ある意味で、AI時代はプロセス最適化がすべてだ。少なくとも、命を救い改善しようとする医療などとは対照的に、主に業務運営を行う企業においてはそうである。「ビジネス全般」において、目標は一般的にコスト削減と、繰り返しになるが、プロセス最適化である。
そのため、AIはここで非常に効果的である。ここで登場するのが「フロントライン・オペレーション・プラットフォーム」だ。これらのプロセスを前向きに調整するためのアドバイスを提供するツールを備えた、新しいタイプのベンダーである。「新しい」と言ったが、この業務の歴史を見てみよう。
フロントライン・オペレーション分析とBPO
実際、最も初期のワークフロー効率エンジニアや時間管理の専門家を含めれば、この種のコンサルタントは半世紀以上前から存在している。Kronos Incorporatedは、MIT卒業生のマーク・エイン氏によって1977年に設立され、デジタルタイムクロックなどを先駆けて開発した同様の企業がある。しかし、AI搭載のコンサルタントは10年未満しか存在していない。なぜなら、大規模言語モデル（LLM）自体と、それらがもたらす洞察が非常に新しいからだ。
今日のフロントライン・オペレーション・コンサルタント
今年1月にダボスで開催された我々のImagination in Actionイベントで、Tulip CEOのナタン・リンダー氏が、ジャーナリストのニーナ・グレゴリー氏と対談した。グレゴリー氏は、数年にわたりAI専門家へのインタビューの最前線に立ってきた人物だ。対談では、企業が変革を設計するのを支援することの詳細について語られた。リンダー氏の企業であるTulipは、フロントライン・オペレーション・プラットフォームの代表例であり、「人間中心のAIが業務の卓越性と出会う」というタグラインを掲げている。
（免責事項：Imagination in Actionは、私が毎年1月にダボスで運営を支援している無料カンファレンスである。さらなる免責事項：私はフロントライン・オペレーション・プラットフォームを宣伝しているわけではない。これは単なる情報提供である。）
リンダー氏の主張の1つは、企業が「デジタルの無駄に溺れている」ということであり、AIが変革への道筋を示すのに極めて効果的であるということだ。同氏は、高級製品ラインで働いていたエンジニアの例を挙げた。
「生産とシフト後の作業の現実は、多くの在庫管理や照合を行い、物がどこにあるかを把握しなければならず、結局のところ、人々が座ってスプレッドシートをふるいにかけ、記録システムを調べ、クリックしている...これは1985年であれば理にかなっていたかもしれないが、もはや意味をなさない」
今は状況が異なる。
「CIOへのリクエストを上げたり、RFPを書いたり、あらゆる種類のことを待つ代わりに、今では、最前線にいるこれらの人々が、この種のツールを使えるようになっている」と同氏は続け、最終的にその逸話に戻った。「彼らは問題を知っている。彼らはアプリケーションを考案した。実際、インターンがそれを構築した。『これが我々がすべきことだ』と言ったエンジニアは...週に10時間か何かを節約し、週末にこの作業をするのをやめた」
ROI（投資収益率）についてはどうか。
「それは1つのバリューストリームだ」と同氏は述べた。「彼らには数十のバリューストリームがある。今では数十の拠点がある。だから、非常に、非常に速く積み上がり、積み上がるにつれて、価値を生み出すだけだ」
支援であって妨害ではない
リンダー氏は、クライアントのニーズに合わせてソフトウェアをターゲティングすることの重要性を強調した。
「もし私があなたにソフトウェアを提供しても、それが実際にあなたの生産性を助けるのではなく、自然ではない働き方を強制しているだけなら」と同氏は述べた。「複雑な業務を調整するための十分な文脈がなければ、AIで本当に効果的になることはできない」
同氏はまた、一部の実装における許容できない副作用についても語った。
「もしAIに基づいて意思決定を行うことで数百万ドルの原材料を失い、それぞれが数十万ドルのコストがかかる数時間のダウンタイムを生み出すなら、どの組織もそれを受け入れようとはしない」と同氏は述べた。
その後、リンダー氏は、エンジニアに「スーパーパワー」を与えて、大幅なプロセス向上を実現することについて語った。
「もし最前線にいる1人のエンジニアが、1つか2つのバリューストリームを監督する代わりに、今では4つか5つを監督できるようになれば、何が起こるかというと、生産性が向上する」と同氏は付け加えた。「そしてそれを行う方法は、彼らに進行中に意思決定を行うことを可能にするツールを提供することだ。なぜなら、我々は皆、AIが幻覚を見ることなどを知っているからだ。だから、アプリケーションを構築し、ワークロードをより速く実行するためのツールだ」
これが機能するもう1つの方法は、最前線に深い洞察を適用し、ビデオのような非構造化データを精査し、イノベーションのための適切なヒントを構築することだと同氏は指摘した。
誰がフロントライン・オペレーション・プラットフォームを必要とするのか
では、あなたのビジネスがこの種のサービスの良い候補であるかどうかをどのように知るのか。
以下は、誰もが愛用する大規模言語モデルと相談して私が作成した基準リストである：
- 3つ以上の拠点または作業現場を持つ企業
- 3交代制で24時間365日営業している店舗で、引き継ぎ、スケジューリング、カバレッジギャップなどを管理している
- 離職率の高い企業
- 反復可能なタスクが多い企業
一般的に、監督者が詳細管理に多くの時間を費やしている企業であれば、これは他に類を見ない大変革の中で取り残される可能性のあるビジネスにとっての解決策かもしれない。これが唯一の方法だと言っているわけではない。AIにおけるビジネスの道筋は多数ある。しかし、私はこの対談（上記のビデオ）が興味深いと感じた。ご期待いただきたい。
