ビジネスアナリストにとってAIが意味するもの

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今日では、人工知能はもはや流行語ではなく、多くの環境ビジネスアナリストやその他のアナリストは、業務をより効率的に行うために AI テクノロジーを導入することが現実的であると認識しています。アナリストは、より多くの分析スキルを習得し、活用できる主要な問題と機会を特定する必要があります。新興テクノロジーを採用する試みは依然として有効ですが、アナリストは組織に提供できる継続的な価値を強調するように適応する必要があります。

では、人々はロボットを受け入れる準備ができているのでしょうか? それとも、自分の仕事が自動化されることを心配しているだけなのでしょうか?

人工知能の時代が到来し、人々の仕事や生活に入り込んできました。市場動向の予測から価格の再注文、ドローンによる商品の配達まで、AI は人々の生活や仕事の仕方を変えます。人工知能について話すとき、焦点は現在の機能の強化にあります。

アナリストにとって、AI は職務レベルと能力を向上させる手段とみなされるべきです。現在のパフォーマンスを改善し、実行時間を短縮し、より大きな価値をより迅速かつ直接的に顧客に提供します。では、これはビジネスアナリストにとって何を意味するのでしょうか?

これはアナリストにとって素晴らしい機会です。アナリストは、長年培ったスキルを新しい環境やビジネス、さらには新興産業に適用して、市場のニーズを満たし、機会を特定することができます。今日ではイノベーションが絶えず生まれていますが、重要な問題にはうまく対処する必要があります。アナリストは、どの問題を解決する必要があるかをどのように知るのでしょうか? そのためには、何らかの分析作業を行う必要があります。根本原因分析、プロセス モデリングと分析、ビジネス ルール分析、データ モデリングにより、組織の重要な側面のパフォーマンスが低下している場所や、組織自身の行動によって妨げられている場所が明らかになります。

これらの機会を特定することで、アナリストはクライアントとのコミュニケーションの扉を開くことができます。そして、組織が AI を活用する方法に関する新しい技術、方法、視点を学習してその知識を広げることで、AI はアナリストにとって非常に大きなリソースになります。アナリストは、組織にさらなる価値をもたらす共同ブレーンストーミング セッションを促進するために、新しいテクノロジーを学習する能力を備えている必要があります。

この観点から、アナリストは時間に注意を払い、常にどの主要な活動が最も価値をもたらすかに重点を置く必要があります。企業がコラボレーションの促進、意思決定のサポート、要件の理解により多くの時間を費やせるようにするために、どのような日常業務を自動化できるでしょうか?これにより、アナリストが組織に提供する価値に焦点が当てられます。仕事の自動化は、仕事における思考を必要としない側面を排除することに重点を置いています。人工知能、ロボット工学、ドローンなどの革新的なテクノロジーは驚くべき成果を上げていますが、最も重要なのは、反復的なタスクに重点を置いた日常の活動を支援するコンピューティング能力を備えていることです。

反復的で単調なタスクは自動化に最適です。では、これらが何であるかをどうやって知るのでしょうか? アナリストはビジネス分析を行う必要があります。アナリストが使用する手法の 1 つは意思決定モデリングです。多くのアナリストがこの手法で直面する課題は、利害関係者が必ずしも同じ方法で意思決定を行うわけではないことに気付くことです。行動や活動のパターンにつながるルールを定義すると、AI 技術を活用し始めることができます。開始して成長するにはまだ基盤が必要です。

アナリストは、分析活動を検討する必要があります。たとえば、反復的な作業は何か、日常的にどのような決定が行われているのかなどです。プロジェクト管理ソフトウェアを検討し、ステータスの更新と成果物のタイムフレームのパターンに気づき、リマインダーの作成とテンプレートの構築を開始して、アナリストの作業をより簡単かつ迅速にします。これにより、アナリストはレポートの処理ではなく、関係者との連携に多くの時間を費やすことができるようになります。

AI によって物事が容易になり、アナリストはより困難な問題を解決できるようになりますが、そのためには、アナリストがスキルを開発して向上させ、ビジネス ニーズをより深く理解する必要があります。また、AI テクノロジーがどのような問題を解決できるかについても検討できます。

ビジネスアナリストとしては、合意と検証活動を通じて、ある時点で組織にとって正しい答えを決定することに重点が置かれます。アナリストの質問は、現在の時間枠を超えて広がる必要があります。将来を見据えていますか? 1 年後ですか? 5 年後ですか? それとも、変化する環境に適応するために焦点を常に調整していますか? 消費者環境が経験している変化を認識し、消費者がニーズを満たす方法についてどのように考えているかを認識していますか?

アナリストがまだ消費者体験への視点を移していないのであれば、今がそのときです。アナリストは、消費者や利害関係者が何を望んでいるかを予測するために、どのような質問を思いつくでしょうか? 1 か月後には何を望んでいるでしょうか? 6 か月後には何を望んでいるでしょうか?

