BI と AI が出会うとき、「最強の脳」がどのように意思決定を支援するのかを見てみましょう。

ビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームは常に進化しています。企業は、人工知能と機械学習を追加することで、データ ダッシュボードとビジネス分析をより包括的な意思決定支援プラットフォームへと変革しています。 「意思決定インテリジェンス」へのこのトレンドでは、意思決定者が最も必要とする場所とタイミングで、複雑なツールの組み合わせが企業のワークフローにますます組み込まれるようになっています。

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「意思決定インテリジェンスとは、組織が大量のデータを処理して意思決定を行う能力のことです」と、コンステレーション リサーチのアナリスト、ニコール フランス氏は語る。「これはビジネス インテリジェンスと同じ機能ですが、企業全体で使用できます。」

意思決定インテリジェンスの最もわかりやすい例の 1 つは、分析を使用して、消費者が最も適切だと思う製品や、消費者が見たいと思う映画を予測する推奨エンジンです。フランス氏は、こうしたツールは人々がより良い意思決定を行えるよう、コンテキストと適切なオプションを提供すると述べ、従来のビジネス インテリジェンス ツールのダッシュボードや分析は依然として価値があるが、意思決定インテリジェンスはより使いやすく、より関連性が高いと付け加えた。

「最前線で働く人々にとって、状況は重要です」と彼女は言う。「しかし、理解しにくいレベルの複雑さがあります。目標は、人々が複雑な分析の一部を理解し、迅速に決定を下せるよう、物事を明確かつ分かりやすい方法で提示することです。」

意思決定インテリジェンス事例

COVID-19パンデミックにより、世界経済のほぼすべての分野でデジタル変革が加速しており、人工知能はますますこの変革の要となりつつあります。 451 Research が調査した企業のうち、95% 以上がデジタル変革にとって人工知能が重要であると考えており、65% が非常に重要であると考えています。

今年1月末に発表された調査によると、昨年の米国における人工知能の導入率は前年比9ポイント増加し、流行の影響で人工知能プロジェクトのペースを落としたと答えた企業はわずか28％だった。

AI が人気を集めている重要な分野の 1 つは、データと分析です。 2021 年に RealBI がソフトウェア開発者と IT リーダーを対象に実施した調査では、41% の組織でデータと分析へのアクセス要求が増加しており、その主な理由の 1 つとして、ユーザーがデータに基づいて意思決定を行えるようにすることが挙げられています。さらに、調査では、分析ソフトウェアやダッシュボードに機械学習を組み込むことへの関心が高まっていることが示され、現在この技術を追加している企業はわずか 6% であるのに対し、近い将来にこの技術を追加する予定であると回答した企業は 16% 近くに上りました。

ビジネス インテリジェンス プラットフォームに人工知能や機械学習を追加すると、意思決定者が必要とするときに必要な場所でシナリオ、予測、推奨事項を提供できるようになり、意思決定インテリジェンス プラットフォームへと進化します。

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ガートナーは、2023 年までに大企業の 3 分の 1 以上で意思決定インテリジェンスを実践するアナリストが誕生すると予測しています。

この調査会社は、「意思決定インテリジェンス」を、データおよび分析リーダーがビジネスの結果と行動のコンテキストで意思決定モデルとプロセスを設計できるようにするフレームワークと定義しています。実際には、意思決定インテリジェンスは分析を使用して、従業員、顧客、ビジネス パートナーに必要なときに必要な場所でデータ、分析、予測を提供し、意思決定を支援します。

意思決定インテリジェンスがビジネス プロセスの中核となることで、意思決定は以前よりも迅速かつ容易に、そして低コストで行われるようになります。

DMVでの長い行列はもう不要

意思決定インテリジェンスは、従業員がより良い意思決定を行うのに役立つだけでなく、より迅速な意思決定にも役立ちます。後者は、人々が運輸局で列に並んでいるときに特に重要であり、そこで待っている1分ごとに致命的な病気に感染する可能性がある。

カリフォルニア州運輸局の最高デジタル変革責任者であるアジェイ・グプタ氏は次のように述べている。「私の考えでは、意思決定インテリジェンスは分析と洞察だけでなく、意思決定能力も意味します。私たちは日々の業務で人工知能を使用しており、人工知能は必要なことやすべきことを教えてくれるだけでなく、他の人と同じように意思決定を助けてくれます。」

同局はパンデミック中にスマート文書処理の導入を開始したと彼は述べた。この機能により、ユーザーは書類をアップロードし、DMVに到着する前に何か忘れていないか確認することができます。デジタル変革プラットフォームプロバイダーである ABBYY が DMV によるこのプロジェクトの完了を支援し、その他の作業はコンサルティング会社 User Friendly Consulting が担当しました。

「コンピュータービジョンには、ある程度のマイニングが関わっています」とグプタ氏は言う。「AIは、過去のデータと私たちが提供するトレーニングに基づいて決定を下します。」同氏は、このプラットフォームがあれば、人々はもう戻って適切な文書を入手する必要がなくなると語った。窓口での手続きが少なくなるため、サービス時間も短縮されます。 ”

たとえば、米国連邦政府は運転免許証を新しいリアルID形式にアップグレードすることを推進しており、これにより国内での旅行が容易になります。その結果、カリフォルニア州の住民の多くは、新しい運転免許証を取得するためにDMVに行く必要があります。カリフォルニア州 DMV は、人工知能機能を追加し、書類を事前にアップロードする機能をサポートすることで、個々の申請の処理にかかる時間を 1 人あたり 27 分から約 10 分に短縮しました。

