AI時代のビジネスアナリストにとっての大きなチャンスをどう活かすか

として 生成AI (Gen AI) 複数の業界で AI が存在感を示し続ける中、AI イニシアチブを正しい方向に導くことができるビジネス アナリストの需要はかつてないほど高まっています。

重いスーツケースを世界中引きずって運ぶ負担を避けたい旅行客のために、荷物やスポーツ用品のドアツードア輸送を専門とする国際運送会社の事例を考えてみましょう。

同社は、会話型 AI を活用して、顧客ライフサイクル全体にわたるサービスの効率、正確性、パーソナライゼーションを向上させることを望んでいました。

経営陣は当初、「年末までに顧客向けの会話型 AI アプリケーション 1 つを本番環境で実行する」という具体的な目標を設定しました。しかし、同様の取り組みで期待外れの結果に終わったビジネス パートナーと話し合った後、CTO は他の幹部に対し、真のビジネス価値を生み出すには、特定の期限までに AI 搭載アプリケーションを本番環境で稼働させるという「チェックボックスをオンにする」以上のことが必要であると説得しました。この取り組みを有益なものにするには、ビジネスが達成しようとしていることのより広いコンテキストを理解する必要があります。

熟練したビジネスアナリスト 社内の関係者と協力し、改善の余地があると思われるユースケースの優先順位リストを作成する任務を負いました。適切な質問をし、典型的な顧客体験をたどって問題点を特定することで、BA は AI 搭載チャットボットの用途をいくつか特定し、顧客サービスを大幅に改善できる可能性を秘めていることがわかりました。

• 発送前のよくある質問に回答することで、サポート担当者の時間を節約し、荷物の紛失、遅延、破損について顧客をより適切にサポートできるようになります。

• 質問して適切なフィールドを自動的に入力することで、顧客に代わって税関申告書に記入し、顧客の煩わしさを軽減し、誤った情報によって配送に問題が生じるリスクを軽減します。

• 複数のソースからの情報を瞬時に要約することで、出荷遅延が発生している顧客にタイムリーな更新情報を提供します。

同社は、サービスバリューチェーン全体にわたる補完的な会話型 AI ユースケースのリストを活用して、標準化されたブループリントと事前構成された AI コンポーネントに基づく、再利用可能なツールの一元化されたセットを作成しました。

パートナーの高価なアドホック実装とは対照的に、同社のビジネス中心のアプローチにより、顧客エクスペリエンスを向上させるために導入された個々の会話型 AI エージェントあたりのコストが大幅に削減されました。

このような例は、私の仕事 (コンサルティング) ではよくあることです。新興技術が主流になると、大手企業が野心的なプロジェクトに巨額の資金を費やしても、約束されたビジネス変革を達成できないことがよくあります。しかし、賢明なリーダーは、物事が軌道から外れた原因に気づくのにそれほど時間はかかりません。主な理由は、次の 1 つ以上の理由であることが多いです。

• テクノロジーが何を達成するのか明確に理解せずに、テクノロジーを急いで導入すること。

• 適切なソリューションを構築するためのスキルの不足。

• 新しいソリューションを有効に活用するための適切な組織構造、プロセス、人材が不足しています。

そのため、AI の取り組みで成功を収めた企業は、AI 導入の初期段階でビジネス分析の専門知識のプールを活用することに熱心です。これらの企業は、BA 機能を活用して、組織の境界を越えて重要な架け橋を築き、最大の機会と課題がどこにあるのかを明確にします。

AIプロジェクトでBAとして成功する方法

優れたビジネスアナリストは、テクノロジーの導入よりもビジネス上の問題を解決することに注力します。AIプロジェクトに携わるBAとしての主な仕事は、組織を支援することです。 情報に基づいた選択をする 成功に必要なリソースと能力の特定など、AI がどのようにして望ましい結果をもたらすことができるかについて学びます。

この役割で成功するためには、AI技術がどのように機能するかの詳細をすべて理解する必要はありません。とはいえ、AIに関連する基本原則をよく理解することが重要です。 さまざまなAIサブフィールドまた、これらのテクノロジーがもたらすイノベーションの可能性についてもお話しします。

この知識は、プロジェクトの前提を識別して検証し、AI で対処するビジネス上の問題に対する最も価値があり実用的なソリューションを特定するために不可欠です。

特にGen AIに取り組む場合、従来のTI、さらには従来のAIを含むプロジェクトと比較して、成功するために必要なアプローチと考え方に大きな違いがあることを認識する必要があります。良い出発点は、 よくある間違い 組織が会話型 AI を活用して実現する成果。

それ以外に必要なのは、どのプロジェクトでも優秀な BA と素晴らしい BA を分けるのと同じスキル セットだけです。具体的には、次のとおりです。

• 批判的思考、 深い分析を実行し、コンテキストを作成し、洞察を提供し、困難な問題を解決する新しい方法を見つけるために不可欠です。

• 優れたコミュニケーション能力と対人スキル AI の専門用語を非技術者でも理解できる言葉やアイデアに翻訳し、社内の調整を図りながら複数のビジネスおよび技術関係者間の会話をうまく仲介します。

やりがいのあるAI関連のBA職を見つける方法

あらゆる可能性に刺激を受け、AI プロジェクトを前進させたいと考えている場合は、目標達成に役立つガイドラインをいくつかご紹介します。

まず、AI イニシアチブで明確でエンドツーエンドのビジネス成果を確立することの重要性を組織がどの程度理解しているかに基づいて、雇用機会を評価します。テクノロジーを第一に考えるアプローチを採用している企業は、使い捨てのドキュメント中心の BA の役割を提供する可能性が高く、具体的な価値を生み出すことを妨げるため、避けてください。

第二に、AI 分野での優位性を確保しようと躍起になっている大手テクノロジー企業に最高のチャンスがあると考えないでください。上記のケーススタディの海運会社のように、AI の巨大な経済的可能性を活用して業績を向上させることに関心を持つ、より小規模で「AI に精通していない」企業の方が、より刺激的な仕事を見つけられるかもしれません。

顧客ロイヤルティやサービス品質からサプライ チェーン、財務実績などに至るまで、さまざまな企業が業務のさまざまな側面を最適化しようとしています。関連する知識をすでに持っている領域で AI を活用する能力の開発を明確に求めている組織のポジションに応募すれば、充実した AI 関連の BA の役割を獲得できる可能性が高まります。

最後に、BA の役割と、プロジェクト成功の基盤を築くその可能性を会社全体で尊重する文化を持つ雇用主を探してください。そうすることで、より少ない労力、より少ないリソース、より少ないリスクで AI のメリットを実現できるように貢献できるようになります。