナリオを専門家が検証する必要があります。
既存プロセスとのインテグレーションを主導する: 生成 AI の出力が既存の計画サイクルやツールとどのように連携するか監視します。
多くの組織がガバナンスの重要性を認識するようになっています。企業の 50% 以上は、AI の委員会や運営評議会を設置しています。ガバナンスは 1 回実装すれば終わりというわけではありません。継続的に調整する必要があります。そうすることで、組織はリスクにさらされる可能性を低減し、AI から持続的な価値を享受できます。
生成 AI を使用したシナリオ計画の未来
生成 AI はシナリオ計画の適応性と持続性を高めます。リーダーはすぐに陳腐化する予測データを使用する代わりに、状況の変化に合わせて進化するモデルを活用できます。AI を活用した計画は、単にイベントのスケジュールを示すのではなく、常に利用可能なツールとして機能します。
このような進化はコラボレーションも変化させます。財務、人事、オペレーションの各チームはリアルタイムに更新されるシナリオを活用することにより、チーム間の戦略を統一し、サイロを削減できます。各要因の複雑な関係性 (サプライチェーンの変動がワークフォースのニーズをどう変えるかなど) を補足的なインサイトとして特定するのではなく、通常の計画プロセスを通じて把握できます。
一方、エグゼクティブはレジリエンスとスピードを確保できます。生成 AI は予測とアジリティを統合し、リーダーが十分な情報に基づいてタイムリーな意思決定を行えるよう支援します。先の見えない市場で常に先を行くためには、シナリオ計画を戦略的に行うことが鍵となります。
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