メキシコに拠点を置く金融機関が、BSC DesignerのAI支援インポートを使用して、戦略スプレッドシートを、明確な担当者、KPIのロジック、権限、レポート、およびエビデンスのワークフローを備えた戦略実行モデルに変換しました。
AIスプレッドシートのインポートに関する重要な事実
- 導入前。 Excel上の戦略。権限が不明確で、KPIロジックやプラン間リンクも不明瞭でした。
- 導入後。 プランは、更新スケジュール、担当者、およびエビデンスのワークフローを備えた、構造化された目標とKPIへ移行されました。
主要な数値
- 200以上の目標とKPIが第1段階でインポートされました。
- フル稼働の1営業日 – AIなしでExcelの階層をソフトウェアのフィールドに対応させるために必要と見積もられる手作業の工数。
- 15分で、AIアシスタントによりスプレッドシートのデータから初期構造を作成するのに必要でした。
会社概要
当社はメキシコに拠点を置く金融機関であり、ソーシャルファイナンスに注力しています。貯蓄、信用、カード、ATM、デジタルバンキング、送金、および関連する金融サービスを提供しています。64の支店を通じて150万人以上の会員にサービスを提供しており、従業員数は1,001人から5,000人です。同社は同地域で最大級の協同組合系金融機関の一つであり、資産は37億米ドルを超え、以前に報告された年間収益は4億0810万米ドルです。
課題：スプレッドシートから持続可能な戦略実行へ移行します
組織はすでにExcelで計画プロセスを構築していました。スプレッドシートは戦略計画と業務計画の両方を捉えていましたが、その構造は規模が大きくなると統制が難しいものでした。会社のパフォーマンス測定担当者は、この必要性を次のように表現しました：
「既存のExcelファイルを、すべてを手作業で作り直すことなくツールに移行したかったのです。」
計画モデルには、相互に接続された別々の戦略および業務のスプレッドシートが含まれていました。チームは、既存の構造を専用の戦略ソフトウェア内でどのように機能させるべきかを判断する必要がありました。
Excelモデルはソフトウェアのロジックにきれいに対応しませんでした。たとえば、グローバル重み付けを使用しており、各項目はスコアカード内のすべての項目に対して重み付けされていました。一方、プラットフォームは相対的な重み付けを使用し、各項目は同じ階層レベルにある他の項目に対して重み付けされます。これにより、データを正しくインポートする前に解釈が必要でした。
インポートの前に解決すべき他の問題もいくつかありました：
- 不明確な構造。 階層、担当者、権限、計画間リンクに一貫性がありませんでした。
- KPIロジックのギャップ。 一部の指標は進捗計算に使用する前に修正が必要でした。
- ガバナンスの必要性。 組織は、計画の各部分について、誰が所有し、更新し、承認し、変更できるかを定義する必要がありました。
既存の戦略モデル全体の複雑さのため、直接の一対一のアップロードは不可能でした。チームはまずExcelファイルを解釈し、適応させる必要がありました。
解決策：AIを使用して計画モデルをクリーンアップし、構造化します
導入チームは、BSC DesignerのAI支援インポートを使用して、既存のスプレッドシートを構造化された戦略モデルに変換しました。このプロセスにより、計画は目標、指標、数式、説明、更新頻度、担当者へと変換されました。
「私たちは、計画をインポートすることだけでなく、その各部分を誰が担当し、更新するのかについても考えていました。」
チームは、コピー＆ペースト入力とAIプロンプトに基づく段階的なワークフローを使用しました。これにより、最終的なインポートを承認する前に、インポート内容をレビューし、精緻化することが可能になりました。
初期構造は約10～15分でインポートされました。AIがなければ、Excelの階層をソフトウェアのフィールドに一致させるだけでも、同じ作業に丸一日を要したでしょう。
AIは、進捗計算のロジック設定にも使用されました。Excelでは、一部の指標は現在値のみを追跡しており、最適化の方向（最大化または最小化）は暗黙的に示されていました。ソフトウェアでは、それらの指標に特定の最適化関数を割り当てる必要がありました。たとえば、コスト指標では、値が低いほどパフォーマンスが良いことを意味するため、AIによって最小化関数が割り当てられました。
実務的な実装には、以下が含まれていました：
- AI支援インポート。 スプレッドシートは、構造化された目標、KPI、数式、説明、更新頻度、担当者に変換されました。
- KPIの正規化。 計算が正しく動作するよう、指標の方向、数式、更新頻度、重みがAIによって確認されました。
- 担当者の割り当て。 各データポイントを責任あるユーザーに割り当てることで、説明責任を支援できました。
- 段階的な精緻化。 チームは、確定前にインポートされたモデルをレビューし改善するために、AIプロンプトを使用しました。
関連動画：AIで戦略計画をインポートします
結果：より迅速なセットアップと、より信頼性の高いレポーティング
組織は戦略実行をより確実に管理できるようになりました。このシステムにより、更新頻度、計算ロジック、担当者、ならびにエビデンス要件が明確になりました。
AIは、データをインポートする際の時間短縮という形で最も大きな価値をもたらしました。初回のインポートは、複雑な計画用スプレッドシートを事前処理するために通常必要となる丸一日ではなく、およそ10～15分で完了しました。
もう一つの具体的な改善は、継続的なレポーティングの最適化でした。更新頻度、担当者、承認、エビデンス要件が、各レポーティングサイクル内で手作業で管理されるのではなく、一度設定するだけで済むようになりました。
主な成果：既存の計画モデルの本質を維持しつつ、スプレッドシートベースの戦略計画から、統制された戦略実行へと移行しました。
BSC Designer は、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です。戦略的目標、KPI、施策、リスク、戦略マップを一か所で整合させることで、組織が戦略計画を連結された戦略アーキテクチャへと落とし込むのを支援します。弊社の 戦略実装システム では戦略を実務に落とし込む方法を解説しており、戦略実行ワークショップテンプレート は、チームが社内の戦略セッションでそれを適用するのに役立ちます。