アニス・マド氏は、Infor CloudSuite ERP M3およびLN向けのeコマースおよびモバイルソリューションのグローバルリーダーであるWiproのグローバルInforプラクティスのゼネラルマネージャーである。
今日の変革経済において、IT導入やアップグレードに着手するビジネスリーダーは、迅速な展開と測定可能な成果を期待している。しかも、ビジネスの中断を最小限に抑えながらだ。
コンサルティング企業は、こうした変革を支援するために起用されることが多い。彼らのチームは、技術スタックがビジネスの運用ニーズに合致するよう、豊富な経験と創造性をもたらすことができるからだ。
しかし、私は多くのコンサルタントが、文書化、テスト、トレーニング、ビジネスプロセスマッピングといった活動に追われ、クライアントにさらに大きな成果をもたらす能力が阻害されているのを目の当たりにしている。こうした労働集約的で時間のかかる作業は、数百時間を消費する可能性がある。
本稿では、自動化されたフィットギャップ分析、文書化の自動化、AI駆動型テストなどの具体的な業務シフトが、コンサルタントの役割をどのように再構築できるかを探る。
コンサルタントの役割はどのように進化しているか
企業の技術スタックと同様に、コンサルティングの状況も進化している。そして、IT職だけでなく世界の労働力の大多数がAIベースのリソースを活用する方法を受け入れ、学び続ける中、ITコンサルタントがAIの専門知識において一歩先を行くことへの暗黙の期待がある。
この進化により、コンサルタントは変革を支援するために知識をもたらす教育者および戦略家として位置づけられる。これには、AIを日常業務に組み込み、組織が技術スタックからスピードの向上とより大きな成果の両方を達成できるようにすることが含まれる。
真の変革のパートナーとなることで、コンサルタントは、プロジェクト完了後もクライアントが競争力を高め続け、AI駆動型の技術投資のメリットを最大化できるようにする。
導入加速装置としてのAI
AI搭載ソリューションを活用することで、コンサルタントは膨大な量の文書を取り込み、要約し、より迅速に戦略を策定し、展開のための青写真を構築できる。AIはテストやトレーニング生成にも使用されており、価値実現までの時間を短縮し、導入コストを削減するのに役立つ。
AIの影響をよりよく理解するために、ERP（エンタープライズリソースプランニング）導入を考えてみよう。通常、やや苦痛で長期にわたるプロセスであり、途中で障害が発生する可能性が高いと見なされているが、AIは以下を合理化する。
• フィットギャップ分析：AIは、現在のビジネスプロセスと標準のERP機能との自動比較を実行し、手動プロセスマッピングを削減する。
• ERP文書化の自動化：コンサルタントは、AIがワークショップデータを取り込んで青写真文書、MoSCoWリスト、構成ハンドブック、ユーザートレーニング文書を即座に生成するため、著者から編集者へと移行している。
• トレーニングとテスト：AI生成のテストプロトコルと合成トレーニングビデオは、ユーザーの役割にリアルタイムで適応する。自動化されたテストとトレーニングは、多くの場合、かなりの時間を消費する。AIは、これらの資産を迅速かつ正確に生成することで支援し、稼働開始後も対応できる。
それ以外にも、予測モデリングは展開の課題を予測し、順序を最適化する一方、AI支援データ移行はレガシーシステムからの移行を加速し、ダウンタイムとリスクを最小化する。AIは大量の文書を読み取り、RAG（検索拡張生成）のような技術を使用してソフトウェア機能をマッピングでき、適切な文書とコンテキストを正確な回答に変換し、コンサルタントとそのクライアントにとって貴重な時間を節約できる。
現場からの教訓
私が考える例示的な事例は、当社のコンサルタントグループと協力したグローバルなファッションおよびスポーツウェア企業である。AI駆動型のテストとトレーニングを活用することで、同社はERP展開を加速し、倉庫自動化を統合した。
彼らの事例は、AI自動化に支えられたプロセス捕捉、テスト、トレーニングの統合が、リスクを削減し、採用を促進しながら、ERP導入をどのように加速できるかを示している。再利用可能な資産と自動化された回帰テストにより、一貫した高品質なユーザー支援により、地域全体でより迅速な展開が可能になる。
この事例以外にも、AI支援ITコンサルティングは複数の業界で行われている。Deloitteが概説しているように、AIエージェントはグローバル自動車サプライチェーンの効率性と回復力を大幅に改善するために使用されている。具体的には、エージェントはデータの準備と変換、最適化と需要マッピング、検証と説明可能性を支援する。その結果、これらのエージェントの背後にあるチームは、組織が混乱を回避またはナビゲートする能力を支援する、より迅速なデータ駆動型の意思決定を行うことができる。
しかし、このすべてのイノベーションには障害がないわけではない。いくつかの領域は、AI自動化ではなく人間の判断に依存している。ビジネスプロセス設計、変更管理とコミュニケーション、部門横断的な調整、トレーニングおよびテスト資料の最終検証である。
テストやトレーニングのような容易に検証可能な領域から移行すると、モデルドリフトとハルシネーションは非常にコストがかかる。人間参加型アプローチ、特に組織のコンテキストを理解する経験豊富なコンサルタントを採用することで、これらの結果を回避できないまでも軽減できる。
チームの強化とコラボレーションの向上
技術展開の加速を超えて、AIはクライアントチームがより機敏で協力的になることを可能にする。AI搭載ダッシュボードを通じて提供されるリアルタイムの洞察は、意思決定を導き、展開の勢いを維持し、ボトルネックを削減し、部門横断的なコラボレーションを促進する。
このツールを活用することで、コンサルタントは利害関係者が優先事項について合意し、重要なパフォーマンス指標にアクセスできるようにする。たとえば、AI支援データ移行と自動化されたテストは、従来の数年にわたるERP展開を大幅に削減できる。
AI駆動型分析により、組織は主要な導入パフォーマンス指標とプロジェクトマイルストーンを可視化し、より良いコミュニケーションとより迅速な意思決定を支援する。私は、コンサルタントがこれらのツールの設計と実装において重要な役割を果たし、クライアントチームが継続的で持続可能な成功のためにAIを活用できるよう装備されることを保証できると考えている。
アジャイル変革のエンジンとしてのAI
スピードは、コンサルタントがAIで活性化できる戦略的優位性であるが、真の機会は効率性を超えた変革にある。私は、現代のコンサルタントの役割を、クライアントがスピードと価値の両方を実現するためにAIを活用できるよう導くことだと考えている。
AIを受け入れることで、コンサルタントはクライアントが企業環境で可能なことの基準を設定するのを支援している。私は、コンサルタントがAIを活用し、組織の技術導入を促進する専門知識を提供するユニークな立場にあると考えている。このAI搭載のアジリティは、重要なビジネス成果を促進し、企業環境の未来において達成可能なことのベンチマークを設定する。
