ビジネスインテリジェンス、つまり改善を推進するデータとインサイトについては、誰もが耳にしたことがあるだろう。しかし、インテリジェント・ビジネスを創造するには、どのように取り組めばよいのだろうか。
このシンプルな意味の転換により、現在重要な技術について議論する方法が変わってくる。しかし、インターネットを検索しても、後者の構成についてはほとんど見つからなかった。ただし、IBMからこのような記述を見つけた。
「変革への圧力は、取締役会から、経営陣から、市場から、決して途絶えることがない」と、IBMのアナリストは書いている。このトピックについて語るために。「何が誇大広告で、何が現実なのか。それは不明確だ。FOMO（取り残される恐怖）は現実のものだ……しかし、これほど多くのものが危機に瀕している中で、もし間違った決断を下したらどうなるのか。では、混乱と複雑さを切り抜ける道があるとしたらどうだろうか。それは存在し、表面的な修正を超えて、真の競争優位性へと導く。IBMはこれをスマーター・ビジネスの創造と呼んでいる」（イタリック体は原文のまま）
要するに、企業はAIエージェントを使用して、エンタープライズデータをより有効に活用できるという提案だ。しかし、それはかなり曖昧である。そして最近では、平均的な企業がこの種のアドバイスを切望している。
ボストン会議からの考察
「インテリジェント・ビジネス」という用語を聞いた場所を明かそう。私は4月にマサチューセッツ工科大学（MIT）で開催されたImagination in Actionイベントのパネルセグメントに参加していた。（免責事項：4月のIIAイベントは、私が進行を支援している年次会議である）。デロイトのプラクル・シャルマ氏が、Thoughtspotのシンディ・ハウソン氏、カーネギーメロン大学のマヌエラ・ベロソ氏、ナスダックのデータサイエンス部門ディレクターであるジョセップ・プイグ・ルイス氏、そしてスノーフレークのアル・ブゲライ氏に、インテリジェント・ビジネスを構築するための取り組みについてインタビューしていた。
「私は（インテリジェント・ビジネスを）、組織内の誰もが、ビジネスを管理するためであれ、意思決定を行うためであれ、必要なインサイトやデータに到達できる容易さと速さに基づいて定義している」とハウソン氏は述べた。「ほとんどの組織では、ボトルネックが存在する。彼らは『伝言ゲーム』をプレイし、専門家、データアナリスト、データサイエンティストに尋ねなければならない」
ブゲライ氏は、自社での対処方法について語った。
「スノーフレークでは、『データ戦略なしにAI戦略は持てない』と言っている」と彼は述べた。「AIは、あなたが持っているデータと同じくらい優れており、データの真実への根拠、そしてビジネスコンテキストを保存するそのデータのセマンティクスに依存する」
「意思決定のためのデータはアクセス可能である必要があるが、ある種解読される必要もある」とベロソ氏は付け加え、共通の課題について語った。「つまり、データは何らかの形で、すべての人に理解されるわけではなく、データへの実際のアクセスと人へのアクセスの間にこの問題が存在する」
ルイス氏は、これが実際にどのように見えるかについて、さらに詳しく語った。
「私たちは、データは豊富だがインサイトに乏しい多くの企業を目にしている。そして重要な側面は、過去に何が起こったかを理解するためにデータを使用するような、リアクティブなレポーティングから、どのように積極的な実行に移行するかだと思う。つまり、今何が起こっているかを理解し、今意思決定を行うために、データを使用することだ」
データ管理についてさらに
パネルは、インテリジェント・ビジネスを構築する過程で、データに関するいくつかの問題と潜在的な解決策について議論を続けた。
「優れたデータ基盤なしにAI戦略を持つことはできない」とハウソン氏は述べた。「ほとんどの組織では、データは断片化されている。そして、非構造化データを持ち込むと、それはさらに混乱する。実際、多くの人が幻覚と呼んでいるものは、そうではない。それは実際には悪いデータだ。だから、それをすべて遡って修正することはできない。代わりに、ユースケースごとに対処する必要がある」
「顧客は自分たちのビジネスワークフローとビジネスコンテキストについて非常によく知っていると思う」とブゲライ氏は述べた。「そして、ある意味で、ビジネスコンテキスト層がセマンティック層に存在する場合、セマンティック層は、質問をしたときにデータのどの部分を取得するかを指示すると考えている」
シャルマ氏がこの概念が「新しい」かどうかを尋ねると、ハウソン氏はセマンティック層は1990年代に先駆けて開発されたと主張した。
「新しいのはAIコンテキストだ」と彼女は述べ、メモリ状態と継続的学習状態の違いに言及した。「学習しながらクラウドソーシングする能力だ」
市場の方程式
議論を経済的なレンズに移し、ルイス氏は米国市場が世界で最も流動性が高いと指摘した。
「膨大な量のデータがあるため、それを計算し、配信し、人々が非常に低いレイテンシーで使用できるようにする必要がある」と彼は述べた。
親しみやすいAIの使用
私は、AIの人間的側面を強調するハウソン氏のこの一連のコメントが重要だと思った。これは以前にも聞いたことがあり、特にShopifyのトビ・ルトケ氏が従業員にAIの使用を文字通り要求した事例などを考慮すると、ハウソン氏が間接的に言及したように、人々を巻き込む必要があり、AIツールで真に成功するためには、そうする必要がある。
「AIリテラシーの高い取締役会は、AIからのROIが高くなる。なぜなら、適切な期待を設定し、大海を沸騰させようとはしないからだ」と彼女は述べた。「『AIが欲しい、今すぐ欲しい』と言うだけの人々、あるいはウォール・ストリート・ジャーナルの見出しを取り上げると、『AIを使うか、解雇されるか』というもので、これは多くの労働者の心に恐怖を植え付け、努力を損ない、妨害することになる」
ロジスティックな取り組みについて、ハウソン氏はこのアプローチを提案した。
「十分に価値の高いユースケースを取り上げ、十分にクリーンまたは準備されたデータを使用し、それから始めて、その後スケールする必要がある」と彼女は述べ、企業がさらに2つのことを行うことを推奨した。人々を旅に連れて行くこと、そして「持続するために構築」ではなく「適応するために構築」を目指すことだ。
ブゲライ氏は、例としてスノーフレークでの業務分析に戻った。
「人事は機能として、財務は機能として存在するが、各ビジネス機能が直面する問題の一部は、ビジネス全体の優先事項ではないかもしれない。だから私たちは、その機能にとって何が優先事項であり、エンドユーザーがより速く動けるような方法でデータをどのように提供できるかを優先しようとする」
ルイス氏は、ビジネスにおけるAIの使用を最大化する方法についていくつかのメモを語り、繰り返しになるが、これはAIの世界では一般的な原則である。
「AIは退屈な意思決定の一部を自動化するために使用されるべきであり、それによって人間は実際に針を動かすことができる意思決定を行うために解放される」と彼は述べた。
これらは、ビジネスを「インテリジェント」にする、つまり言い換えれば、AI（人々はハードウェア/ソフトウェアのセットアップに関連してその言葉も頻繁に使用している）を活用して、企業のコンテキストで物事を本当に機能させるための具体的な提案である。続報をお待ちいただきたい。
（<a href="https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2026/05/19/defining-an-intelligent-business/"" target="_blank" rel="noopener">forbes.com 原文）
