フィリップ・ブリタンは、Fortune 500企業向けにエンタープライズ・インテリジェンス・ソリューションを先駆けて提供するBloomfireのCEOである。
以前の職場で、私はトレーダーたちが10億ドル規模の意思決定を下す現場を目の当たりにした。情報は酸素のように周囲を流れていた。彼らはデータベースを検索するために立ち止まらない。システムがニーズを先読みし、適切なインテリジェンスを途切れなく届けていたのだ。トレーディングフロアは巨大な神経系のように機能し、知識が意思決定の起こる場所へと滞りなく移動していた。
Fortune 500企業と仕事をするなかで、なぜ多くの組織が苦戦するのかが分かった。彼らは組織の「脳」が必要だったにもかかわらず、デジタルライブラリを構築してしまったのだ。企業のナレッジワーカーは断片化したリポジトリの海をかき分け、自然に流れるべき洞察を探し回っている。
最近の調査では、ナレッジワーカーの63%が、組織のサイロ化によって情報が過剰な数のツールに分散していると回答している。一方、業績不振の組織におけるカスタマーサービスのプロフェッショナルの58%は複数の画面を行き来しており、高業績組織では36%にとどまる。
思考のレベルを上げる：ストレージからフローへ
生物学的な知性は、知識が必要な場所へ流れる動的ネットワークを生み出す。神経経路は自動的に活性化し、必要なインテリジェンスを届ける。
組織にも同じ変革が必要である。従来のナレッジマネジメント、エンタープライズサーチ、ビジネスインテリジェンスは、切り離された反応的な領域として機能してきた。まるで連携のない臓器のようにだ。しかし私は、これらが自然に収束し、私が「エンタープライズ・インテリジェンス」と呼ぶものへ向かっているのを見てきた。それはデジタルライブラリというより、組織の神経系に近い、統合されたプロアクティブなシステムである。
エンタープライズ・インテリジェンスはニーズを先読みし、洞察を先回りして届けることで、人間と機械の知性を増幅させる。
インテリジェンスはいかに流れるか
金融市場は高度な情報処理ネットワークとして機能しており、インテリジェンスは市場環境や取引パターンから自動的に立ち現れる。これは組織のインテリジェンスにとってのモデルである。この市場のダイナミクスが示すのは、エンタープライズ・インテリジェンスの中核的な志向そのものだ。すなわち、知識が遊休状態で置かれるのではなく、意思決定の地点へ文脈に応じて移動するシステムである。
効果的なエンタープライズ・インテリジェンスには、3つの根本的な転換が必要だ。
• コンテキスト認識：エンタープライズ・インテリジェンスは直感的な同僚のようにニーズを先読みし、状況を理解したうえで、意識的な必要が生まれる前に関連知識を浮上させる。
• システム統合：エンタープライズ・インテリジェンスは、知識をワークフローツールへ直接織り込む。洞察は意思決定が行われる場所に現れる。顧客との通話中のCRM、計画中のプロジェクト管理ツール、協働中のコミュニケーションプラットフォームといった具合である。
• インテリジェントな提供：知識資産は、能動的なキュレーションがなければ急速に劣化する。エンタープライズ・インテリジェンスには、組織の免疫システムのように機能する自己修復能力が含まれる。問題が広がる前に、冗長な情報、古い情報、矛盾する情報を自動的に特定するのである。
測定可能なインパクト
組織は意思決定の速度を加速させなければならない。高業績の企業と、分析麻痺に陥る企業を分けるのは、スピードと統制の繊細な均衡である。IDCの調査によれば、デジタル成熟度の高い組織は、成熟度の低い組織に比べて、スピードと統制の双方を優先する頻度が2倍高い。しかし、それでもなお経営層の34%は受け取ったデータを活用していない。
測定可能な価値へのシフトが加速するなか、最近の調査では、企業リーダーの72%が知識投資のROIを正式に追跡していることが示された。注目しているのは、単純な採用指標ではなく、収益性、スループット、従業員の生産性である。
