戦略的計画におけるAIの応用事例を発見し、シナリオ計画、戦略分析、新しい規制に対する内部統制の検証を含みます。
AIが潜在的に役立つ領域
以前、戦略的計画プロセスのステップについて議論しました。
現在の開発段階では、AIは戦略の分析と戦略の記述に関連する幅広いタスクで最も役立ちます。
最良の結果を得るために、AIはBSC Designerのような専門的な戦略実行ソフトウェアと組み合わせるべきです。これにより、AIに必要なコンテクスト情報が提供され、出力の形式がガイドされ、AIの結果がスコアカードに直接実装されます。
戦略の文脈を準備する
AIの効果を高める要因はさまざまですが、プロンプトの詳細な文脈を提供することが最も重要な要素の一つです。より良い結果を得るために、以下の文脈情報を含めてください：
- 会社名と業種
- 会社の使命、ビジョン、価値観
- スコアカードへの展開などの既存の高レベル戦略
- ステークホルダーとそのニーズ
- 戦略分析の結果（外部要因、競合他社など）
- 既存の目標の詳細な階層
- 目標に整合するKPIとその説明
- 目標に整合する施策とその説明
BSC Designerを戦略実行ソフトウェアとして使用する場合、この文脈情報はすでにツール内に用意されており、透明性とプライバシーを意識した方法でAIに渡すことができます。
戦略の説明: 目標、KPI、および施策の作成
最も一般的な使用例は、AIに組織の戦略を作成するよう依頼することです。この場合、AIは提供された文脈情報を使用して、企業の目標の候補、目標を追跡するためのKPI、およびこれらの目標を支援するための具体的な施策を策定します。
提供された文脈に応じて、これは一般的な戦略であるか、特定の課題に焦点を当てた戦略である可能性があります。
例:
シナリオプランニング：もっともらしいシナリオの生成
2022年にChatGPTが主流になった頃、私は戦略的計画の典型的なタスクにそれを試してみました。AIの幻覚が特定のプロンプトでも依然として一般的でしたが、もっともらしいテキストを生成するその固有の能力のおかげで、シナリオプランニングには最適でした。
将来の可能性を探り、組織が今後の変化に対してどのようにより強靭になることができるかを考えるなら、この目的のためにAIを使用することを検討してください。
プロンプトの例：
‘私たちの組織に影響を与える可能性のある最新の業界トレンドを分析してください。それらが運営、人材、顧客、財務などにどのような影響を与えるかを提案してください。’
私たちのシナリオプランニングの記事で議論したように、結果として得られるシナリオは個別の機能スコアカードに実装することができます。
外部要因の分析
AIにPESTEL分析の視点を追わせ、組織に潜在的に影響を与える可能性のある外部要因を特定させてください。
プロンプトの例：
- 「外部要因の分析（PESTEL）を実施してください。業界に影響を与える要因を評価し、PESTELの頭字語（政治、経済、社会など）に従って各要因を視点に割り当ててください。」
ステークホルダー分析
ステークホルダー分析は戦略的計画プロセスの出発点です。
例としてのプロンプト：
- ‘ステークホルダーの分析を行ってください。それぞれのステークホルダーを次のセットから1つの視点に割り当ててください：外部ステークホルダー、サプライヤー、内部ステークホルダー、影響を与える/受けるステークホルダー、法的義務によるステークホルダー。各ステークホルダーに対して2～3の戦略的野望（高レベルの目標）の例を提案してください。各ステークホルダーに対する価値指標を提案してください。’
ポーターのファイブフォースを使用した競争分析
以下のプロンプトを使用して、AIはポーターのファイブフォースに基づく競争分析を準備します。
- ファイブフォース分析を行ってください。 各目標をファイブフォースの枠組みに従って特定の視点に割り当ててください（フォース1：現在の競争相手、フォース2：顧客の力、フォース3：供給者の力、フォース4：将来の競争相手、フォース5：代替品の脅威）。
規制要件の分析
AIは、新しい規制要件、基準、内部ポリシーなどの膨大なデータを分析するのに特に効果的です。
ユースケースとして、以下の情報をAIにアップロードすることが考えられます：
- 既存の内部統制に関する詳細
- 規制要件に関する情報
その後、AIに既存の統制が規制要件を満たしているかどうかを分析するよう依頼します。
我々のケースの一つでは、クライアントが約300の統制を含む既存のスコアカードをChatGPTに渡し、ギャップや改善点を見つけるよう依頼しました。結果は完璧ではなく人間のレビューを必要としましたが、推定で約70%の時間節約ができました。
既存戦略の分析
既存の戦略を見直すために、規制分析と同様にAIを活用することができます。この場合、コンテキストは既存の戦略自体、ステークホルダー分析、トレンド分析、競合分析によって定義される必要があります。
関連する文書をAIにアップロードし、以下を依頼できます：
- 戦略分析の結果を考慮して既存の戦略を分析する
先行KPIと遅行KPIで目標を定量化する
KPIについて議論する際、ビジネス目標が最初であり、その後にKPIを使用してそれらを定量化する方法を見つけるという考えを常に強調しています。目標が定義されたら、それを測定する方法についてAIに提案を求めてください。
プロンプトの例は次のようになります：
これは、戦略スコアカード内の特定の戦略の側面に焦点を当てた目標です。組織の文脈を考慮して、この目標を定量化するために使用できるKPIを提案してください。KPIの中で、成功要因を定量化するもの（先行KPI）と期待される結果を定量化するもの（遅行KPI）を定義してください。
将来のAIへの準備
私たちは、他の戦略計画のトレンドと共にAIのトレンドを監視していますが、現在の開発状況では、AIは戦略家を代替することはなく、重要な任務において完璧ではありません。しかし、次の要因によりこれが変わる可能性があります。
- 計算コストの低下
- 独自のデータで訓練されたAIモデルの採用の増加
より多くのコンテクスト情報が利用可能になることで、AIはより正確で事実に基づいた推奨を提供するようになるでしょう。 多くの企業にとって、これは現在の計画の範囲内ではないかもしれませんが、独自のAIモデルを訓練するために使用できる戦略データを収集し始めることで、将来のAI導入に備えることができます。
AIガバナンス: AIの責任ある使用
さまざまなAIモデルとその使用の容易さから、組織は透明で責任あるAIの使用を確保するために、適切なAIガバナンスフレームワークの導入を検討する必要があります。
戦略的計画におけるAIの使用経験をコメントで自由に共有してください。
Alexis Savkinは、シニア戦略コンサルタントであり、BSC DesignerのCEOです。BSC Designerはバランスト・スコアカードのプラットフォームです。彼は応用数学と情報技術のバックグラウンドをもち、20年以上の経験を有しています。Alexisは「戦略展開システム」の著者でもあります。戦略やパフォーマンス測定に関する記事を100本以上執筆し、業界イベントで定期的に講演しており、彼の業績は学術研究で頻繁に引用されています。