戦略的計画におけるAI準備: 将来のAI統合に向けた今日の戦略の準備

AIは今後10年間で大きな変革をもたらすと約束されています。現在のAI技術の状態は、ミッションクリティカルな戦略タスクにはまだ十分信頼できるものではありませんが、ほとんどの組織はその可能性を十分に認識しており、将来の進化に向けて計画を立て始めています。

ミュンヘンで開催されるOOP 2026カンファレンスにて、AI導入戦略に関する事例研究を発表します。BSC Designerプラットフォームがどのように組織のAI戦略を管理し、全体的なビジネス目標と整合させるのか、ぜひ当チームまでお問い合わせください。

OOP 2026、場所：Munich, Germany、日付：2026年2月13日。

出典: AI準備度スコアカード.

AIはどこに向かっているのか？

アルゴリズムの部分とは別に、AIの主要な推進力の一つは計算能力のコストです。それが十分に安くなったとき、何が期待できるでしょうか？

それが費用対効果のあるものになるでしょう：

• 大量のデータでモデルをトレーニングする。
• 専有データでモデルをそれぞれトレーニングする。
• 最終的に、モデルがリアルタイムで更新されるレベルまでトレーニング頻度を増やす。

完璧な戦略コパイロットはどのように見えるでしょうか？

AIを想像してみてください：

• 現在のトレンド、推進要因を理解し、ニュースを「監視」し、ビジネス雑誌を「読む」。
• 競争環境および規制環境を監視する。
• 組織のステークホルダーが誰で、彼らのニーズが何かを知っている。
• チームが試みたすべての戦略仮説とその結果を覚えている。
• すべての目標の背後にある根拠を知っている。
• 現在の行動計画、成功要因、予想される成果を理解している。
• 現在および過去のパフォーマンスデータにアクセスできる。
• チームがパフォーマンスの急上昇について述べたコメントを理解している。
• 内部の議論で言及した目標やKPIへのリンクをたどることができる。
• 最終的に、戦略会議の録画を見ることができる。

そのようなAIにどのような質問を私たちは組み立てることができるでしょうか？

• その基盤技術が現在の開発レベルにとどまったとしても、このデータから得られる洞察は非常に大きなものです。

例えば、BSC Designerのユーザーは、プラットフォームに組み込まれたAIアシスタントに関連する文脈情報を提供し、会社の戦略改善に関する質問をすることがすでに可能です。

AIの戦略準備

楽観的な見積もりでは、記述されたシナリオまでまだ3〜5年かかるとされています。

今日、特定のアプリケーションに十分適したAIへの移行を容易にするために何ができるでしょうか？

同様の質問が異なるレベルで提起されています。例えば、国際通貨基金は、デジタルインフラ、人材資本と労働市場政策、イノベーションと経済統合、規制、倫理の視点からAI準備指標を策定しました¹。

デジタル戦略ワークフロー

説明されたシナリオでは、AIは戦略の支援をしますが、組織のコンテキストを理解する必要があります。さらに重要なのは、過去の意思決定のコンテキストを理解することです。

AIに売上データをアップロードするだけでは何も起こりません。

このロジックに基づき、戦略ワークフローをすべて専門のソフトウェアに移行することをお勧めします。例えば、BSC Designerのようなものです。

今日のツールにAI機能が必要なわけではありません（いくつかの実験を行っていますが）。

重要なのは、ツールが関連する戦略データをすべてマッピングできることで、それを将来AIの訓練に再利用できることです。

BSC Designerでは、戦略関連のデータが以下に保存されます：

• 連携された戦略および機能的なスコアカードに。
• すべての活動ログを保持する監査証跡に。

いつでもデータをCSVまたはExcel形式でエクスポートすることができます。

AI認識およびデータスペシャリスト研修

以前は、デジタル変革やビッグデータについて執筆していました。AIは別のデジタル施策のように聞こえるかもしれませんが、私は根本的な違いが一つあると考えています。

デジタル変革やビッグデータにおいては、ステークホルダーのニーズから始め、そのニーズをサポートする最適なテクノロジーを見つけることを推奨していました。

AIについても同様のことが言えますが、現時点での技術はこれまで経験したものとは大きく異なります。それに応じて、ステークホルダーが技術の可能性を理解し、戦略を策定するまでにより多くの時間が必要となります。AIは、電気がまだ一般化していなかった初期の頃と似ているように見えます。