さらに、AI ではアナリストが顧客だけでなく自分自身にも質問する必要があります。人工知能に関して多くの人が抱く最大の疑問は、それが仕事や生活にどのような意味を持つかということです。ビジネスアナリストにも同じことが言えます。分析スキルを活用するだけでいいのです。そして、いくつかの重要な質問について考えてみましょう。陳腐化を避けるために何をする必要がありますか? 自分のポジションが自動化テクノロジーに置き換えられないようにするにはどうすればよいですか? 複雑な分析作業を行っていますか? アナリストの作業と日常のプロセスはプログラム可能または繰り返し可能ですか? 何がより重要ですか? どのタスクを人工知能に引き継ぐことができますか?

たとえば、フライトを予約する際に、時間、座席の希望、お気に入りの航空会社を選択するのは個人的な行為のように感じるかもしれませんが、これらすべての希望を引き出し、取得し、意思決定モデルに取り込むことができます。人々の行動やこれらのモデルは自動化され、予測さえ可能になります。ただし、要件 (この場合は好み) を引き出すことは可能であり、決定をモデル化し、プロセスを把握する必要があることに注意してください。

テクノロジーの支援を受けるかどうかに関わらず、分析作業は新しい視点から始まり、進化する環境で作業する必要があります。アナリストは、議論を進めながら可能性を見極めるために、流動的なアプローチを維持し、理論に根ざす必要があります。

アナリストの分析スキルセットが貴重であることはよく知られており、変化する環境におけるこれらのスキルの関連性について考える必要があります。ここでアナリストはスキルを追加したいと考えます。では、AI を理解して、組織にとっての価値を明確に説明できますか? AI が重要なのはなぜですか? AI は組織に何をもたらすことができますか?

多くの場合、価値あるイノベーションは、何か新しいものを発明するのではなく、既存の繰り返し発生する問題を解決するために採用されます。では、どのような課題、非効率性、レガシー コンポーネントが組織の足かせになっているのでしょうか。これらは AI テクノロジーを導入する前に対処する必要がありますか。それとも、AI テクノロジーでこれらの問題を解決できるのでしょうか。アナリストはこれらの問題を適切に把握する必要があります。

つまり、アナリストはスキルを磨き続け、人々がニーズを明確に表現できるようにできる限り学習する必要があります。これらのニーズを満たすことがアナリストの成功のチャンスです。今日、AI は単なる流行語ではなく、多くの環境ビジネス アナリストやその他のアナリストが、AI テクノロジーを導入して業務を効率化することが現実になっていることに気づき始めています。アナリストは、より多くの分析スキルを習得し、活用できる主要な問題と機会を特定する必要があります。新興テクノロジーを採用する試みは依然として有効ですが、アナリストは組織に提供できる継続的な価値を強調するように適応する必要があります。

では、人々はロボットを受け入れる準備ができているのでしょうか? それとも、自分の仕事が自動化されることを心配しているだけなのでしょうか?

人工知能の時代が到来し、人々の仕事や生活に入り込んできました。市場動向の予測から価格の再注文、ドローンによる商品の配達まで、AI は人々の生活や仕事の仕方を変えます。人工知能について話すとき、焦点は現在の機能の強化にあります。

アナリストにとって、AI は職務レベルと能力を向上させる手段とみなされるべきです。現在のパフォーマンスを改善し、実行時間を短縮し、より大きな価値をより迅速かつ直接的に顧客に提供します。では、これはビジネスアナリストにとって何を意味するのでしょうか?

これはアナリストにとって素晴らしい機会です。アナリストは、長年培ったスキルを新しい環境やビジネス、さらには新興産業に適用して、市場のニーズを満たし、機会を特定することができます。今日ではイノベーションが絶えず生まれていますが、重要な問題にうまく対処する必要があります。アナリストは、どの問題を解決する必要があるかをどのように知るのでしょうか? そのためには、何らかの分析作業を行う必要があります。根本原因分析、プロセス モデリングと分析、ビジネス ルール分析、データ モデリングにより、組織の重要な側面のパフォーマンスが低下している場所や、組織自身の行動によって妨げられている場所が明らかになります。

これらの機会を特定することで、アナリストはクライアントとのコミュニケーションの扉を開くことができます。そして、組織が AI を活用する方法に関する新しい技術、方法、視点を学習してその知識を広げることで、AI はアナリストにとって非常に大きなリソースになります。アナリストは、組織にさらなる価値をもたらす共同ブレーンストーミング セッションを促進するために、新しいテクノロジーを学習する能力を備えている必要があります。

