意思決定における AI: より迅速でスマート、かつデータドリブンな選択を行う方法

これですべての作業が完了しました。専門家の強固なチームが、あなたのビジネスのあらゆる小さな部分を処理します。あなたは最高の人材を採用し、最高級の技術ソリューションで彼らの専門知識を補完しました。慎重に計画され、綿密に計画された市場開拓戦略により、成功と急速な成長が保証されます。

では、なぜ成長がいまだに鈍いのでしょうか。すべての材料が揃っているのに、結果が欠けています。営業チームは、マーケティングが十分な質の高いリードを提供していないと感じて、マーケティングのせいにしています。マーケティングは、フォローアップの売上が遅すぎると断固として反発します。製品開発では新機能のリリースが進んでいますが、採用は横ばいです。誰もが一生懸命働いていますが、結果は出ていません。

聞き覚えがありませんか?

問題は、明確で同期されたデータ主導の目標がないことです。各チームは膨大な量のデータを生成しますが、残念ながらほとんどの企業にとっては休眠状態にあります。また、さまざまなツールを使用してデータを読み取るため、情報が散らばっている人もいます。したがって、ダッシュボードは原因ではなく症状になります。意思決定は、直感やサイロ化された情報に基づいており、接続されたインテリジェンスではありません。

 

ここで、AIの意思決定が戦略的な優位性になります。リーダーを交代させることではありません。それは彼らを武装させることです。適切なAI意思決定ツールを使用すれば、データを迅速に統合し、実際のボトルネックを特定し、俊敏で影響力の大きい意思決定を行うことができます。

ですから、現在の戦略が期待された成長をもたらさない場合は、意思決定の方法を見て、意思決定プロセスにAIを導入することで次のステップを踏み出す時期かもしれません。

AIの意思決定とは?

教科書的には、AIの意思決定とは、データ分析、パターン検出、インサイト生成にAIを活用して、意思決定プロセスを強化または完全に自動化するプロセスです。実際には、AIを意思決定に活用することで、CEOやその他の経営幹部は、企業データの概要を迅速、明確、かつ完全に把握することができます。AIを活用したワークマネジメントツールと組み合わせることで、CEOやその他の経営幹部は、重要で実行可能なポイントをシームレスに抽出し、関連データに基づいてタスクを委任することができます。 

AI主導の意思決定は、従来の意思決定モデルを使用している企業に比べて大きな優位性をもたらします。彼らはしばしば、直感、孤立したレポート、古い統計のレポートに依存しているために遅れをとっています。スプレッドシートからレポートを作成するのにかかる時間を考えると、従来のモデルの意思決定者はトレンドを見落とし、短期間のウィンドウの機会を逃しがちです。

対照的に、意思決定におけるAIは、リアルタイムの情報、機械学習、予測アルゴリズムを活用して、よりスマートで、より速く、より客観的な結果を推進します。 

もちろん、これは機械の制御を譲るという意味ではありません。むしろ、データに裏打ちされた明快さで人間の判断力を高めることが重要なのです。それは、眠らず、変数を見逃さず、常に結果から学ぶハイパフォーマンスなアナリストがいると考えてください。

AIによる意思決定により、リーダーは、顧客行動の傾向を見極めたり、業務の非効率性を特定したりして、自信を持って行動できるようになります。意思決定にAIを導入することで、経営幹部は、各意思決定がデータに基づいており、仮定ではないことを確信できます。 

そのため、チームが優れた仕事にもかかわらず、パフォーマンスの低さの責任を転嫁している場合、CEOは問題がどこにあるかを正確に把握し、チーム全体が分裂し始める前にそれに対処することができます。 

要するに、AIにおける意思決定は、リーダーシップに取って代わるものではありません。それは、リーダーシップにより良いツール、タイミング、結果を提供することです。

AIの意思決定の程度

聞いたことがあるかもしれませんが、AIの意思決定は、状況に関係なく無差別に実行するものではありません。意思決定にAIをどのように活用するかについては、主に3つの程度があります。

1. 意思決定支援

これは、AIの最も一般的な使用法です。経営幹部は、人工知能を活用して、データをより正確に予測、診断、分析しています。しかし、最終的な決定を下すのは彼らです。人間の知能、経験、専門知識の組み合わせは、AIの分析機能と予測可能性機能によって強化され、より迅速で正確な意思決定を可能にします。その結果、リーダーは依然としてリーダーシップスタイルを使用することができますが、面倒な作業にはAIを活用することができます。

