AI で切り拓くビジネス プランニングの未来

このブログでは以下についてご紹介します。

• AI を活用したビジネス プランの基礎
• 主要なビジネス アプリケーション
• AI の導入における課題と考慮事項
• 将来の展望

以前のビジネス戦略は、ビジネスプランを策定してそれを厳格に実施することを意味していました。たとえば、過去のデータに基づいて目標と予測を設定し、年に 1 回か 2 回数字を確認することがこれまでのビジネス戦略でした。このアプローチでは、現在のビジネス環境には対応できません。現在の市場と業界は急速に変化しているため、静的な計画に頼るのは非効率的なだけでなく、リスクも伴います。

現在は、人工知能 (AI) を活用したビジネス プランニングがビジネスにおける標準になっています。消費者の要求と予測不能な市場動向に対応するには、AI 自動化、データ分析、高度なプランニング ソフトウェアが不可欠です。

AI を活用すると、負荷の高い作業をまとめて処理できます。ビジネスリーダーは適切なソリューションを使用してリアルタイムのインサイトにアクセスすることにより、スマートな意思決定を迅速に行い、スプレッドシートを使用するような単純作業ではなく戦略的な業務に注力できるようになります。

経営幹部、財務部門、人事部門、サプライチェーンにいたるまで、ビジネス プランで AI を活用することにより、企業の規模に関係なく、自信を持って変化に対処し、不確実性をチャンスに変えることができます。

AI を活用したビジネス プランニングの基礎

従来のプランニングは、過去の市場動向から将来を予測できるということが前提になっています。企業は予測データを作成して予算を設定し、定期的な見直しを行います。多くの場合、問題が発生した場合にのみ調整を行います。こうした静的なアプローチは、以前のように市場がゆっくりと変化する場合には効果的でしたが、現在のようにさまざまな要素が関係する市場環境の場合、このアプローチでは対応できません。

AI ベースの適応型プランニングなら、硬直した 1 回限りの予測が、動的で継続的なプロセスに変わります。変化に対して事後的に対応するのではなく、リアルタイムのデータとシナリオ モデリングを活用して継続的に計画を更新することができます。AI を活用して以下の処理を行うことにより、大規模なプランニング プロセスが実現します。

• パターンと異常の検出: AI を使用して膨大なデータセットを精査することにより、人間による分析では見逃してしまう可能性のある傾向、リスク、予期しない変化を特定することができます。
• 将来の結果の予測: 機械学習 (ML) モデルを使用して履歴データとリアルタイム データを分析することにより、非常に正確な予測とシナリオベースのインサイトを生成することができます。
• リアルタイムでの意思決定プロセスの最適化: AI 自動化により、新しいデータが使用可能になったタイミングで計画と推奨事項が動的に調整されるため、事後対応的なアプローチではなく将来を見据えたアプローチを継続できるようになります。
• 部門間のコラボレーションの強化: AI を使用して、財務業務、人事業務、サプライチェーン業務などに関するデータを統合してサイロ化を解消することにより、総合的で一貫した意思決定が可能になります。

Harvard Business Review は、こうした AI 機能の普及により、「AI を活用している企業」と「AI を活用していない企業」という二極化が進行しつつあると指摘しています。AI をビジネス戦略に組み込んで業務のサイロ化を解消し、作業効率だけでなくエクスペリエンスも高めている企業が、AI を活用していない同業他社よりも先行している状況になっています。

AI 主導型プランニングのビジネス アプリケーション

AI 主導型のビジネス プランニングにより、会社全体としてのレジリエンスを高めることができます。AI を活用して、データ分析、結果の予測、リアルタイムの戦略調整を行うことにより、静的な財務収益予測や硬直した意思決定から脱却することができます。

AI を活用して、財務計画の最適化、人財の管理、サプライチェーンの強化、リスクの軽減などを行うことにより、不確実な状況に俊敏に対応できるようになります。

財務計画と予算編成

Workday の最新の AI 指標調査レポートでは、CFO は AI によって変革される主な業務として財務計画業務と予算編業務を挙げています。これらに僅差で続くのが、ビジネス全体にわたる財務支援を通じた戦略的プランニング業務です。

財務チームが AI を活用してビジネスプランを作成することにより、実際の数字を計算するための時間が減るため、ビジネスにとって価値の高い業務に多くの時間を割くことができるようになります。これは、財務チームにとってタイムリーな変化です。財務チームの社内における役割が、データの報告担当者から真の戦略アドバイザーへと変化し、さらには価値の創造者へと変化していきます。

ワークフォースのプランニングと管理

採用サイクル、離職率、人財不足が原因で、長期的なワークフォース戦略が計画通りにいかない場合があります。AI を活用して、経済状況の変化、業界の需要動向、社員の定着率などの要素を体系的に分析することにより、人財に関するニーズを予測しながら、既存のワークフォースを適切に管理できるようになります。

人事部門のリーダーは、パフォーマンス管理、スキル管理、採用、オンボーディングなどの主要分野で、AI が即時的な価値をもたらしていると述べています。

サプライチェーンとビジネス オペレーション

これまでのサプライチェーンでは、常に外部の混乱に対処しながら、在庫、サプライヤ、物流を慎重に調整する必要がありました。現在はグローバル化が加速しているため、こうした複雑な状況をリアルタイムに管理することがますます困難になっています。しかし、AI によってこうした状況が変わりつつあります。

