意思決定管理とは

ビジネス・ルールは意思決定管理の基礎となります。自動化システムがワークフロー内の決定ポイントに到達すると、ソフトウェアはビジネス・ルールを使用して次に何が起こるかを決定します。ビジネス・ルールは、条件付きステートメントと、その後の条件が満たされていることに応じて実行されるアクションで構成されています。ビジネス・ルールは、プロセスや状況の変化に応じて変更できます。

例えば、ある小売業者組織では、不正アクセス検知に自動化を使用しています。従業員が POS に返品を入力すると、自動化システムは人工知能 (AI) を使用して、顧客の返品と購入履歴を迅速に処理します。次に、システムは、システムに設定されたビジネス・ルールに従って顧客データを使用して、過去60日間に4回以上返品した顧客にフラグを設定できるようにします。。休暇期間中は、返品がより一般的となるため、組織は過去60日で6回の返品を許可するように規則を変更する場合があります。

ビジネス・プロセス・オートメーション（BPM）は、単にビジネス・オートメーションと呼ばれることが多いです。可能な限り多くのタスクを自動化するプロセスを指します。組織は、より迅速なデジタル顧客体験を作成し、内部プロセスを最適化するという目的で、AIを活用し、すべてのワークフローにベスト・プラクティスを組み込んだオートメーション・ソフトウェアに目を向けています。テクノロジを使用することで、組織は手動のプロセスを、ビジネス プロセス管理とも呼ばれるデジタルで自動化されたプロセスに置き換えることができます。

ビジネス・オートメーションのプロセスを完了するために、組織はプロセスごとに次の4つのステップを実行します。

• 発見：改善の機会を特定します。
• 決定： 行動を決定します。
• 実行：変化する要件に迅速に対応するビジネス・アプリケーションを作成します。
• 最適化： AIを活用した最適化により労働力を強化します。

包括的なビジネス・オートメーション・アプローチの一環として意思決定管理を使用する組織は、多くの場合、次のようなメリットが得られます。

1. 従業員の能力強化：ノーコードまたはローコードのソフトウェアを使用すると、ほぼすべての従業員が追加のサポートなしで意思決定管理を使用し、ビジネス ルールを定義してモデルを作成することでタスクを自動化できます。従業員は、効率を高めるだけでなく、すぐに使えるアイデアを自分でテストできるため、イノベーションが促進されます。
2. ミスの削減：どんなに優秀な従業員でも、新入社員に仕事の依頼を間違えて提出したり、不正申告の可能性を見落としたりといったミスを犯す可能性があります。しかし、機械は長時間の作業で疲れたり、イライラした顧客の長い列に並んでストレスを感じたりすることはありません。以前は手作業で行っていた多くのタスクにおいて、意思決定管理によって精度が大幅に向上します。
3. よりスマートな意思決定： 意思決定管理では、人間の感情やバイアスをプロセスに入れるのではなく、データとビジネス・ルールに基づいて意思決定が行われます。さらに、意思決定管理は、他の同様の意思決定からのデータを含めるようにプログラムできます。機械学習は他の従業員のプロジェクトから洞察を得るために適用することもできます。
4. 従業員の意欲向上： 意思決定管理によって手作業が減るため、従業員の仕事に対する満足度が高まることが多くなります。組織は、カスタマー・サービスやブレーンストーミングなど人間の手を必要とするタスクに追加のリソースを使用できます。

意思決定管理は、ビジネス・ルールで定義し、条件付きステートメントで定量化できるデジタル・プロセス内のあらゆる意思決定点に使用できます。意思決定管理は、次のような幅広いプロセスに使用されます。

顧客向けのパーソナライズされたエクスペリエンスの作成

顧客は、自らのニーズや嗜好を満たすデジタル・エクスペリエンスをますます期待しています。ファースト・パーティー、行動データ、サードパーティーの消費者データなどの顧客データを使用することで、あらゆる規模や予算の企業がやり取りのあらゆる側面をほぼリアルタイムでカスタマイズできます。組織は顧客に関するより多くのデータを収集するため、対話がすでに始まった後でも、顧客体験を向上させて、顧客のニーズにより密接に一致させることができます。

リピーターが会社の Web サイトにアクセスしたとします。同社は顧客の過去の購入履歴に基づいて、その人物がキャンプが大好きな女性であることを認識します。そこで同社はウェブサイトのバナー写真とプロモーションをキャンピング用の設備に焦点を当ててカスタマイズします。しかし、この訪問中、顧客はスキーの設備を見ます。自動化ソフトウェアは、以前の訪問と同様のキャンピング用備品に焦点を当てたフォローアップEメールを送信する代わりに、適切なスキー用備品の選択とスキー手袋の販売に関するブログ記事へのリンクを使用してメッセージをカスタマイズします。

サプライチェーンの最適化

サプライチェーンが効率的かつ効果的に運営されるには、多くの場合、変化するデータに基づいて、プロセス全体を通じて複数の意思決定を行う必要があります。さらに、主要な利害関係者によって（そして主要な利害関係者のために）、プロセスの透明性と頻繁なステータスの更新が必要とされることがよくあります。意思決定管理により、組織は高度な分析を使用して、サプライチェーン・プロセスをエンドツーエンドで最適化できます。

たとえば、組織は意思決定管理を設定して、品目を再補充する必要がある場合に注文プロセスを管理できます。予測分析により、複数のデータソースから洞察を収集し、必要な数量の在庫があり、最も高い満足度を備えている承認済みベンダーを特定します。その後、組織は、高度な分析を使用して、適切なベンダーと配送オプションを選択する要素として速度とコストを優先するビジネス・ルールに基づいて配送オプションを最適化できます。そうすることで、企業はプロセスを自動化し、発注から配送までのシームレスなエクスペリエンスを実現できます。

コンプライアンスの維持

規制の厳しい業界で活動する組織は、意思決定管理を使用して、高度なコンプライアンスを必要とするオペレーションを監視します。医療業界はその良い例です。オートメーション・ソフトウェアはAIとデータ分析を使用して患者記録を分析するため、HIPAAポリシーに必要な書類に署名していない人を判断し、患者記録にフラグを立てることができます。ビジネス・オートメーションには、患者が次回のチェックイン・プロセス中に署名できる新しいHIPAAフォームが含まれます。

採用応募書類の審査

応募者を手動でスクリーニングするのは時間がかかる上、プロセスに人間のバイアスが生じます。エクスペリエンスや必要なスキルなどの職務の要件に基づいてビジネス・ルールを設定することで、人事部門（HR）部門は意思決定管理を使用して応募者の一次選考を自動化できます。オートメーションにより、HRソフトウェアはルールに基づいて履歴書のキーワードを検索し、その候補者が特定のポジションに適しているかどうかを評価することができます。オートメーション・ソフトウェアは応募者を分析し、それらの要件を満たす応募者を適切な採用担当マネージャーに送信し、レビューを受けます。

多くの組織は、ビジネス・ルール管理システム（BRMS）を使用して、手動介入なしでビジネス・ルールを作成および管理しています。BRMSは、ライフサイクル全体を通じてAIと 機械学習（ML） を活用し、正確で的を絞った意思決定を行い、ほとんどの場合、従業員はコードなしでルールとモデルを作成できる使いやすいインターフェースを備えています。

BRMS には、以下のコンポーネントが含まれています。

• ビジネスルールを定義および作成するための開発環境
• ビジネス・ルールが保管されるリポジトリー
• ビジネス・ルールエンジン

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