2. ディシジョン・オーグメンテーション

この学位により、CEOはAIが生成した複数の意思決定の選択肢から最適なソリューションを選択できます。予測分析は、各決定の結果を提案でき、当て推量は過去のものにします。その結果、リーダーは大量のデータに基づいて何を期待すべきかをより完全に理解できるようになります。この程度のAIの使用により、リーダーシップ、意思決定の方向性、および会社の将来に対するビジョンを損なうことなく、未知のものを最小限に抑えることができます。さらに、作業プロセスを完璧にしようとしながら、機械が会社の中核的な価値観を無視するのを防ぎます。

3. 意思決定の自動化

この程度の AI の意思決定は、小さなタスクや意思決定のために予約されています。たとえば、1人の人があまりにも多くの仕事をこなし、プロセス全体が中断された場合、AIは彼らのタスクの一部を自動的に同僚に委任できます。

それでも、会社の将来に関する重要な意思決定について、自動化された意思決定を提案することはできません。これらの重要な決定は、純粋なデータよりもはるかに多くのことを考慮に入れているため、CEOと経営幹部に委ねられています。

AIが意思決定をどのように改善できるか

リーダーはこれ以上のデータを必要としません。彼らはより適切で、より正確な意思決定を必要としています。それがAIの約束です。AIの意思決定は、正しく実装されれば、単にCEOの機能を置き換えるものではありません。むしろ、リーダーシップスキルを磨くことができるのです。

では、AIが意思決定において重要な場所で真の価値をどのように提供するかを詳しく見てみましょう。

追跡と予測の改善

見えないものは修正できません。それがAIの目的です。マーケティング、営業、財務、製品開発、および会社の他のすべての部門の間の点をつなぎます。その結果、経営幹部はプロセス全体を完全に把握することができます。人工知能により、パフォーマンスをリアルタイムで追跡し、起こりうる結果をシームレスに予測できます。これにより、CEOは事後対応ではなく、積極的にリーダーシップを発揮できるようになり、これが急速で持続可能な成長への第一歩となります。

意思決定のスピードアップ

AIは質問と回答の間の距離を縮めます。レポートを待ったり、5つの部門と同期したりする代わりに、すぐに明確さを得ることができます。つまり、市場投入の迅速化、リソースのシフトの迅速化、すべての動きのタイミングの改善につながります。

NLPによる効率の向上

自然言語処理(NLP)は、顧客からのフィードバック、セールスノート、サポートチケットなど、乱雑で構造化されていない入力を、実用的なインサイトに変換します。AIは、複数のステークホルダー間の長い会話をシームレスに要約し、実用的なポイントを提供することができます。その結果、CEO、経営幹部、さらにはプロジェクトマネージャーでさえも、何百時間もの会話に時間を無駄にすることなく、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。NLPは、「そのデータを教えてください」と頼むのと同じくらい簡単に特定のデータを引き出すのに役立ちます。これにより、意思決定とチーム全体の効率が一気に向上します。

リスク評価と軽減の強化

AIの最大の利点は、潜在的なリスクをかなり正確に予測できることです。財務上の異常であろうと、運用上の盲点であろうと、AIの意思決定により、あらゆる不測の事態を考慮に入れることができます。これらの問題を軽減する方法について、タイムリーな注意喚起と実行可能な提案を受け取ります。これにより、ビジネスを保護し、自信を持って迅速に行動することができます。

データドリブンなインサイトの提供

AIは、ボリュームを追加するふわふわした美しい言葉であなたの時間を無駄にしません。ノイズを信号に変えます。重要なものを表面化し、不要な情報を取り除き、実際に使用できる洞察のみを提供します。これがAIの意思決定の力であり、整然としたデータドリブンなインサイトを生み出します。 

ワークフローの最適化とリソース割り当て

AIがドラッグがどこにあるかをすぐに教えてくれます。長時間の分析も、長期にわたる調査も、データだけが必要です。プロセスのボトルネック、十分に活用されていないリソース、スプレッドシートに表示されない非効率性。これにより、人、時間、資本を最も大きな影響を与える場所に移動することができます。

