アリエル・カッツ氏はSisenseのCEOで、テクノロジー、クラウド製品、そしてマイクロソフトでのイノベーション推進において30年の経験を持つ。
スプレッドシートが初めて登場した時、それは会計士のためのツールのように思われた。しかしExcelが財務モデリングを簡単にすると、それまで帳簿を開いたことのなかった何百万人もの人々が、突然予測を立て、予算を管理するようになった。Excelはすべての人を会計士にしたのだ。そして今、AIはアナリティクスに対して同じことをする可能性を秘めている。
企業はすでにAIに数十億ドルを投資しているが、MITの研究によると、パイロットプロジェクトが成功裏に拡大するのはわずか5%だという。真の機会はAIそのものではなく、AIをアナリティクスの民主化の手段として活用し、かつてExcelが職場にもたらしたような知識革命を起こすことにある。
なぜBIは（今でも）機能していないのか
何十年もの投資にもかかわらず、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの採用率は依然として低いままだ。ほとんどの企業では、定期的にBIを使用する従業員はごく一部にすぎない。
理由は単純だ：BIは多くの場合、業務の流れの外に存在している。営業マネージャーは別のプラットフォームにログインしてダッシュボードを解読しなければならない。製品リーダーはチケットを提出し、レポートを受け取るまで数日待たなければならない。スポーツでさえ、コーチたちは練習や試合中に即座に洞察を引き出す代わりに、深夜にノートパソコンに向かって作業していることが多い。
アナリティクスがスプレッドシートを開くのと同じくらい自然に感じられるようになるまで、データ駆動型の意思決定の約束は手の届かないところにあり続けるだろう。
アクセスしやすいアナリティクスなしのAIは失敗する
今日のAIはこの問題をさらに拡大させるだけだ。アルゴリズムはグラフを生成したり、データを新しい方法で組み合わせたりできるが、洞察がダッシュボードに埋もれたままでは、行動を促すことはできない。
これは多くの経営幹部が直面するパラドックスだ：彼らはAIがより賢明な意思決定への近道になると期待するが、その下にアクセスしやすいアナリティクスがなければ、アウトプットが行動を変えることはほとんどない。AIはデモでは印象的だが、日常業務では期待外れになってしまう。これがピュー・リサーチがアメリカ人のわずか27%が「AIに多くの支援をさせたいと思う」と回答した理由の一部である。
これはソフトウェア開発に似ている。ほとんどのチームは「最小限の実行可能な製品」を構築できるが、本番環境に向けて改良するという困難な作業をしたいと思う人は少ない。AIも同じだ。リーダーたちは派手な概念実証に資金を提供できるが、アナリティクスを人々の手に届ける方法を再考しない限り、パイロットプロジェクトが本格的な規模に達することはない。
Excelが成功したのは、最も高度な数式を持っていたからではなく、誰でも開いて数字を入力し、即座に結果を見ることができたからだ。AIが拡大するのは、アナリティクスが同じくらい自然に感じられるようになった時だけだ：常に利用可能で、人々がすでに使用しているツールに組み込まれ、次の意思決定をサポートする準備ができている。
より簡単なアナリティクスへの道
AIがプロトタイプを超えて成功するためには、組織はアナリティクスの提供方法を再考する必要がある。3つの転換が重要だ：
孤立させるのではなく、統合する
アナリティクスは余分なステップや別の目的地であるべきではない。組み込みダッシュボードは、多くの場合、単なるiFrame—別のアプリケーションへの不格好な窓—にすぎない。ユーザーは、銀行アプリ内でクレジットレポートを表示しようとしたり、電力会社からエネルギー使用量を表示しようとしたりすると、その断絶を感じることができる。突然、感触が変わり、別のアプリが情報を作成したように見える。代わりに、アナリティクスはネイティブライブラリを使用して、洞察が周囲のアプリとシームレスに融合するべきだ。
アナリティクスがCRM、ERP、HRプラットフォームなどのツールに直接表示されると、洞察はアクションの瞬間に届く。採用は自然に進み、従業員はもはや答えを見つけるためにシステム間を切り替える必要がなくなる。
ダッシュボードから意思決定へ
AIはアナリティクスをより会話的にしている。従業員は今、SQLを書いたり新しいダッシュボードを構築したりすることなく、平易な言葉で質問し、明確な回答を得ることを期待している。当社の幹部の一人が観察したように、マーケティングマネージャーは最近、地域間の顧客行動パターンを表示するよう当社のプラットフォームに依頼し、クエリやレポートを必要とせずに即座に回答を得た。
そのようなアクセシビリティが、アナリティクスを受動的な報告から積極的な意思決定へと変える。当社のクライアントの一つである営業支援プラットフォームは、組み込みアナリティクスを使用して収益を増加させ、サポートのエスカレーションを大幅に削減し、手動レポート作成時間で年間数千ドルを節約することができた。
技術的負債なしでスケールする
多くの組織は、今日の変化のペースについていけないカスタムビルドシステムに足を引っ張られている。あまりにも多くの場合、企業はイノベーションよりも構築したものの維持に終始している。
APIファースト、アナリティクス・アズ・ア・サービス（AnPaaS）モデルは、スケール、セキュリティ、アップグレードを舞台裏で処理することでこれを変える。これにより、Snowflake、Salesforce、SAPなどのプラットフォームからデータを引き出し、柔軟で現代的な方法で提示することが容易になる。S&P Globalの調査によると、回答者のわずか25%強が、組織の戦略的意思決定の「ほぼすべて」がデータ駆動型であると述べている。
一例として、センサーを使用してエネルギー企業が温室効果ガス排出量を監視するのを支援する鉱業サービス会社がある。AnPaaSを採用することで、彼らは顧客サイト全体のメタンリークのリアルタイムマップを構築した。かつて数日かかっていたことが今では数分で済み、より迅速な修正、コスト削減、環境排出量の削減を可能にしている。
ビジネスリーダーが今すべきこと
アナリティクスが誰にとってもより使いやすくならない限り、AIはあなたの組織で成功しないだろう。以下の3つの優先事項に焦点を当てよう：
アクセスを見直す
今日、平均的な従業員がどれだけ簡単に洞察を得られるか？答えが「あまり簡単ではない」なら、それが最初の障壁だ。
組み込みに投資する
アナリティクスを人々がすでに使用しているワークフローに直接もたらすプラットフォームを優先しよう。摩擦を減らせば、採用が続く。
スケールを計画する
技術的負債を増やすことなく、ビジネスとともに成長するソリューションを選ぼう。モデリング、探索、可視化を一か所に統合した一貫性のあるプラットフォームを探そう。
これらのステップを踏むリーダーは、AIが繁栄し、測定可能な影響をもたらすことができる環境を作り出すだろう。そうでなければ、また一つの頓挫したパイロットプロジェクトになってしまう。アナリティクスがExcelのように簡単で普遍的になるまで、AIはビジネスの意思決定を変革することはないだろう。今日、洞察へのアクセスを簡素化する企業が、明日AIから真の結果を得る企業となるだろう。
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