業界で認められた思想的リーダーであるガイ・イェヒアブ氏は、IoTソリューションを提供するSmartSenseの社長である。
今日のインテリジェンス駆動型企業において、テクノロジーの真の力はパフォーマンスの監視ではなく、行動を促進することにある。テクノロジーは、行動の現場で従業員にタイムリーで標準化されたガイダンスを提供することで、行動変容を促すように設計される必要がある。
企業のリーダーたちは、リアルタイムのフィードバックループと状況を認識したインサイトの能力に依存し、組織内の一貫性、説明責任、文化的変革を促進している。テクノロジーが人間の業務フローに適合し、現場チームをより良い意思決定へと導くとき、それは力の増幅装置となり、受動的なデータを能動的なパフォーマンス向上へと変える。
歴史的背景の検証
私たちがどれだけ進歩したか、そしてどこに向かっているのかを理解するために、企業テクノロジーの進化を振り返ることが役立つ。
1990年代、目標はデジタル化だった。組織はアナログプロセスをデジタルプロセスに変換し、進歩を生み出した。総合的品質管理（TQM）、ジャスト・イン・タイム生産方式（JIT）、企業資源計画（ERP）システムが基盤を築いた。しかし、作業の多くは依然として手作業によるデータ入力、紙と鉛筆による追跡、分断されたシステムに依存していた。当時、業務の可視性は断片的で、しばしばサイロ化された部門や静的なレポートに限定されていた。
新千年紀—そしてY2K問題—は、IT基盤の大規模な刷新を引き起こした。このプロセスで、企業はERPシステムを再設計し、標準化された管理と統合されたレポーティングを重視した。この取り組みから、企業全体の可視性を実現する最初の本格的な推進力が生まれた。コントロールセンター、ダッシュボード、そして最終的にはサプライチェーン管理における「コントロールタワー」が、リーダーたちに地理や機能を超えたリアルタイムデータへの新しい前例のないアクセスを提供した。
しかし、可視性だけでは改善は進まない。出荷が遅れていることや機械が故障したことを知っても、最適化された方法で対応する方法や問題が発生した理由は分からない。
2010年頃、議論は例外管理へとシフトした。テクノロジーは異常を強調し始め、多くの場合「XがYより大きい場合、赤フラグを立てる」といった単純なルールを使用した。しかし、このアプローチはニュアンス、拡張性、コンテキストに欠けていた。解釈の負担はユーザーに課され、正確なガイダンスよりも誤警報を多く生み出すことが多かった。
変革的ステップの開始
真に変革的なテクノロジーは、赤いフラグや静的なレポートを超えて、行動し、導き、継続的に改善する。
そのため、処方的分析は次の進化を示した。このテクノロジーは問題に対するアラートを作成するだけでなく、状況分析に基づいて特定のアクションを推奨した。歴史的データを分析し、パターンを認識し、根本原因を特定することで、これらのシステムは個人レベルと組織レベルで行動を変化させ始めた。
これにより「オンデマンドトレーニング」の時代が始まり、ソリューションはターゲットを絞ったドキュメント、サポートコンテンツ、あるいは自動チケット生成によって、チームを是正措置へと導いた。
行動変容は、テクノロジーがユーザーに摩擦なくより良い決断を下す力を与えるときに起こる。この取り組みにおける強力なツールは、統計分析に基づくベンチマーキングである。例えば、企業がサプライチェーンで100万のノードを運営している場合、ほとんどのノードは期待通りに機能している。パフォーマンスのベースラインを確立し、外れ値—3標準偏差以上または以下で機能しているもの—を特定することで、リーダーは根本原因を特定し、的を絞った改善を行い、全体的なパフォーマンスを向上させ、望ましい結果の質を改善するために再ベンチマークを行うことができる。
すべての逸脱が人間の介入を必要とするわけではない。最も効率的な組織は、日常的な逸脱を自律的に処理し、複雑な例外のみを人間のチームにエスカレーションする自動化とエージェントベースのシステムを構築している。手動から自動化された解決への移行—メンテナンスチケットの生成、出荷の再ルーティング、在庫の再配分など—は、従業員が高インパクトの仕事に集中できるようにし、サイトやシフト間での一貫性を確保する。
文化的ダイナミクスへの対応と変化の開始
文化的・世代的ダイナミクスは、行動変容を促すプロセスにおいて役割を果たす。デジタル移民—デジタルテクノロジーと共に育っていない人々—は、完全に自動化されたワークフローの採用に苦労するかもしれない。対照的に、デジタルネイティブは本能的に反復的または単調なタスクをオフロードするツールを求める。規模での行動変化を推進することを目指す企業にとって、世代を超えて直感的なテクノロジーを設計することが重要である。
タスクの自動化は、効率性と労働力の持続可能性の両方に対応する。倉庫の積み込みや受け入れなどの離職率の高い役割では、平均勤続期間が3か月程度かもしれないが、ガイド付きワークフローと自動化されたサポートシステムによって節約される1分1分が、トレーニングの要求を減らし、定着率を向上させる。これらの仕事には、複雑な決断（例えば、複数の停留所のルートと請求書に基づいてパレットを構築する方法）が含まれることが多く、ルールベースのアルゴリズムと動的な指示を使用して最適化できる。
私たちは今、もう一つの飛躍の瀬戸際にいる。標準作業手順（SOP）と統合されたGenAIは、テクノロジーがフラグを立て、処方するだけでなく、特定の状況に対する最良の対応を動的に生成する未来を約束している—SOPをアクションエンジンに変える。組織内のすべてのSOPを読み、「良い」とはどのようなものかを学び、問題を検出したときに、その場でコンテキストに応じたSOPを合成して実行する—または人間がそれを行うのを支援する—エージェントシステムを想像してみてほしい。
この動きをリードしている組織は、テクノロジーが人間のワークフローを反映しながら、人々をよりスマートで、より速く、より一貫した決断へと導く必要があることを理解している組織である。そこに到達するために、企業は必ずしもシステムを一新する必要はない。代わりに、以下のプラクティスを採用することで意味のある進歩を遂げることができる：
• 場所、シフト、または部門間でベースラインを確立し、静的なしきい値に頼るのではなく、統計分析を使用して外れ値を検出する。
• 従業員が事後ではなくリアルタイムでターゲットを絞ったガイダンスを受け取れるよう、コンテキストを認識したガイダンスを最前線のワークフローに組み込む。
• 既存のシステムを統合して、検出と解決の間のループを閉じる—データ収集、アラート、チケット発行、SOPを単一のフローにリンクする。
• エージェントおよびGenAIツールに含めるための既存のドキュメントと過去の対応をレビューする。
• 行動変容の影響を測定し、学びをシステムにフィードバックすることで、継続的改善の文化を推進する。
製造現場からコンビニエンスストア、病院から配送センターまで、未来は単に見るだけでなく、次に何が起こるかを形作るためにテクノロジーを使用する企業のものである。監視から行動へと移行するとき、私たちはデータを方向性に変え、可能性をパフォーマンスに変える。