グプタ氏は「パンデミックの間、これは大いに役立っています。混雑した場所で過ごす時間が短ければ短いほど、感染する可能性は低くなります」と付け加えた。また、書類をやり取りしなければ、紙の表面にウイルスが広がる可能性も低くなります。

「チャットボットは、DMVの顧客や従業員からの基本的な質問に答えるのにも役立ちます。現在検討していることの1つは、これを技術者のトレーニングにタイムリーに使用することです」と彼は語った。

意思決定インテリジェンスの導入

カリフォルニア州DMVも配車業務に人工知能を活用する計画だ。約 10,000 人の従業員が自宅、現場事務所、本社で勤務していたため、各支店にシフトをカバーするのに十分な人員を確保するのは困難でした。

現在、DMV のデータ サイエンティストがこれを分析し、地域マネージャーやオフィス ディレクターに推奨事項を提供しています。同庁は現在、データ サイエンティストではない職員が使用するシステムに意思決定インテリジェンスを組み込むためのプラットフォームを評価しており、今年中に最終的なベンダー選択を行う予定です。

「新しいツールにより、これらはワークフロー システムと統合され、統合されます」とグプタ氏は語ります。「これらすべてが 1 つの使いやすいインターフェイスの一部となり、優れたユーザー エクスペリエンスを実現するように設計されたすぐに使える製品が提供されます。これにより、従業員にとってより優れた意思決定プロセスが実現します。」

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最終的には人間が決定を下すと彼は言った。このインターフェイスには、最適なベースライン スケジュールを確立するために変更できるカレンダーを作成するためのオプションが表示されます。実際のトリガーは管理者によってトリガーされます。 ”

DMV は現在、街路レベルの交通データを挿入する機能など、この目的のためのツールを評価しています。当局のウェブサイトにはすでに混雑情報が掲載されており、顧客がサービスを受けるためにいつ来店するかを決める際に役立てている。この情報は勤務シフトのスケジュールにも使用されます。

「しかし、ベイエリアやロサンゼルスでは、交通渋滞や駐車場が現地事務所の周囲に混乱を引き起こしているため、そのデータを活用して最適化を図る方法を検討している」とグプタ氏は語った。

DMV はまた、機械学習を利用して、内部調査員が機関内外の無駄や不正行為を発見できるようにしたいと考えています。 「私たちの目標は、調査員、行動科学者、データ担当者からの情報を基に、人間が支援する意思決定インテリジェンスモデルを構築することです」と彼は語った。

同氏は、新型コロナウイルスによって同局の改革スケジュールが加速しており、DMVは実はかなり前からこの方向に動いていたと述べた。

「当社は、AI、RPA、機械学習を活用して顧客を支援し、この危機をうまく利用してきました」とグプタ氏は語った。「この勢いを継続できればと思います。また、このパンデミックが早く終息することを望んでいますが、当社が行ってきたことはすべて残るでしょう。」

意思決定インテリジェンスのその他の応用シナリオ

サイバーセキュリティの分野では、大量の高速データに基づいて意思決定を行う必要があり、企業にとって大きな潜在的リスクをもたらします。ネットワーク企業の Cato Networks が実証したように、AI と機械学習は、セキュリティアナリストがより良い意思決定を行う上で役立つ可能性があります。

「Cato では、さまざまな活動で AI と機械学習を多用しています」と、同社の研究責任者であるアヴィダン・アヴラハム氏は語る。「たとえば、ドメインと IP アドレスに関するすべての情報を使用するレピュテーション モデルを構築しました。これは、内部ネットワーク データとオープンソースのインテリジェンス データに基づいて、悪意のある可能性を予測します。」

つまり、脅威ハンティングのアナリストは調査に優先順位を付けることができる、と彼は述べた。

Cato はこれを実現するために独自のテクノロジーを構築し、Amazon Elastic MapReduce を使用して独自のモデルをトレーニングしました。アブラハム氏は、同社がこのシステムを1年以上使用しており、誤検知率も低く、うまく機能していると述べた。 「これは当社のアナリストのワークフローに組み込まれています」と彼は言います。「このテクノロジーを使用する前は、分析を手作業で行っていましたが、今ではプロセスがはるかに高速化されているのは明らかです。」

意思決定インテリジェンスは、企業の連携強化にも役立ちます。たとえば、銀行の融資担当者が融資の承認を決定します。

「多くの場合、個人が関与している場合、融資担当者それぞれの異なる経歴や感情さえも融資の承認に影響を与える可能性がある」と、PwCのパートナーでグローバル人工知能リーダーのアナンド・ラオ氏は述べた。

企業が連携を実現するには、トレーニングなどさまざまな方法がありますが、外部要因も影響します。たとえば、融資担当者の調子が悪い日などです。ここで、意思決定インテリジェンス ツールは、ビジネス プロセスの一貫性を高めるためにコンテキストと推奨事項を提供できます。

顧客関係管理や販売ツールなど、他の企業分野における意思決定インテリジェンスの応用も増加しています。これは、人間の知性と AI を組み合わせて意思決定プロセスを強化できる可能性を考えると、驚くことではありません。