なぜ今重要なのか
AIはあらゆるものを増幅させる。脆弱な知識基盤のコストも例外ではない。AIシステムが断片化し、古くなった情報で学習すると、自信満々に誤った答えを出す。多くの組織は、既存の混沌としたデータの上にAIモデルを載せることで知識課題を解決しようとするが、これは欠陥のあるアプローチである。
AIが適切に構造化されたエンタープライズ・インテリジェンスの上で動作すれば、従業員の退職、プロジェクトの終了、プロセスの変更が起きても、組織は制度的知識を保持できる。ノイズを増幅するのではなく、AIは連続性、正確性、組織の記憶を強化し始める。「garbage in, garbage out」の原則は揺るがない。しかし、知識がインテリジェントに流れるとき、AIは負債ではなく、増幅器として機能する。
始めることの現実
私の観察では、多くの組織は、技術要件を理解していても、エンタープライズ・インテリジェンスを構築する組織的複雑性を過小評価している。本当の課題は、知識共有をめぐる人の行動を整合させることにある、と私は考える。
数百のプロダクトにまたがって知識の流れを管理してきた経験から、私は2つのパターンが繰り返し起きるのを見てきた。所有責任が機能別に分断され、各チームが自分たちのワークフローに最適化した知識を作る。これが私の言う「ローカル最適化」であり、全社的なインテリジェンスを低下させる。
結果として、システム同士は技術的には会話できても、チーム同士は行動の面で整合しない。同時に、能動的なキュレーションがなければ品質は劣化する。冗長で古く、矛盾するコンテンツが蓄積し、人々がナレッジベースを信頼しなくなると、それを完全に迂回するようになる。組織の神経系は最後まで育たない。
前進の道は、私が「思慮深い漸進主義」と捉えるものを要する。まず、経営層のスポンサーを任命し、これを主要な事業変革と同じ厳格さで扱う戦略的イニシアチブとして進めることだ。ローカルのニーズを尊重しつつ全社標準を定められる、小規模で部門横断のナレッジ評議会を設置する。
次に、価値の高い知識ジャーニーを1つ選ぶ。例えばカスタマーサービスの解決や営業支援である。そして、そのユースケースにおいて「権威ある知識」とは何かを定義する。さらに、システムが自己修復できるようにするガバナンスの枠組みを実装する。定期的なコンテンツレビュー、明確なオーナー割り当て、古い情報の自動フラグ付けである。
最も重要なのは、チームが重視する成果を測定することだ。解決時間の短縮、意思決定精度の向上、重複作業の削減。こうしたアプローチにより、ナレッジマネジメントはコンプライアンスの演習から、仕事の進め方を明確に改善する能力へと変わる。
インテリジェントなフローへの3つのステップ
1. 摩擦ポイントのマッピング：従業員が一貫してワークフローを中断し、情報探しに走る場所を特定する。そこが最も価値の高い変革機会となる。
2. 神経経路の構築：重要な知識のつながりを1つ選び、組織全体にまたがるインテリジェントな結合組織から始める。
3. 自己修復の実装：古くなった情報や矛盾する情報を自動的にフラグ付けするガバナンスの枠組みを整備する。知識の保守を、財務統制と同じほど真剣に扱うことが不可欠である。
戦略的要請
ストレージからフローへの移行を掌握した組織は、競争優位を生み出せる。知識をストレージの問題として扱い続ける企業は、インテリジェンスをフローの問題だと認識する企業に後れを取るかもしれない。
貴社は、先読みしてインテリジェントに応答する組織の神経系を構築するのか。それとも、常に手作業の検索を必要とする静的なストレージに依存するのか。
技術は存在する。枠組みは実証済みである。知識が価値を生む仕組みを異なる発想で捉える意思のある組織には、誰にでも機会が開かれている。
この変革を探求する準備ができた組織は、エンタープライズ・インテリジェンスの技術的複雑性と事業上の含意の両方を理解する必要がある。先に動く企業が、今後10年の競争環境を規定する可能性がある。