最近の McKinsey 社の分析では、大規模なサプライチェーンを統合し、調達、物流、マーケティングなどの分野を統合する単一の統合システムを構築する上で AI が果たす役割が拡大していることが指摘されています。こうした分野はこれまで、時代遅れのソフトウェアの制限によってサイロ化されていました。

AI ソリューションを導入することにより、遅延を予測して在庫を最適化し、必要に応じて戦略を調整して問題の拡大を未然に防ぐことができます。その結果、予期しない事態が避けられない場合でも、混乱や悪影響が低減されます。

リスク管理とコンプライアンス

リスクを管理してコンプライアンスに準拠することは、現在の企業にとって重要な課題です。特に、金融やヘルスケアなど、規制の厳しい業界にとっては重要な課題です。AI を活用したビジネス プランニングにより、リスクを予測してコンプライアンス業務を自動化し、変化する規制に準拠しながら、新たな脅威に効果的に対応できるようになります。

財務面でのリスク管理で AI を活用して取引のパターンを分析し、手動による確認作業では見落としてしまう可能性がある異常なパターンにフラグを付けることにより、不正行為を検出することができます。コンプライアンス チームは AI ツールを使用して規制の更新を監視することにより、効果的に規制の変更に対応できるようになります。AI ツールを使用すれば、手動で規制の変更を追跡する必要はありません。

AI はサイバーセキュリティにおいても、脆弱性を特定して発生前に潜在的な侵害を予測するという重要な役割を果たします。AI をリスク管理戦略に取り入れることにより、財務、運用、企業評価に関するリスクを効果的に軽減することができます。

全体的に見た場合、AI は企業の透明性と説明責任を強化する重要な要素であり、リーダーの 90% が、「AI は、企業の透明性と説明責任の向上において重要な役割を果たしている」と回答しています。

製品開発とイノベーション

文化的な議論の多くは、AI が人間に取って代わるかどうかというテーマに集中していますが、Workday の調査では、AI によって創造性とイノベーションの可能性が高まることがわかっています。これは、将来の成長戦略を計画している企業にとって重要な差別化要因になります。

『人間の可能性を引き出す: AI によるスキル革命』では、回答者の 83% が、「AI は、創造的な業務の妨げとなる定型作業から人間を解放し、継続的に創造力を刺激するクリエイティブなアシスタントとして機能することにより、人間の創造力を高め、経済的価値の拡大につながる」と答えています。

AI を活用したプランニングの課題と検討事項

AI を活用した自動化と適応型プランニングのメリットは、間違いなく画期的なものですが、こうしたメリットを活用するには、課題と考慮事項を理解しておくことが重要です。よくある落とし穴を避けながら AI の可能性を最大限に引き出すには、データの信頼性や倫理的な懸念事項などを考慮しながら、戦略的に AI を導入することが重要です。

データの品質と統合

AI によって生成された計画の品質は、その計画で使用するデータの品質によって決まります。AI モデルに取り込むデータが不完全だったり、偏っていたり、古くなっている場合、生成されるインサイトと予測が不正確なものになります。多くの企業は、各部門に分散しているデータに悩まされています。Workday の調査では、IT リーダーの 60% が、「依然として、サイロ化されたデータが問題になっている」と回答しています。

AI を活用して有益なインサイトを取得するには、強力なデータ管理システムを導入し、適切に構造化された高品質なデータを維持することが不可欠です。

人間による意思決定と AI による意思決定

AI によって意思決定プロセスを強化できますが、人間の判断を AI に任せるべきではありません。戦略的なビジョン、倫理観、複雑なトレードオフを伴う意思決定は、人間の専門知識に基づいて行う必要があります。Workday の調査では、人間関係の構築、感情的知性、倫理的な意思決定など、人間だけが持つ特定のスキルは AI ツールでは代替できないと考えられていることがわかりました。

企業は、批判的な考え方を無視することなく、意思決定における AI と人間の適切なバランスをとる必要があります。意思決定における AI と人間の役割と連携方法を明確に定義する企業が、最良の結果を得ることになります。

倫理観とセキュリティに関する懸念事項

AI 主導型のプランニングでは、膨大な量の機密データが使用されるため、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスに関する懸念が生じます。データの取り扱いを誤ると、データ侵害、法的責任、顧客からの信頼喪失につながる可能性があります。別のリスクとして、データの偏りがあります。不完全なデータや偏ったデータを使用して AI モデルをトレーニングした場合、不公平な意思決定が促進される可能性があります。

倫理基準や規制要件に基づいて AI を活用した意思決定を行うには、安全なデータ ガバナンス、定期的な AI 監査、透明性の確保を重視する必要があります。

将来の展望

AI 主導型のビジネス プランニングにより、戦略のアジリティが高まります。ビジネス プランニングにおける AI の役割は、今後も進化を続けていくでしょう。次の段階では、部門間の境界を越えて賢明な意思決定を行うための包括的なインサイトを提供する、業務と戦略にさらに深く組み込まれた AI システムが注目されることが予想されます。

生成 AI、自己学習アルゴリズム、シナリオ モデリングなどの分野における新たな進歩により、変化を予測してリアルタイムに計画を調整する方法が強化され、さらに動的でレスポンシブな (状況に応じて変化する) プランニングが可能になります。実践的なアプローチで AI の導入に取り組む企業は、スマートなプランニングを通じて変化に迅速に適応できるため、常に変化する市場において、今後も長期間にわたってレジリエンスを維持することができます。