意思決定におけるAI活用の課題

意思決定におけるAIは現代のリーダーシップにとってかけがえのないものですが、CEOはその限界を考慮する必要があります。AIは特効薬ではなく、その可能性を最大限に引き出すためには、戦略、監視、人間の知性を必要とする強力なツールです。 

AIの制約を理解せずにAIに頼ると、失敗やミスアライメント、さらには紙の上では賢そうに見えても現実の世界では失敗するような判断をしてしまう可能性があります。

ここでは、CEOや経営幹部が最優先で考えるべき意思決定の課題をいくつか紹介します。

• データの品質と信頼性:不明確、乱雑、偏った、または不完全なデータは、AIの意思決定プロセスを大きく混乱させます。人工知能は必然的にこれらの間違いを反映し、予測、分析、およびその他のデータ関連のタスクを壊します。

• 限られた現実のコンテキストと人間の入力: AIは模倣することはできますが、ニュアンスを理解することはできません。その中心には、1と0しかありません。これは、AIの意思決定における根本的な問題です。単に、意思決定において重要な役割を果たす文脈や主観的な要因を把握することができないのです。最終的には、これが結果に影響を与える可能性があります。だからこそ、AIはアドバイザーにはなれても、CEOにはなれないのです。

• 倫理的な懸念:意思決定プロセスでAIを使用するCEOは、AIの使用をめぐる倫理的な懸念について沈黙してはなりません。偏見、プライバシー、透明性。AIは真の倫理的問題を導入しますが、それは対処されるべきであり、敷物の下に押し流されるべきではありません。

• 解釈可能性と説明可能性:人工知能の学習や操作は、誰もが理解できるものではありません。ITに関する知識は豊富で、それは誰もが持っているものではありません。このように、AIは「なぜ」についての詳細な説明をすることに消極的でありながら、解決策に焦点を当てているため、従業員からの信頼の欠如に直面する可能性があります。

• 過度な依存:意思決定にAIを使用することは、滑りやすい坂道になる可能性があります。しかし、CEOは、AIは意思決定を完全に置き換えるのではなく、意思決定をサポートするだけであることを忘れてはなりません。リーダーは、特にデータから全体が伝わらない場合、依然としてリードする必要があります。

• 圧倒される可能性があります:明確な目標とフィルターがなければ、AIは分析に夢中になる可能性があります。その結果、ユーザーは権限を得るどころか圧倒され、意思決定プロセス全体が凍結します。

AIを意思決定に活用する方法

意思決定におけるAIの価値は明確ですが、AIの実装への道筋はそれほど感じられないかもしれません。CEOや経営幹部の目標は、AIを中心に組織を再構築することではありません。それは、最も大きな影響を与えることができる場所、最も速く使用を開始することです。 

AIによる意思決定を開始することは、決して簡単なことではありません。威圧感を感じるかもしれませんが、最終的には、意思決定プロセスに人工知能を実装することで、競合他社に対して大きな優位性を得ることができます。

そこで、意思決定にAIを効率的に活用する方法をご紹介します。

適切なツールを選択する

タスクに適したツールを選択することは、AIを意思決定に実装する上で最も重要なステップであることは間違いありません。すべてのAIプラットフォームがこの特定のタスクを念頭に置いて構築されているわけではありません。適切なツールは、可視性を提供し、速度を促進し、データ分析、ダッシュボードの作成、およびその後の意思決定を完全に制御できる必要があります。 

ビジネスデータを 1 つの信頼できる情報源に統合し、リアルタイムのインサイトを提供し、ワークマネジメントプラットフォームに統合される AI 意思決定ツールを探してください。このようにして、迅速かつ正確な意思決定を行い、ボタンをクリックするだけでその意思決定を実行可能なアイテムに変換できます。必要なのは、解読すべき別のレポートではなく、実用的なインテリジェンスです。

適切なツールを選択することは、決定自体以外のすべてを処理する副操縦士を雇うようなものです。

小さく始める

AIの意思決定から大きく始めることは、理想的な戦略ではありません。自分自身や社内の他のリーダーに初日からAIの意思決定を採用するように強制すると、混乱、混乱、不正確で性急な意思決定につながります。

