NinjaCatの共同創業者兼CEOであるポール・デラバル氏は、マーケティングテクノロジー、AI、エージェンシーの成長分野で20年以上にわたりイノベーションを推進してきたソフトウェアのベテランである。
もしAIが今日あなたの手元にある全ての反復的で単調なタスクを自動化できるとしたら、次はどこに焦点を当てるだろうか？
今日のAIに関する議論の多くは、自動化と時間節約に集中している。レポート作成からモデリングまで、AIはさまざまな業務における労力の多いタスクを効率化している。しかし、そうした手近な成果が得られた後、本当の問いは次のようになる：AIはどこで新たな価値を創造できるのか？
次なる飛躍は、より良い実行からではなく、より優れた気づきから生まれるだろう。私たちがAIに探すよう指示したことだけでなく、AIが私たちの見落としを教えてくれることから。
経営判断はダッシュボードに表示されていないものによって決まる。
ダッシュボードはデータを管理しやすい要約に圧縮するが、それを確認する人の判断に大きく依存している。どの指標が最も重要か、あるいはそこにあるべき指標が欠けていることに気づくのは、必ずしも明白ではない。
人間は価値ある直感をもたらす。しかし同時に盲点も持ち込む。AIは学習したものしか見ないが、その明確さは人間の文脈と組み合わせると私たちの利点になる。AIに既に日常化していることの自動化を超えてもらいたいなら、より良い質問を浮かび上がらせるようAIを設計する必要がある。
例えば、マーケティングチームが安定したリード数を見て全てが順調だと思い込んでいる。しかしAIエージェントが高意図のブランド検索トラフィックの減少に警告を発する。この指標は標準的なダッシュボードでは追跡されていない。チームが詳しく調査すると、競合他社が重要なブランド用語で上位にランクされていることを発見する。
この警告は監視されていたものからではなく、見落とされていたものから来た。多くのダッシュボードが昨日の焦点を反映している中、このような盲点は私たちが認めるよりも一般的だ。
AIは単なるタスクボットではなく、戦略的アナリストのように機能すべきだ。
あらゆるAIシステムの成功はそのデータから始まる。しかし構造化された入力と定義された出力だけでは限界がある。生成技術によってAIソリューションはさらに動的になったが、それでも多くの場合、特定の目的に限定されている。
一方、戦略的な業務はしばしばグレーゾーンに存在し、非構造化で曖昧な要求を伴い、時期や近づく休日など多くの未知の要因によって異なる対応が必要になることがある。
完璧なプロンプトを待つのではなく、エージェントが確率的にデータを探索するように訓練されたらどうだろうか？データセットを探索させ、比較を実行させ、異常として事前定義されていなくても予想外と思われるものにフラグを立てさせる。
戦略における最も価値ある質問は、数値の小さな変動に関連するものではない。それは何かが合致していないとき、あるいは信号が期待に反するときを認識することに関するものだ。このことを念頭に訓練されたエージェントは、単にワークフローを模倣するだけでなく、それらを検証するだろう。
AIエージェントにより多くの自由を与えるという概念は、AIの失敗に関する見出しやミスが過去数年間で企業に大きな影響を与えてきたため、不確実性を引き起こす可能性がある。
実際には、このアプローチは会社の鍵をAIに渡すことを意味するわけではない。エージェントは境界を持って運用しながらも、従来の前提を超えて働くことができる。AIに有用なものを持ち帰らせるために、正確な質問をプログラムする必要はない。他者が探していないものを発見するのに十分な広い目的を与えるだけでよい。
そのような質問を早期に集めることが、戦略家が変化を先取りする方法だ。AIはそのタイムラインを加速できる。
より賢い質問が部門横断的な気づきを促進する。
単一のワークフローに組み込まれたAIはスピードを向上させる。部門間で接続されたAIは先見性を向上させる。
新規顧客登録の急増を例に取ろう。マーケティングはその成長を祝う。しかし接続されたエージェントは、オンボーディング時間が遅れていることも把握している。サポートチケットが増加している。キャンペーンは成功したが、下流のシステムは負荷がかかっている。これらは孤立した洞察ではない。それらは一緒に見たときにより重みを持つ信号だ。
AIの見過ごされがちな力は、部門間で洞察を移動させる方法にある。統合されたデータクラウドは、AIをローカルツールから接続インフラストラクチャに変える。リアルタイムで波及効果を見ることができるため、より良い質問を投げかけることができる。
この変化は気づきを改善するだけでなく、組織の俊敏性も構築する。
戦略におけるAIの役割を再考する。
次世代のAIは、リーダーがより速く適切な質問を見つけるのを助けることで価値を創造するだろう。それが戦略的明確さの源泉だ：前提を疑い、欠けているものを浮き彫りにする洞察。
そこに到達するために、組織はAIの展開方法を再考する必要がある。タスクベースの自動化を超えることで、予期せぬパターンや関係性を発見するエージェントへの道が開かれる。それは過度に厳格な指示を緩和し、システムに探索させることから始まる。
人間は何を尋ねるべきかについて完璧な視点を持ったことはない。AIもそうである必要はない。両者が協力するとき—人間が判断を適用し、AIが異常を浮かび上がらせるとき—結果はより速い意思決定とより深い理解となる。
AIは今日価値を提供する必要がある。しかし同時に、次に来るものに備えておく必要もある。その柔軟性を設計する企業は、市場が強制する前に適応する準備ができている企業だろう。
鋭い質問をするAIは最適化の層ではない。それは規模での優れた意思決定の基盤だ。