この段階で私たちができる最善のことは、既存のAI技術について認識を高め、AIの近い将来に向けて適切にデータを準備できるデータスペシャリストを育成することです。

AI認識指数

AIの一般的な認識を議論する際には、この簡単な指数を使用できます:

• 0 – 組織は適切なAIアプリケーションに対する認識が欠けています。
• 1 – 組織はAIの潜在的なユースケースを特定しています。
• 2 – 組織は既存のAIモデルとの統合を確立しています（例：ChatGPT APIの利用）。
• 3 – 組織は自身のデータを使用してAIモデルを訓練しています。

コンプライアンス

AIの進化の初期段階から、データの倫理的および法的利用に関する問題が注目されてきました。すでにいくつかのAI規制が発表されています。たとえば、EU規制²では、生体監視および感情認識が禁止されています。AIに大規模な投資を検討している場合は、今後の規制に備えて法的状況を注視することが重要です。

BSC Designerのユーザーは、新たな規制に適応可能なコンプライアンステンプレートを利用でき、基本的な推進要因をマッピングし、特定の施策の実行を追跡できます。

AIに備えるためのロードマップ

一般的なAI導入準備戦略を策定し、組織がAIに備えるためのアイデアをまとめましょう。自社の課題に対応するために、AI導入準備テンプレートを調整してください。

戦略的計画の一般事項：

• 専門ソフトウェアを用いて戦略的計画を完全にデジタル化しましょう。もしスプレッドシートを使用している場合は、こちらの理由でステークホルダーを説得してください。

この戦略マップで組織の取り組みをAI準備に集中させましょう。 出典: AI導入準備スコアカード.

学習目標：

• AI認識向上トレーニングに関する目標を策定しましょう。
• 組織内で必要なデータ関連能力を育成しましょう。

ビジネスシステムレベル：

• データの可用性で定量化できるデータ生成戦略を策定しましょう。
• AI規制に対するコンプライアンス監視を確立しましょう（コンプライアンステンプレートを利用してください）。
• リスク分析を実施し、リスクを特定・定量化しましょう。

内部および外部顧客：

• AIが活用できるユースケース（サイバーセキュリティ、自動化、カスタマーサービス、トレンド分析など）を特定しましょう。

ステークホルダー：

• ユースケースをステークホルダーのニーズと整合させましょう。
• コスト削減、コスト回避などを見積もりましょう。

AIガバナンスとリスク管理

AIの導入が拡大し、一定の成熟度に達すると、組織としてAIを管理するための堅牢なアプローチが必要になります。このトピックについては、AIガバナンスとリスク管理に関する別の記事で詳しく解説しています。

AI備えスコアカードテンプレートを使用してください

BSC Designerは、組織が複雑な戦略を実施するのを支援します:

1. プラットフォームで無料プランにサインアップしてください。
2. 新規 > 新しいスコアカード > その他のテンプレートで、 AI備えスコアカードテンプレートを開始点として使用してください。
3. 利害関係者と戦略的野心を包括的な戦略に整合させるために、戦略展開システムに従ってください。

今日から始めて、BSC Designerがどのように戦略実施を簡素化できるかをご覧ください！

Alexis Savkín

Alexis Savkinは、戦略アーキテクトであり、バランスト・スコアカードを中核とする戦略実行ソフトウェア・プラットフォームであるBSC Designerの創設者です。彼は、組織が戦略を測定可能な戦略的目標、KPI、および施策へと落とし込むことを支援しています。Alexisは、Strategy Execution Canvasの考案者であり、戦略とパフォーマンス測定に関する100本以上の記事の著者であり、また定期的な講演者でもあります。