BIの欠点を克服するためのAIの活用法

企業は何十年もの間、Cognos、Tableau、PowerBIといったビジネスインテリジェンスツールに依存してきました。これらのタイプのソフトウェアは、市場パフォーマンスの向上を目指す為に、企業がレポートを生成・分析し、(日常的・長期的共に)重要な意思決定を行う流れに革命をもたらしました。特に、企業が情報を作成し、これらの意思決定に至るまでのスピードを変えました。

しかし近年、これらのツールは衰えの兆しが見え始めています。

BI ツールは完璧ではない

多くのBIツールの主な機能は、ビジネス情報を行動すべき人に提供する事です。実際には、レポートの生成や重要なビジネスデータを表示するインタラクティブなダッシュボードを提供しています。問題は、これらのツールは分析を行ったり、具体的な問題を指摘する事にはほとんど役立たない事です。この弱点により、レポートの選別とダッシュボードの管理を個別に展開するといった、独立したジョブを作成する必要がありました。一般的なBIアナリストや、特定のソフトウェア・プラットフォームに特化したキャリアを持つアナリストなどです。

その結果、多くの企業は、実際に意思決定や必要な作業を行う社員を追加で雇用するか、元の従業員に2つのフルタイムの仕事を任せるかの選択を迫られることになります。日々現場で意思決定を行わなければいけないシステム利用者は、何百ものレポートに忙殺され、ビジネスに貢献するためにトレーニングを受けたオペレーションに時間を割くこととなります。一部の企業では、アナリストの給与に不要な資本を費やしています。

また、BIダッシュボードやレポートの品質も、設計する人の品質に完全に依存しています。ほとんどの企業では、BIダッシュボードを設定する社員は、BIチームや分析チームに所属しており、ビジネス分析の専門家ではありますが、現場でレポートを使うユーザーの日々の苦労を知ることはほとんどありません。これが、レポートの大量作成や、ダッシュボードの設定が無限に続く理由の一つです。レポートを作成する社員は、できるだけ多くの情報を詳細に提供するだけで、その情報が現場でどのように使われるのかをほとんど考えていないのです。

この問題の典型的な例が小売業です。 マーチャンダイザーやバイヤーは、レポートを使ってKPIを時系列で分析したり、売上を前年や前月と比較したり、「寝室用スリッパや子供用自転車の売上が急に落ちた」といった異常事態を特定します。その際、大量のレポートや複雑なダッシュボードを目の前にして、何時間もかけて検討しなければ、売り場やサプライヤーに有益な提案をすることができません。

勿論、システム利用者はBIや分析チームにフィードバックし、レポートとダッシュボードの有用性を高めようとしますが、残念ながらほとんどの企業が、有用性を高める為のシンプルな仕組みを持っていません。フィードバックが価値のある変化をもたらす程迅速に行われることは稀であり、また、システム利用者間の違いにより、同じ調整をしてもすべての現場でレポートを使うユーザーにメリットがあるとは限りません。

要するに、殆どのBIシステムは、現場でレポートを使うユーザーがビジネス上の意思決定を現実的に取り入れるには、提供されるレポートやダッシュボードが多すぎるのです。これにより、システム利用者は矛盾した結論を導き出し、不完全な評価に依存し、重大なビジネスエラーを犯して利益を逃す可能性があります。

AIはどのように役立つか?

私たちは以前、AIは人間に取って代わるものではなく、人間を助け、仕事をより効率的にこなせるように使用するのが最適であると書きました。

人間が最も得意とすることは、

  • ビジネス上の重要な意思決定
  • デザインや計画の革新
  • 新規及び改善戦略の作成

一方、AIが最も得意とすることは

  • 日常業務の調整
  • データの構造化と整理
  • 人間の活動の優先順位付け

人間とAIの強みを活用することで、人間が得意なことを行い、残りはAIが行うというBIツールを作ることができます。ビジネスリーダーは、上記の考え方を活用してAIアプリケーションを改善し、従業員が能力を最大限に発揮して働ける未来を想像することができます。

AIの最適な応用例としては、次のようなものがあります。

  • 海外へ委託しがちなバックオフィス業務や、熟練した従業員の貴重な時間を奪う業務の自動化。
  • 製品データの活用のような、人間では拡張できないプロセスの自動化。
  • システム利用者が利用できる情報の質を向上させ、BIツールの操作に費やす時間の削減

最後のポイントが最も革新的です。レポートをふるいにかけてダッシュボードを構成するという反復的で時間のかかるタスクを従業員が処理するのではなく、AIが数テラバイトのデータを信じられないほどの速度で処理します。トランザクション、製品情報、調達、ベンダーデータ、在庫、及び店舗固有の情報は全て、AIによって迅速かつ効率的に整理・分析されます。

何よりも、AIはこの情報をほんの小さな見識に分解できます。これは、実際にシステム利用者の購入決定や販売戦略を立てる際に役立ちます。AIを戦略的に活用することで、システム利用者はAIが検出した異常に対し迅速に対応し、時間とお金を無駄にすることなく組織を目標とするビジネス指標に近づけることが可能となります。

ビジネスリーダーがBIおよびAIツールについての考え方を再構成して、BI、AI、および人間の従業員それぞれが自分の得意なことを実行できるようになれば、企業ははるかに効率的に、はるかに速い速度でイノベーションを起こせる事でしょう。 

※記事はForbesに掲載されました。

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出典https://www.crowdanalytix.com/how-ai-can-help-surmount-bi-shortcomings/
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