生成AIがもたらす事業計画の未来

急速に進化するビジネス・エコシステムにおいて、多くの企業は、インフレ、サプライチェーンの混乱、複雑な労働市場など、さまざまな課題に直面しています。これらの要因は、収益性に大きな圧力をかけます。このようなシナリオでは、従来の計画立案手法では、変化する機会や課題に迅速かつ戦略的に対応する企業の能力が妨げられる可能性があります。

ここで自律的な計画立案が威力を発揮します。このアプローチにより、組織はデータ駆動型の分析、人工知能（AI）、オートメーションを活用して、十分な情報に基づいた意思決定を迅速かつ正確に行うことができるようになり、マーケットプレイスの複雑な状況を機敏かつ正確に乗り越えられるようになります。

自律的な事業計画の中核は、基盤モデルや生成AIなどの最先端テクノロジーのポテンシャルを活かした革新的な手法で構成されています。この手法は、企業の販売計画、予算編成、予測プロセスを強化します。目標は、個人を代替することではなく、個人がビジネスの戦略的側面に集中できるようにすることです。このアプローチでは、人間の介入を最小限に抑えながらも、人間の介入なしで多数のタスクを処理できます。

自律的な事業計画立案が従来のオートメーションと異なるのは、拡張的で予測的かつ規範的な洞察を提供し、その洞察に基づいてタスクを自動化できる能力です。これにより、俊敏性が向上するだけでなく、意思決定に必要な時間を大幅に短縮できる可能性もあります。

データがよりアクセスしやすくなるにつれて、企業は事業計画やファイナンシャル・プランニングにデータを活用することの重要性を認識しています。高度な技術ソリューションが利用できるにもかかわらず、計画立案や分析ツールを使用する際に企業はしばしば重大な課題に直面します。最も一般的な障害として、次の3つが挙げられます。

過剰な時間消費

財務担当者は手作業に多大な時間を費やしているため、事業計画プロセスが長期化します。主に反復的なタスクに従事しているため、データの分析とその進化に十分な時間をかけられません。

不正確な計画と予測

意思決定者が信頼性の低い予測や推定に基づいて選択を行うと、組織全体の戦略的方向性に影響を与え、リソースの誤配分、成長機会の逸失、さらには財務上の不安定化など、望ましくない結果につながる可能性があります。

導入の障壁

計画ツールに関連する急勾配の学習曲線により、全体的な導入が制限され、予算編成、投資、予測計画のサポートにおける効果的な使用が妨げられます。その結果、企業にとって不利な財務結果、成長機会の逸失、財務リスクの増大につながる可能性があります。

生成AIと基盤モデルは、ビジネスと社会のランドスケープを刷新しました。ほんの数年前には不可能で未来的だと思われていたことが、今や現実となり、私たちを歴史的かつ破壊的な瞬間へと駆り立てています。

Gartner社のFinance Practice担当副社長であるAlex Bant氏は次のように述べています。「生成AIは、ファイナンシャル・プランニングおよび分析チームがビジネス・レビューで使用できるように、予測と予算の差異を説明できます。また、経営陣や取締役会向けに、その傾向や洞察を統合することもできます。」

さらに、これは、事業計画プロセスのさまざまな側面における画期的なパラダイムシフトを表しています。その重要な影響の1つは、自然言語インターフェースを提供する能力にあり、複雑な財務データとエンドユーザーとの間のギャップを埋めることです。これにより、複雑なタスクを自動化し、洞察とガイダンスを迅速に提供することで、プランナーを上級ユーザーに引き上げることができます。ユーザーは、特定の状況について質問し、詳細で有益な回答を受け取ることができるようになりました。

例えば、ユーザーが計画を作成する際に、過去の成果を調べ、前年の費用の突然の増加の理由についてアシスタントに質問することができます。アシスタントは視覚化とテキストでの説明を行い、その増加の原因として、季節性、特定の出来事、さらにはデータ入力エラーの可能性を示唆します。ユーザーは、異常を特定するためのしきい値と条件を定義したり、それに応じて計画やストラテジーを調整したりできます。

このような強化されたユーザーフレンドリーな機能により、生産性を加速させ、競争上の優位性を確立し、企業が市場の動向により迅速に対応できるようになります。

IBM Planning Analyticsは、組織全体で統合事業計画を自動化し、プロセスを効率化し、チーム間のコラボレーションを促進して市場の混乱に迅速に対応することができます。

IBM Planning Analyticsは、生成AIの導入により、変革の段階を迎えようとしています。この機能強化は、事業計画ワークフローに革命をもたらし、企業の効率向上を支援し、より正確で戦略的なマーケティングの意思決定につながる機会を提供します。

将来的には自然言語AIアシスタントを組み込むことが戦略的に計画されており、Planning Analyticsとの直感的で簡単なインタラクションを提供することで、使用上の障壁を減らします。この強化されたエクスペリエンスにより、ユーザーは貴重な情報や洞察にアクセスできるようになるだけでなく、よりユーザーフレンドリーで直感的な方法でデータを扱うことができるようになります。

例えば、あるユーザーが「ワークロードのバランスをとり、人件費を削減する最適な従業員スケジュールを作成するにはどうすればよいか」と質問したとします。基盤モデルとの統合を想定しているIBM Planning Analyticsは、IBM Decision Optimization（IBM® ILOG® CPLEX® ）との統合を通じて2021年から規範的な洞察を提供しており、ユーザーのリクエストを解釈し、関連するデータとパラメーターを分析し、自然言語による説明とともに提案スケジュールを提供することができます。

IBMは、AIをアドバイザリー・パートナーとして構想し、高度な最適化技術を活用して最適なストラテジーを提案し、期待される成果の達成と複雑なビジネス・シナリオにおけるリスクの最小化に貢献する正確な行動と意思決定を推奨します。