それよりも、パフォーマンスとスケジュールに最も影響を与える1つの意思決定領域を特定します。小さく始めましょう。実験を開始し、AIが特定のケースでモデルが機能しているという証拠を構築するのにどこで役立つかを確認する時間を確保してください。次に、慎重にスケーリングします。最初から測定可能な影響を示すことができれば、賛同を得るのは簡単になります。

明確な目標を持つ

AIはマインドリーダーではありません。これは、適切に機能するために情報が必要なツールです。そのため、明確な目的がなければ、AIツールは誤った提案や結果を提供する可能性があります。

ですから、明確で測定可能な目標を設定するようにしましょう。「適格なリードを 15% 増やす」であれ、「在庫保持コストを 10% 削減する」であれ、AI は結果がどうあるべきかを知る必要があります。

さらに、これらの明確な目標は、AIの意思決定体験がコスト効率が高いかどうかを測定する唯一の方法です。

高品質のデータに投資する

これは交渉の余地がありません。AIはデータ品質を支援することも、質の悪いデータに対して正確な予測や積極的な意思決定提案を提供することもできません。AIの結果は、データがサイロ化されていたり、古くなっていたり、不完全であったりすると、本質的に欠陥が生じます。質の高いAIの意思決定は、ビジネスの全体像を反映した高品質のリアルタイムデータにかかっています。 

これはあなたの家を整理する時です。データのサイロ化を解消し、チーム間で追跡を調整し、システムが信頼性の高い一貫性のある情報をAIツールに供給していることを確認します。AI分析をワークマネジメントツールに組み込むことで、この問題を永久に解決するための長い道のりを歩むことができます。

AIに教える

AIツールにはトレーニングが必要です。彼らはあなたのビジネスの内外に指導される必要があります。これには、AIツールプロバイダーがデプロイ前にトレーニングしない限り、時間と労力がかかります。プロバイダーがトレーニングを担当すれば、AIの意思決定の旅をはるかに早く開始できます。それでも、自分のリーダーシップスタイルに合わせてAIを調整する必要があります。これには、追加のトレーニングと情報提供が必要になります。あなたの仕事は、AIを形作り、成功をどのように解釈するかです。提供するコンテキストが多ければ多いほど、その推奨事項はより一致し、価値が高まります。

監視と調整

AIは強力ですが、絶対確実ではありません。それが浮かんでいるものを注意深く見守ってください。実際の結果に対してその提案を検証します。時間の経過とともに、その入力、ルール、しきい値を調整して、進化するビジネスの優先事項に合わせてください。

これは、リーダーシップチームとマシンの間にフィードバックループを構築するものと考えてください。そうすることで、AIの関連性を保つことができるのです。

Slingshotで意思決定と成長を加速

CEOやその他の経営幹部は、より多くのレポートを必要としているのではなく、答えを必要としています。彼らにはこれ以上の会議は必要ない、動きが必要なのです。さらに、リーダーには、四半期ごとの振り返りを待って、何がうまくいっているのかを把握する時間はありません。彼らは今すぐ決定を下し、すぐにタスクを委任する必要があります。

Slingshotは、CEO や経営幹部が、適切なインサイトを適切なタイミングで適切な人に提示することで、より迅速でスマート、かつデータドリブンな意思決定を行えるよう支援します。

当社のプラットフォームは、マーケティング、セールス、財務、運用のデータを、成長を促進(または阻害)しているものに関する単一の実用的なビューにまとめます。組み込みの AI 意思決定ツールを使用すると、アイデアのテスト、摩擦点の特定、直感ではなくリアルタイムのフィードバックに基づいてビジネスを運営できます。

その結果、次のようになります。

• 会議の要約とアクションアイテムの作成にかかる時間を87%削減​
• データ分析とタスク作成の労力を71%削減​
• 100%はイノベーションと成長に焦点を当てています。 

Slingshotは単なるワークマネジメントプラットフォームではありません。これは単なる分析プラットフォームではありません。Slingshotは、次のような究極のAI意思決定ツールです。

1. 信頼できる唯一の情報源でチームの足並みを揃える​
2. リアルタイムのインサイトを 1 か所に集約
3. あなたのビジネスでカスタムトレーニングされたAIを提供します​
4. 生産性と部門間のコラボレーションを改善 
5. 市場投入の問題を迅速かつ正確に解決します。

Slingshotにより、データから意思決定までの時間を短縮できます。そして、それが成長の方法です。