この観点から、アナリストは時間に注意を払い、常にどの主要な活動が最も価値をもたらすかに重点を置く必要があります。企業がコラボレーションの促進、意思決定のサポート、要件の理解により多くの時間を費やせるようにするために、どのような日常業務を自動化できるでしょうか?これにより、アナリストが組織に提供する価値に焦点が当てられます。仕事の自動化は、仕事における思考を必要としない側面を排除することに重点を置いています。人工知能、ロボット工学、ドローンなどの革新的なテクノロジーは驚くべき成果を上げていますが、最も重要なのは、反復的なタスクに重点を置いた日常の活動を支援するコンピューティング能力を備えていることです。

反復的で単調なタスクは自動化に最適です。では、これらが何であるかをどうやって知るのでしょうか? アナリストはビジネス分析を行う必要があります。アナリストが使用する手法の 1 つは意思決定モデリングです。多くのアナリストがこの手法で直面する課題は、利害関係者が必ずしも同じ方法で意思決定を行うわけではないことに気付くことです。行動や活動のパターンにつながるルールを定義すると、AI 技術を活用し始めることができます。開始して成長するにはまだ基盤が必要です。

アナリストは、分析活動を検討する必要があります。たとえば、反復的な作業は何か、日常的にどのような決定が行われているのかなどです。プロジェクト管理ソフトウェアを検討し、ステータスの更新と成果物のタイムフレームのパターンに気づき、リマインダーの作成とテンプレートの構築を開始して、アナリストの作業をより簡単かつ迅速にします。これにより、アナリストはレポートの処理ではなく、関係者との連携に多くの時間を費やすことができるようになります。

AI によって物事が容易になり、アナリストはより困難な問題を解決できるようになりますが、そのためには、アナリストがスキルを開発して向上させ、ビジネス ニーズをより深く理解する必要があります。また、AI テクノロジーがどのような問題を解決できるかについても検討できます。

ビジネスアナリストとしては、合意と検証活動を通じて、ある時点で組織にとって正しい答えを決定することに重点が置かれます。アナリストの質問は、現在の時間枠を超えて広がる必要があります。将来を見据えていますか? 1 年後ですか? 5 年後ですか? それとも、変化する環境に適応するために焦点を常に調整していますか? 消費者環境が経験している変化を認識し、消費者がニーズを満たす方法についてどのように考えているかを認識していますか?

アナリストがまだ消費者体験への視点を移していないのであれば、今がそのときです。アナリストは、消費者や利害関係者が何を望んでいるかを予測するために、どのような質問を思いつくでしょうか? 1 か月後には何を望んでいるでしょうか? 6 か月後には何を望んでいるでしょうか?

さらに、AI ではアナリストが顧客だけでなく自分自身にも質問する必要があります。人工知能に関して多くの人が抱く最大の疑問は、それが仕事や生活にどのような意味を持つかということです。ビジネスアナリストにも同じことが言えます。分析スキルを活用するだけでいいのです。そして、いくつかの重要な質問について考えてみましょう。陳腐化を避けるために何をする必要がありますか? 自分のポジションが自動化テクノロジーに置き換えられないようにするにはどうすればよいですか? 複雑な分析作業を行っていますか? アナリストの作業と日常のプロセスはプログラム可能または繰り返し可能ですか? 何がより重要ですか? どのタスクを人工知能に引き継ぐことができますか?

たとえば、フライトを予約する際に、時間、座席の希望、お気に入りの航空会社を選択するのは個人的な行為のように感じるかもしれませんが、これらすべての希望を引き出し、取得し、意思決定モデルに取り込むことができます。人々の行動やこれらのモデルは自動化され、予測さえ可能になります。ただし、要件 (この場合は好み) を引き出すことは可能であり、決定をモデル化し、プロセスを把握する必要があることに注意してください。

テクノロジーの支援を受けるかどうかに関わらず、分析作業は新しい視点から始まり、進化する環境で作業する必要があります。アナリストは、議論を進めながら可能性を見極めるために、流動的なアプローチを維持し、理論に根ざす必要があります。

アナリストの分析スキルセットが貴重であることはよく知られており、変化する環境におけるこれらのスキルの関連性について考える必要があります。ここでアナリストはスキルを追加したいと考えます。では、AI を理解して、組織にとっての価値を明確に説明できますか? AI が重要なのはなぜですか? AI は組織に何をもたらすことができますか?

多くの場合、価値あるイノベーションは、何か新しいものを発明するのではなく、既存の繰り返し発生する問題を解決するために採用されます。では、どのような課題、非効率性、レガシー コンポーネントが組織の足かせになっているのでしょうか。これらは AI テクノロジーを導入する前に対処する必要がありますか。それとも、AI テクノロジーでこれらの問題を解決できるのでしょうか。アナリストはこれらの問題を適切に把握する必要があります。

つまり、アナリストはスキルを磨き続け、人々がニーズを明確に表現できるようにできる限り学習する必要があります。これらのニーズを満たすことがアナリストにとって成功するチャンスです。